页数：48页文件大小：5.31 MB来源： 土壤地理学ppt课件
本章讲述现代土壤调查技术与土壤信息系统，先说明土壤地理调查的目的、基本程序、剖面观察描述与样品采集方法，再介绍土壤遥感目视解译原理、自动识别与土壤—景观推理模型，随后讲解SOTER全球土壤—地形数字化数据库的结构，最后介绍全球、美国、加拿大土壤数据库与中国土壤系统分类自动检索系统及数据库。
第10章 现代土壤调查技术与土壤信息系统：本章目录。
教学重点：
关键词：
知识结构：本章围绕三条主线展开。
10.1 土壤地理调查：是通过野外实地观察成土条件、土壤剖面特征，揭示区域土壤地理发生发育规律的基本方法，也是土壤地理学教学内容的有机组成部分。通过土壤地理调查可应用和验证所学的理论与知识，强化学生对教学内容的理解，培养学生的科研与创新的能力。
10.1.1 土壤地理调查目的和任务：
10.1.2 土壤地理调查的基本程序：近100多年来世界各国陆续有计划地开展了其土壤资源调查与制图工作，土壤地理已经从简单的描述性与经验性，逐步发展到广泛运用现代科学技术来标准化、定量化和数据化。现代土壤地理调查基本程序，如图10-1所示。
图10-1 现代土壤地理调查基本程序图式：图示土壤地理调查从资料准备、路线踏勘、剖面观察、采样分析到室内整理与制图的完整流程。
10.1.3 土壤剖面观察：土壤剖面的设置、挖掘、观察、描述与记录、土壤分析样品的采集是土壤地理学研究的基本方法。土壤剖面点的设置应具有广泛代表性，原则上每个土壤类型至少有一个剖面点。
土壤剖面观察与描述记载：按土壤剖面垂直方向上土壤性状的差异（诊断特性）及其变化划分土壤发生层次（诊断土层），即
10.1.4 土壤样品采集：在土壤剖面观察记录之后，可按土壤调查的需要，以发生土层由下而上逐层采集土壤剖面标本和样品。以便分析土壤性质，进行土壤分类和制图，获得有关土壤改良、水分状况、土壤—植物系统的特征，为研究土壤发生发育规律提供科学数据，为某些法律或法规仲裁提供资料。
10.2 遥感和GIS技术在土壤调查中的应用：现代遥感技术是土壤地理学研究的基本方法，在大尺度土壤资源调查与制图、土壤利用变化监测、土壤生产潜力评估、土壤退化监测与防治，以及区域土地利用规划与管理等方面具有巨大的应用价值。因此，它已成为区域土壤调查制图必不可少的手段。
10.2.1 土壤遥感目视解译原理与方法：遥感信息以地物反射特性为基础，故土壤及其覆盖物的光谱特性是土壤遥感解译的基础。土壤遥感解译实质上是综合分析、逻辑推理与验证的过程，其中不仅包括土壤地理发生学理论、土壤类型分布规律的光谱特性分析，也包括土壤、成土因素的光谱特性分析。
土壤类型是依据诊断土层（或土体构型）和诊断特性来划分的。但至今还无能反映土体构型的遥感传感器，这就需要从遥感地学分析入手，按土壤地理发生学理论，研究区域土壤剖面构型、诊断特性与成土条件的相关性，以建立区域土壤发生发育的时空模型，并进行土壤遥感解译，如图10-2所示。
图10-2 基于土壤发生学理论的土壤遥感解译模式：图示由成土条件与剖面构型相关性建立时空模型并完成遥感解译的技术路径。
土壤遥感影像目视解译是指直接利用经过校正的遥感影像所反映的土壤景观的光谱特性（色调、几何形状、阴影、纹理和图形结构等），或间接地应用地学相关分析、信息复合、综合分析等方法对土壤类型及其性状进行定位、定性与定量分析和鉴别的过程，如图10-3和10-4所示。
图10-3 北京市怀柔区某地卫星遥感影像：图示用于土壤类型目视解译的卫星遥感影像底图。
图10-4 北京市怀柔区某地土壤类型目视解译图：图示在图10-3影像基础上解译得到的土壤类型空间分布结果。
10.2.2 土壤遥感数据自动识别方法：以遥感数据为主要依据，借助GIS和计算机技术，采取人机对话方式输入遥感数据与特征地物间的相互关系，然后经计算机按照特定的法则进行自动分类，即依据遥感像元点的数据特征识别其类型，与实地类别联系并对各个像元进行聚类分析，制出土壤类型图，如图10-5所示。
图10-5 自动识别土壤类型的系统方法：图示由遥感数据经人机对话与自动聚类生成土壤类型图的系统流程。
10.2.3 土壤—景观推理模型（SoLIM）：传统土壤调查是基于土壤发生学理论的。过程为：土壤野外调查专家通过研究区土壤调查以建立区域土壤—景观模型，建立研究区土壤个体与不同景观单元之间的相互关系，然后土壤制图者通过遥感影像绘制不同土壤类型或者土壤组合的空间范围。其基本过程如图10-6和10-7所示。
图10-6 土壤—景观推理模型（SoLIM）过程图（据Axing Zhu，2002）：图示由景观单元提取土壤—景观关系并完成推理制图的步骤。
图10-7 土壤—景观推理模型（SoLIM）过程图（续）（据Axing Zhu，2002）：图示土壤属性空间推演及土壤类型图输出过程。
10.3 土壤—土地数字化数据库 10.3.1 土壤图中的土壤信息：土壤信息包括发生土层（或诊断层）、单个土体、土壤类型以及世界土壤分布的信息，这些信息被汇编成为土壤图和土壤调查报告。土壤图主要提供土壤地理信息；土壤调查报告则提供土壤类型及其物质组成和性状信息，如图、表10-1、图10-8所示。
本页经判定为表格图片页（表10-1 世界土壤图信息），源文件未提取到表格数据，表体以图片呈现，待人工补录。
图10-8 世界土壤图所包含信息：a 直接信息；b 推断的信息。图示世界土壤图所能直接读取与需推断的土壤信息内容。
10.3.2 全球土壤—地形数据库（SOTER）：国际土壤学会（ISSS）、FAO和加拿大土地资源研究中心合作研发了SOTER方法，将模式化的地形、形态、坡度、母质和土壤类型信息集成在SOTER 1:100万的制图单元中，每个制图单元都通过GIS与包含有地质地貌、土壤、气候、植被和土地利用现状等信息的数据库相链接，如图10-9所示。
图10-9 SOTER提供的区域信息和点状信息数据库结构图：图示SOTER中区域层面制图单元与点状剖面信息的数据库结构及相互链接关系。
10.3.3 全球土壤—地形数据库的结构：SOTER的基本思路是在土壤制图单元中叠加包含模式化地形、岩性、母质、植被等信息的图层，使制图单元代表着独特地形与土壤性状组合，如图10-10、10-11所示。可见SOTER制图类似于自然地理学的土壤制图，与传统的土壤制图的主要区别在于它强调区域地形与土壤的相互关系。
图10-10 SOTER单元与组成成分间相互关系及划分标准：图示SOTER制图单元与其地形组成成分之间的层级关系及划分依据。
图10-11 SOTER单元及其地形组成（TC）、属性与空间位置图式：图示SOTER单元内地形组成成分的属性数据与其空间位置的对应关系。
10.4 土壤数据库简介 10.4.1 全球土壤数据库：土壤数据库包含每个0.5°×0.5°陆地网格单元的空间数据（土壤类型、网格单元不同土类面积比例的数字文件数据）和显示在数字栅格地图上的属性数据。属性数据包括与106个土壤单元相关土壤剖面数据，还包括获取土壤信息实验室、分析方法和原始数据来源等，如图10-12、10-13所示。
图10-12 土壤数据库的基本结构图式：图示土壤数据库中空间栅格数据与剖面属性数据的基本组织方式。
图10-13 WISE土壤剖面数据库变量的示意图式：图示WISE土壤剖面数据库所包含的主要变量及其层次结构。
10.4.2 美国土壤调查数据库：美国土壤调查局（NCSS）开发的土壤调查数据库包含6个数据文件：土壤特征记录（单个土体调查SCR）、图斑单元（土壤组合）记录（MUR）、土系单元记录（TUR）、土壤调查地理数据库（SSURGO）、州级—国家级土壤地理数据库（STATSGO-NATSGO）。并按NCSS数据性质标准对上述信息进行鉴定，如图10-14所示。
图10-14 美国土壤调查数据库中空间资料相互关系图式：图示SCR、MUR、TUR、SSURGO与STATSGO等数据文件之间的关联与调用关系。
10.4.3 加拿大土壤数据库：加拿大1972年开始土壤信息系统（Can-SIS）、国家土壤数据库（NSDB）的研究，以支持加拿大农业生产，在Arc/Info软件支持下利用Can-SIS处理土壤、地理、气候、土地利用和作物产量等数据，其国家土壤数据库（NSDB）是其核心内容。NSDB作为国家土地资源档案信息，是由联邦和各省开展田间调查资料的系统汇总。
10.4.4 中国SOTER研究现状：中国学术界已经认识到，获取土壤—土地资源信息是合理利用土壤资源、维护土壤资源可持续性的基础，而SOTER的建立则是获取土壤—土地资源信息的关键。将土壤分类和土地分类系统及其研究成果标准化、定量化，系统地存储SOTER之中，并可按照需要随时输出。
10.5 中国土壤系统分类自动检索系统：用C++Builder将中国土壤系统分类检索表中决策逻辑关系转化为计算机能识别的决策网络——中国土壤系统分类自动检索系统（Automatic Search System of Chinese Soil Taxonomic Classification，ASS-CSTC）。该系统按土壤系统分类指标体系向用户提出一系列问题，并根据用户提供的土壤信息，完成土壤类型（即土纲）的自动识别。
10.5.1 ASS-CSTC的设计：中国土壤系统分类自动检索系统（ASS-CSTC）的主要目标是根据中国土壤系统分类检索表向用户提出一系列问题，并根据用户提供的有关待分类土壤的基本信息，完成土壤类型（土纲）自动识别；系统自定义一种文件格式，并以此向用户输出土壤类型识别结果，如图10-15、10-16所示。
图10-15 ASS-CSTC的基本结构图式：图示中国土壤系统分类自动检索系统的功能模块构成与数据流向。
图10-16 ASS-CSTC系统实施技术路线图式：图示由检索表转化为决策网络并实现自动识别的技术路线。
10.5.2 ASS-CSTC检索过程及功能：设计中国土壤系统分类自动检索系统（ASS-CSTC）流程的重要步骤，是严格按照中国土壤系统分类的内在逻辑关系而制定出计算机化流程。这里列举出14个土纲的检索流程，如图10-17、10-18所示。
图10-17 ASS-CSTC中14个土纲检索流程图式：图示中国土壤系统分类14个土纲的检索顺序与判别路径。
图10-18 ASS-CSTC中雏形土亚纲的检索流程图式：图示雏形土各亚纲在自动检索系统中的判别顺序与流程。
10.5.3 中国土壤系统分类数据库：中国土壤系统分类数据库（DB-CSTCD）主要采用生命周期法进行设计，利用快速应用程序开发法、面向对象技术、客户／服务器技术、网络GIS技术、面向对象数据库技术和软件重用原则进行实施。DB-CSTC的结构是：建立土壤地理信息系统的要求，开发能在因特网上发布多层土壤地理信息的应用程序，其总体结构如图10-19所示。
图10-19 DB-CSTC的结构图式：图示中国土壤系统分类数据库的多层结构与网络发布架构。
思考题与个案分析：
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