[发明专利]一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法。

背景技术

数字土壤制图（Digital Soil Mapping，简称DSM）是基于环境协变量，利用数学模型进行土壤观测、土壤知识推测土壤类型、属性时空演变分析的土壤信息系统，以优化土壤调查与制图技术、提高土壤信息服务质量为最终目标。传统土壤调查与制图已为各行业、各学科提供了大量的信息支持。目前，各行业迅速膨胀的应用需求、日益丰富的技术手段已对传统土壤制图技术方法体系提出了严峻的挑战。在近30年里，尤其是精准农业、环境管理、土地管理、生态水文模拟等应用对土壤图的精度及时效性提出更高的要求。土壤学理论认为土壤自身的性质与其地形序列有着某种较强的联系，因而土壤信息可以间接地通过地形因子得以表达。通过对有限点的采样，建立环境因素（如典型地形因子）与土壤类型和属性之间的关系模型，如模糊推理、分类树等，可以快速、准确、实时地预测该研究区的土壤类型和属性。数字土壤制图可以预测土壤性质、土壤种类和其他土壤实体，预测模型可以有机地与物理意义明确、易获取的景观属性（协变量）联系起来。按照性质，协变量的种类主要有：地貌、地质、植被群落、侵蚀模式、水文模式、气候状况以及土地利用方式。不同区域土壤形成本身就是一个漫长复杂的过程，期间土壤形成因素也在不断变化。因此，土壤属性的空间变异特征很难用标准的处理流程进行预测分析。

目前，面向数字土壤制图的常用协同变量获取途径主要有两大类：基于DEM的地形分析和遥感信息的自动解译。遥感影像提供了景观的大量有用信息，对遥感信息的自动解译也是土壤景观模型研究的重要方面。快速获取土壤各类理化参数的技术手段是土壤制图的重要研究方向，利用土壤本身的光谱特性，可以从空间连续的遥感观测来提取表层裸土土壤水分、属性分布信息。然而，利用高光谱监测土壤含水量的有效穿透深度有限，仅包含土壤表层几微米的湿度信息。时域反射仪（TDR）与频率反射仪（FDR）是目前最先进的土壤含水量测量仪器，其测量值与烘干法测量值尚有一定差异，应用时需要进行标定。大多数土壤制图方法都限制在小区域，认为决定土壤变化的主要景观因子是地形和水文状况。水文状况的实时数据难以获取与量测，DEM则可以为实际应用提供性价比较高的地形信息，从而成为相关部门使用频率最高的数据来源。

DEM包含的只有高程信息，需要借助数字地形分析(Digital Terrain Analysis，简称DTA）来提取地形协变量。数字地形分析是在数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM）的基础上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。数字高程模型DEM是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。DEM的数字表示方法有格网、三角网、等高线三种，其中格网方式因其简单直观、存储方便的优点而被广泛使用。通常应用的协变量主要包括坡度、坡向、曲率、地形湿度指数等因子。

由于数字地形分析的理论研究迅速发展，DEM数据分辨率日益精细，面向不同地形特征的地形因子数量持续增长，从而导致在数字土壤制图过程中选择最优地形因子及最优算法十分困难，归纳起来有以下几点局限性：

（1）土壤协变量研究热点主要集中在土壤与环境关系知识提取方法、新的土壤协变量方面提取、土壤空间推理，其中对于土壤与环境关系知识提取方法还处在定性分析阶段，而对于众多地形协变量的建模分析以及量化研究尚未有所涉及。现有数字地形分析的处理模式多从单一视角出发，未从整体上对数据、物理意义、土壤属性空间分布进行综合整合，也未见有全面探讨三者之间相互关系及量化模型的研究成果，这就使得普通使用者很难把握如何根据地形因子在实际应用过程中建立量化模型并达到效率最大化的目的，在一定程度上制约了数字土壤制图技术的发展和应用。

（2）数字土壤制图的实施仍然依赖已有的土壤调查和知识。反之，历史数据也需要借助全新的地形协变量来提高制图效率和降低制图成本。如何借助已有的基础数据资源、丰富的地形因子提取方法、庞杂的历史土壤数据建立最优的土壤时空演变定量模型仍是一个新的挑战。