数字土壤制图——精准农业

数字土壤制图(Digtal Soil Mapping)实现精准农业(precision agriculture)。

一、基础知识

时空数据类型：矢量数据，栅格数据

矢量数据：点线面

栅格数据：类型，分析方法

 坐标投影：经纬度坐标->平面直角坐标系

①直接建立在球体上的地理坐标，用经度和纬度表达地理对象位置。

②投影。

③建立在平面上的直角坐标系统，用(x,y)表达地理对象位置。

分析与可视化——使用ArcMap ArcMap | ArcGIS Desktophttps://desktop.arcgis.com/zh-cn/desktop

 

二、数字土壤制图(DSM)

传统土壤制图：依赖于土壤专家的主观判断进行野外调查，形成专家脑海中对土壤特点与地理环境的定性知识，以手工勾绘为基本制图技术，形成以多边形为基本表达方式的土壤属性图。 可靠性难以保证；制图结果比较粗糙，精度可能会受到限制；周期长、时效性差、重复调查。

数字土壤制图：以土壤—景观关系为理论基础，采用数据挖掘为技术手段，分析土壤属性与其周边地理环境之间相关关系，进而预测土壤属性的空间分布，生成以栅格方式表达土壤空间变化的土壤图，又被称为预测性土壤制图。 低成本；高时效；高精度；同时提供不确定性信息。

DSM理论基础

S=f(s,c,o,r,p,a,n),S为待预测的土壤属性；f代表土壤与该地区成土因素变量之间的特定关系。 s为其他土壤信息；c为气候因素；o为生物因素；r为地形因素；p为母质因素；a为时间因素；n为空间因素。

成图变量

土壤采样方案(遥感，GPS，人工智能技术)

预测模型(python机器学习，随机森林，支持向量机）

 

 

 数据来源

50个协变量（环境变量，人类活动）

 数据预处理：

批量数据处理->重采样->投影变换->裁剪->堆叠->实现数据立方体

目标：

 采样：

 1）转成二维数据组   注意：空数值部分；ID对应

2）直接采样

3）样本量：100—100000

4）采样方法：      随机采样+聚类采样

预测：

1）随机森林、支持向量机；

2）评价方法：R2、RMSE、MAE、LCCC；

3）样本量对精度的影响。