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1.
以亚热带丘陵地区为对象,以该区4 km×3 km的5 m、10 m、15 m、20 m、25 m、30 m数字高程模型(DEM)为基础,建立多元线性土壤景观模型,并应用该模型预测研究区内土壤表层有机质含量分布,进而比较不同分辨率DEM中土壤景观模型及其预测制图的精度。结果表明:在本研究区11 km2范围内,随着DEM栅格分辨率降低,坡度、曲率、比汇水面积(对数)频度均表现出了向其中值区集中的趋势;地形因子的这一变化规律对土壤景观模型的影响较小,例如模型的变量、变量系数及R2在不同分辨率DEM中的差异很小;但地形因子的这一变化规律对模型预测制图的精度具有较大影响,各项指标均说明,模型在10~25 m DEM中的制图精度较高,而在更高分辨率(5 m)或更低分辨率(30 m)DEM中较低。本研究结果对其他亚热带丘陵地区具有一定的指示意义。  相似文献   
2.
在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子,建立环境因子数据库;对环境因子进行模糊聚类,得到环境因子组合隶属度分布图;根据隶属度值确定野外采样点;将环境因子组合与土壤类型对应,进而提取土壤-环境关系知识。为检验该方法的有效性,应用所得知识进行土壤制图,通过独立采样点对土壤图进行精度评价。本文在黑龙江鹤山农场一个研究区的应用结果表明,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的土壤-环境关系知识,为预测性土壤制图提供必需的依据,同时也显著提高了野外采样的效率。  相似文献   
3.
轮作模式在农耕区土壤有机质推测制图中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
人类活动近年成为数字土壤制图亟需考虑的要素。本文以农业活动中轮作模式为例,将轮作信息应用于数字土壤制图,探讨其对土壤空间变异刻画的有效性。以安徽宣城两个县市的耕地平区为研究区,通过野外调查获得近年三种主要轮作模式,基于监督分类对多期遥感影像解译得到轮作类型空间分布图,使用方差分析探讨轮作对土壤表层有机质空间变异是否有显著性影响,采用随机森林重要性指标对自然环境因子、轮作模式、土地利用方式和归一化植被指数进行重要性排序,并构建不同的环境因子组合,利用基于相似度的土壤推测模型和随机森林模型进行制图和交叉验证。结果表明,轮作模式对土壤表层有机质有显著性影响,其重要性排序为第二,引入轮作使得基于相似度的土壤推测模型和随机森林模型制图精度分别提高4.8%~65.9%和1.9%~2.7%。  相似文献   
4.
一种基于样点代表性等级的土壤采样设计方法   总被引:11,自引:1,他引:10  
采样设计是获取土壤空间分布信息的关键环节,直接影响到土壤制图的精度。目前常用的采样设计方法大多存在着设计样本量大、采样效率不高的问题。当可投入资源难以完成一次性大量采样时,采样往往需要多次、分批进行。然而现有分批采样方法多考虑各批采样点在地理空间的互补性,可能造成样本点在属性空间的重叠,影响采样资源的高效利用。鉴于此,本研究通过对与土壤在空间分布具有协同变化的环境因子进行聚类分析,寻找可代表土壤性状空间分布的不同等级类型的代表性样点,建立一套基于代表性等级的采样设计方法。将该采样方法应用于位于黑龙江省嫩江县鹤山农场的研究区,利用所采集的不同代表性等级的样点进行数字土壤制图并进行验证,探讨采样方案与数字土壤制图精度的关系,以评价本文所提出的采样方法。结果表明,通过代表性等级最高的少量样点可获取研究区的大部分主要土壤类型(中国土壤系统分类的亚类级别),且制图精度较高;随着代表性等级较低样点的加入,土壤图精度提高;但当样点增加到一定数量时,土壤图的精度变化不大。因此,与样点数相比,样点的代表性高低对制图精度的影响更大。该方法所提出的代表性等级可以为样点采集顺序提供参考,有助于设计高效的逐步采样方案。  相似文献   
5.
详细的土壤空间与属性的信息已成为环境模型和土地管理的基本参数,传统的以类别多边形和手工编制为基础的传统土壤制图效率低精度也较差。本文基于GIS、模糊逻辑和专家知识,建立了土壤一环境推理模型(SoLIM),通过基于土壤一环境关系模型的土壤相似度模型与对该模型进行赋值的推理技术来编制土壤图,从而克服了传统土壤制图中的简化。通过两个小区的研究表明,与传统土壤制图相比,通过SoLIM得出的土壤信息在空间详细度和属性精确度都有较大的提高,也能够大量减少调查的时问和经费,从而大大提高土壤调查的效率。SoLIM方法在我国推广十分必要且具有一定的条件,但仍需要进一步完善。  相似文献   
6.
CyberSoLIM:基于知识驱动的在线数字土壤制图原型系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
现有数字土壤制图软件在应用时,建模过程主要依赖于用户的专业知识,导致用户应用困难;软件通常实现为单机版,安装配置过程繁琐,算法库不易扩展;所采用的串行算法运行效率低,造成用户体验感差。针对上述问题,本文综合知识驱动、开源Web GIS、Web Service、并行计算等技术,设计并实现了基于知识驱动和并行计算的在线数字土壤制图原型系统(CyberSoLIM)。通过在安徽省宣城数字土壤制图的应用示范,表明该系统可以有效地降低用户应用的门槛和难度,提高用户体验,为非专业用户和大众提供了一个认识和参与数字土壤制图的快捷方式。  相似文献   
7.
通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。  相似文献   
8.
基于样点个体代表性的大尺度土壤属性制图方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
大空间尺度范围的土壤属性分布信息是陆地表层过程模拟的基础信息.基于野外样点进行空间插值是获得土壤属性空间分布信息的重要手段.现有的空间插值方法通常要求所用样点对研究区土壤属性空间分布规律具有良好的全局代表性.然而,受采样经费和野外采样条件的限制,所采集的样点往往难以全面地反映研究区土壤属性的空间分布规律.基于这样的样点用现有空间插值方法得到的土壤属性分布图通常精度较低,并且由样点全局代表性差带来的推测不确定性也无法得到度量.为了合理利用这些已采集的但全局代表性不好的样点,本文提出了基于样点“个体代表性”推测土壤属性空间分布并度量推测不确定性的方法.该方法在两点环境条件越相似、土壤属性就越相似的假设下,认为每一样点可以代表与其环境条件相似的地区,并且代表程度可以由两点的环境相似度度量;通过分析环境相似度计算推测不确定性,并以环境相似度为权重计算样点可代表地区的土壤属性值.将该方法应用于推测新疆伊犁地区土壤表层有机质含量,经验证,本文方法能够有效地利用全局代表性差的样点推测样点能够代表地区的土壤属性空间分布,并且所得的推测不确定性与预测残差呈现正向关系,能够有效地指示推测结果的可靠程度.  相似文献   
9.
基于分融策略的土壤采样设计方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
采样设计方法在地理要素空间分布推测中起着关键作用。采集的样点数量尽可能少且推测精度较高通常是采样设计的目标。此外,高效合理的采样方案应保证较高的推测可信度,同时尽可能避免冗余样点。传统的采样方法大多依靠增加样点个数来提高推测精度,且对样点集内部的冗余情况考虑较少。为获取更加高效合理的样点集,在环境条件越相似、地理要素越相似的假设下,通过环境相似度分析计算,得到样点的推测可信度和样点集内部的冗余度,并提出一种基于分融策略的样点设计方法。该方法在分化阶段将推测可信度低的样点进行分化,增加样点以降低推测不确定性,在融合阶段将环境条件过于相似的样点进行融合以降低冗余,通过多次分化融合最终使得推测可信度和冗余度均达到一定的预设标准,得到最佳样点方案。将该方法应用于美国Raffelson研究区的土壤采样,结果表明,该方法在分化阶段可以有效提高样点的推测可信度,在融合阶段能够有效去除冗余样点,最终可得到用于推测的高效样点。将本方法与传统的规则采样和分层随机采样进行对比,结果反映本方法获得的样点在同等数量下推测可信度更高,冗余度更低,更高效。  相似文献   
10.
基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
传统土壤图是流域管理、生态水文模型所需土壤空间分布信息的主要数据源。然而,受传统制图技术和基础数据质量所限,传统土壤图的空间详细度和属性精确度并不高。随着地理信息技术的发展,如何利用可获取的高质量空间数据和现代空间分析技术来更新传统土壤图显得十分必要。基于传统土壤图中的土壤多边形与通过模糊聚类所得环境因子组合之间存在着对应关系这一假设,本文提出了一种从传统土壤图中提取土壤-环境关系知识并利用该知识更新传统土壤图的方法。该方法包括四个步骤:对环境数据进行模糊c均值聚类获取环境因子组合;利用传统土壤图建立环境因子组合与土壤类型间的对应关系;提取土壤-环境关系知识;进行土壤推理制图。将该方法应用于加拿大New B runsw ick省的W akefield研究区,以更新该区现有的1∶20 000的传统土壤图。应用结果表明:更新后的数字土壤图显示了更详细的空间分布信息;经野外独立验证点验证,所得土壤图(制图单元为土壤组合-排水等级)精度高出原土壤图约20%。因此,该方法是一种有效的更新传统土壤图的方法,可增加土壤图的空间详细度、提高土壤图的属性精确度。  相似文献   
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