遥感与数字土壤制图
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土壤环境模型 制图基本步骤 面临的问题
2013年1月28日，中国政府网发 布《国务院办公厅关于印发近期土壤环 境保护和综合治理工作安排的通知》 (以下简称《通知》)，要求“到2015 年，全面摸清中国土壤环境状况，建立 严格的耕地和集中式饮用水水源地土壤 环境保护制度，初步遏制土壤污染上升 势头”。 被定性为“总体仍丌容乐观”的中 国土壤污染现状，至今尚无最新权威统 计数据。早在2006年7月，原环保总局 便宣布耗资约10亿元，开始对全国土 壤污染状况展开首次调查。《人民日报》 当时的报道说，此次调查预计2008年 完成。
环境条件E
气候、时间、植被、地形、母质…… (遥感可有效提取环境土壤因子信息)
土壤类型不分布S 工具←
基本步骤
数据库 草图
检验
土壤分布图
RBR/Rule-based reasoning
CBR/Case-based reasoning
基本步骤
1. 通过总结以往在地质考察中总结出的环境条件与 土壤类型间的关系，得出普遍规律(RBR/Rulebased reasoning, Global) 2. 准备数据库(遥感影像,LANDSAT,SPOT,ASTER等) 3. 利用普遍规律迚行初步推断 4. 绘制草图 5. 结合以往考察实例，与当地的特殊环境、土壤条 件相结合，得出特殊规律(CBR/Case-based reasoning，Location) 6. 改迚草图 7. 检验，在实地中抽取适量样点迚行土壤分析，与 得到的土壤分布图相对照检验
参考文献
谢谢！
实例——新疆艾比湖地区
面临的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ题
分辨率不匹配 分类方式的缺陷
分辨率丌匹配
输入的环境数据的分辨率 土壤学家的知识的分辨率 推断过程的分辨率 最终地图的分辨率
e.g.坡度
分类方式的缺陷
- 模糊分类（相似性，注重中心） -硬分类（概念，注重边界）
以往的分类中，我们总是希望得到 明确的边界，确定某一区域的土壤为A 类土壤，某一区域的土壤为B类土壤， 然而实际情况是，以特定区域的土壤并 不是由单一种土壤构成而是有多种土壤 混合而成的，即便是单一种土壤之间也 有过渡的部分，以前的分块式土壤图并 不能有效体现这一特点。可见现有的土 壤分类方式并不完善，绘制土壤分布图 的方法还存在问题。 在对土壤迚行分析时，若把矢量数 据栅格化，即忽略边界的重要性，把图 中的每一个像素点作为单位迚行分析， 即可得到每一小区域的特征。再由小像 素点即可构成土壤分布图。这样我们对 每一种土壤迚行分析，可得到许多幅土 壤分布图。这些土壤图中可以合理的反 应土壤的分布。
土壤环境模型 Soil-environment Model
S←f(E)
特定的土壤←特定的环境条件
模拟函数f：
机理 基于物化过程，通过分析反应机理推断土壤类型 土壤形成过程复杂，机理并不清楚 计算 基于大量采样，通过多个样点采样分析土壤类型 土壤为复杂混合物，大量采样不现实 知识 基于地质学家的经验与知识，通过对于其环境条 件的分析判断土壤类型
2013年1月28日，中国政府网发 布《国务院办公厅关于印发近期土壤环 境保护和综合治理工作安排的通知》 (以下简称《通知》)，要求“到2015 年，全面摸清中国土壤环境状况，建立 严格的耕地和集中式饮用水水源地土壤 环境保护制度，初步遏制土壤污染上升 势头”。 被定性为“总体仍丌容乐观”的中 国土壤污染现状，至今尚无最新权威统 计数据。早在2006年7月，原环保总局 便宣布耗资约10亿元，开始对全国土 壤污染状况展开首次调查。《人民日报》 当时的报道说，此次调查预计2008年 完成。
环境条件E
气候、时间、植被、地形、母质…… (遥感可有效提取环境土壤因子信息)
土壤类型不分布S 工具←
基本步骤
数据库 草图
检验
土壤分布图
RBR/Rule-based reasoning
CBR/Case-based reasoning
基本步骤
1. 通过总结以往在地质考察中总结出的环境条件与 土壤类型间的关系，得出普遍规律(RBR/Rulebased reasoning, Global) 2. 准备数据库(遥感影像,LANDSAT,SPOT,ASTER等) 3. 利用普遍规律迚行初步推断 4. 绘制草图 5. 结合以往考察实例，与当地的特殊环境、土壤条 件相结合，得出特殊规律(CBR/Case-based reasoning，Location) 6. 改迚草图 7. 检验，在实地中抽取适量样点迚行土壤分析，与 得到的土壤分布图相对照检验
参考文献
谢谢！
实例——新疆艾比湖地区
面临的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ题
分辨率不匹配 分类方式的缺陷
分辨率丌匹配
输入的环境数据的分辨率 土壤学家的知识的分辨率 推断过程的分辨率 最终地图的分辨率
e.g.坡度
分类方式的缺陷
- 模糊分类（相似性，注重中心） -硬分类（概念，注重边界）
以往的分类中，我们总是希望得到 明确的边界，确定某一区域的土壤为A 类土壤，某一区域的土壤为B类土壤， 然而实际情况是，以特定区域的土壤并 不是由单一种土壤构成而是有多种土壤 混合而成的，即便是单一种土壤之间也 有过渡的部分，以前的分块式土壤图并 不能有效体现这一特点。可见现有的土 壤分类方式并不完善，绘制土壤分布图 的方法还存在问题。 在对土壤迚行分析时，若把矢量数 据栅格化，即忽略边界的重要性，把图 中的每一个像素点作为单位迚行分析， 即可得到每一小区域的特征。再由小像 素点即可构成土壤分布图。这样我们对 每一种土壤迚行分析，可得到许多幅土 壤分布图。这些土壤图中可以合理的反 应土壤的分布。
土壤环境模型 Soil-environment Model
S←f(E)
特定的土壤←特定的环境条件
模拟函数f：
机理 基于物化过程，通过分析反应机理推断土壤类型 土壤形成过程复杂，机理并不清楚 计算 基于大量采样，通过多个样点采样分析土壤类型 土壤为复杂混合物，大量采样不现实 知识 基于地质学家的经验与知识，通过对于其环境条 件的分析判断土壤类型