[发明专利]一种基于遥感数据的土壤厚度反演方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感数据的土壤厚度反演方法，包括以下步骤：A.选取环境要素，获取研究区的环境要素数据，建立环境要素数据库；B.从研究区选取实测区，利用探地雷达进行实测区土壤厚度测定；C.利用人工神经网络建立所述土壤厚度数据与环境要素数据之间的关系；D.利用案例推理方法建立土壤‑景观关系；E.结合模糊推理方法建立土壤‑景观模型；F.根据土壤‑景观模型绘制土壤厚度的模糊隶属度预测图；G.根据土壤厚度的模糊隶属度获得研究区大范围土壤厚度预测图。本发明的土壤厚度反演方法人为误差小，准确度高，易于建立，省时省力，可满足大范围区域研究需求。

技术领域

本发明涉及地理测绘技术领域，特别是涉及一种基于遥感数据的土壤厚度反演方法。

背景技术

土壤厚度作为土壤理化性质的一个重要指标，受基岩特征、地表植被的遮掩、地形地貌等因素的影响该指标难以直接观测，却常被冠以常数，从而被忽略其空间变异性。

传统的厚度数据获取方法，包括土壤剖面法、钻孔法等，均为样点式采集方法，测量精度高，但是采样点稀疏，并且只能在地形平坦、小范围地区采用，以点带面的扩展，远远不能满足大范围区域研究的要求。如果在大范围地区采用传统方法测量土壤厚度，将消耗大量财力物力，所需时间也较长，无法满足动态监测的要求，如果地形崎岖还将大大增加采样难度。

目前使用较为广泛的是物理方法，基于土壤表观导电率进行土壤厚度的测量。探地雷达是利用高频脉冲电磁波探测近地表的电性体分布的一种无损检测技术，目前已经在土壤厚度的研究中得到了应用。另外还有地震折射和大地电磁等物理方法也被引入进行了土壤厚度的测量研究。地球物理方法可以快速高效的测量土壤厚度，可用于获取大范围内的土壤厚度数据，但土壤会导致电磁波的快速衰减，并且基于物理方法的测量仪器对区域地形条件要求较高，适用范围相对有限，并且此类方法获取大范围地区土壤厚度信息所需时间和财力人力依然较高。

随着“3S”技术及相关学科的发展，土壤厚度预测制图得到了广泛的研究。基于物理机制、空间插值、遥感反演和环境推理的土壤厚度预测制图方法是最主要的土壤厚度预测方法。为了快速大范围获取土壤厚度信息，卫星遥感技术方法也引入了土壤厚度预估的研究。

以土壤-景观模型为理论基础，数学方法和空间技术为手段的土壤调查方法，已经成为目前最为前沿的土壤厚度预估方法，在全世界范围内得到了应用。

土壤-景观模型基于土壤发生学理论，假设土壤与景观单元存在对应关系，相同的景观单元产生相同的土壤属性。因此，利用土壤-景观模型进行土壤属性定量预估的关键问题在于构建土壤-景观关系，在许多研究中已经采用不同的方法建立土壤-景观关系来预测土壤属性，如数理统计、相关性分析、模糊隶属度与专家知识库等。最传统的方法是利用经验知识，但这一方法基于调查者的经验知识，往往属于定性描述，主观性太强，难以用于建立定量关系。线性回归分析是数学方法中最常用的土壤-景观关系的分析方法，但线性回归分析需要大量实测数据支持，并且土壤属性与环境要素之间是复杂的非线性关系，而线性回归只是建立二者之间的线性关系，并不能真实表现二者之间的关系。模糊聚类方法是一种非监督分类方法，它利用统计方法计算每个数据点与每类原型在多属性空间中的距离，使每个数据点距离其所属类别中心点最近，得到各类类别与各类中心的一组相似度向量，即为隶属度，从而实现对数据集的最优分割。对于土壤-景观模型，可以获得景观类型中心和对于景观类型的模糊隶属度，从而可以更为准确的表达土壤属性空间上的连续性。这一方法仅需部分采样点数据即可建立土壤-景观关系，但也存在一些不足，一些关键参数的设定没有科学方法依据，人的主观性较强，容易引入人为误差。专家系统方法将专家由包括环境要素数据的数据库、描述土壤景观关系的知识库和推理器组成，专家系统的建立需要大量土壤专家经验知识结合野外调查建立土壤与景观关系的规则，这些知识由定性向定量转化是专家系统的难点所在。但专家系统只能适应具体领域的问题甚至局限于局部土壤属性的预测，并且专家系统的建立复杂并耗时耗力。

因此，如何能创设一种可满足大范围区域研究，人为误差小，准确度高，易于建立，省时省力的新的土壤厚度反演方法，实属当前重要研发课题之一。