70000字硕士毕业论文基于地质统计学方法的土壤类型制图与分析
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：70000字
论点：土壤,制图,方法
论文概述：
本研究根据土壤发生学原理，采用决策树方法，通过C4.5算法对研究区土壤环境因子进行统计运算，获取土壤类型、有机质与土壤环境因子之间的关系，然后建立土壤信息一环境因子决策树模型
论文正文：
第一章导言
1.1选择主题的依据
土壤是一种贫瘠的矿物或有机物，能够支持地球表面植物的生长，是人类农业生产的基础。土壤在生物物理和生物地球化学循环中起着重要作用，是生物圈、水圈、岩石圈和大气相互作用的地方(郭彭涛，2009)。全面了解和掌握土壤特性在环境保护、农业生产、土地资源合理利用和保护生态可持续发展中发挥着极其重要的作用。土壤有机质(5011organicmatter)是衡量土壤肥力的重要指标，在土壤结构的形成和物理性质的改善中起着重要作用(沈如恩质量，2009)。土壤有机质作为全球碳循环的重要组成部分，对全球温室气体浓度和气候变化具有重要影响。因此，探索一种准确快速获取大面积土壤有机质含量的方法具有重要意义。土壤信息是土地管理和环境模型的基本参数(朱等，2001；Tanmanzhi等人，2009年)。经过多年的发展，土壤调查已经形成了以多边形为基本表达方式、人工制图为基本技术、地形图、航空空照片或卫星照片为基础的土壤制图基本范式(Hudson，1992)。这种土壤调查方法被称为传统土壤制图或传统土壤调查(朱灰化等，2008)。传统的基于多边形和人工制图的土壤调查方法存在许多缺陷。它假设土壤空之间变化的不连续和离散分布，并认为土壤类型在地理空之间有明确的界限(赵其国等人，1989年；伯勒盖尔，1971年。)，这与土壤不断变化的事实不符。另外，传统的土壤制图依赖于大量的野外调查和人工制图，调查周期长，耗费大量的人力、物力和财力，耗费大量的金钱，已经不能满足信息时代对高效率的追求。近年来，精确农业和生态农业的发展需要更精确和详细的土壤信息图。
随着计算机技术和“35”技术的不断发展，越来越多的数字技术应用于土壤调查。在过去的几十年中，信息技术的发展为土壤制图提供了新的技术和数据支持。利用Gls技术制作土壤类型图和土壤属性图的预测性土壤制图已经成为土壤调查研究的热点(McBratneyetal，2003)。基于Gls和遥感技术的数字土壤制图大多采用网格表达，不再采用人工制图方法。因此，土壤类型和土壤属性的表达在地理空中更详细，在属性空中更准确，这提高了制图效率和效果(朱灰化等，2008)。然而，目前大多数土壤数字制图侧重于小尺度典型地形的研究，而对大尺度区域和复杂地形的研究较少。为了将数字土壤制图应用于科学实践，有必要突破小典型区域现有制图的局限性。
1.2国内外土壤数字制图研究进展
土壤数字制图以土壤景观模型理论为基础。它通过地理信息系统、遥感、全球定位系统、空分析等技术手段获取土壤发生环境信息。它利用统计学、地统计学等数字定量方法模拟土壤与其发生环境信息之间的定量关系，并在空上扩展关系，以达到制图目的(斯卡尔等人，2003；孙小林等人，2008年b)。传统的土壤制图方法已不能满足所需土壤信息的详细和准确程度，也不能真正显示土壤空之间的连续性。土壤类型的数字制图侧重于建立关于土壤类型和环境要素之间关系的知识。其实现方法包括基于统计模型的方法和基于知识的方法。基于统计模型的方法大多使用传统的基于回归的统计或地质统计模型来映射。基于知识模型的方法或数据挖掘方法用于从现有数据中提取知识，或者土壤普查专家提供土壤-环境关系知识(杨琳等人，2007年)。目前，土壤数字制图的研究大多局限于小范围，因此没有一种方法在精度和通用性方面具有绝对优势。一些研究侧重于探索和挖掘预测因素，以提高预测精度(BehrenS等人，2010年)或制作大规模多景观区域地图(施密特等人，2010年)。土壤数字制图不仅可以通过较少的数据采样点预测大面积土壤类型的分布，而且可以更有效、准确、更好地反映土壤的连续性。
1.2.1国外研究现状
国外在土壤数字制图领域的研究已经进行了多年，并且采用了各种方法来预测和绘制土壤类型或属性。(1)地统计学方法以区域化变量理论为基础。通过分析土壤空之间的自相关性，将野外采集的土壤样本数据插值在空之间。这种方法广泛应用于土壤性质的数字制图。主要方法包括普通克里金法、共克里金法(掩蔽法中的碳)和回归克里金法。普通克里金法根据半方差函数对土壤空进行插值。伯吉斯和韦伯斯特(1980a，B)首先将普通克里金法引入土壤科学研究，现在该方法已广泛应用于土壤属性制图。协克里金法考虑了预测土壤属性的信息和其他影响土壤属性分布的因素，从而提高了协变量土壤属性制图的精度。等等。(2009)以ETM遥感影像为辅助因子，分别采用普通克里金法和协克里金法预测土壤有机质的空分布。结果表明，协克里金法提高了结果的准确性和可靠性。回归克里金法将传统的统计方法与地统计统计方法相结合，然后通过插值到全局插值方法来校正残差。Odeh(1994，1995)使用地形因子作为辅助参数，并使用回归克里金法预测土壤砾石含量、土壤砧土含量和风化层厚度等特性。结果表明，回归克里金法的预测结果优于普通克里金法和协克里金法。
1.3研究目的..............................23
1.4研究内容和技术路线..............................23-26
第二章研究方法和研究领域..............................26-34[/比尔/] 2.1研究方法..............................26-30[/比尔/] 2.2研究领域..............................30-34
第三章数据采集和信息提取..............................34-46[/比尔/] 3.1土壤有机质数据..............................34-35[/比尔/] 3.2土壤类型..............................35-36
3.3土地利用类型..............................36-37 [/BR/] 3.4地质类型..............................37-38[/比尔/] 3.5地形因子数据..............................38-40
3.6遥感辅助数据..............................40-46
第四章土壤类型数字制图..............................46-58
4.1理论基础..............................46-47
4.2土壤类型制图..............................47-55
4.3错误讨论..............................55-58
第五章土壤有机质制图..............................58-74
5.1基于决策树的土壤有机质制图..............................58-67 [/BR/] 5.2基于地质统计学的土壤有机质数字制图..............................67-74
结论
根据土壤遗传学原理，利用决策树方法和C4.5算法计算研究区土壤环境因子，得出土壤类型、有机质和土壤环境因子之间的关系，进而建立土壤信息-环境因子决策树模型，制作研究区土壤类型预测图和土壤有机质分布图。在土壤类型预测中，从预测图和原始图中选择相同位置的像素点进行精度评价。在土壤有机质预测中，通过选择随机采样点来评价其准确性。结果表明，决策树方法在土壤类型预测和土壤有机质预测中具有较好的预测精度，满足了土壤制图的要求，满足了土壤科学未来的发展要求。本文的主要结论如下:
(1)利用决策树模型方法对土壤类型进行预测和制图。结果表明，预测精度为70.5%，对研究区分布范围广的红壤和水稻土类型具有较好的预测精度，而对其他类型的预测精度较低。总体而言，决策树模型与试验数据吻合较好，满足一般土壤制图和精度的要求。
(2)通过建立土壤有机质含量与环境景观多因子的分类树模型，结合影响土壤有机质分布的母质、土壤类型、土地利用类型、地形因子(包括高程、坡度、坡向、平面曲率、坡度曲率)和遥感影像提取的NDvi、NDwl和scl，对浙江省阜阳市土壤有机质分布进行了预测，结果验证为67.0%。这表明决策树方法对基于大范围内有限点集的土壤有机质预测有一定的效果。
参考
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