,1, 张认连1, 田有国2, 冀宏杰1, 张怀志1, 龙怀玉1Quality Control of Soil Map Database at 1:50 000 Scale in China
XU AiGuo,1, ZHANG RenLian1, TIAN YouGuo2, JI HongJie1, ZHANG HuaiZhi1, LONG HuaiYu1第一联系人:
收稿日期:2018-04-8接受日期:2018-09-21网络出版日期:2018-11-16
| 基金资助: |
Received:2018-04-8Accepted:2018-09-21Online:2018-11-16
摘要
关键词：
Abstract
Keywords：
PDF (398KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex收藏本文
本文引用格式
徐爱国, 张认连, 田有国, 冀宏杰, 张怀志, 龙怀玉. 我国1:5万土壤图数据库的质量控制[J]. 中国农业科学, 2018, 51(22): 4297-4305 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2018.22.008
XU AiGuo, ZHANG RenLian, TIAN YouGuo, JI HongJie, ZHANG HuaiZhi, LONG HuaiYu.
0 引言
【研究意义】土壤数据作为国家基础资源数据,可为农业、环境、国土等部门的管理和研究提供数据支撑,而高质量的土壤数据库是实现这些应用的基本保证。【前人研究进展】自20世纪70年代,欧美发达国家在历史土壤调查图件和资料的基础上,陆续建成或基本建成了本国大比例尺土壤数据库,如美国、荷兰、英国、法国及澳大利亚等国[1,2,3,4,5,6,7,8]。其中美国SSURGO（县级）土壤数据库基于的比例尺为1:12 000至1:63 360,澳大利亚为1:50 000。我国的土壤数据库建设起步较晚,20世纪90年代后期,一些科研院所陆续建立了全国小比例尺[9,10,11]、个别省的大、中比例尺土壤数据库[12,13,14,15,16]。这些数据库几乎均采用历史土壤调查资料建立。可以说,历史完成的土壤调查图件和资料至今是最主要的数据来源。由于各地土壤调查人员不同、各地技术条件不同,导致土壤图件成图比例尺、坐标系、图例与注记表达有较大差异。当利用这些源于各地的土壤图件构建覆盖大区域的、大比例尺土壤图时,不仅工程量大,还会遇到异源、异质、异构、非标准化土壤图件存在的各类问题。这些问题不仅是各国在将源于各地的历史数据进行数字化整合建库时都会面临的问题,也是我国未较早完成全国大比例尺土壤图数据库的原因之一。我国在20世纪80年代即进行了全国第二次土壤普查）（以下简称二普）,从1979年试点县开始到1994年成果汇总结束[17],调查了2 444个县、3l2个国营农（牧、林）场和44个林业区[9]（二普时期行政区划单位,下同）,汇总了丰富翔实的土壤调查资料,包括县级以上各级土壤图、土壤养分系列图及土壤志（县级图比例尺以1:5万至1:20万为主）,这些成果基本代表了20世纪80年代我国土壤资源状况。但因上述客观的技术和专业问题,大比例尺建设相对迟缓。【本研究切入点】在土壤调查资料的数字化整合中需要解决的主要问题包括：统一地理坐标、提高定位精度,统一制图要素、边界,规范土壤分类名称,以及如何处理专业理解差异导致的土壤分类差异等。此类情况在各国土壤数据整合建库中也普遍存在,使得国家间、地区间难以进行数据整合[18]。【拟解决的关键问题】本研究在土壤图空间数据建库中,针对上述质量控制关键点,介绍了数字化整合建库质量控制的方法和精度指标,包括以扫描精度、坐标系、控制点选取、偏移精度控制地理定位精度;土壤图层要素的分类提取,采用统一边界,以及对土壤类型进行修编和制定可补码的编码规则等,为1:50 000土壤图数据库建设的精度质量和属性完整提供了保证,为大比例尺土壤数据在相关部门和领域的应用提供了保障。1 资料来源
本研究的资料来源为全国第二次土壤普查（1979—1994年[18]）成果—分县纸质土壤图（含国营农场）和分县土壤（种）志（或土壤调查报告）。本研究共收集分县土壤图合计1 688个县市和国营农场（为二普调查时的行政区划单位）,基本覆盖我国中东部地区和西北部分地区;与这些县市和农场土壤图对应的分县土壤志主要用来补充、校验土壤图例中各级土壤分类名称,并在土壤类型修编时作为参考。分县土壤图标注以及土壤志中的记载显示,多数省份的外野调查于1979—1986年间完成,新疆、西藏等边疆省份于1988年左右结束,因此这些土壤普查资料基本代表了20世纪80年代我国的土壤资源状况。本研究收集的1 688个（1 556个县、市和132个国营农场）土壤图中,农区县、农场的成图比例尺以1:5万为主,个别郊区、农场为1:2.5万至1:3万;林区、农牧交错带的县市一般为1:10万,部分为1:5万;牧区县比例尺一般为1:20万,与《中国土壤普查技术》[19]中的介绍基本一致。
采用国家基础地理信息中心“1:5万矢量地形要素数据”（以下简称1:5万DLG,2008版）的公路、铁路、线状水系、境界线4个图层,用于扫描土壤图的几何校正（地理配准）,境界线还用于矢量土壤图行政边界的标准化。
2 土壤图矢量化的质量控制与要素采集
2.1 地理精度质量控制
2.1.1 数字化方法与扫描分辨率 2000年以后,计算机技术的快速发展促使扫描矢量化成为采集地图要素的主要数字化方法,因此本研究采用“扫描矢量化法”进行土壤图的要素采集。二普期间形成的县级纸质土壤图,主要通过对挖取土壤剖面的土体构造、土壤形态的观测、记载,以及周边环境的观察记载,判断土壤类型,在相同或更大比例尺地形图上勾绘（边远、高寒和不便进入的区域,利用航片或卫片判读解译 [20]）,经转绘、清绘而成。每县的图纸厚薄不一、大小不一,有单幅,有多幅。由于年代久远,加之保存条件有限,图件普遍存在折痕、变形和污损。因此,本研究对每份图件均采取低温熨平后用A0幅面扫描仪扫描,个别超A0幅面的图纸,为保留原图未予裁切,而是折叠后扫描。扫描分辨率设定为300 dpi [21]。
2.1.2 栅格土壤图的定位坐标系 扫描土壤图（无投影信息）经几何校正后形成的栅格土壤图（有投影信息）作为矢量化工作底图。在我国,大于1:50万（含1:50万）国家基本比例尺地形图的平面坐标系采用高斯-克里格投影（等角横切椭圆柱投影）。几何校正时以原始图件的坐标系统为定位坐标系,以保证地理配准的精确。二普时期我国采用1954北京坐标系,因此,本研究对1:5万至1:20万比例尺的分县扫描土壤图采用该坐标系的高斯-克里格投影进行几何校正。
2.1.3 栅格土壤图的平面位置精度 在工程测量中,地形图的平面位置精度,是由主要地物点相对于邻近图根控制点的点位中误差来衡量的。中误差为带权残差平方和平均数的平方根,是作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标。专业地图和地形图一样,定位精度与地形类型有关,地形越复杂,定位精度越低。因此,本研究参照数字地形图国家标准[22],对不同的地形类型设置不同的精度限值,即山区的精度要低于平原地区;并参考该标准,以点位中误差来评定栅格土壤图（即扫描土壤图经配准后栅格图）的平面位置精度值,作为对配准精度的限定：即校正后土壤图上地物点对地形图同一个地物点的点位中误差不得大于表1中的规定。
Table 1
表1
表1不同地形栅格土壤图的平面位置精度[21]
Table 1
| 比例尺 Scale | 地形Landforms | |
|---|---|---|
| 平地、丘陵 Plains and hills mm (pixel, m) | 山地、高山地 Mountains mm (pixel, m) | |
| 1:50000 | ≤0.75（9, 37.5） | ≤1（12, 50） |
| 1:100000 | ≤0.75（9, 75） | ≤1（12, 100） |
新窗口打开|下载CSV
地形图的定位精度在所有地图中最为严格。因此,作为专题图,平面位置精度指标比数字地形图[25]放宽了0.5倍（表1）。以1:5万比例尺为例,平地和山地平面位置精度分别相当于实地37.5 m和50 m,而地形图是25 m和37.5 m。精度放宽的原因主要有两个方面：
第一,用同名点为控制点进行地理配准的地图,精度略低。由于二普分县土壤图原图上没有公里格网,缺少地理信息,只能选取与地形图中位置相同的地物点,如河流交汇处、道路交叉点、河流和道路的交叉点以及境界线的尖角处作为控制点,进行几何校正,这种方法比用图廓点或公里格网点校正的偏差略大。同时土壤图上较小的河流、湖泊、道路等地物比同比例尺地形图有较多缩减,增加了纠正难度和误差。第二,受调查人员对土壤分类的理解等主观因素的影响,以及土壤诊断剖面的选定位置和数量的影响,人为因素对土壤类型界线的影响要大于几何校正的精度偏差。鉴于此,本研究对栅格土壤图的定位精度比地形图略有放宽,既兼顾了纸质土壤图件的现实状况,又最大限度地保证土壤空间数据库的空间位置准确。
2.1.4 栅格土壤图的控制点数 二普中每个原始分县土壤图通常由1—4个大小不一的分幅组成。本研究通过对比例尺分别为1:5万和1:10万的298个县共计826幅分幅土壤图几何校正分析来看,对于普通大小的县域,选取河流交汇处、道路交叉点、河流和道路的交叉点以及境界线的尖角处作为控制点,单幅图控制点（tic）数一般不少于30个（山地图幅控制点数多于平原图幅）,且每点及全部控制点平均均方差符合表1相应地形的指标时,抽取校正后栅格土壤图与地形图同名点的位置偏差基本在表1规定的范围内。当一幅图的控制点达到适当数量后,位置偏差并不随控制点增多而有显著降低,例如,江苏地处平原的如东县共计4幅图,其中一幅选取48个控制点,控制点总均方差（RMS）为37.3 m;而该县另一幅图选取30个点位,RMS则为33.6 m。表2列出了1:5万比例尺、两种地形624个图幅的控制点数和控制点均方差统计值,表中可以看出,平原丘陵地区控制点的RMS小于山区,即平原图幅的定位精度要高于山区。因此本研究对1 688个县市及农场的单幅土壤图选取控制点数一般不少于30个。对分幅太小,在地形4要素图层上基本无同名地物点的土壤图,与本县邻幅土壤图图像拼接后再行几何校正。
Table 2
表2
表2两种地形的部分图幅控制点数及其均方差统计值
Table 2
| 地形 Topography | 图幅数 Frame numbers | 平均控制点数 Mean numbers of tics (frame) | 最少控制点数 Minimum numbers of tics (frame) | 最多控制点数 Maximum numbers of tics (frame) | 总均方差 Total RMS of tics (m) | 最小均方差 Minimum Total RMS of tics (m) | 最大均方差 Maximum Total RMS of tics (m) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平地、丘陵 Plains and hills | 355 | 31.5 | 21 | 81 | 27.5 | 3.6 | 41.6 |
| 山地、高山地 Mountains | 269 | 31.4 | 21 | 99 | 34.5 | 4.9 | 54.1 |
新窗口打开|下载CSV
2.2 图层内容与要素采集
本研究将土壤图数据库图层定名为Soipy,该图层包括土壤类型和非土壤要素两类内容。前者是主体,后者则包括面状的河、湖、水库、冰川雪被及居民地等。两类要素均在土壤层采集,既保证了土壤图层面状要素的连续完整,又指示了土壤类型周边地理环境,其中河流湖泊、冰川雪被等自然要素,可间接反映土壤的成土条件。要素采集时,对未进行土壤调查,且土壤原始图中标注为林场、草场、矿山的区域（图斑）,采集其土地利用属性并赋相应代码,如林地、草地等,以便今后补充土壤调查时,提供历史植被信息以帮助土壤类型的判别。对未进行土壤调查,且土壤原始图中标注为“国营农场”等行政单位的图斑,则按“无资料地区”采集属性。对注记缺失、无法从周边图斑判断属性的,也以“无资料地区”采集。
非土壤地物要素侧面说明了所在地区土壤的成土母质、地形等成土环境。为保持与基础地理信息要素的一致但又不过分突出非土壤要素的详细类别,本研究采用了测绘部门国标[23]中对非土壤要素分为水系、居民地、地貌、植被与土质四大类的分类,在非土壤要素属性赋值时,取较上级分类,并统一名称和代码。要素分类取到哪一级取决于对周边土壤类型的形成是否起到说明作用,如对“水系”和“植被与土质”类要素,采用第二级分类,其中“水系”第二级有“常年河、时令河、干河床”,而季节性河流周边土壤受水浸润的时间短于常年河,两类河边的土壤类型会有不同特点,如采用第一级分类“水系”则过于笼统。“植被与土质”第二级有 “林地”、“草地”分级,这可以帮助今后诊断草原土壤和森林土壤类型。红树林是酸性硫酸盐土的指示植物,而海洋要素大类中,滩涂的第三级分类“红树林滩”可说明周边存在酸性硫酸盐土,因此这类图斑要素应赋属性“红树林滩”。对于无注记图斑要素,本研究将要素名称定为“无资料地区”。非土壤要素名称及代码详见国标[24]。
2.3 属性检查和拓扑完整性检查
属性检查包括检查图斑属性赋码的正确性、缺失或相邻图斑属性是否相同,可通过GIS软件的专有模块查出并修改。拓扑完整性检查包括要素检查和拓扑检查。要素检查时将矢量图与几何校正后的栅格工作底图套合,全图检查错画、漏画图斑及其属性赋码,补充修正。拓扑检查是检查矢量图的拓扑错误,补充修正,并完成拓扑关系的构建。2.4 已有矢量土壤图的地理精度控制
对其他单位已经完成的矢量土壤图,本研究通过与1:5万DLG套合,选取同名地物点来校验、修正地理位置精度,尽量减少重复建设。地理位置精度校验采用以下方法：对有扫描栅格底图的,将扫描栅格图按2.1.3的精度要求进行几何校正后,与矢量土壤图套合,提取全图30—40个土壤图斑边界点坐标,平均位置中误差不符合表1要求的,对矢量图重新纠正,直至检验吻合。对无扫描底图的矢量土壤图,将其与1:5万DLG中的公路、铁路、水系、居民地等图层套合,取与水面、居民地吻合的30—40个点进行位置中误差检验,不吻合的矢量图重新进行几何校正,直至符合表1的要求。
3 全国土壤图数据库整合质量控制
完成分县图形要素、图斑属性采集与拓扑构建后,进行全国土壤空间库整合,包括以下4方面内容。3.1 土壤类型名称修编
本研究对现有全国土壤空间库汇总的土类名称为312个,而国家标准[24]为60个。这主要是因二次土壤普查中,省级、国家级汇总时,土类修正归并结果未反馈,分县土壤图没有修改所致。因此本研究在进行全国土壤空间库整合统一编码之前,先对土壤类型名称进行修编,在高级分类——土类水平上与国家标准[24]一致。土类名称不规范主要有以下4种情况：（1）实际分类为亚类。分县土壤调查时暂定为土类,但在省级、国家级逐级汇总时,已统一修正为亚类。通过查阅、研究各省的省级和地级土壤[25,26]等,逐省逐条进行修编。如调查时命名的土类有冲积土、塿土、滨海风沙土、黑色石灰土、黄红壤等均为亚类,部分修编对照结果见表3。
Table 3
表3
表3源于分县土壤调查资料的部分土类名修正对比表
Table 3
| 土类名称不规范类型 Not standard types of great group | 原土类名 Great group before revision | 原亚类名 Sub group no- revised | 修编土类名 Great group revised | 修编亚类名 Sub group after revision |
|---|---|---|---|---|
| 原土类应为亚类 Great group revising as sub group | 冲积土Alluvial soil | 新积土Neo-alluvial soils | 冲积土Alluvial soil | |
| 塿土 Cululic cinnamon soils | 褐土Cinnamon soils | 塿土 Cululic cinnamon soils | ||
| 滨海风沙土 Coastal Aeolian soils | 风沙土 Aeolian soils | 滨海风沙土 Coastal Aeolian soils | ||
| 黄红壤 Yellowish red earths | 红壤 Red earths | 黄红壤 Yellowish red earths | ||
| 黑色石灰土 Rendzina | 石灰（岩）土Limestone soils | 黑色石灰土 Rendzina | ||
| 原土类更名 Great group renamed | 砖红壤性红壤 lateritic red earth | 赤红壤Latosols | ||
| 盐土/盐碱土Solonchaks | 草甸盐土 Meadow solonchaks | 草甸盐土Meadow solonchaks | 草甸盐土Meadow solonchaks | |
| 残积盐土 Residual saline soil | 漠境盐土Desert solonchaks | 残余盐土Relic solonchaks | ||
| 习惯用名 Customary names | 泛滥土 Flooding soils | 新积土Neo-alluvial soils | 冲积土Alluvial soil | |
| 绿洲灌耕土 Oasis irrigated soils | 灌漠土 Irrigated desert soils | |||
| 别字Misused characters | 风砂土Aeolian soils | 风沙土Aeolian soils |
新窗口打开|下载CSV
（2）土类更名。如“砖红壤性红壤”是调查初期部分县的土类命名,在调查后期和汇总时,统一更名为“赤红壤”。盐土和盐碱土,也是调查初期部分县的土类命名,在调查后期和汇总时土壤普查办公室已经根据盐碱特性重新分类名门。本研究在土类名称整合时,有的根据下级亚类名称进行上级归类,如亚类为“滨海滩地盐土”“草甸盐土”的,土类分别为“滨海盐土”和“草甸盐土”;有的根据亚类名称和所在地域进行上级归类,如亚类为“残积盐土”的,土类为“漠境盐土”。
（3）习惯用名。这类问题是修编的主要方面,查阅这些土类所在县的土壤志剖面记载,根据成土因素及剖面特征修正其土类名称。如泛滥土因河流泛滥冲积成土,根据国家标准[24],修正土类名称为新积土,亚类名称为冲积土。
（4）别字。如风砂土、塿土、砂浆黑土等,统一采用国标规范用字修编[24]。
表3列举了土类归并主要涉及的4种情况及部分土类修正前后的对比。
在汇总全国分县土壤图和土种志土壤名称的基础上,由曾负责过全国土壤图汇总的老专家指导,对土类、亚类、土属、土种名称进行修编,重点修正明显的分类学错误和不规范用语[18]。其中,对高级分类名称——土类,实行分省修编,并对个别区域不该出现的土壤名称,查阅原县土壤（种）志剖面描述后进行修改;对亚类名称作为土类出现的,均按国标修改[24]为亚类。最终土类修编为60个;对低级分类——土属、土种名称,尽量保持其原始记载,以便为今后再进行土壤调查时提供基础资料。关于各分县土壤图低级土壤类型名称的修编原则、方法及修编结果,详见文献[18]。
3.2 土壤类型统一编码与补码
进行全国土壤空间库整合建库,需要进行土壤类型名称的统一编码。为减少编码位数,本研究采用层次编码法,按照土壤分类系统的层级进行分组后编码。即：将土纲、土类、亚类、土属、土种五级分为三组统一编排,三组之间由横线相隔。其中,土类和亚类代码为一组,前两位英文大写字母代表土类,土类第一位码同国标土纲码,第二位码为同土纲下的土类按国标顺序赋字母码,土类码后以1—2位英文小写字母代表亚类,亚类按各类型出现县数的多少排序赋码;土属、土种各为一组,均为数字码,也按出现的县数排序赋码,这样使现有收集的土壤类型中,出现区域多、覆盖范围广的土壤类型编码排序靠前。全库土壤统一编码通过“智能化海量空间信息分析与地图制图软件包IMAT”[27]成为土壤空间库属性字段,从而保证空间分析时土壤类型的唯一标识。目前本库包括1 600余个县市和农场。为保持已有土壤类型名称及其编码的一一对应关系,对于今后补充到1:5万土壤图数据库的县市中新增的土壤类型,按上述编码规则,即亚类以下级别均以出现的县数多少,在现有该土类的最终组位码之后按顺序续码,赋予新土壤类型以统一代码。
3.3 行政界两侧的土壤类型处理
在土壤图数据库整合时,时常出现行政边界两侧土壤类型不一致的情况,根据土壤调查资料和相关文献的记载[16],原因主要有两个：第一,二普期间,土壤调查是以县为单位进行,各县调查人员对土壤分类理解不同,造成行政边界两侧土壤类型不一致。第二,河流、分水岭（山脊）、沟谷等常常构成母质、地形的自然分界,以这类自然分界为行政边界的,两侧因成土条件有异造成土壤类型不同。而前一种原因是造成行政边界两侧土壤类型不一致的主因。进行土壤类型接边时,结合已有周边剖面数据,借助卫片、航片影像资料进行判读接边,必要时需实地挖取剖面观测验证。鉴于土壤分类问题的复杂性以及本研究的主体目标是全国土壤图的数字化整合建库,而土壤类型接边修正的工程量浩大,为最大限度保持历史资料原貌,为相关研究提供原始记载,本研究重点进行了土壤名称高级分类的修编（详见3.1节）,并依此对处于县界两侧的土壤类型实现了部分接边;对分类名称仍不一致的情况保留原貌,以便为今后再进行土壤调查时提供基础资料。
3.4 行政边界标准化与图幅转换
3.4.1 边界标准化 二普时期分县土壤图分别由各县手工绘制,相邻两县交界处的县界常常不完全吻合,造成相邻县界有缝隙。为解决这一问题,本研究统一采用1:5万DLG行政边界裁切的方式替换原始边界,替换标准县界产生的缝隙,由最邻近图斑界线延伸闭合,保证了土壤类型在空间拓扑上连续无缝。行政界两侧的土壤类型按照3.3的方法进行处理。行政区划有变化的县市,在矢量化编辑时,以其中一个县界为共用界,与相邻县市土壤图拼接后,用1:5万DLG县界裁切替换。采用此方法,本研究对1 688个县市、国营农场土壤图实现了行政边界标准化,并完成拓扑重建。3.4.2 图幅变换 空间数据库的关键结构之一是存储单元。由于分县土壤图以县为单位,考虑到以经常变化的县级行政区划为土壤图数据库的存储单元,会影响数据库的准确调用和分析。为保证数据结构的稳定,按照中国1:5万比例尺土壤图数据库数据模型（CDSM）设计[28],以1:5万地形图分幅为全国1:5万土壤图数据库的数据单元。采用IMAT软件[27]的分幅变换功能,根据分幅与分县对应关系,对每幅涉及的分县土壤图拼接后裁切,实现土壤图数据库从分县到分幅的批量转换,以1:5万分幅为单位存储,并完成同一分幅内相邻县界两侧图斑的同码融合和拓扑重建。
图幅变换后的1:5万土壤图数据库,共计13 240个1:5万地形图分幅,涉及1 688个县市、国营农场,西安80坐标系,高斯投影。此外,对缺失的县市所在分幅,则暂采用中、低精度比例尺图件补充,并以元数据记录。以低顶高图幅共计10 090个1:5万标准分幅。
4 结论与展望
对二普完成的分县大比例尺土壤图的分析显示：不同地区分县土壤图中坐标系、图例与注记表达均有较大差异。利用异源土壤图构建覆盖大区域土壤图数据库的质量控制主要包括：数字化地理精度控制、土壤要素图层标准化、全图整合赋码三项关键任务。其中,数字化地理精度控制包括扫描精度、定位坐标系规定、几何校正（定位）精度;土壤要素图层标准化包括土壤与非土壤要素采集要求、空间要素分类码、图层与图幅的标准化;全图整合赋码质量控制主要包括土壤类型修编、编码,以及行政边界标准化。针对这三项任务而构建的质量控制方法和相应指标,符合我国土壤普查图件数字化建库实际情况,有利于完善我国大比例尺土壤图数据库的数据质量。基于上述质量控制方法,本研究建立的1:5万土壤图数据库,目前含13 240个1:5万标准分幅,涉及1 688个县市和国营农场,对缺失的县市所在分幅,则暂采用中、低精度比例尺图件补充,涉及图幅共计10 090个1:5万标准分幅。全国1:5万土壤图数据库作为土壤资源的基础数据库,除了可直接作为研究和决策的数据支撑外,笔者认为,可开展数据挖掘研究,通过数字土壤制图方法,补充我国土壤长效指标数据的不足。
数字土壤制图是土壤调查与制图学科的研究范畴,是采用新方法对学科研究内容进行延伸,是对土壤基本性质空间分布定量化研究的拓展,而大比例尺土壤图数据库的建设为这类研究提供了很好的基础。例如基于现有图件和剖面数据,结合野外调查,利用数字土壤成图的模型方法,可获得区域的或全国范围的土层厚度、土壤质地、土体构造等土壤最基础性质的空间分布数据（图）,以补充初次调查时此类数据仅有剖面记录而未成图的不足。全国第二次土壤普查形成的土壤图和土壤（种）志等土壤调查资料,包含了土地资源状况、土壤肥力特征、土地利用、土壤改良方向和措施等信息,是一次全面的、综合的土壤资源调查,这些资料为数据挖掘研究和土壤调查成果的广泛应用提供了很好的数据基础。目前基于数据挖掘的数字土壤制图模型、方法[29,30,31,32]日趋成熟,数字土壤制图的精度与不确定性[33]定量分析也可为衍生数据的使用提供可靠性支撑。充分利用已有历史数据,对土壤长效性状进行模拟制图,生成衍生属性数据,则更有利于在农业、环境、国土及其他研究领域和部门的广泛应用。
（责任编辑 李云霞）
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
URL [本文引用: 1]
URL [本文引用: 1]
URL [本文引用: 1]
DOI:10.1080/00380768.1984.10434695URL [本文引用: 1]
A computerized soil information system was compared to manual punch card methods for storage and retrieval of Japanese soil survey data. In spite of the high cost, a soil information system using computers is the most appropriate system for the future, because by this method more than three factors can be analyzed simultaneously, various kinds of soil map data can be stored, retrieved and updated and many kinds of interpretative maps can be constructed automatically. There are large amounts of valuable soil survey data available in Japan which previously were used only for drawing soil maps. These should be utilized to develop a computerized soil information system. At the end of this report, essential processes and the possible structure of a Japanese Soil Information System were discussed.
DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2002.z1.012URL [本文引用: 2]
An overview of the development process of soil information system in China and abroad, which was the basis of "digtal soils", was conducted systematically, and particularly the establishing basis and the design of spatial database for China's 1:1,000,000 soil database were introduced in detail. According to the regulation of the research group, the codes for soil order, great group and subgroup were designed and were also listed in this article. Then the creation method, main content and corresponding parameters of the soil attribute database were all expounded. Furthermore some preliminary suggestions to the national soil database were also put forward.
DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2002.z1.012URL [本文引用: 2]
An overview of the development process of soil information system in China and abroad, which was the basis of "digtal soils", was conducted systematically, and particularly the establishing basis and the design of spatial database for China's 1:1,000,000 soil database were introduced in detail. According to the regulation of the research group, the codes for soil order, great group and subgroup were designed and were also listed in this article. Then the creation method, main content and corresponding parameters of the soil attribute database were all expounded. Furthermore some preliminary suggestions to the national soil database were also put forward.
DOI:10.3321/j.issn:0564-3945.2003.02.001URL [本文引用: 1]
本文根据国家资源环境数据库建设与数据共享研究项目的要求,探讨了中国1∶100万土壤元数据库标准与土壤元数据,土壤名称分类编码系统;对1∶100万土壤空间数据库建立以及与其关联的典型剖面数据库选取,土壤属性数据库设计,数据标准与规范以及空间数据库精度控制提出了建议.
DOI:10.3321/j.issn:0564-3945.2003.02.001URL [本文引用: 1]
本文根据国家资源环境数据库建设与数据共享研究项目的要求,探讨了中国1∶100万土壤元数据库标准与土壤元数据,土壤名称分类编码系统;对1∶100万土壤空间数据库建立以及与其关联的典型剖面数据库选取,土壤属性数据库设计,数据标准与规范以及空间数据库精度控制提出了建议.
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
DOI:10.3321/j.issn:0564-3945.2008.03.003URL [本文引用: 1]
以MAPGIS软件为平台,利用第二次土壤普查数据资料,分析了河南省1:20万土壤数据库的制作流程,介绍了相关应用成果,对以土壤数据库为基础的研究前景进行了展望,该成果为推动河南省"数字土壤"建设做出了基础性的贡献。
DOI:10.3321/j.issn:0564-3945.2008.03.003URL [本文引用: 1]
以MAPGIS软件为平台,利用第二次土壤普查数据资料,分析了河南省1:20万土壤数据库的制作流程,介绍了相关应用成果,对以土壤数据库为基础的研究前景进行了展望,该成果为推动河南省"数字土壤"建设做出了基础性的贡献。
URL [本文引用: 1]
利用GIS图形与属性数据的强大管理分析功能,构造土壤数据库系统E-R模型,确定陕西省土壤空间数据库的主要内容及其与属性数据库的关联方法。在此基础上,建立了功能强大,实用性强,操作简单的土壤数据库系统,并提出了数据库系统需要进一步研究拓展的方向。该方法可为陕西土壤资源开发利用提供参考。
URL [本文引用: 1]
利用GIS图形与属性数据的强大管理分析功能,构造土壤数据库系统E-R模型,确定陕西省土壤空间数据库的主要内容及其与属性数据库的关联方法。在此基础上,建立了功能强大,实用性强,操作简单的土壤数据库系统,并提出了数据库系统需要进一步研究拓展的方向。该方法可为陕西土壤资源开发利用提供参考。
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.2003.06.029URL [本文引用: 1]
就1:20万海南岛SOTER数据库的组织与设计过程进行了详细的探讨。剖析了中尺度SOTER制图的原则与方法、属性数据的采集及组织管理思路等。在此基础上拟订了研究区制图单元指标体系,完成了研究区制图单元的区分与制图,构建了研究区1:20万SOTER数据库,包括中心数据库与附属数据库。该研究在理论上对于发展与完善SOTER方法论体系、促进其推广与应用有着积极的意义。在实践上对于促进海南岛土地资源的科学决策管理与持续利用具有参考价值。
DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.2003.06.029URL [本文引用: 1]
就1:20万海南岛SOTER数据库的组织与设计过程进行了详细的探讨。剖析了中尺度SOTER制图的原则与方法、属性数据的采集及组织管理思路等。在此基础上拟订了研究区制图单元指标体系,完成了研究区制图单元的区分与制图,构建了研究区1:20万SOTER数据库,包括中心数据库与附属数据库。该研究在理论上对于发展与完善SOTER方法论体系、促进其推广与应用有着积极的意义。在实践上对于促进海南岛土地资源的科学决策管理与持续利用具有参考价值。
URL [本文引用: 2]
以浙江省为例，探讨了省域大比例尺土壤数据库的构建方法，并结合第二次土壤普查资料，建立了浙江省1：5万大比例尺土壤数据库，包括空间数据库、属性数据库和元数据三部分。自主研发的土壤界线自动识别和半自动识别技术的采用，显著提高了土壤图数字化的精度与效率；土壤数据库标准的制定保证了数据库建设的规范、有序；参考地形图、遥感影像等信息，对土壤图图面错误进行了拓扑学和土壤学修正，解决了原图中存在的土壤界线遗漏、界线不连续、图斑注记缺失等问题，显著提高了土壤图的质量；对县、区土壤普查分类、省普查汇总分类及国家标准分类的归属关系进行了整理，解决了原普查成果存在的“同土异名”和“异土同名”问题。建立的浙江省土壤空间数据库共划分156581个土壤图斑，搜集整理土壤剖面2677个，实现了全省土壤图的无缝拼接、空间与属性数据的关联，在一定程度上奠定了浙江省“数字土壤”的基础。此外，对已有研究成果的不足进行了讨论，指出了其改进的方向，期望在完善浙江省大比例尺土壤数据库的同时，也为其他省区的大比例尺土壤数据库构建工作提供参考。
URL [本文引用: 2]
以浙江省为例，探讨了省域大比例尺土壤数据库的构建方法，并结合第二次土壤普查资料，建立了浙江省1：5万大比例尺土壤数据库，包括空间数据库、属性数据库和元数据三部分。自主研发的土壤界线自动识别和半自动识别技术的采用，显著提高了土壤图数字化的精度与效率；土壤数据库标准的制定保证了数据库建设的规范、有序；参考地形图、遥感影像等信息，对土壤图图面错误进行了拓扑学和土壤学修正，解决了原图中存在的土壤界线遗漏、界线不连续、图斑注记缺失等问题，显著提高了土壤图的质量；对县、区土壤普查分类、省普查汇总分类及国家标准分类的归属关系进行了整理，解决了原普查成果存在的“同土异名”和“异土同名”问题。建立的浙江省土壤空间数据库共划分156581个土壤图斑，搜集整理土壤剖面2677个，实现了全省土壤图的无缝拼接、空间与属性数据的关联，在一定程度上奠定了浙江省“数字土壤”的基础。此外，对已有研究成果的不足进行了讨论，指出了其改进的方向，期望在完善浙江省大比例尺土壤数据库的同时，也为其他省区的大比例尺土壤数据库构建工作提供参考。
URL [本文引用: 1]
The national soil survey and mapping project has been carried out since 1979 by detailed soil survey and mapping in each villeage. Then these of materials were comailed into counties, prefectures and provinces simultaneously, and the soil reports- and maps were published. The national compilation of the materials into 1:1 million scaled national soil map of China in 64 sheets and also the soil basic categories classrfication units of China were compiled into 6 volumes. The atlas of soils were also compiled including 16 sheets in 1:4 million in scale. A big volume of book entitled 《Soils and Their Resources of China》 will be published, which not only shows the genesis, classification and properties of whole China but alsu shows the soil resources covering different soil regions. Furthermore, the managing and reclamation of various soil types of arable lands and soil types under forests and pasture conditions were also discussed.
URL [本文引用: 1]
The national soil survey and mapping project has been carried out since 1979 by detailed soil survey and mapping in each villeage. Then these of materials were comailed into counties, prefectures and provinces simultaneously, and the soil reports- and maps were published. The national compilation of the materials into 1:1 million scaled national soil map of China in 64 sheets and also the soil basic categories classrfication units of China were compiled into 6 volumes. The atlas of soils were also compiled including 16 sheets in 1:4 million in scale. A big volume of book entitled 《Soils and Their Resources of China》 will be published, which not only shows the genesis, classification and properties of whole China but alsu shows the soil resources covering different soil regions. Furthermore, the managing and reclamation of various soil types of arable lands and soil types under forests and pasture conditions were also discussed.
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.009URLMagsci [本文引用: 4]
中国在第二次土壤普查（二普）中,由百余名土壤科学家共同制定了中国土壤分类系统，作为二普用规范性文档，二普后作为国标在全国推荐使用。对二普分县调查资料的首次汇总显示，从分县资料提取出的土壤分类名与国家标准发布的分类名存在一定差异。为对与国标不符的土壤类型名进行审核和修编，同时弄清中国现有两套土壤分类系统之间，以及这两套系统与世界土壤资源参比基础（WRB）之间的关联，对土壤分类研究进展及存在问题进行了回顾与分析。本研究显示，土壤发生学是各国进行土壤分类的共同基础，虽然理论基础相同，由于不同国家和地区所处气候带不同，拥有的土壤资源类型和人均资源量不同，经济与科技发展水平不同，采用的分类原则、命名规则、地面调查方法和采样量各有差异，最终形成的分类系统各不相同。受各国语言习惯和已有分类系统影响，也受近年来在土壤调查中对了解成土过程需求在弱化的影响，对各国土壤分类系统的整合进展并不顺利。对不同语言土壤分类系统的比较显示：中国国标分类系统更符合汉语语言特征，特别是高层级分类中的60个土类命名，能较好表达中国主要土壤类型的典型特征，易于专业及非专业人员对土壤类型及成土过程的认知，且推广应用时间已有30多年，在全国影响较大，应继续采用。国标分类系统不便进行国际交流的问题应通过建立其高层级分类，特别是国标中60个土类与世界参比基础的关联加以解决。研究表明，将土壤分类名限定于对成土过程的描述，有利于分类系统的稳定和对主要土壤类型成土过程的认知，在层级结构上对分类系统的不断调整，或将成土过程以外的土壤质量评价引入分类系统，将导致繁冗的土壤分类名，弱化对成土过程认知。由于土壤发生分类信息是进行土壤功能性状调查、评价和分类的重要辅助信息，将土壤分类限定于描述发生分类还有利于将其用于阐明土壤肥力、土壤环境和土壤健康功能性状。根据上述观点，对分县资料中土壤类型名进行了编审，土类按照国标发布的60个土类进行了归并，亚类进行了适度归并，在土属和土种名编审中，则对名称中源于现场调查的土壤分类信息尽量予以保留。
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.009URLMagsci [本文引用: 4]
中国在第二次土壤普查（二普）中,由百余名土壤科学家共同制定了中国土壤分类系统，作为二普用规范性文档，二普后作为国标在全国推荐使用。对二普分县调查资料的首次汇总显示，从分县资料提取出的土壤分类名与国家标准发布的分类名存在一定差异。为对与国标不符的土壤类型名进行审核和修编，同时弄清中国现有两套土壤分类系统之间，以及这两套系统与世界土壤资源参比基础（WRB）之间的关联，对土壤分类研究进展及存在问题进行了回顾与分析。本研究显示，土壤发生学是各国进行土壤分类的共同基础，虽然理论基础相同，由于不同国家和地区所处气候带不同，拥有的土壤资源类型和人均资源量不同，经济与科技发展水平不同，采用的分类原则、命名规则、地面调查方法和采样量各有差异，最终形成的分类系统各不相同。受各国语言习惯和已有分类系统影响，也受近年来在土壤调查中对了解成土过程需求在弱化的影响，对各国土壤分类系统的整合进展并不顺利。对不同语言土壤分类系统的比较显示：中国国标分类系统更符合汉语语言特征，特别是高层级分类中的60个土类命名，能较好表达中国主要土壤类型的典型特征，易于专业及非专业人员对土壤类型及成土过程的认知，且推广应用时间已有30多年，在全国影响较大，应继续采用。国标分类系统不便进行国际交流的问题应通过建立其高层级分类，特别是国标中60个土类与世界参比基础的关联加以解决。研究表明，将土壤分类名限定于对成土过程的描述，有利于分类系统的稳定和对主要土壤类型成土过程的认知，在层级结构上对分类系统的不断调整，或将成土过程以外的土壤质量评价引入分类系统，将导致繁冗的土壤分类名，弱化对成土过程认知。由于土壤发生分类信息是进行土壤功能性状调查、评价和分类的重要辅助信息，将土壤分类限定于描述发生分类还有利于将其用于阐明土壤肥力、土壤环境和土壤健康功能性状。根据上述观点，对分县资料中土壤类型名进行了编审，土类按照国标发布的60个土类进行了归并，亚类进行了适度归并，在土属和土种名编审中，则对名称中源于现场调查的土壤分类信息尽量予以保留。
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
URL [本文引用: 1]
URL [本文引用: 1]
[本文引用: 2]
[本文引用: 2]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
[本文引用: 6]
[本文引用: 6]
[本文引用: 2]
[本文引用: 2]
[本文引用: 1]
[本文引用: 1]
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.011URLMagsci [本文引用: 2]
【目的】在农业与环境研究领域，受研究条件和手段限制，多数研究实际上只能集中于点过程、局部地区或某一时段问题，只能关注某些特定主题相关现象和机制。由此产生大量分散数据。通过坐标关联可以对原先在各自独立研究中获取的不同类型数据与证据进行关联，这种连接可能赋予原先所认知的过程以新的涵义。海量空间数据分析方法能够从多渠道、多角度获得对事物的认知，并能够利用新的数据与证据不断修订假设。大数据分析的主要难点是海量空间信息不仅体量大，还要根据数据异质类型进行差异化抽提、整合和表达，难以采用现有主流软件工具，针对这一问题，本研究旨在创建一个能够以自动化和人机交互方式对异源、异质海量空间信息进行抽提、整合与大尺度、大比例尺专题图表达的专用工具——智能制图工具（IMAT）。【方法】采用海量空间信息分析方法中的流程设计与软件设计原则构建IMAT。总设计由系统体系架构设计、系统数据支撑平台设计、模块与组件模型设计3部分组成。程序采用C#为编程语言，以NET Framework 4 Extended为软件开发环境，同时调用制图软件包ArcGIS、数据库软件包Access与界面制作软件包DotNet Bar控件。【结果】IMAT含38个独立功能模块，覆盖了对农业与环境领域产生的海量空间信息进行抽提与制图表达所需主要功能，各模块既可独立进行某项特定数据分析与处理，例如，海量信息调用、存贮、空间要素统计、分类码审核、赋码、要素筛选、数据整合、制图表达等，也可通过多模块组合，完成一项比较复杂的数据抽提与表达任务，弥补了国内外主流数据库软件包与专业制图软件包与在处理海量空间信息方面的功能缺失。IMAT数据分析对象为海量空间数据库。在进行数据分析时，IMAT能够根据研究目标设定对各异源、异质、异构库进行信息抽提的规则，并以自动化、批量化方式完成海量空间信息的逻辑结构与存储结构整合；在进行制图表达时，IMAT能在全图设定分幅图差异化要素抽提规则，并以智能化、自动化、人机交互方式完成由多图幅组成的大比例尺专题图全图的视图表达。【结论】在对农业与环境主题相关海量空间信息进行分析时，IMAT既适用于土壤类型、土壤质地等以多等级分类系统表示的专题要素，也适用于土壤养分含量、土壤污染物含量、面源污染排放指数等以量化分级指标表达的专题要素；既可用于对多专题要素与图层的综合性信息抽提与复合性制图表达，还能用于进行不同比例尺、不同分幅类型的可视化地图制图。IMAT设计中采用组建化模块与模型设计构筑系统体系架构，提高了设计与研制效率；利用函数化的海量空间数据集四元表达式作为IMAT系统中各空间数据库接口文件，使得IMAT各模块均能够接受和处理处于数据整合与表达进程不同阶段的异质、异构海量空间信息，从而实现了各功能模块的可装配性，分析人员能根据数据抽提、整合和表达目标选择并灵活组合适宜的功能模块。
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.011URLMagsci [本文引用: 2]
【目的】在农业与环境研究领域，受研究条件和手段限制，多数研究实际上只能集中于点过程、局部地区或某一时段问题，只能关注某些特定主题相关现象和机制。由此产生大量分散数据。通过坐标关联可以对原先在各自独立研究中获取的不同类型数据与证据进行关联，这种连接可能赋予原先所认知的过程以新的涵义。海量空间数据分析方法能够从多渠道、多角度获得对事物的认知，并能够利用新的数据与证据不断修订假设。大数据分析的主要难点是海量空间信息不仅体量大，还要根据数据异质类型进行差异化抽提、整合和表达，难以采用现有主流软件工具，针对这一问题，本研究旨在创建一个能够以自动化和人机交互方式对异源、异质海量空间信息进行抽提、整合与大尺度、大比例尺专题图表达的专用工具——智能制图工具（IMAT）。【方法】采用海量空间信息分析方法中的流程设计与软件设计原则构建IMAT。总设计由系统体系架构设计、系统数据支撑平台设计、模块与组件模型设计3部分组成。程序采用C#为编程语言，以NET Framework 4 Extended为软件开发环境，同时调用制图软件包ArcGIS、数据库软件包Access与界面制作软件包DotNet Bar控件。【结果】IMAT含38个独立功能模块，覆盖了对农业与环境领域产生的海量空间信息进行抽提与制图表达所需主要功能，各模块既可独立进行某项特定数据分析与处理，例如，海量信息调用、存贮、空间要素统计、分类码审核、赋码、要素筛选、数据整合、制图表达等，也可通过多模块组合，完成一项比较复杂的数据抽提与表达任务，弥补了国内外主流数据库软件包与专业制图软件包与在处理海量空间信息方面的功能缺失。IMAT数据分析对象为海量空间数据库。在进行数据分析时，IMAT能够根据研究目标设定对各异源、异质、异构库进行信息抽提的规则，并以自动化、批量化方式完成海量空间信息的逻辑结构与存储结构整合；在进行制图表达时，IMAT能在全图设定分幅图差异化要素抽提规则，并以智能化、自动化、人机交互方式完成由多图幅组成的大比例尺专题图全图的视图表达。【结论】在对农业与环境主题相关海量空间信息进行分析时，IMAT既适用于土壤类型、土壤质地等以多等级分类系统表示的专题要素，也适用于土壤养分含量、土壤污染物含量、面源污染排放指数等以量化分级指标表达的专题要素；既可用于对多专题要素与图层的综合性信息抽提与复合性制图表达，还能用于进行不同比例尺、不同分幅类型的可视化地图制图。IMAT设计中采用组建化模块与模型设计构筑系统体系架构，提高了设计与研制效率；利用函数化的海量空间数据集四元表达式作为IMAT系统中各空间数据库接口文件，使得IMAT各模块均能够接受和处理处于数据整合与表达进程不同阶段的异质、异构海量空间信息，从而实现了各功能模块的可装配性，分析人员能根据数据抽提、整合和表达目标选择并灵活组合适宜的功能模块。
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.008Magsci [本文引用: 1]
【目的】对历史土壤调查结果进行信息抽提与整合近年来得到国际科学界高度重视。高精度土壤时空信息可用于土壤与环境质量评价、耕地保育、抗旱防涝减灾、水土流失防治、面源污染防治、土壤与农产品污染防治等众多领域，是现代科学研究和管理不可或缺的新型基础工具。中国近代进行过多次土壤调查，积累了大量土壤调查资料，已具备构建土壤时空数据库基础条件，但多年来各地调查资料分散存留，丢失损毁严重，未能发挥应有作用。本研究目标是对中国不同时期土壤调查完成的大比例尺土壤图件、具有坐标的土壤剖面点与土壤采样点信息进行收集、提取与整合，构建中国数字土壤图数据库CDSM（China digital soil maps），以满足科学研究和管理对高精度土壤时空信息的需求。【方法】通过分析中国土壤调查资料状况与国际土壤调查主题变化趋势，完成了CDSM数据模型设计，确定了对全国各地土壤调查资料进行信息抽提与整合建库的工作边界。还建立并采用了海量空间数据分析方法和智能化海量空间信息分析软件包IMAT（Intelligent mapping tools），通过总计180多个分段流程的数据处理与分析，完成了对各地异源、异质、异构、异形土壤资料的信息抽提和CDSM构建。【结果】CDSM库收入的土壤资源与土壤质量信息在时间上覆盖了30多年，空间覆盖中国全境，要素类型有描述土壤要素地带性分布特征的面图层和描述土壤采样点信息的点图层两种。面图层精度主要为1﹕5万大比例尺。点图层为全国第二次土壤普查（二普）完成的10万个剖面和二普后完成的具有地理坐标的土壤剖面采样点和耕层采样点数据。CDSM规模宏大，能以100 m×100 m 空间分辨率提供具有时间序列和地理坐标的土壤信息，信息内容既含土壤类型、母质、土体构型、分层质地、机械组成等慢变化土壤信息，也含土壤有机质、氮、磷、钾、酸碱度、中微量元素含量等快变化土壤质量信息，不仅可用于了解土壤质量现势状况，也可用于预测土壤质量变化。【结论】CDSM库数据模型既能有效收录中国各地30多年来进行的各类土壤调查科学记载，实现按时空序列或按主题类型的调用和分析，也便于延展和扩充，可将各地在新一轮土壤调查中完成的土壤采样点信息汇入S90PT点图层中。在CDSM构建过程中，其阶段性数据产品已为多家科研单位、多个部门应用，今后随着CDSM库增补、在时间尺度上的延伸和主题类型上的增加，CDSM库土壤时空信息将会在各领域有更广泛的应用。
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.16.008Magsci [本文引用: 1]
【目的】对历史土壤调查结果进行信息抽提与整合近年来得到国际科学界高度重视。高精度土壤时空信息可用于土壤与环境质量评价、耕地保育、抗旱防涝减灾、水土流失防治、面源污染防治、土壤与农产品污染防治等众多领域，是现代科学研究和管理不可或缺的新型基础工具。中国近代进行过多次土壤调查，积累了大量土壤调查资料，已具备构建土壤时空数据库基础条件，但多年来各地调查资料分散存留，丢失损毁严重，未能发挥应有作用。本研究目标是对中国不同时期土壤调查完成的大比例尺土壤图件、具有坐标的土壤剖面点与土壤采样点信息进行收集、提取与整合，构建中国数字土壤图数据库CDSM（China digital soil maps），以满足科学研究和管理对高精度土壤时空信息的需求。【方法】通过分析中国土壤调查资料状况与国际土壤调查主题变化趋势，完成了CDSM数据模型设计，确定了对全国各地土壤调查资料进行信息抽提与整合建库的工作边界。还建立并采用了海量空间数据分析方法和智能化海量空间信息分析软件包IMAT（Intelligent mapping tools），通过总计180多个分段流程的数据处理与分析，完成了对各地异源、异质、异构、异形土壤资料的信息抽提和CDSM构建。【结果】CDSM库收入的土壤资源与土壤质量信息在时间上覆盖了30多年，空间覆盖中国全境，要素类型有描述土壤要素地带性分布特征的面图层和描述土壤采样点信息的点图层两种。面图层精度主要为1﹕5万大比例尺。点图层为全国第二次土壤普查（二普）完成的10万个剖面和二普后完成的具有地理坐标的土壤剖面采样点和耕层采样点数据。CDSM规模宏大，能以100 m×100 m 空间分辨率提供具有时间序列和地理坐标的土壤信息，信息内容既含土壤类型、母质、土体构型、分层质地、机械组成等慢变化土壤信息，也含土壤有机质、氮、磷、钾、酸碱度、中微量元素含量等快变化土壤质量信息，不仅可用于了解土壤质量现势状况，也可用于预测土壤质量变化。【结论】CDSM库数据模型既能有效收录中国各地30多年来进行的各类土壤调查科学记载，实现按时空序列或按主题类型的调用和分析，也便于延展和扩充，可将各地在新一轮土壤调查中完成的土壤采样点信息汇入S90PT点图层中。在CDSM构建过程中，其阶段性数据产品已为多家科研单位、多个部门应用，今后随着CDSM库增补、在时间尺度上的延伸和主题类型上的增加，CDSM库土壤时空信息将会在各领域有更广泛的应用。
// Hartemink A E, McBratney A B, Mendonca-Santos M L.
DOI:10.1007/978-1-4020-8592-5_6URL [本文引用: 1]
This chapter introduces the concepts of data rescue of legacy soil surveys, here defined as a simple conversion to archival format by scanning or direct entry into a database, and data renewal , here defined as the process of bringing these surveys up to modern standards by taking advantage of technological and conceptual advances in geoinformation technology. This is especially important in areas with sparse soil data infrastructure, as it is both more likely that the data will be lost and less likely that a new survey can be commissioned. Digital Soil Mapping (DSM) techniques, although designed for new surveys, can play an important role in data rescue and renewal, in particular as geodetic control for a GIS coverage, as a medium-resolution elevation model (DEM) and derived terrain parameters to adjust terrain-related boundaries, and synoptic satellite imagery to adjust vegetation or landuse-related boundaries. The semantic issues raised by soil-landscape modelling within DSM are especially important for data renewal and integration with supplementary surveys. As with DSM in general, a data renewal exercise may require cultural and institutional change in traditional soil survey organization.
DOI:10.1016/j.geoderma.2012.08.005URL [本文引用: 1]
Soil legacy data are basic input data for digital soil mapping. Any monitoring of global soil change cannot be successful unless soil data availability and characterization at the national level are well understood. Spatial data infrastructure frequently hampers many developing countries to take advantage of their soil legacy data for digital soil mapping at the national and regional level. While the initial purpose for developing a soil database is to store survey data, it cannot be efficiently used to support quantitative, digital soil mapping and assessment. This paper aims to develop a prototype soil observation database for global soil mapping in Indonesia. We will outline the steps needed to prepare legacy data for digital soil mapping, and describe the challenges and the Indonesian responses. The steps cover (i) legacy data identification and collection, (ii) data selection, (iii) database development and population, (iv) data harmonization and display, and (v) dataset integration. Because of uncoordinated and poorly-defined soil databases, we have to resort to a pragmatic approach to build a new and simpler database to support mapping activities. Historical soil survey reports and soil maps were collected, scanned, and summarized. After various considerations, we decided to only use soil profile observations which have clear geographical coordinates. We designed a database for soil profile observations and implemented it at two levels: spatial site data and horizon data. Spatial site data includes site geographical coordinates and attributes, while horizon data includes soil physical and chemical properties. The depths of soil profile database entries were standardized using the equal-area spline. Soil legacy data management for supporting digital soil mapping and GlobalSoilMap.net project are then discussed. These steps and data management are found helpful in Indonesia and this experience may be useful for other countries having similar impediment. Crown Copyright (C) 2012 Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
// BOETTINGER J L, HOWELL D W, MOORE A C, HARTEMINK A E, BROWN K.
DOI:10.1007/978-90-481-8863-5_25URL [本文引用: 1]
ABSTRACT Many countries completed large scale (1:5,000 – 1:25,000) soil surveys decades ago, and have since used their thematic and geographic information to derive thematic soil property layers of the same or smaller scale (1:100,000 and smaller). The new layers are often simply aggregates of the original soil polygons and inherit the same geographic relationships that were delineated in the original data source. In reality, this approach does not use all information of the input data. Instead of aggregating existing maps, the original, non-interpreted field survey point data can be gathered and used for deriving new property layers. The paper aims to summarize a soil database development project using legacy data for a transboundary area, representing two different systems of data collection, storage and management. Recent and archived soil profile data have been collected, including monitoring sites, soil nutrient status campaign data for different periods, and recorded soil profiles from previous soil mapping activities. These data sources have been transformed to have a common theoretical basis using commonly accepted pedotransfer rules and an integrated profile database has been formed. It was used to interpolate soil information and develop soil property maps and layers representing the WRB diagnostic properties and horizons. The creation of the property layers was based on statistical/geostatistical interpolations of the soil profile database using DEM derivatives, SPOT and Landsat satellite images as covariates to provide information for the natural setting of the area. The interpolated values for the numeric variables were estimated using regression kriging, while the classified variables were calculated using the maximum likelihood classification algorithm. It was concluded, that the development of WRB diagnostic criteria database is feasible using raw data of different origin and a set of harmonization and digital soil mapping tools. KeywordsWRB-Soil database development-Data harmonization-Remote sensing-Digital terrain modeling
DOI:10.1016/j.geoderma.2014.04.033URL [本文引用: 1]
61Model averaging is used to combine an ensemble of soil maps.61A number of model averaging methods are used and compared.61Granger-Ramanathan averaging is an efficient model averaging compared to others.61A novel approach for deriving uncertainties of model averaging outputs is detailed.
DOI:10.1016/j.geoderma.2013.03.016URL [本文引用: 1]
61Spatial uncertainty of soil property maps can be quantified by expert knowledge.61Expert elicitation is a reliable way to elicit expert knowledge of spatial variation.61Expert knowledge can fill the gap of lacking information about soil map accuracy.61The variogram elicitation web-based tool functioned as designed.
