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大区域土壤属性制图方法设计:空间自适应的环境变量重要性

已有 1703 次阅读 2022-11-4 13:06 |个人分类:科研进展|系统分类:论文交流

基于土壤-环境关系的数字土壤制图方法可有效利用土壤-环境关系知识,是快速获取高精度、高分辨率土壤空间分布信息的重要手段,可为生态、水文、土壤侵蚀等地理过程模拟、土地资源管理、土地生产力评价等研究和应用提供重要基础数据。针对基于土壤-环境关系进行大区域土壤属性空间推测的一系列科学问题,我作为第二导师,和朱阿兴老师共同指导樊乃卿开展方法研究,完成了她的博士论文。

前一段她博士论文中第二部分研究工作的文章发表在 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上。

这个工作是针对现有基于样本的个体代表性来建立土壤-环境关系进行土壤推测性制图的方法中,各环境变量以固定重要性权重刻画土壤属性空间变化、不适用于大区域特点的问题,提出了一套环境变量重要性权重空间自适应的大区域土壤属性推测方法,可基于研究区地形条件变化(新方法中以坡度来区分)对环境变量重要性权重进行度量,从而自适应地解决大区域中环境变量适用性的空间变化问题,更准确地实现大区域土壤空间推测。

樊乃卿博士论文第一部分研究内容是关于大区域土壤属性制图中协同环境变量空值的处理方法。 环境变量数据常会存在单点或者成块的数据缺失(NoData值)问题(例如,由于观测期云量覆盖或者传感器损坏,遥感数据中包含条带状或者块状空值),特别是大范围研究区内该问题更为常见。现有的空值处理方法通常是忽略这些位置上的土壤属性推测或者对空值插值后进行土壤推测,这些处理方式会降低推测结果的完整性或引入插值误差而降低推测精度。我们针对该问题提出了一种新方法:忽略这些位置上为空值的环境变量,仅基于非空值环境变量构建土壤-环境关系模型来推测土壤属性值,相应地度量忽略空值环境变量而导致的推测不确定性。该方法与基于样点个体代表性的土壤推测制图方法iPSM相结合,可有效推测大区域土壤属性空间分布,克服现有的环境变量空值处理方法的不足,保障推测结果的完整性和准确性。这个工作前年发表在《ISPRS International Journal of Geo-Information》上。




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