基于分类距离—环境协变量回归模型的土壤数字化制图研究

以河南省封丘县为研究区，基于现有常规土壤调查信息与补充调查数据，应用模糊逻辑算法对观测点土壤剖面实施数值化连续分类，获取土壤观测剖面与中心土壤类型之间的分类距离；以高分辨率DEM、Spot卫星遥感、土地利用现状图为主要数据提取环境辅助信息、遴选环境协变量并进行栅格化、标准化处理；对土壤分类距离-环境协变量关系实施多元回归模拟，在区域尺度上建立scorpan土壤预测方程和空间土壤信息推绎系统，预测未观测区域土壤与中心土壤类型之间的空间趋势性分类距离，计算随机距离残差并进行插值预测，对预测结果实施制图表达，完成包括研究区土壤类型分布图、单一中心土壤类型分布图、土壤最大隶属度空间分布图等在内的一系列D3级数字化土壤图，并对制图输出结果进行实地勘测检验。

本结题报告中包括以下内容：① 基于研究区获得土壤发生学基础信息，应用两种模糊c-均值算法模型即Fuzzy 3.0模型和OSACA土体分类系统，对观测土壤剖面实施了数值化分类，并对两种的工作原理、数据要求、参数设置以及算法输出结果的数据特征和在土壤空间预测适用性特点进行了分析对比；② 获取以地形特征为主的环境协变量信息并构建数据库，在土壤分类距离空间自相关性分析的基础上，构建土壤分类距离—环境协变量空间回归模型，实施土壤分类距离空间预测并实现研究区25m分辨率数字化土壤制图；③ 数值化土壤分类及土壤空间预测输出结果显示，普通简育干润雏形土潘店系、普通简育干润雏形土应举系、普通底锈干润雏形土、普通人为淤积新成土和弱盐灌於干润雏形土为研究区分布的主要土壤类型，其中普通底锈干润雏形土分布面积最大、弱盐灌於干润雏形土次之，分别占研究区总面积的36%和24%，结合环境协变量信息，对研究区土壤空间分布模式进行了发生学解释；④ 分别构建了随机模型（普通克里格插值、IDW插值）、确定性模型（土壤—景观推理模型）和混合模型（分类距离—环境协变量空间回归模型）实施土壤分类距离空间预测，并对预测输出结果精度和数字化土壤制图效果进行对比研究，结果表明，混合模型是本区土壤土壤空间预测和数字化制图的最佳选择；⑤ 作为本项目计划外研究内容，尝试构建研究区以土壤转换函数为主要形式的土壤属性推绎模型并取得了较为理想的结果，在实施野外土壤调查和典型土壤剖面采样观测过程中，创建了土壤整段标本的采集制作工艺和技术规范。