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基于模糊集理论提取土壤-地形定量关系及制图应用
  • ISSN号:0564-3929
  • 期刊名称:《土壤学报》
  • 时间:0
  • 分类:S159.9[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京210008, [2]南京农业大学资源与环境科学学院,南京210095
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40401024)和江苏省自然科学基金项目(BK2006526)资助
中文摘要:

通过对研究区地形因子的模糊聚类,提取了地形因子组合与特定土壤属性的定量隶属度关系,然后对隶属度高值区土壤进行目的性采样为隶属度函数赋值,制作研究区土层厚度连续分布图。通过野外实地验证,将观测值与图中预测值比较,结果显示该方法制图精度在82%左右,具有一定的可靠性。进一步考察认为该模型在地形部位较低,地势较为平坦,土壤发育较好,土层较厚,成土环境相对稳定的地区预测效果更好,适用性更强。该方法能提高土壤制图效率,降低制图成本,提高制图精度,对土壤微域变异的表现更为详细,图面信息负载量更高。应用该方法制作大比例尺土壤详图不失为土壤调查与制图领域一种可行的新方法。

英文摘要:

A study was conducted to extract relationships between terrain factors and soil properties by clustering terrain factors based on the fuzzy set theory. Similarity of each pixel to the typical ones was obtained from the classification results, with degrees of similarity referred to as fuzzy membership. Then, a continuous soil horizon thickness distribution map was drawn with the aid of ARC/info software based on samples collected at the area with high value of fuzzy membership and population of the similarity model using the linear and additive weighting function. Comparison of the predicted value set from the map with the independently collected field sample set showed the derived soil map achieved 82 % of accuracy. Further investigation showed that the model worked well in the area of low altitude, well-developed soil, thick soil horizon, stable surrounding for soil formation. The new approach was found to be higher in efficiency and accuracy of soil mapping, lower in mapping cost, and more capable of demonstrating microregional variance and accommodating higher information load for mapping. Hence, it is a feasible new method worth extrapolating in soil survey and mapping.

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期刊信息
  • 《土壤学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国土壤学会
  • 主编:史学正
  • 地址:南京市北京东路71号
  • 邮编:210008
  • 邮箱:actapedo@issas.ac.cn
  • 电话:025-86881237
  • 国际标准刊号:ISSN:0564-3929
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1119/P
  • 邮发代号:2-560
  • 获奖情况:
  • 2003年荣获“百种中国杰出学术期刊”称号,2002年荣获“第三届华东地区优秀期刊奖”,2002年荣获“第三届中国科协优秀期刊二等奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40223