应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究

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。     

模糊逻辑在土壤连续分类和制图表达中的应用及展望

土壤是复杂的历史自然综合体,在属性空间和地理空间上均是连续渐变的,因此基于"双清晰模型"的常规土壤调查制图理论基础明显存在不足,且随着精准农业的快速发展和环境模型模拟精度的提高,客观上对土壤调查输出信息的内容与精度提出了更高的要求。模糊逻辑应用于土壤分类和制图,是继地统计学之后土壤计量学领域又一创新性发展,为国外许多学者所推崇,但是国内在这一领域的研究还较少。因此,本文系统地介绍了模糊逻辑引入土壤分类研究中的必然性和科学意义,以及模糊逻辑在国内外土壤分类和连续制图领域的应用研究进展,并分析了基于模糊逻辑的土壤连续制图表达方法存在的不足及研究展望。     

美国基于GIS、专家系统和模糊推断的土壤制图方法

基于地理信系息统 (GIS)或专家系统的模糊土壤推断法 (土壤—土地推断模型 ,SoLIM) ,主要包括 3部分 :1)土壤相似性模型 ;2 )土壤相似性推断技术 ;3 )相似性描述的应用。相似性描述将土壤景观看作一个连续体 ,因而克服了传统土壤制图的概括性。此推断技术基于成土因素方程和土壤—景观模型。土壤—景观意味着只要知道某个地区土壤与环境的关系 ,则能通过评价某点的环境特征推断出特定景观下某处的土壤类型。在SoLIM中 ,成土环境特点可通过GIS或RS技术来确定。土壤与成土环境之间的关系可通过当地土壤专家或野外观察来确定。结合环境特点和土壤—环境关系推断某地土壤类型。在土壤调查方面 ,SoLIM与传统土壤调查相比 ,SoLIM得到的土壤信息的空间详细程度和属性准确度均相当高。另外 ,该方法显示出了在提高土壤调查效率进而更新调查时节省时间和代价方面的巨大前景。然而 ,SoLIM是否成功在很大程度上还依赖于环境资料的可用性和质量 ,以及对当地土壤—环境关系了解的程度     

模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用

基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。     

基于多时相遥感影像和随机森林算法的土壤制图

获取准确的土壤-环境关系是数字土壤制图的关键,目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤-环境知识的建立过程,但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区,以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础,提取与土壤形成有关的环境因子,通过随机森林算法获取土壤-环境关系,预测研究区各土壤类型的空间分布并成图,利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%,与原始土壤图对比,各土壤类型的空间分布具有一定相似性,展现了更为详细的空间细节信息,该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。     

基于地统计学和GIS的太湖典型地区土壤属性制图研究——以土壤全氮制图为例

在地理信息系统(GIS)支持下，运用地统计学方法对太湖典型地区耕层土壤全氮含量的空间变异特征进行分析，探讨了适用于研究区域土壤全氮制图的最佳邻域，并在此基础上利用块段克立格(Block Kriging)法绘制了土壤全氮含量空间分布图。结果表明，土壤全氮的空间变异性在40km步长变化域上表现为明显的各向同性，超出这个范围，土壤全氮空间变异的各向异性明显增强，以40km步长变化域上土壤全氮的空间结构特征作为Kriging插值依据有助于提高制图精度。制图结果表明，研究区域土壤全氮含量在江阴和宜兴两市境内普遍较高，锡山和武进两市相对较低；且高值斑块区主要分布在地势低洼的圩田区，这是人为施肥和土壤特性共同影响的结果。Kriging估值标准差分布图可为评价和提高制图精度提供十分有用信息。     

基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究

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。     

基于特征筛选算法的数字土壤制图研究

平缓地带数字土壤制图中，环境协变量的选择是提高制图精度的关键。已有研究证明遥感影像可作为推理制图的辅助因子，而如何确定环境因子推理制图时各自的权重已成为现阶段研究的重点。选取湖北省麻城市乘马岗镇为研究区，采用3种特征筛选方法进行有效环境变量筛选，探索参与平原-丘陵混合区域制图的因子并确定其重要性，依据选择的相对稳定的指标，进一步探索提高土壤类型制图准确性的途径。根据141个野外独立样点的检验结果表明：在推理制图中，遥感因子在平原区域的重要性程度高于丘陵区域，且遥感因子中归一化植被指数(NDVI)和均值(Mean)较为稳定；基于递归特征算法的按地形推理制图精度最高为75.89%，分别高于ReliefF算法和基于Tree的特征筛选算法13.48%和4.97%；此外3种特征筛选算法制图结果中，按地形因子分区制图的精度均高于整体区域制图。因此，遥感因子作为辅助手段参与推理过程可有效提高制图精度。本研究采用的特征挖掘与机器学习算法对提升土壤制图精度具有一定的理论意义。     

基于遥感影像和决策树算法的土壤制图

传统土壤信息获取方法已经无法完全满足当前各领域对土壤数据的需求,如何结合新的技术提高土壤普查效率,获取高精度土壤图成为了现阶段的研究重点。本研究综合利用高分二号遥感影像提取的遥感光谱指数以及DEM数据提取的地形因子,通过决策树算法进行数据挖掘,获取各土壤类型的土壤—环境规则,然后利用SoLIM结合土壤—环境规则进行推理制图,获得研究区的土壤类型分布图。结果表明,预测土壤图总体精度为88%,高于传统土壤图的精度72%,且在三种不同的采样方式(均匀采样、横截面采样和主观采样)下土壤预测精度分别为89%、88%、86%,均高于传统土壤图。这说明,预测土壤图比传统土壤图更能反映土壤类型空间差异,且预测土壤图在表达土壤类型整体空间分布信息的同时也可捕捉到土壤类型与地貌类型的耦合关系。     

基于Google Earth的GIS专题制图技术研究与应用--以陕西省土壤分类信息系统开发为例

以陕西省土壤分类信息系统中的土类数据制图为例,分析了基于Google Earth（GE）的专题地图的制图原理与技术,提出了一套基于GE的一般地理专题图的制图技术流程,并讨论了其关键技术。指出了GE制图工具目前存在的两个缺陷,提出了相应的解决方法,并介绍了陕西省土壤分类信息系统中GE制图结果和应用方案。     

基于模糊集理论提取土壤—地形定量关系及制图应用

通过对研究区地形因子的模糊聚类,提取了地形因子组合与特定土壤属性的定量隶属度关系,然后对隶属度高值区土壤进行目的性采样为隶属度函数赋值,制作研究区土层厚度连续分布图。通过野外实地验证,将观测值与图中预测值比较,结果显示该方法制图精度在82%左右,具有一定的可靠性。进一步考察认为该模型在地形部位较低,地势较为平坦,土壤发育较好,土层较厚,成土环境相对稳定的地区预测效果更好,适用性更强。该方法能提高土壤制图效率,降低制图成本,提高制图精度,对土壤微域变异的表现更为详细,图面信息负载量更高。应用该方法制作大比例尺土壤详图不失为土壤调查与制图领域一种可行的新方法。     

基于3S的土壤肥料专家系统研究

随着计算机技术和3S(GIS、RS、GPS )技术在农业上的广泛应用,传统农业正向精细农业转化,农业专家系统应运而生。针对目前我国土壤养分管理和施肥技术的现状,本文从与土壤肥力、施肥、作物有关的因素着手,采用面向对象的编程语言(VB)、数据库(Access)和3S等技术手段,探讨土壤肥料专家系统的设计过程。这种专家系统不但能指导农民合理施肥,也能为决策者和肥料供销商提供决策服务,具有很好的实用性和推广价值,尤其在滨湖平原能收到良好的经济效益和社会效益。     

DEM栅格分辨率对多元线性土壤—景观模型及其制图应用的影响

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。     

Bt杀虫晶体蛋白的土壤残留及其对土壤磷酸酶活性的影响

研究表明以不同形式导入土壤中的杀虫晶体蛋白在土壤中的残留特性及其对土壤磷酸酶活性的影响有所不同。以Bt菌体向土壤导入杀虫晶体蛋白的试验表明 :随着培养时间的延长 ,土壤中杀虫晶体蛋白含量逐渐增加 ,到 1 5d时达到一个峰值 ,而后下降 ,在培养 30d时 ,杀虫晶体蛋白含量基本与初始含量相同。以不同Bt棉组织添加土壤的试验表明 :随着培养时间的延长 ,土壤中的杀虫晶体蛋白含量降低 ,在培养初期下降的速度较快 ,随后下降的速度较慢 ,在培养的中后期基本稳定 ,在培养 5 6d时 ,杀虫晶体蛋白含量为初始值的 4 4 7%(ZK)和 5 6 1 %(GK)。不同Bt棉的盆栽试验表明 :在整个生育期内 ,Bt棉花种植后根际土壤中杀虫晶体蛋白含量均明显比非Bt棉高。Bt菌体和Bt棉组织处理的土壤磷酸酶活性均呈现出比对照高的趋势 ,而在Bt棉种植过程中Bt棉根际土壤的磷酸酶活性则呈现出比非Bt棉低的趋势。无论以何种方式向土壤中导入杀虫晶体蛋白 ,土壤磷酸酶活性在不同杀虫晶体蛋白浓度处理间的差异显著。     

应用水土流失定量遥感方法监测山东全省山丘区的研究

本文简要介绍了水土流失定量遥感方法的组成和基本原理,重点叙述了它在山东全省山丘区的应用作业和应用结果,并讨论了它的准确性,实用性和应用前景等。该法的监测模型可与美国近年刊出的ＲＵＳＬＥ相媲美,且其因子算式算法系由我国实测资料所建,故有更合我国流失实际的应用效果,尤其它适用于遥感和ＧＩＳ数据的微机处理,其应用结果,不仅有比常规调查法和定性遥感法更准确实用的流失总量、各级面积的统计数据和流失现状图,而     

太湖流域苏皖汇流区土壤可蚀性K值及其应用的研究

利用土壤普查成果中的土壤图和理化分析等资料 ,采用公式计算法研究了该区土壤的可蚀性K值 ,改进和完善了K值图编制方法 ,并用微机首次制出具有准确几何位置、可与地形图配准的土壤可蚀性K值图。同时 ,还依据该区K值的分布特点讨论了它在水土保持、土壤年流失量监测、生态农业建设和防洪减灾中的应用。     

基于1:5万数据库研究土壤空间分异及其影响因素——以江苏省无锡和常州市为例

土壤数据库在土壤学研究工作中作为一种存储、分析工具的重要性是不言而喻的.本研究利用ArcGIS和Visual FoxPro建立了包括8 830个图斑、269个土壤剖面数据的无锡和常州市1：5万土壤数据库,根据“土壤质量演变规律与持续利用‘973＇项目”的土壤肥力质量指标（pH、速效磷和速效钾）和全国养分分级标准（全氮）编制出土壤表层（0～15 cm）pH、全氮、速效磷和速效钾的空间分异图,从中表明pH 1～2级的土壤占整个研究区面积90%左右;土壤养分全氮、速效磷和速效钾的空间分布有明显共同特征-太滆平田区养分含量要显著高于其他地区.对不同母质和不同土壤类型（亚类级别）间的土壤表层容重、粘粒、pH、有机质、全氮、全磷、全钾、速效磷和速效钾进行了方差分析,结果显示,除全氮之外,其他属性均有显著差异.在1：5万尺度范围内,成土母质对pH、容重、全磷、有机质和速效钾起到主导作用,土壤类型对pH起到主导作用,成土母质对土壤属性的影响程度要大于土壤类型.