[发明专利]基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法

说明书

基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法，本发明属于数字土壤制图领域，是一种针对土壤颜色分类制图的方法。本发明是为了解决大区域基于实测数据的土壤颜色制图精度低的技术问题。本方法：一、表层土壤样本采集；二、土壤颜色测量；三、颜色数据划分色组；四、环境数据与遥感影像的下载与处理；五、分类变量的重要性分析；六、土壤颜色分类模型的构建与制图。土壤分类模型使用随机森林模型，使用环境因素和遥感影像作为分类变量，色组验证分类精度最高可以达到0.77。本发明在大尺度土壤颜色制图方面有重要意义，土壤颜色的空间分布有助于快速了解土壤财产的空间分布状况。

技术领域

本发明属于数字土壤制图领域，具体涉及一种对土壤颜色分类制图的方法。

背景技术

由于仅凭人眼就能感觉到细微的色差，所以土壤颜色一直是非常重要的土壤参数。土壤颜色在许多土壤分类系统中都很重要。土壤科学家通常将土壤颜色作为土壤类型、田间土壤化学、物理和生物特性(即土壤质量和功能)和土壤过程发生的决定因素。土壤颜色的空间分布有助于快速了解土壤财产的空间分布状况，对土壤的管理与保护起到指示作用。

土壤颜色主要采用Munsell颜色系统的三个维度：色调(Hue,简写为H)、色值(Value,简写为V)和色度(Chroma,简写为C)进行定性描述，Munsell颜色系统对土壤颜色的描述结果最接近人类的感知。近年来，Munsell土壤颜色制图研究数据的来源主要基于土壤光谱信息的颜色空间转化，即由RGB系统(大多由光谱数据得到)转换为Munsell系统。这个转化过程是间接的(中间由CIE XYZ空间过度，其中RGB到CIE XYZ是线性变化，CIE XYZ到Munsell是非线性变化)，且存在误差。基于实测颜色数据的制图结果更接近真实的土壤颜色。

由于不同土壤颜色之间的色差及其微弱，尽管凭借大量实测数据和机器学习建立模型，直接对土壤颜色进行分类制图精度较低。对数据进行预分类是有效提高精度的方法。开发一种基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法是必要的，为准确的大尺度土壤颜色制图研究提供了基础支持。

发明内容

本发明的目的是为了解决大区域土壤颜色制图精度低的技术问题，提供了一种基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法。

基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法按照以下步骤进行：

一、表层土壤样本采集与测试：

在中国东北采集中国东北耕地表层土壤样本，对土壤样本进行风干处理，通过土壤类型图确定每个样点的土壤类型信息；

二、土壤颜色测量：

在标准实验室照明的条件下通过对比Munsell比色卡确定干燥状态下的土壤颜色，将干燥土壤湿润后确定湿润状态下的土壤颜色；

三、颜色数据划分色组：

对实测的土壤颜色数据逐步分类划分分组；

第一步在色调维度分类，将拥有相同色调的颜色划分为一组，产生多个色调色组；

第二步在色值维度分类，在同一色调色组的基础上，将拥有相同色值的颜色划分为一组，产生多个色调-色值色组；

第三步，在同一色调-色值色组的基础上，进一步对色度进行划分得到多个完整的Munsell颜色；

四、环境数据与遥感影像的下载与处理：

下载温度、降水、风速、蒸散发、地表温度数据、基岩深度数据、地形因子、Landsat8卫星影像数据；

五、分类变量的重要性分析：

获取步骤三的土壤颜色和步骤四的环境因素后，在R软件中，使用随机森林模型的importance功能对不同分类变量进行重要性分析；

六、土壤颜色分类模型的构建与制图：