[發(fā)明專利]一種面向數字土壤制圖的地形協(xié)同變量選取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410161504.1
• 申請日: 2014-04-21
• 公開（公告）號: CN103955953A
• 公開（公告）日: 2014-07-30
• 發(fā)明（設計）人: 張甘霖;宋效東;趙玉國;劉峰;李德成;楊金玲
• 申請（專利權）人: 中國科學院南京土壤研究所
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 唐循文

技術領域

本發(fā)明涉及一種面向數字土壤制圖的地形協(xié)同變量選取方法。

背景技術

數字土壤制圖（Digital?Soil?Mapping，簡稱DSM）是基于環(huán)境協(xié)變量，利用數學模型進行土壤觀測、土壤知識推測土壤類型、屬性時空演變分析的土壤信息系統(tǒng)，以優(yōu)化土壤調查與制圖技術、提高土壤信息服務質量為最終目標。傳統(tǒng)土壤調查與制圖已為各行業(yè)、各學科提供了大量的信息支持。目前，各行業(yè)迅速膨脹的應用需求、日益豐富的技術手段已對傳統(tǒng)土壤制圖技術方法體系提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。在近30年里，尤其是精準農業(yè)、環(huán)境管理、土地管理、生態(tài)水文模擬等應用對土壤圖的精度及時效性提出更高的要求。土壤學理論認為土壤自身的性質與其地形序列有著某種較強的聯(lián)系，因而土壤信息可以間接地通過地形因子得以表達。通過對有限點的采樣，建立環(huán)境因素（如典型地形因子）與土壤類型和屬性之間的關系模型，如模糊推理、分類樹等，可以快速、準確、實時地預測該研究區(qū)的土壤類型和屬性。數字土壤制圖可以預測土壤性質、土壤種類和其他土壤實體，預測模型可以有機地與物理意義明確、易獲取的景觀屬性（協(xié)變量）聯(lián)系起來。按照性質，協(xié)變量的種類主要有：地貌、地質、植被群落、侵蝕模式、水文模式、氣候狀況以及土地利用方式。不同區(qū)域土壤形成本身就是一個漫長復雜的過程，期間土壤形成因素也在不斷變化。因此，土壤屬性的空間變異特征很難用標準的處理流程進行預測分析。

目前，面向數字土壤制圖的常用協(xié)同變量獲取途徑主要有兩大類：基于DEM的地形分析和遙感信息的自動解譯。遙感影像提供了景觀的大量有用信息，對遙感信息的自動解譯也是土壤景觀模型研究的重要方面。快速獲取土壤各類理化參數的技術手段是土壤制圖的重要研究方向，利用土壤本身的光譜特性，可以從空間連續(xù)的遙感觀測來提取表層裸土土壤水分、屬性分布信息。然而，利用高光譜監(jiān)測土壤含水量的有效穿透深度有限，僅包含土壤表層幾微米的濕度信息。時域反射儀（TDR）與頻率反射儀（FDR）是目前最先進的土壤含水量測量儀器，其測量值與烘干法測量值尚有一定差異，應用時需要進行標定。大多數土壤制圖方法都限制在小區(qū)域，認為決定土壤變化的主要景觀因子是地形和水文狀況。水文狀況的實時數據難以獲取與量測，DEM則可以為實際應用提供性價比較高的地形信息，從而成為相關部門使用頻率最高的數據來源。

DEM包含的只有高程信息，需要借助數字地形分析(Digital?Terrain?Analysis，簡稱DTA）來提取地形協(xié)變量。數字地形分析是在數字高程模型(Digital?Elevation?Model，簡稱DEM）的基礎上進行地形屬性計算和特征提取的數字信息處理技術。數字高程模型DEM是用一組有序數值陣列形式表示地面高程的一種實體地面模型，是數字地形模型(Digital?Terrain?Model，簡稱DTM)的一個分支，其它各種地形特征值均可由此派生。DEM的數字表示方法有格網、三角網、等高線三種，其中格網方式因其簡單直觀、存儲方便的優(yōu)點而被廣泛使用。通常應用的協(xié)變量主要包括坡度、坡向、曲率、地形濕度指數等因子。

由于數字地形分析的理論研究迅速發(fā)展，DEM數據分辨率日益精細，面向不同地形特征的地形因子數量持續(xù)增長，從而導致在數字土壤制圖過程中選擇最優(yōu)地形因子及最優(yōu)算法十分困難，歸納起來有以下幾點局限性：

（1）土壤協(xié)變量研究熱點主要集中在土壤與環(huán)境關系知識提取方法、新的土壤協(xié)變量方面提取、土壤空間推理，其中對于土壤與環(huán)境關系知識提取方法還處在定性分析階段，而對于眾多地形協(xié)變量的建模分析以及量化研究尚未有所涉及。現(xiàn)有數字地形分析的處理模式多從單一視角出發(fā)，未從整體上對數據、物理意義、土壤屬性空間分布進行綜合整合，也未見有全面探討三者之間相互關系及量化模型的研究成果，這就使得普通使用者很難把握如何根據地形因子在實際應用過程中建立量化模型并達到效率最大化的目的，在一定程度上制約了數字土壤制圖技術的發(fā)展和應用。

（2）數字土壤制圖的實施仍然依賴已有的土壤調查和知識。反之，歷史數據也需要借助全新的地形協(xié)變量來提高制圖效率和降低制圖成本。如何借助已有的基礎數據資源、豐富的地形因子提取方法、龐雜的歷史土壤數據建立最優(yōu)的土壤時空演變定量模型仍是一個新的挑戰(zhàn)。