几种土壤属性制图方法的稳定性与影响因素分析

 本文以土壤CEC和土壤全氮为研究对象,在河南省黄河以北6个地市选取870个样点,并随机均分为两个数据集,进行了制图对比分析;同时研究了Kriging法、IDW法和以点代面法制图结果的稳定性及其与精度的关系,以及影响因素。结果表明:采用实测数据与预测数据的交叉验证并不能用来衡量制图结果的稳定性,验证精度高低并不表示采用不同数据集制图结果可能会重现的概率;而且采用不同的方式进行精度检验,结论也会有所不同。采用不同抽样集合制图,Kriging法和IDW的结果较稳定,两者较接近,其相对误差>0.3的区域均不超过20%,且相对差异度高值区的空间分布格局相对分散;而以点代面法制图结果不稳定,相对误差>0.3的区域达到54.21%,且差异度较高的图斑相对集中,呈大片状分布。制图结果稳定性受到实测数据分布特征和局部地区土壤的高度变异性的影响,其中Kriging方法制图结果的不稳定性受样点分布格局的影响较另两种方法要大,而IDW法和以点代面法受实测数据自身变异性影响更明显。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

水稻土有机碳密度的空间预测分析——以浙江省长兴县为例

准确预测未采样区域SOC密度,是研究SOC演变趋势和探索土壤固碳作用对缓解全球气候变化的基础。采用泛克里格法(Universal Kriging,UK)和土壤类型法(pedological professional knowledge-based method,PKB),分别对长兴县水稻土有机碳密度进行了预测,其中,UK直接以长兴水稻土剖面资料为源数据、PKB以长兴水稻土剖面数据和长兴1∶5万数字土壤图为源数据进行预测。根据平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)大小,评价了两种方法在县域尺度土壤有机碳密度空间预测效果。结果表明:UK的MAE(31.2)、RMSE(52.5)均大于PKB的MAE(24.7)、RMSE(43.1),说明PKB法的预测效果较好,UK法相对较差。研究表明,对土壤类型、土壤母质,以及剖面点位置等信息的综合考虑能使PKB法更好地表达土壤属性的空间特征,也更适于县域尺度土壤有机碳密度的空间预测。     

典型喀斯特白云岩小流域土壤-表层岩溶带厚度空间异质性特征

土壤-表层岩溶带厚度是喀斯特地球关键带的关键指标,明确其空间异质性特征对于理解地球关键带结构演化机理以及评估水源涵养功能具有重要意义。在广西环江木连小流域1.4 km²范围内,通过高密度电法(ERT)探测45条样线,共获取1 731个样点的土壤-表层岩溶带厚度及环境因子数据资料,研究了土壤和表层岩溶带厚度的空间分布格局及其影响因素。结果表明,土壤和表层岩溶带厚度平均值分别为1.15 m和6.44 m,且分别呈现强变异程度和中等变异程度。地统计分析结果表明球状模型和指数模型分别可以反映土壤和表层岩溶带的空间结构特征。土壤厚度呈现中等空间自相关性,变程长,空间连续性好;而表层岩溶带呈现强烈的空间自相关性,变程短,空间依赖性强。土壤厚度受到环境因子(地形湿度指数、垂直曲率、曲率、坡向、坡度、高程、覆盖度、出露基岩率和植被归一化指数)的多重影响,而表层岩溶带厚度受部分环境因子影响的同时,与土壤厚度和植被类型的相关性更高。研究结果有助于喀斯特区土壤-表层岩溶带演化机理认识,并为土壤-表层岩溶带厚度的空间预测提供科学依据。     

基于ArcEngine的等雨量线绘制

等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一.等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线.本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值(IDW)、样条函数插值(Spline)、克里金插值(Kriging)3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果.结果表明:3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好.     

带约束的体元属性插值方法与可视化表达

在地质体体元剖分、属性插值中如何实现属性模型和空间结构模型的一致性,体现地质知识的表达,是一个难点问题。融合边界表示法和角点网格模型,以B Rep表达地质体空间形态,以角点网格模型离散化地质体,建立地质体三维结构模型及其属性模型。充分考虑到地质原理和相关的地质约束条件,对位于断层面两边同一地层插值时,采用“距离环绕法”求点对距离参与插值计算。在地质体建模时引入“等时地层”的概念,纵向上采用分层插值的方式对属于同一等时地层的地质体属性数据进行求值,横向上采用分区域插值的方法,通过提取沉积相边界来添加控制线约束插值,很好地解决了地质体结构模型对地质体属性模型的插值约束问题。将理论与实践相结合,利用福州三维城市地质数据,将基于角点网格的体元模型和三维属性插值算法实际应用到三维城市地质系统的建模中。      

克里格法的土壤水分遥感尺度转换

 尺度效应往往会制约着定量遥感反演的精度,对地学信息进行空间尺度转换是生产实践的必然要求,而常用的尺度转换模型多利用光谱数据进行差值计算,不适合升尺度和降尺度转换。由于土壤含水量数据具有区域变化量的随机性和结构性特点,本文以15m分辨率的ASTER图像像元为基本单元,采用点克里格法完成ASTER 15m至7.5m分辨率的土壤含水量数据降尺度转换,从分维数的相似程度上来看,转换结果是合理的;并利用块状克里格法对地面实测样点数据进行点到7.5m分辨率的面数据升尺度转换,将升尺度和降尺度转换结果与实测样点均值相比较,结果表明:7.5m分辨率的实测样点土壤水均值误差在1.5782-5.019之间,块状克里格法获取的升尺度土壤含水量数据与点克里格法获取的降尺度土壤含水量数据之间误差则为1.2825-5.0481,可见克里格法考虑了点与周边的关系,所获得的土壤含水量值要优于未考虑空间异质性的土壤含水量平均值。     

基于知识对象的土地管理空间数据库模型设计与实现

空间数据模型建立的目的是反映现实世界。当今的GIS系统的空间数据模型,主要反映地图制图领域的点、线、面对象管理与操作的几何知识。本文通过对比研究,发现土地管理空间概念的领域知识,包含几何知识。几何知识是依据几何特征属性识别的土地管理领域知识之一。将土地管理领域空间概念的领域知识对象化,建立与几何知识对象等价的对象组件,扩展对象关系型的空间数据模型,建立了"[领域空间知识对象]+[GIS的点、线、面的几何对象]+[扩展属性]"的空间数据模型。这种模型简化了空间数据库的管理操作,降低了对工作人员制图专业知识的要求,降低了空间对象实例与其属性的耦合度,减少了政策变化对数据的影响程度,提高了数据的稳定性和共享度。鉴于这种空间数据库模型,本文开发了空间知识对象的江苏省"515"城乡一体化地籍系统的数据检查子系统,在镇江市、江都市等多个市县的"515"城乡一体化地籍调查的数据检查入库工作中得以应用,证明了模型设计的可行性,收到了良好的效果,为专题GIS空间数据管理,提供了一种的新的空间数据模型。     

基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法

克里金插值方法根据待估位置点、已知样本数据点的位置关系和区域化变量的空间相关性,实现空间加权估计,满足估计的无偏性和最优性。传统方法理论模型形状固定且选择具有人为主观性,无法反映空间数据的变化趋势及其空间多尺度特征。本文为解决上述问题,提出了一种基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法,此方法为拟合实验变异函数提供了一种新的思路。从实际样本数据的变化趋势出发,采用最小二乘支持向量机拟合实验变异函数,并利用不同尺度小波核反映不同尺度下的空间变化。最后,实验环节包括模拟和应用,模拟主要验证经多尺度最小二乘支持向量机优化后插值方法的科学有效性以及准确性,应用主要研究青岛市PM_2.5浓度时空分布特征,为城市生态科学防护及控制提供理论依据。结果表明,基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法能够更好地刻画变异函数,反映不同尺度下的空间变化细节,从而在一定程度上提高插值的精度,是一种可选的克里金插值方法。     

结合TRMM数据的区域降水高精度曲面建模研究

高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling, HASM）,从理论上解决了传统方法在插值过程中峰值削平和边界震荡等问题。其模拟精度相对于经典插值方法有很大提高,已成功应用于人口密度、土壤属性,以及气候要素等领域的空间制图。然而,由于地面气象站点数量和分布的限制,使得HASM仅依靠站点数据难以得到高精度的空间降水估计数据,因此,本文以地貌与气候类型复杂多样的我国中西部地区2010年年降水量空间分布模拟为例,采用混合插值法进行HASM区域降水模拟。结果表明,TRMM作为背景场的HASM模拟的年降水量精度,在全局和局部明显优于IDW、Spline和Kriging等经典插值方法的结果,作为背景场的HASM模拟精度,MAE和RMSE分别为125.15 mm和155.80 mm,其他方法最好的模拟结果比其误差值分别高出53.6%和54.5%;其模拟误差在不同子区域都较小;各种方法在平原的精度都高于山区的精度。     

多年平均气温数据空间化误差的尺度效应

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。     

Mapping detailed soil property using small scale soil type maps and sparse typical samples

Soil type maps at the scale of I Z 1 000 000 are used extensively to provide soil spatial distribution information for soil erosion assessment and watershed management models in China. However, the soil property maps produced through conventional direct linking method usually suffer low accuracy as well as the lack of spatial details within a soil type polygon. This paper presents an effective method to produce detailed soil property map based on representative samples which were extracted from each polygon on the 1 ： 1 000 000 soil type map. The representative sample of each polygon is defined as the location that can represent the largest area within the polygon. The representativeness of a candidate sample is determined by calculating the soil-forming environment condition similarities between the sample and other locations. Once the representative sample of each polygon has been chosen, the property values of the existing typical samples are assigned to the corresponding representative samples with the same soil type. Finally, based on these representative samples, the detailed soil property map could be produced by using existing digital soil mapping methods. The case study in XuanCheng City, Anhui Province of China, demonstrated the proposed method could produce soil property map at a higher level of spatial details and accuracy： 1） The soil organic matter （SOM） map produced based on the representative samples can not only depict the detailed spatial distribution of SOM within a soil type polygon but also largely reduce the abrupt change of soil property at the boundaries of two adjacent polygons. 2） The Root Mean Squared Error （RMSE） of the SOM map based on the representative samples is 1.61, and it is 1.37 for the SOM map produced by using conventional direct linking method. Therefore, the proposed method is an effective approach to produce spatial detailed soil property map with higher accuracy for environment simulation models.     

气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...     

Spatial Variability of Soil Organic Carbon in Different Hillslope Positions in Toshan Area,Golestan Province,Iran: Geostatistical Approaches

Accessibility to organic carbon(OC) budget is required for sustainable agricultural development and ecosystem preservation and restoration. Using geostatistical models to describe and demonstrate the spatial variability of soil organic carbon(SOC) will lead to a greater understanding of this dynamics. The aim of this paper is to present the relationships between the spatial variability of SOC and the topographic features by using geostatistical methods on a loess mountain-slope in Toshan region, Golestan Province, northern Iran. Hence, 234 soil samples were collected in a regular grid that covered different parts of the slope. The results showed that such factors as silt, clay, saturated moisture content, mean weighted diameter(MWD) and bulk density were all correlated to the OC content in different slope positions, and the spatial variability of SOC more to slope positions and elevations. The coefficient of variation(CV) indicated that the variability of SOC was moderate in different slope positions and for the mountain-slope as a whole. However, the higher variability of SOC(CV = 45.6%) was shown in the back-slope positions. Also, the ordinary cokriging method for clay as covariant gave better results in evaluating SOC for the whole slope with the RMSE value 0.2552 in comparison with the kriging and the inverse distance weighted(IDW) methods. The interpolation map of OC for the slope under investigation showed lowering SOC concentrations versus increasing elevation and slope gradient. The spatial correlation ratio was different between various slope positions and related to the topographic texture.     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

基于空间自相关和概率论的土壤重金属异常值的识别方法

数据是开展土壤环境质量研究的基础,在实验过程中,由于系统误差和人为误差导致数据异常、降低数据质量,进而对污染评价、修复与管理决策等后续工作带来误判。目前对于此方面缺乏深入的研究和探讨。基于此,本研究提出一种甄别土壤重金属异常数据的方法,并以北京市土壤Cd含量数据为例,对该方法的有效性进行了验证。结果显示,北京市651个土壤Cd数据中有34个数据异常,对甄别出的异常数据进行化学复测,发现76.5%的Cd异常数据（26个）为系统误差和人为误差导致;20.6%的异常数据（7个）为客观存在的异常点。将原始数据修正后,插值预测精度得到了显著提高。Cd异常数据自身的平均相对误差下降44.56%,均方根误差降低33.33%;受异常值影响的邻近点平均相对误差下降20.59%,均方根误差降低17.33%。结果表明本方法可以有效识别出土壤重金属数据中的异常数据,在增加有限样本量和分析时间的前提下提高调查数据质量,为开展区域土壤调查,保障数据质量提供有效的工具。     

土壤有机质含量估测及其影响因素的光谱分析

 土壤颗粒大小差异使土壤反射光谱产生相应变化,影响土壤有机质含量等属性的光谱预测精度。本研究准备了颗粒粒径分别为2、0.25和0.15mm的土样,测定土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)含量,并于室内模拟条件下测定其反射光谱。通过分析不同粒径土样的原始(Raw)、多次散射校正(Multiple scattering correction, Msc)、一阶微分(First derivative, Fd)、连续统去除(Continuum removal, Cr)光谱与SOM含量之间的关系,筛选出与SOM含量相关性最强的Fd光谱单波段(2250nm, r=0.82, P<0.01),并建立线性回归模型;利用全波段光谱反射率,以偏最小二乘回归(Partial least square regression, PLSR)方法,确立2mm土样Msc处理光谱的PLSR模型为最优模型(RPD=3.56、R²=0.90、RMSEP=1.96g/kg)。土壤颗粒粒径对土壤光谱反射率变化有明显影响,但二者之间并非简单的线性关系,可能存在一个转折点;单变量(单波段光谱反射率)线性回归模型的预测能力,明显低于全波段反射光谱(Msc处理)-PLSR模型;土样样本容量对SOM含量预测精度有显著影响。因此,根据样本容量大小,选择合适的土壤颗粒粒径与光谱预处理方法组合可以提高预测精度。     

黄土高原丘陵沟壑区切沟侵蚀与地形关系分析——以纸坊沟流域为例

沟蚀是土壤侵蚀研究的主要内容之一,地形地貌是沟蚀的一个重要影响因子。本文以安塞纸坊沟流域作为研究区域,选择土地利用方式、土壤类型、坡度坡长因子、平面曲率、坡向和地形湿度指数6个因子,通过因子内切沟所占比重/整个研究区切沟所占比重计算各个因子的权重值,通过空间叠加分析土壤侵蚀敏感性,并通过重分类的方法把土壤侵蚀敏感性分为基本无侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、剧烈侵蚀5个等级,来研究切沟侵蚀与地形的关系。结果表明：切沟多发生在坡度坡长较大、地表湿度较高的林草地区域和更容易发生侵蚀的黄绵土区域,并且多分布在阴坡的凹面;对比分析切沟侵蚀和土壤侵蚀敏感性,切沟大多分布在中等侵蚀敏感性以上的区域,约占总切沟的90%;实验权重值对验证区冲沟的响应精度为82.43%（中度侵蚀及其以后阶段）,与实际值90.53%相差不大,说明此种方法对黄土丘陵沟壑区具有一定适用性,对黄土丘陵沟壑区水土保持工作有重要意义。