基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法技术

本发明专利技术提供了一种基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其是通过卫星传感器采集长时序光学数据信息和地面高程信息、气象站采集的长时序温度降雨数据、以及从中提取的空间位置辅助数据结合已有的国家级土壤栅格数据库数据构建高质量数据集，用于训练基于集成学习技术构建的随机森林模型，从而实现广域尺度下的高精度、高可靠性的精细化土壤属性制图。本发明专利技术构思合理，实现了广域尺度下的高精度、高可靠性的精细化土壤属性制图，能够构建更高分辨率的特定地域多层次土壤属性数据库，适于推广与应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及土壤属性数据库构建，具体涉及一种基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法。

技术介绍

1、土壤属性(如土壤粒径等级、有机碳含量、土壤容重等)的空间分布的准确信息对于准确了解生态系统服务、粮食安全和重金属污染等环境问题至关重要。由于解决这些问题对广域尺度下的定量土壤信息的需求不断增加，以及复杂环境下传统土壤调查方法难以触及、耗时耗财的缺点，数字土壤测绘(digital soil mapping)的研究开始在全球范围内流行起来。过去几十年，土壤属性制图的主要方法是通过对土壤形成的经验定量描述来形式化，可以通过构建土壤属性和环境因素(包括地形、植被、土壤母质、气候等)模型来表示。基于这些技术，各个国家建立了一系列土壤数字数据库。然而除了少数地区依靠密集的土壤剖面数据构建了30米分辨率的土壤属性数据库外，绝大多数现有土壤数据库都是响应国际土壤组织提出的“globalsoilmap”计划而构建的，用于绘制国家级100米空间分辨率土壤属性图。而较大的全球数据库，例如soilgrids和世界土壤协调数据库(hwsd)则使用了更加粗糙的分辨率。这些数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于：所述步骤1)中是使用Python中的GDAL工具分别对两种分辨率的图像生成空间变量的栅格图像；所述空间变量的栅格图像包括图像左上角、左下角、右上角、右下角、中心欧氏距离场以及经纬度场。

3.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于：所述步骤1)中是采用双线性方法和最近邻方法中的任意一种采样方式，将目标分辨率的光学遥感指数、高程及地形相关变量和温度降雨变量重...

【技术特征摘要】

1.一种基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于：所述步骤1)中是使用python中的gdal工具分别对两种分辨率的图像生成空间变量的栅格图像；所述空间变量的栅格图像包括图像左上角、左下角、右上角、右下角、中心欧氏距离场以及经纬度场。

3.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于：所述步骤1)中是采用双线性方法和最近邻方法中的任意一种采样方式，将目标分辨率的光学遥感指数、高程及地形相关变量和温度降雨变量重采样到原始分辨率。

4.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于，所述步骤1)中构建模型训练数据库的具体过程为：

5.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在于，所述步骤1)中进行自动化调整的具体过程为：

6.如权利要求1所述的基于空间降尺度的广域多层次土壤属性精细化制图方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，秦绪文，王瑞禛，王平康，付长亮，陈伟涛，
申请(专利权)人：中国自然资源航空物探遥感中心，
类型：发明
国别省市：