星地多源数据的区域土壤有机质数字制图

土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。     

小尺度下土壤水分空间变异与地形因子的相关分析

根据贵阳市采样基地地形地貌及土地利用特征,借助地统计空间变异分析和GIS技术在进行详细的土壤水分变异特征分析的基础上,分析小尺度下土壤水分分布与地形因子的关系.从对土壤水分的统计分析结果来看,土壤水分分布接近正态分布;变异系数为0.17,属于中等偏低水平;土壤水含量范围大约在10.65～21.82之间.克立格插值结果显示,整个研究区域中的土壤水含量分布规律明显,即由中间向东西两侧递增.通过对不同坡度和高程下土壤水含量分级的分布面积的整理,我们发现不同级别的土壤水含量与坡度之间存在很强的负相关关系,变化曲线呈倒数形式;土壤水含量的各个级别与高程4级、5级之间存在很强的正相关关系;土壤水含量各个级别在东坡分布面积最多,其次为东北坡.     

基于GIS的土壤分布及理化性质与地形因子相互关系研究--以西安市为例

土壤空间分布规律的分析一直是土壤学研究的重要课题。以西安市为样区,应用GIS的复合叠置分析、聚类聚合分析、统计学分析等方法,探索了中尺度土壤分布及土壤理化性质随海拔高度变化而变化及土壤枝形分布规律。研究发现:不同海拔高度,土类分布组合不同;不同海拔高度土壤的pH、阳离子代换量及有机质含量变化较大;研究区枝形分布规律明显。以上研究是对传统土壤学描述性说明方法的突破,进而可以揭示土壤分布更深层次的规律;此外研究所采用的GIS学科特有的复合叠置分析方法把土壤信息与地形信息复合叠置分析,探求两者之间的关系,是对传统土壤学研究的补充。     

DEM插值算法的局部地形特征适应性研究

对于绝大多数DEM插值算法而言,很大程度上依赖于局部范围内采样点数据集的地形特征。因此,本文选用地表粗糙度和空间分布指标建立了局部地形特征描述模型,用以描述局部范围内采样点数据集的特征;然后运用K均值聚类分析和残差比较分析等方法,研究了地表粗糙度指标和空间分布指标对DEM插值算法的相关关系,相应结论有助于DEM插值算法的局部地形特征适应性选择。     

徐州市九里矿区土壤重金属插值分析及污染评价

通过对徐州市九里矿区的表层土壤进行采样测定,进而对该矿区土壤重金属富集与污染状况进行了分析与评价。结果表明,该矿区表层土壤中5种重金属(Cd、Cu、Zn、Pb、Cr)含量均略高于中国土壤元素背景值,土壤中Cd富集程度较高,污染较严重;Cu、Zn、Pb、Cr富集程度较低,污染程度较轻。在GIS环境下利用空间数据插值方法对重金属的空间分布特征研究发现,该城区土壤重金属含量与该区的工矿活动和交通活动等密切相关。     

徐州市区土壤重金属空间分布研究

本文以徐州市泉山、云龙、鼓楼、九里4个城区的表层土壤为研究对象,利用BP神经网络模型结合GIS技术对徐州市表层土壤重金属空间分布进行了研究.结果表明:BP神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够对各个空间插值点处的重金属含量和污染状况进行预测和评价....     

基于RS与GIS技术的泸定县植被空间分布分析

以四川省泸定县为分析研究区域,综合运用遥感图像处理技术与GIS空间分析技术,用ETM+遥感影像获取归一化植被指数(NDVI)信息并反演植被覆盖度,用地形图等高线生成数字高程模型(DEM)并提取地形因子。借助叠合分析法,讨论植被覆盖度与海拔高度、坡度、坡度变率、坡向、坡向变率5种地形因子的空间关系,得到泸定县关于地形因子的各等级植被空间分布特征。分析对地植物学中高山峡谷地区植被的地形格局分布规律研究与生态环境的评价与改良都具有重要的参考价值。     

基于“天地图·黑土地”的变量施肥研究

以黎明镇境内34 km2的范围为研究区,以1 161个表层土壤样本K,N,P元素含量为研究对象,以1∶2 000航摄影像为基础地理信息数据,利用地统计方法分析研究区内表层土壤养分元素的空间分布特征,并针对分析结果为研究区制作变量处方图。在"天地图·黑土地"平台实现空间插值图、变量处方图的在线展示,有利于提高农业生产效率和耕地的单位面积产量。     

ArcGIS在土壤微量元素分布研究中的应用

在野外采样数据的基础上,利用ArcGIS中的GeoStatistical模块,通过克里格插值,对佛山市禅城区土壤中的微量元素含量进行了统计分析,并以可视化的方式展现各种微量元素的空间分布状况,为进一步的土壤微量元素分布研究提供了依据。     

GIS在土壤重金属污染评价中的应用

针对土壤采样点的重金属含量平均值无法全面、科学地表示区域土壤污染情况进而影响土壤污染评价的问题,该文讨论了利用GIS评价土壤重金属污染的合理性,总结探讨了GIS在土壤重金属污染评价中专题图制作、空间分析、数据管理等方面的具体应用,并结合GIS技术发展,展望了GIS在土壤重金属研究中的应用趋势。结果表明,借助GIS可以揭示土壤重金属空间分布与周围环境的关联性,为土壤重金属污染的预测预警及有效治理提供科学依据。     

基于DEM的水土流失分析

数字高程模型（DEM）是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据。数字地形模型从已知3维坐标的散乱点和已知高程的等高线出发,构筑地形表面,以数字的形式表示实际地形特征的空间分布,从而建立起相关区域内任一点的地形情况。利用数字高程模型进行宏观地形因子和微观地形因子的分析,直观地显示研究区域的地貌形态,为水土流失监测、分析、治理提供了重要的科学依据。     

基于GIS的Logistic回归模型在区域滑坡敏感性评价中的应用

本文基于GIS技术和Logistic回归模型进行滑坡敏感性评价定量分析方法,并以江苏省连云港市郊区为研究区域,建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库,进行了滑坡影响因子敏感性分析。对连云港市郊区滑坡灾害在空间上的预测结果具有重要的现实意义,对推广应用、防灾减灾具有实际的指导意义。     

基于GIS的Logistic回归模型在区域滑坡敏感性评价中的应用

本文基于GIS技术和Logistic回归模型进行滑坡敏感性评价定量分析方法,并以江苏省连云港市郊区为研究区域,建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库,并进行了滑坡影响因子敏感性分析。对连云港市郊区滑坡灾害在空间上的预测结果具有重要的现实意义,对推广应用、防灾减灾具有实际的指导意义。     

基于GIS的复杂环境空间通达性预测方法研究

在野外无拓扑道路的空间环境中进行快速行军和野外抢险工作时,快速准确地实现空间目的点最佳路径的构建,是提高行军和抢险效率的关键。针对复杂空间环境中路径搜索问题,提出了一种基于GIS的复杂环境空间可达性预测方法。引入高程、坡度、植被等地形因子,通过对地形因子权重关系的分析,实现算法的改进。利用GIS技术结合改进A*算法,实现对空间地域通达性的预测,为空间复杂环境中的最佳路径搜索和选择提供决策支持。以桂林市某山区地形DEM数据为例,采用改进A*算法实现空间最佳路径的分析和计算。仿真和实测结果表明,该方法具有一定的实用性。     

基于栅格单元优化的多要素辅助的空间插值方法研究

对于土壤属性空间分异显著的复杂地貌类型区,常规的全局插值模型和单一环境要素辅助的插值模型往往难以满足插值精度的要求。鉴于此,以青海湖流域部分区域为实验区,开展了多地学要素辅助的土壤钾含量空间插值方法研究。经验证,基于栅格单元优化的多地学要素辅助的土壤钾含量空间插值精度有显著提高,均方根误差（root mean square error,RMSE）降低约50%,对土壤钾含量空间分异特征的刻画也更为细致。该方法可以解决单一插值模型在空间预测中的不足,对复杂地学环境中土壤属性的空间变异刻画表现良好。     

私房测绘业务位置的空间分析

为合理配置资源,公司展开对私房测绘业务位置的空间分布研究。研究中基于样方对业务位置的分布情况作了可视化,利用样方分析法度量了分布的格局,并分析了月度业务量。根据历史数据,使用马尔可夫预测法对分布作了预测分析。虽然预测结果一般,但相信随业务数据的累积、影响因子的研究,样方状态的预测会更准确。     

耕地自然质量空间分布及其影响因子分析——以北京市大兴区为例

定量分析耕地质量的空间分布特征,是制定与实施耕地保护措施的重要依据。本文以耕地质量等级补充完善成果为基础,以自然等指数为空间变量,采用空间自相关分析方法对北京市大兴区耕地自然质量的空间分布特征进行了研究,并采用变异系数、二元相关分析和偏相关分析方法对其影响机制进行分析,揭示了耕地自然质量空间差异的主导影响因子。研究结果表明:大兴区耕地自然质量在200~900m尺度范围内呈显著的空间正相关性,正相关HH型高等地明显聚集分布,LL型低等地面积较大且聚集性较低,负相关类型(HL和LH型)耕地无明显集中区域,零星分布。土壤有机质、表土质地和土壤剖面构型是影响耕地自然质量空间分布格局的主导因子,但影响程度有所差异。     

空间插值方法对土壤重金属污染格局识别的影响

针对广东省某地区土壤中采样样品点的重金属污染物砷(As),文章选取统计学中具有代表性的反距离加权(IDW)、样条函数(Spline)、普通克里格(OK)3种空间插值方法,对比分析不同空间插值方法下研究区土壤中As浓度估算精度、污染特征识别和污染格局空间区划的差异。结果表明:3种空间插值方法在研究区土壤As浓度的估算中,IDW表现最佳;3种插值方法所识别的研究区As污染空间分布特征和污染格局均存在差异,但相对于OK法,IDW和Spline两种方法的结果更加相近。研究表明,在基于点状离散数据采用空间插值方法分析区域土壤重金属污染特征的过程中,应首先考虑结合区域数据样本的数量和特征,开展各空间插值方法的精度评价。     

战场区域地形隐蔽性分析

为获取战场地形隐蔽性信息,按照作战行动空间划分,将区域地形隐蔽性分为:对地隐蔽性,以区域内山顶点为视点;对空隐蔽性,以区域上空规则离散点为视点。区域地形隐蔽性分析,引入视点隐蔽域和地形点隐蔽性,对参考面算法进行适用性改造,将区域地形隐蔽性和地形隐蔽性面作为分析结果。实验表明,该方法能够客观反映目标地形区域的地貌基本分布情况和区域整体地形隐蔽性大小,可用于不同区域间的地形隐蔽性对比。     

土壤重金属污染风险时空变化模拟与分析

针对稀疏采样无法准确揭示土壤重金属污染时空分布及其健康危害的问题,该文集成协同克里格插值和情景预测模型模拟绘制了2005、2020年我国南方某地土壤表层重金属砷、镉含量的时空分布格局,基于污染场地风险评估导则模拟分析了无突变与乐观情景致癌风险动态变化。结果表明:耦合地理要素的协同克里格插值和情景预测可以客观反映研究区土壤重金属砷、镉含量的时空分布特征与变化趋势;研究区土壤重金属污染对人体存在致癌风险,但风险范围与水平在2020年乐观情景下均会降低。