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基于土壤—景观关系的土壤亚类分布预测制图——以青海省民和县为例

基于土壤—景观关系的土壤亚类分布预测制图——以青海省民和县为...

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作者：山中雪青海师范大学

学位级别：硕士

随着精准农业的快速发展以及对土地资源与环境的重视,我国现有土壤信息的详尽程度已经无法满足这些领域的需求,传统的土壤普查方法势必长期地消耗大量物力、财力和人力。新兴的数字土壤普查技术以成土因素学说为理论基础,运用“3S”技... 详细信息

随着精准农业的快速发展以及对土地资源与环境的重视,我国现有土壤信息的详尽程度已经无法满足这些领域的需求,传统的土壤普查方法势必长期地消耗大量物力、财力和人力。新兴的数字土壤普查技术以成土因素学说为理论基础,运用“3S”技术和现代数学方法建立定量土壤—景观模型,分析土壤类型空间分布的相似度,进行推理制图,成为目前该领域的主要研究方向。本文以青海省民和县作为研究区,通过数据挖掘技术对土壤图中的土壤类型与其对应的环境因子间的关系进行分析,以此推理制图。主要得出如下结果:(1)本文以成土因素学说为理论基础,选取研究区地质、植被、土地利用覆被、年均气温、年均降水量、DEM以及从DEM中提取的坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地形湿度指数11个环境因子建立环境因子数据库。(2)以500m为单位进行自动格网布点,要求每个图斑不少于5个点,每种亚类不少于20个点,对达不到要求的图斑再进行手动添加样点,并提取11种环境要素,得到研究区样本集。对样本数据进行处理后,采用C5.0决策树分类方法计算土壤—环境的关系,并使用反复删除错分数据的方法,将分类精度提高到98.95%。通过分析土壤与单个环境因子间的关系以及归纳总结每个土壤类型与环境因子组合的关系,对决策树生成的规则进行整合。最后得到研究区土壤与环境关系的规则集。(3)采用基于规则的模糊推理方法进行土壤相似度计算。使用规则设置每种土壤亚类与单个环境因子间的隶属度曲线,如此建立每种土壤类型的各个规则,通过综合每种土壤亚类对应的环境因子组合得到14种土壤亚类的相似度图,并对其进行硬化处理,得到最终的土壤亚类分布图。与已有土壤图进行对比,结果显示相似度较高,但得到的推理图中土壤亚类分布较零散。使用野外采样数据验证推理获得的研究区数字土壤亚类图的精度,结果显示部分亚类由于空间上的渐变性和交错性产生了错分,但是总分类精度达到60%,在有限的野外采样点的验证下,这个精度达到了预期的效果。因此,使用该方法推理制图不仅能将土壤在空间上的连续变化体现出来,从而克服了传统土壤制图基于多边形的图形表达模式,还能在土壤调查和制图中大量减少传统人为调查的时间和经费,提高土壤调查的效率。

关键词：土壤—景观模型决策树模糊推理土壤亚类民和县

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区域数字土壤制图方法对比研究

区域数字土壤制图方法对比研究

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作者：刘晓冰郑州大学

学位级别：硕士

常规数字土壤制图技术不能准确揭示土壤在空间上的连续性和渐变特征,应用计量土壤学新理论和DSM新技术,在区域尺度上建立空间土壤信息推绎系统,完成数字化土壤制图对国内土壤地理学及其他相关学科的发展具有重要推动作用和示范意义。 ... 详细信息

常规数字土壤制图技术不能准确揭示土壤在空间上的连续性和渐变特征,应用计量土壤学新理论和DSM新技术,在区域尺度上建立空间土壤信息推绎系统,完成数字化土壤制图对国内土壤地理学及其他相关学科的发展具有重要推动作用和示范意义。研究区位于黄河冲积平原区,受黄河改道、泛滥决口及人类活动影响,地貌类型复杂。本研究首先以模糊c一均值方法进行土壤连续分类,其次运用空间回归分析和土壤一景观定量模型将分类结果和环境协变量进行拟合,建立土壤空间预测模型,实现数字化土壤制图,并对比分析两种制图结果的优劣及在研究区的适用性,主要研究结果如下：（1）运用基于模糊分类算法的OSACA分类系统对土壤样点进行无监督分类,获取了研究区五种中心土壤类型以及采样点与各中心土壤类型间的分类距闵。（2）空间回归分析结果表明：运用空间回归模型进行区域数字化土壤制图具有合理性和必要性;确定性趋势距离揭示了不同土壤之间自然成土因素的空间差异,非确定性残差表明了非环境因素导致的土壤空间变异;研究区中普通底锈干润雏形土所占面积最广,弱盐灌淤干润雏形土次之,普通底锈干润雏形土应举系所占面积最小;土壤空间变异较大的区域分布在黄河大堤、大功决口扇以及研究区东南部。（3）土壤一景观模型结果表明：地形因子对平原区土壤形成影响较小,不适合单独作为环境要素组合进行推理制图。土壤类型图中普通简育干润土潘店系分布面积最大,其次为弱盐灌淤干润雏形土,再次为普通人为淤积新成土和普通简育干润雏形土应举系,分布面积最小的是普通底锈干润雏形土。（4）对比空间回归模型和土壤—景观模型方法的制图结果,发现空间回归模型在进行预测制图时可以更细致地表达土壤在研究区的空间分布情况,对环境因素导致的土壤空间变异敏感度更高,可以很好地反映出区域尺度上自然成土因素对土壤发生发育的影响;土壤—景观模型方法得到的土壤类型单一且分布集中,不符合土壤发生学原理;研究区适合采用空间回归模型进行土壤预测制图。

关键词：空间回归模型土壤—景观模型环境协变量中心土壤类型

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基于遥感影像的平原丘陵过渡区土壤制图

基于遥感影像的平原丘陵过渡区土壤制图

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作者：韩浩武华中农业大学

学位级别：硕士

土壤普查是因地制宜、合理高效利用土壤资源的基础。传统的土壤普查方法主要依赖土壤专家实地调查,结合地形图、航片等数据资料判读土壤类型的分布,这种制图方法不仅费时费力、更新周期长,且制图精度有待提高。近年来,随着现代农业等产... 详细信息

土壤普查是因地制宜、合理高效利用土壤资源的基础。传统的土壤普查方法主要依赖土壤专家实地调查,结合地形图、航片等数据资料判读土壤类型的分布,这种制图方法不仅费时费力、更新周期长,且制图精度有待提高。近年来,随着现代农业等产业的蓬勃发展,传统的土壤制图结果已经难以满足要求,如何利用新技术新方法提高土壤普查效率和制图精度已成为必然趋势。数字土壤制图以土壤—景观理论为基本原理,利用数学分析方法获取土壤—环境知识,对研究区土壤类型的空间分布进行推理制图。此外,遥感影像数据因其分辨率高、成像快、丰富的下垫面详细信息也开始用于土壤制图,为土壤普查提供了新的技术手段和数据来源。本研究以湖北省红安县华家河镇滠水河流域为研究区,空间尺度较小,仅考虑母质、地形和生物因素对土壤类型形成和发育的影响,环境因子数据集主要包括母质类型、等高线数据提取的地形因子及遥感影像数据提取的光谱指数,利用图斑面积加权法设计采样点,通过数据挖掘算法获取土壤—环境知识,并进行推理制图,利用野外实地验证点数据对推理制图结果进行精度评价。研究主要分为基于单时相遥感和基于时序遥感两个层次进行。具体可以主要分为如下几部分:1)基于单时相遥感影像的土壤制图。本研究以地质图、等高线数据及高分二号遥感影像(GF-2)等为数据源,提取母质类型、高程、坡度、坡向、曲率、地形湿度指数、归一化植被指数、第一主成分、纹理信息等环境因子,并对其进行筛选降维,通过支持向量机、决策树C5.0算法、随机森林算法等数据挖掘算法,结合环境因子数据集获取土壤—环境知识,推理得到研究区土壤类型的空间分布情况,并采取实地验证点对几种算法的制图结果进行评价。对比几种数据挖掘算法的推理土壤图结果,无论是总体分类精度还是Kappa系数,随机森林算法都优于其他几种分类算法,制图结果最好。2)基于时序遥感影像的土壤制图。本研究主要以地质图、等高线数据及哨兵二号遥感影像(Sentinel-2A/B)等为数据源,提取母质类型、高程、坡度、坡向、时序归一化植被指数(12个月)等环境因子,通过随机森林算法获取土壤—环境知识,推理得到研究区土壤类型的空间分布情况,并采取实地验证点对推理土壤图结果进行评价。精度评价结果如下:总体分类精度86%,分类结果良好;Kappa系数0.83,一致性水平显著,表明两者间的吻合程度较好,更能准确的反映土壤类型的空间分布情况。3)基于单时相遥感影像和基于时序遥感影像结果对比。总体上来说,基于时序遥感影像的制图结果优于基于单时相遥感影像的制图结果。以生产精度来说,后者中浅潮沙田、林地棕色石灰土的分类精度较前者有大幅度提升;以用户精度来说,后者中棕色石灰土的分类精度优于前者。其余几种土壤类型的生产精度或用户精度,前者都优于或者接近后者。

关键词：土壤—景观模型遥感影像支持向量机决策树随机森林土壤制图

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