Педометрическое картографирование

редактировать

Педометрическое картографирование или статистическое картографирование почвы - это создание свойств и классов почвы на основе данных карты, основанные на использовании статистических методов. Основная цель педометрического картирования состоит в том, чтобы спрогнозировать значения некоторых переменных почвы в ненаблюдаемых местах и получить доступ к неопределенности этой оценки с помощью статистического вывода, т.е. статистически оптимальные подходы. С точки зрения приложения, основная цель почвенного картирования - точно предсказать реакцию почвенно-растительной экосистемы на различные стратегии управления почвами. Другими словами, основная цель педометрического картирования - создать карты свойств почвы и классов почв, которые можно использовать для подпитки других моделей окружающей среды или для принятия решений. Педометрическое картирование в значительной степени основано на применении геостатистики в почвоведении и других статистических методов, используемых в педометрии.

Хотя педометрическое картирование в основном основывается на данных, оно также может во многом основываться на использовании экспертных знаний.. Однако экспертные знания должны быть включены в структуру педометрических вычислений, чтобы их можно было использовать для создания более точных моделей прогнозирования. Например, методы ассимиляции данных, такие как пространство-время фильтр Калмана, могут использоваться для интеграции педогенетических знаний и полевых наблюдений.

В В контексте теории информации цель педометрического картирования - описать пространственную сложность почв (информационное содержание переменных почвы в географической области), а затем представить эту сложность с помощью карт, сводных показателей, математических моделей и моделирования. Моделирование - предпочтительный способ визуализации структуры почвы, поскольку они представляют как детерминированную модель, обусловленную ландшафтом, географическими горячими точками и изменчивостью на близком расстоянии (см. Изображение ниже).

Содержание

1 Педометрия
2 Педометрия vs традиционное картографирование почвы
3 Педометрическое и цифровое картографирование почвы
4 Методы
5 Ссылки
6 Внешние ссылки

Педометрия

Педометрия - это применение математических и статистических методов для исследования распределения и происхождения почв.

Pedometrics - это портманто греческих корней pedos (почва) и metron (измерение). В данном случае измерения ограничиваются математическими и статистическими методами, поскольку они относятся к почвоведению, разделу почвоведение, изучающему почву в естественных условиях.

Педометрия решает проблемы, связанные с почвой, когда существует неопределенность из-за детерминированной или стохастической вариации, неопределенности и отсутствия знаний о свойствах и процессах почвы.. Он основан на математических, статистических и численных методах и включает численные подходы к классификации для работы с предполагаемыми детерминированными вариациями. Имитационные модели включают неопределенность за счет принятия теории хаоса, статистического распределения или нечеткой логики.

Педометрия рассматривает почвоведь с точки зрения новых научных областей, таких как в виде вейвлетов анализа, теории нечетких множеств и интеллектуального анализа данных в приложениях моделирования почвенных данных. Развитие педометрии также связано с улучшением дистанционного зондирования и зондирования с близкого расстояния.

Педометрия по сравнению с традиционным картированием почвы

При традиционной съемке почвы можно сделать вывод о пространственном распределении свойств почвы и тел почвы. используя ментальные модели, которые приводят к ручным очертаниям. Такие методы можно рассматривать как субъективные, и поэтому сложно или невозможно статистически оценить точность таких карт без дополнительных полевых выборок. Традиционное картографирование почвы имеет некоторые ограничения для использования в мультитематической ГИС, связанные с тем фактом, что оно часто не применяется последовательно разными картографами, оно в основном выполняется вручную и его трудно автоматизировать. Большинство традиционных почвенных карт в мире основано на ручных очертаниях предполагаемых почвенных тел, к которым затем прикрепляются почвенные атрибуты. В случае педометрического картирования все выходные данные основаны на использовании строгих статистических вычислений и, следовательно, воспроизводимы.

Традиционная многоугольная карта почвы (слева) по сравнению с педометрической картой - четыре моделирования содержания цинка в верхнем слое почвы, созданные с использованием геостатистического моделирования как показано в этой галерее пакетов sp (справа).

Педометрическое картирование в значительной степени основано на использовании обширных и подробных ковариатных слоев, таких как производные цифровой модели рельефа (ЦМР), изображения дистанционного зондирования, климат, земной покров и геологические слои и изображения ГИС. Эволюция педометрических карт может быть тесно связана с появлением новых технологий и глобальных общедоступных источников данных, таких как SRTM DEM, MODIS, ASTER и Снимки Landsat, гамма-радиометрия и изображения LiDAR, а также новые методы автоматического картирования.

Сравнение традиционного и педометрического (основанного на данных) метода картирования
	Картирование почвы на основе экспертных знаний	Картирование почвы на основе данных / технологий (педометрическое)
Целевые переменные:	Типы почв (ряды почв)	Аналитические свойства почв
Модель пространственных данных:	Дискретные (тела почвы)	Непрерывные / гибридные (количества / вероятности)
Основные исходные данные:	Экспертные знания / описание профиля почвы	Лабораторные данные / проксимальное зондирование почвы
Важные коварианты:	Очертания почвы (интерпретация фотографий)	Изображения дистанционного зондирования, производные ЦМР
Модель пространственного прогнозирования:	Усреднение по полигону	Автоматизированная (гео) статистика
Оценка точности:	Проверка единиц почвенного картирования (каппа)	Перекрестная проверка (RMSE)
Представление данных:	Многоугольные карты + таблицы атрибутов (2D)	Карты с координатной сеткой (2D / 3D) + карта ошибок прогноза или моделирование
Основной технический аспект:	Картографический масштаб	Размер ячейки сетки
Стратегии отбора проб почвы:	Бесплатное обследование (геодезист выбирает места отбора проб)	Статистические (дизайн / модель- на основе планов выборки)

Педометрическое и цифровое картирование почвы

Педометрический анализ опирается исключительно на геостатистику, тогда как цифровое картирование почвы использует более традиционные концепции почвенного картирования, не являющиеся строго педометрическими по своей природе. цифровое картографирование почвы, также называемое прогнозным картированием почв, основано на компьютерном выводе свойств почвы для создания цифровых карт дискретных типов почв. Педометрическое картографирование не дает карт с выделением отдельных типов почв.

Методы

Методы педометрического картирования различаются в зависимости от этапов обработки данных исследования почвы:

Выборка
Отбор данных
Предварительная обработка ковариат почвы
Подбор геостатистической модели
Пространственное прогнозирование
Перекрестная проверка / оценка точности
Визуализация результатов

Одной из основных теоретических основ для педометрического картирования является универсальная модель изменения почвы:

Z (s) = m (s) + ε ′ (s) + ε ″ {\ displaystyle Z (\ mathbf {s}) = m (\ mathbf {s}) + \ varepsilon '(\ mathbf {s}) + \ varepsilon' '}

Z(\mathbf {s})=m(\mathbf {s})+\varepsilon '(\mathbf {s})+\varepsilon ''

где $m (s) {\ displaystyle \ textstyle {m (\ mathbf {s})}}$ ${\ displaystyle \ textstyle {m (\ mathbf {s})}}$ - это детерминированная часть вариации почвы, $ε '(s) {\ displaystyle \ textstyle {\ varepsilon' (\ mathbf {s})}}$ $\textstyle {\varepsilon '(\mathbf {s})}$ - стохастическая, пространственно автокоррелированная часть вариации, и $ε ″ {\ displaystyle \ textstyle {\ varepsilon ''}}$ $\textstyle {\varepsilon ''}$ - оставшаяся остаточная вариация (ошибки измерения, краткосрочная изменчивость и т. д.), которая также, возможно, зависит от $s {\ displaystyle \ textstyle {\ mathbf {s}}}$ ${\ displaystyle \ textstyle {\ mathbf {s}}}$ , но не моделируется. Эта модель была впервые представлена французским математиком Жоржем Матероном и оказалась лучшим объективным линейным предсказателем для пространственных данных. Одним из способов использования этой модели для создания прогнозов или моделирования является использование регрессионного кригинга (также известного как универсальный кригинг ). В случае данных о почве детерминированный компонент модели часто моделируется с использованием факторов почвообразования: климата, организма, рельефа, исходного материала или литологии и времени. Эта концептуальная модель, известная как модель CLORPT, была впервые представлена в моделировании почвенно-ландшафтного дизайна Хансом Дженни.

. Специальная группа методов педометрического картирования фокусируется на уменьшении пространственного масштаба. информация, которая может быть территориальной или непрерывной. Прогнозирование классов почв также является еще одним подразделом педометрического картирования, в котором используются специальные геостатистические методы с целью интерполяции переменных факторного типа.

Педометрическое картографирование также в значительной степени основано на использовании новых технологий измерения свойств почвы, также называемых методами цифрового картографирования почвы. К ним относятся:

и проксимальное зондирование почвы (ручные или управляемые автомобилем устройства)
Системы дистанционного зондирования для картографирования и мониторинга почвы (например, SMOS )
LiDAR технология для производства цифровые модели рельефа
точное земледелие технологии

Ссылки

^Hengl, Tomislav (2003). Педометрическое картирование: устранение разрыва между традиционными и педометрическими подходами. [Wageningen: sn ISBN 9789058088963.
^ Grunwald, под редакцией Sabine (2006). Экологические почвенно-ландшафтное моделирование, географические информационные технологии и педометрия. Бока-Ратон, Флорида: CRC / Taylor Francis. ISBN 9780824723897. CS1 maint: дополнительный текст: список авторов (ссылка )
^Kempen, B.; Heuvelink, GBM; Brus, DJ; Stoorvogel, JJ (10 марта 2010 г.). "Педометрическое отображение органическое вещество почвы с использованием почвенной карты с количественной неопределенностью ". European Journal of Soil Science. 61 (3): 333–347. doi : 10.1111 / j.1365- 2389.2010.01232.x.
^ Heuvelink, G.B.M; Вебстер, Р. (30 апреля 2001 г.). «Моделирование изменения почвы: прошлое, настоящее и будущее». Геодермия. 100 (3–4): 269–301. Bibcode : 2001Geode.100..269H. doi : 10.1016 / S0016-7061 (01) 00025-8.
^Hengl, T.; Николич, М.; Макмиллан, Р.А. (31 марта 2012 г.). «Эффективность картографии и информативность». Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации. 22 : 127–138. doi : 10.1016 / j.jag.2012.02.005.
^Heuvelink, Gerard (декабрь 2003 г.). «Определение педометрии» (PDF). Педометр. Международная рабочая группа по педометрии - Временная комиссия по педометрии Международного союза почвоведов (15). Архивировано из оригинального (PDF) 30 сентября 2007 г. Проверено 1 ноября 2006 г.
^Питер А., Берроу; Йохан Баума ; Скотт Р. Йейтс (1994). «Современное состояние педометрии» (PDF). Геодермия. Elsevier Science B.V., Амстердам. 62 (1–3): 311–326. Bibcode : 1994Geode..62..311B. DOI : 10.1016 / 0016-7061 (94) 90043-4. Проверено 1 ноября 2006 г.
^McBratney, A.B; Mendonça Santos, M.L; Минасный, Б. (1 ноября 2003 г.). «О цифровом картографировании почв». Геодермия. 117 (1–2): 3–52. Bibcode : 2003Geode.117.... 3M. doi : 10.1016 / S0016-7061 (03) 00223-4.
^Беренс, Торстен; Шолтен, Томас (1 июня 2006 г.). «Цифровое картографирование почв Германии - обзор». Журнал питания растений и почвоведения. 169 (3): 434–443. doi : 10.1002 / jpln.200521962.
^Scull, P.; Дж. Франклин; О.А. Чедвик; Д. МакАртур (июнь 2003 г.). «Прогнозное картографирование почв - обзор». Успехи в физической географии. Публикации Sage. 27 (2): 171–197. doi : 10.1191 / 0309133303pp366ra.
^Берроу, П.А. (1986). Принципы географических информационных систем для оценки земельных ресурсов. Кларендон Пресс. п. 194.

Внешние ссылки