逊克农场耕地地力评价方法的研究

李庆民++齐会才++蔡德利

摘要：逊克农场耕地地力评价因子可以使用点位分布图和属性数据两种形式表达，分别以不同的方式为评价单元赋值。根据各评价因子的空间分布图或属性数据库，将各评价因子数据赋值给评价单元。

关键词：地力评价；方法；研究

中图分类号： S158 文献标识码： A 文章编号： 1674-0432（2014）-06-83-1

本项目中这类因子包括pH、有机质、有效磷、速效钾等土壤理化性状因子，这类因子都是通过田间采样分析获得的。众所周知，这些土壤性质的空间变异性很大，所以严格的说每个因子的取值只能代表该采样点的性质，而不能代表一个评价单元。这类因子要采用插值的方法将点位分布图转换为能够代表面状特征的栅格图。一般采用距离倒数插值、径向基函数插值、克吕格插值等空间插值方法生成栅格数据。坡度数据由高程数据计算得到，也是栅格形式。所以这些数据的后续处理方法都相同。得到栅格图后，要根据定义好各指标的隶属函数计算出单因素评价评语，即在每个栅格处的分值。

1 克吕格插值法

采样点的数量是有限的，而评价中需要得到评价区每个点上的养分数据，非测量点上的值可能通过插值得到，克吕格插值法以能提供最佳线性无偏估计而逐渐被广泛运用。

克吕格插值法是以区域化变量为核心和理论基础，以空间相关和半方差函数为基本工具的一种插值方法。基本假设有2点，区域化变量满足二阶平稳和本征假设。根据样本点确定研究对象随空间位置而变化的规律，以此去推算未知点的属性值。这个规律，就是变异函数，变异函数也称半方差函数，是地统计学所特有的基本工具，其计算公式为：

2 ArcGIS中克吕格插值的操作

在ArcGIS中有专门的地统计学模块来完成克吕格插值的功能。插值过程主要包括以下步骤：

数据检验。即检验进行插值的数据是否满足正态分布，只有近似满足正态分布的数据才能得到较好的插值结果。如果数据不满足正态分布，可以对数据进行转换，使转换后的数据符合正态分布特征，再进行以下的插值分析；趋势面分析。在很多情况下，进行插值的数据都存在一个趋势面，可以在插值之前探索数据存在的趋势面，将次趋势面去除后再进行插值，然后再将去除的趋势面加到插值后的栅格图像，得到最终的插值结果。在某些情况下，这样可以提高插值的精度；半方差函数拟合。这一步是克吕格插值的关键，拟合出的半方差函数理论模型描述了数据的空间变异规律，是克吕格插值的基础。地统计学模块中提供了多种可供选择的半方差理论模型，选择哪一种模型进行拟合并没有统一的准则，通常需要反复试验，通过最终的插值效果来决定最适宜的半方差理论模型；空间插值。确定在每个插值点周围参与插值计算的数据，完成插值过程，得到整个分析区域的栅格图；误差分析。通过均差（ME）或均方差（MSE）来判断插值效果。

3 栅格单元尺寸的确定

在对采样点数据插值时要涉及到栅格单元尺寸的问题，即每个栅格单元所对应的实际地物的大小。栅格的尺寸越小，数据信息量丢失得越少，相应的精度越高，但数据量也将成倍地增大，从而加大数据获取和处理的难度；栅格的尺寸越大，数据信息量丢失越多，相应的精度越低。因此，确定栅格的合理尺寸是数据转换的关键技术之一。

本项目以1∶5万地图为基础，根据矢量数据栅格化所用的栅格大小来确定栅格单元的尺寸。根据地图的制图规范，在各种比例尺的地图上，每种地物都有规定的最小上图面积。在将矢量地图进行扫描转换为栅格数据时，栅格单元的合理尺寸应保证矢量图上最小上图面积的地物不丢失。

根据1∶5万的土地利用现状图的制作规范，耕地的最小上图面积是6平方毫米，在实地上相当于15000平方米，即边长为122.47米的正方形，为保证耕地图斑的数据信息尽量不丢失，栅格单元的合理尺寸可以通过下面的方法来确定。

图2-7 栅格尺寸的选择

设图2-7图斑最小面积为A，当栅格变长为H时，该图斑可能得不到反映而丢失，当边长为H/2时，该图斑就得到反映，故栅格的合理尺寸可以定义为：

式中，H为栅格的尺寸，i为专题图类型，如土地利用现状图等；j为i类图中的面状地物类型，如耕地、水域等。

根据以上公式得知1：5万土地利用现状图在从矢量向栅格转换时栅格的合理尺寸应为61.24米，但为了分析和统计数据方便，采用25米×25米的栅格大小。

作者简介：李庆民，黑龙江八一农垦大学农学院农学系农业资源与环境专业在读硕士研究生，中级农艺师，研究方向：农业技术及推广。

通讯作者：蔡德利，黑龙江八一农垦大学农学院，副教授。

摘要：逊克农场耕地地力评价因子可以使用点位分布图和属性数据两种形式表达，分别以不同的方式为评价单元赋值。根据各评价因子的空间分布图或属性数据库，将各评价因子数据赋值给评价单元。

关键词：地力评价；方法；研究

中图分类号： S158 文献标识码： A 文章编号： 1674-0432（2014）-06-83-1

本项目中这类因子包括pH、有机质、有效磷、速效钾等土壤理化性状因子，这类因子都是通过田间采样分析获得的。众所周知，这些土壤性质的空间变异性很大，所以严格的说每个因子的取值只能代表该采样点的性质，而不能代表一个评价单元。这类因子要采用插值的方法将点位分布图转换为能够代表面状特征的栅格图。一般采用距离倒数插值、径向基函数插值、克吕格插值等空间插值方法生成栅格数据。坡度数据由高程数据计算得到，也是栅格形式。所以这些数据的后续处理方法都相同。得到栅格图后，要根据定义好各指标的隶属函数计算出单因素评价评语，即在每个栅格处的分值。

1 克吕格插值法

采样点的数量是有限的，而评价中需要得到评价区每个点上的养分数据，非测量点上的值可能通过插值得到，克吕格插值法以能提供最佳线性无偏估计而逐渐被广泛运用。

克吕格插值法是以区域化变量为核心和理论基础，以空间相关和半方差函数为基本工具的一种插值方法。基本假设有2点，区域化变量满足二阶平稳和本征假设。根据样本点确定研究对象随空间位置而变化的规律，以此去推算未知点的属性值。这个规律，就是变异函数，变异函数也称半方差函数，是地统计学所特有的基本工具，其计算公式为：

2 ArcGIS中克吕格插值的操作

在ArcGIS中有专门的地统计学模块来完成克吕格插值的功能。插值过程主要包括以下步骤：

数据检验。即检验进行插值的数据是否满足正态分布，只有近似满足正态分布的数据才能得到较好的插值结果。如果数据不满足正态分布，可以对数据进行转换，使转换后的数据符合正态分布特征，再进行以下的插值分析；趋势面分析。在很多情况下，进行插值的数据都存在一个趋势面，可以在插值之前探索数据存在的趋势面，将次趋势面去除后再进行插值，然后再将去除的趋势面加到插值后的栅格图像，得到最终的插值结果。在某些情况下，这样可以提高插值的精度；半方差函数拟合。这一步是克吕格插值的关键，拟合出的半方差函数理论模型描述了数据的空间变异规律，是克吕格插值的基础。地统计学模块中提供了多种可供选择的半方差理论模型，选择哪一种模型进行拟合并没有统一的准则，通常需要反复试验，通过最终的插值效果来决定最适宜的半方差理论模型；空间插值。确定在每个插值点周围参与插值计算的数据，完成插值过程，得到整个分析区域的栅格图；误差分析。通过均差（ME）或均方差（MSE）来判断插值效果。

3 栅格单元尺寸的确定

在对采样点数据插值时要涉及到栅格单元尺寸的问题，即每个栅格单元所对应的实际地物的大小。栅格的尺寸越小，数据信息量丢失得越少，相应的精度越高，但数据量也将成倍地增大，从而加大数据获取和处理的难度；栅格的尺寸越大，数据信息量丢失越多，相应的精度越低。因此，确定栅格的合理尺寸是数据转换的关键技术之一。

本项目以1∶5万地图为基础，根据矢量数据栅格化所用的栅格大小来确定栅格单元的尺寸。根据地图的制图规范，在各种比例尺的地图上，每种地物都有规定的最小上图面积。在将矢量地图进行扫描转换为栅格数据时，栅格单元的合理尺寸应保证矢量图上最小上图面积的地物不丢失。

根据1∶5万的土地利用现状图的制作规范，耕地的最小上图面积是6平方毫米，在实地上相当于15000平方米，即边长为122.47米的正方形，为保证耕地图斑的数据信息尽量不丢失，栅格单元的合理尺寸可以通过下面的方法来确定。

图2-7 栅格尺寸的选择

设图2-7图斑最小面积为A，当栅格变长为H时，该图斑可能得不到反映而丢失，当边长为H/2时，该图斑就得到反映，故栅格的合理尺寸可以定义为：

式中，H为栅格的尺寸，i为专题图类型，如土地利用现状图等；j为i类图中的面状地物类型，如耕地、水域等。

根据以上公式得知1：5万土地利用现状图在从矢量向栅格转换时栅格的合理尺寸应为61.24米，但为了分析和统计数据方便，采用25米×25米的栅格大小。

作者简介：李庆民，黑龙江八一农垦大学农学院农学系农业资源与环境专业在读硕士研究生，中级农艺师，研究方向：农业技术及推广。

通讯作者：蔡德利，黑龙江八一农垦大学农学院，副教授。

摘要：逊克农场耕地地力评价因子可以使用点位分布图和属性数据两种形式表达，分别以不同的方式为评价单元赋值。根据各评价因子的空间分布图或属性数据库，将各评价因子数据赋值给评价单元。

关键词：地力评价；方法；研究

中图分类号： S158 文献标识码： A 文章编号： 1674-0432（2014）-06-83-1

本项目中这类因子包括pH、有机质、有效磷、速效钾等土壤理化性状因子，这类因子都是通过田间采样分析获得的。众所周知，这些土壤性质的空间变异性很大，所以严格的说每个因子的取值只能代表该采样点的性质，而不能代表一个评价单元。这类因子要采用插值的方法将点位分布图转换为能够代表面状特征的栅格图。一般采用距离倒数插值、径向基函数插值、克吕格插值等空间插值方法生成栅格数据。坡度数据由高程数据计算得到，也是栅格形式。所以这些数据的后续处理方法都相同。得到栅格图后，要根据定义好各指标的隶属函数计算出单因素评价评语，即在每个栅格处的分值。

1 克吕格插值法

采样点的数量是有限的，而评价中需要得到评价区每个点上的养分数据，非测量点上的值可能通过插值得到，克吕格插值法以能提供最佳线性无偏估计而逐渐被广泛运用。

克吕格插值法是以区域化变量为核心和理论基础，以空间相关和半方差函数为基本工具的一种插值方法。基本假设有2点，区域化变量满足二阶平稳和本征假设。根据样本点确定研究对象随空间位置而变化的规律，以此去推算未知点的属性值。这个规律，就是变异函数，变异函数也称半方差函数，是地统计学所特有的基本工具，其计算公式为：

2 ArcGIS中克吕格插值的操作

在ArcGIS中有专门的地统计学模块来完成克吕格插值的功能。插值过程主要包括以下步骤：

数据检验。即检验进行插值的数据是否满足正态分布，只有近似满足正态分布的数据才能得到较好的插值结果。如果数据不满足正态分布，可以对数据进行转换，使转换后的数据符合正态分布特征，再进行以下的插值分析；趋势面分析。在很多情况下，进行插值的数据都存在一个趋势面，可以在插值之前探索数据存在的趋势面，将次趋势面去除后再进行插值，然后再将去除的趋势面加到插值后的栅格图像，得到最终的插值结果。在某些情况下，这样可以提高插值的精度；半方差函数拟合。这一步是克吕格插值的关键，拟合出的半方差函数理论模型描述了数据的空间变异规律，是克吕格插值的基础。地统计学模块中提供了多种可供选择的半方差理论模型，选择哪一种模型进行拟合并没有统一的准则，通常需要反复试验，通过最终的插值效果来决定最适宜的半方差理论模型；空间插值。确定在每个插值点周围参与插值计算的数据，完成插值过程，得到整个分析区域的栅格图；误差分析。通过均差（ME）或均方差（MSE）来判断插值效果。

3 栅格单元尺寸的确定

在对采样点数据插值时要涉及到栅格单元尺寸的问题，即每个栅格单元所对应的实际地物的大小。栅格的尺寸越小，数据信息量丢失得越少，相应的精度越高，但数据量也将成倍地增大，从而加大数据获取和处理的难度；栅格的尺寸越大，数据信息量丢失越多，相应的精度越低。因此，确定栅格的合理尺寸是数据转换的关键技术之一。

本项目以1∶5万地图为基础，根据矢量数据栅格化所用的栅格大小来确定栅格单元的尺寸。根据地图的制图规范，在各种比例尺的地图上，每种地物都有规定的最小上图面积。在将矢量地图进行扫描转换为栅格数据时，栅格单元的合理尺寸应保证矢量图上最小上图面积的地物不丢失。

根据1∶5万的土地利用现状图的制作规范，耕地的最小上图面积是6平方毫米，在实地上相当于15000平方米，即边长为122.47米的正方形，为保证耕地图斑的数据信息尽量不丢失，栅格单元的合理尺寸可以通过下面的方法来确定。

图2-7 栅格尺寸的选择

设图2-7图斑最小面积为A，当栅格变长为H时，该图斑可能得不到反映而丢失，当边长为H/2时，该图斑就得到反映，故栅格的合理尺寸可以定义为：

式中，H为栅格的尺寸，i为专题图类型，如土地利用现状图等；j为i类图中的面状地物类型，如耕地、水域等。

根据以上公式得知1：5万土地利用现状图在从矢量向栅格转换时栅格的合理尺寸应为61.24米，但为了分析和统计数据方便，采用25米×25米的栅格大小。

作者简介：李庆民，黑龙江八一农垦大学农学院农学系农业资源与环境专业在读硕士研究生，中级农艺师，研究方向：农业技术及推广。

通讯作者：蔡德利，黑龙江八一农垦大学农学院，副教授。