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土壤是农业生产和陆地生态系统的基础,土地使用者,企业利益相关者和政府部门需要定量化的土壤信息来作为土地资源管理的依据。同时在环境和农业科学研究过程中,大量的计算机仿真模型和土壤资源的评估与监控过程都需要准确、连续、空间三维的土壤属性数据作为支持。
目前数字土壤制图方法研究大多针对水平方向上的特定剖面层次,制图结果为指定剖面层次土壤属性的二维分布图。如果要获取指定深度区间上的土壤属性信息,就需要在对应层次上进行采样。这会给土壤剖面采样增加额外的负担,并且制图结果是垂直方向上离散的,不便于以后的使用。土壤属性在一个剖面上的变化通常是连续的,能够用连续函数来表示。土壤属性剖面变化的特点为我们解决上面的问题提供了一种思路:首先需要建立统一的深度函数模型,然后通过模型从离散、不规则剖面信息得到垂直方向连续信息,将模型从离散的点上推广到区域范围就能够从垂直方向上离散的二维土壤信息中得到三维连续土壤信息。土壤有机质在剖面上的分布规律通常比较简单并且研究相对成熟,因此本文以土壤有机质为研究对象研究在连续深度函数支持下的土壤属性三维制图。在具有亚热带丘陵特征的皖南山区内,选择局部范围(11.3km2)为研究区。研究内容主要包括三个部分:
(1)土壤剖面有机质的连续深度分布模型。传统的土壤剖面是按照发生层进行划分采样的,以某层次样品混合均匀后测定的土壤属性值,作为该层次的平均属性值。通常发生层采样的采样区间不规则,这样的采样数据会影响指定深度的预测精度。通过数值拟合方法对有机质离散剖面数据进行拟合得到连续深度函数曲线,获取剖面层次上规则和连续的土壤有机质信息。本文建立等面积样条函数模型对离散剖面进行数值模拟,并与常用的指数函数、幂函数方法进行比较。结果表明样条函数方法对不同剖面的总体拟合效果较好,是一种灵活、适用性很强的剖面数值模型。
(2)土壤有机质的景观模型预测制图。研究区域有典型的山地丘陵特点,在局部范围内地形因子对有机质的空间分布起决定作用。RBF网络是一种挖掘网络输入和输出之间非线性对应关系的有力工具,其中关键问题是网络参数的选择。本文将RBF网络应用于土壤属性制图中,探讨了RBF网络模型的实现。最后通过RBF网络方法建立土壤景观模型进行空间预测制图,与线性模型相比预测精度有所提高。另外本文定量分析了网络参数对预测结果的影响,避免了以往网络参数主观选择的偏差。
(3)三维空间的土壤属性制图。通过样条函数模型对离散层次上的有机质空间分布图进行空间拟合得到三维空间有机质信息,通过数据库技术实现有机质的深度、地理位置查询。结合三维制图软件进行有机质三维制图结果的输出,制图结果在验证点上有较高的精度和可靠性。