专利名称：自适应空间插值方法
技术领域：
本发明涉土壤数字制图技术领域，尤其涉及一种适用于中/大尺度上复杂景观条 件下土壤、水文及气象等研究对象的属性信息的空间插值与数字地图制作的自适应空间插 值方法。
背景技术：
受人力和物力的影响，对区域土壤属性信息的取样观测总是有限的，如何通过有 限的、离散的观测样点数据准确地描述区域土壤属性的面源分布信息，一直是人们感兴趣 的难点问题。目前，描述土壤属性的空间分布信息的主要方法是地统计方法及土壤-景观 模型。地统计方法成立的前提是土壤属性存在空间自相关性。实际上，由于土壤属性受 众多景观因子与人为因素的影响，土壤属性通常在小尺度上才具有较好的空间自相关性， 随研究尺度的增大，这种空间自相关性很难成立。因此，地统计方法可在土壤景观结构变 异不大的小区域上实现土壤属性的可靠插值，但对景观结构复杂的区域土壤属性的空间插 值，无疑是粗略的、不可靠的。土壤-景观模型通过分析和提取土壤属性与景观环境变量的关联性，通过一定的 推理技术来预测土壤属性含量。但是由于土壤属性的空间变异非常大，且其与景观环境变 量的关系具有高度非线性，这使得土壤景观模型很难准确地估算中/大尺度上具有复杂景 观结构特征的区域土壤属性含量。
发明内容
(一)要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何克服现有技术中的不足，提供一种可保证空间 插值准确性并可适用于中/大尺度上复杂景观条件的自适应空间插值方法以解决数字土 壤制图中土壤属性的空间插值的不可靠难题。( 二 )技术方案为了解决上述技术问题，本发明提供一种自适应空间插值方法，包括下列步骤Sl 在地理空间上将土壤空间与景观要素在垂直方向分开；其中，底层是土壤图层，是被动的受作用层，上层是景观要素特征向量层，是引发 土壤变异的要素组合；S2 按用户自定义的尺度将所述土壤图层网格化，提取所述网格化土壤图层中任 意网格单元所对应的景观要素特征向量，并构建景观要素特征向量集；S3 根据所述景观要素特征向量集对土壤空间进行分类，获取土壤空间分类图；S4:建立基于所述土壤空间分类图的插值算子，根据所述插值算子对土壤空间中 的任意未知单元进行插值。优选地，所述步骤S2具体包括
S201 对于给定的土壤图层，将所述土壤图层等间距地网格化分为若干个网格单 元；S202:依据用户对景观要素特征向量的要求来对景观要素特征向量的特征值进行 提取；S203 根据所述特征值得到景观要素特征向量在每个所述网格单元上的映射；S204:根据所述景观要素特征向量在每个所述网格单元上的映射，构建得到对应 所述土壤图层的景观要素特征向量集。优选地，所述特征向量包括植被类型、高程要素、土地类型要素以及路网；所述土壤图层的网格单元的粒度大小与所能获取的最小景观要素特征向量的粒
度保持一致。 优选地，所述步骤S3具体包括S301 对于给定的土壤图层以及由步骤S2所得到的景观要素特征向量集，将任意 两个不同的景观要素特征向量看作两个不同的节点，所述两个不同的景观要素特征向量之 间的相似度看作所述两个不同节点之间的权值；将所述权值定义为所述两个不同的景观要 素特征向量之间的欧式距离；S302:预设定阀值，若所述权值不超过该阈值，则将所述两个不同的节点之间连 边，从而建立所述景观要素特征向量集的相似图；S303 构建相似图的对象矩阵以及邻接矩阵，从而得到相似图的拉普拉斯矩阵；S304 对所述拉普拉斯矩阵进行奇异值分解，求出矩阵特征值；S305:将所述矩阵特征值进行从小到大排列，根据所述矩阵特征值中的第二小的 特征值所对应的景观要素特征向量将所述相似图一分为二，得到土壤空间分类图。优选地，所述步骤S305具体为根据所述矩阵特征值中的第二小的特征值得到其所对应的景观要素特征向量；根据所述景观要素特征向量中各分量的正负号，将所对应的景观要素特征向量集 一分为二 ；根据对所述景观要素特征向量的分类，进而间接获取土壤空间分类图。
优选地，所述步骤S4具体包括S401 预先设定参与插值的最小监测样点数目；S402:利用土壤空间分类图对插值单元进行分类，将处于相同土壤空间类内的插 值单元定位为同一类；属于同一类的插值单元构成一个插值单元类；即，每一个插值单元 类对应一个土壤空间类；S403 判断某一插值单元类中的监测样点数目是否大于或等于步骤401中所预设 的最小监测样点数目；若是，则根据所述插值单元类中的所有监测样点的观察值构建得到插值算子，并 转入步骤S404 ；若否，则更换所述插值单元类重复执行步骤S403 ；S404:根据所述插值算子对所述插值单元类中的任一未知单元进行插值计算，得 到未知单元的插值结果。优选地，所述步骤S402中的分类方式为二分树数据索引结构方式，具体包括
将所述任一插值单元类定义为一个叶节点，在一个叶节点上存储该插值单元类信 息；在每个父节点上存储指向两个子节点的索引信息；其中，由底向上，下层子节点间的空间同质性设置为比上层父节点间的强，且有相 同父节点的邻近叶节点的空间同质性设置为最强。优选地，所述步骤S403中的判断结果为否的情况下，更换所述插值单元类重复步 骤S403的过程具体为若所述被判断的插值单元类中的监测样点数目小于所述预设的最小监测样点数 目，则从与其相邻节点中，即相邻的另一插值单元类中搜索监测样点来完成插值；若所述两个相邻的被判断的插值单元类中的监测样点数目之和仍小于所述预设 的最小监测样点数目，则回溯到所述两个相邻的插值单元类所具有的共同父节点处搜索监 测样点来完成插值。优选地，所述步骤S404中，未知单元的插值结果Z(Xtl)按如下公式计算
N(D1)Z(X0)= ^AlZ(Xi),
(=1其中，Z= {z (Xl，yi)，ζ (x2，y2)，. . .，ζ (xk, yk)}为落入土壤空间类 Di 内的监测样 点集，此处，土壤空间类Di即插值单元类，N(Di)指土壤空间类Di中所包含的监测样点数目， Z(Xi)指对应Di内的监测样点z(Xi，yi)的观测值，入1是2汰)对应的权值。(三)有益效果本发明所提供的技术方案以土壤空间单元与景观要素特征向量之间的关系为驱 动，通过提取景观要素特征向量集并对其分类，产生不同土壤空间类，建立基于土壤空间分 类图的插值算子，插值算子自适应地将全局异质空间上的空间插值问题简化为局部同质空 间上的最优插值问题，对未知单元的土壤属性的估算将在同质的土壤空间类中执行，从而 提高并确保了复杂景观环境下土壤属性含量的空间插值的准确性和可靠性，并且该发明技 术也适用于生态、水文及气象等其他领域的空间插值与数字地图制作。
图1为本发明具体实施方式
所涉及的自适应空间插值方法的流程图；图2为本发明具体实施方式
所涉及的二分树索引结构的构建示意图；图3为本发明具体实施方式
所涉及的基于二分树索引结构的插值单元搜索示意 图。
具体实施例方式为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式
作进一步详细描述。首先，为了消除歧义，对下述内容中所涉及的内容做如下说明插值单元指构成土壤空间类的基本网格单元，见图2所示；未知单元指不包含监测样点的插值单元；插值算子仅针对未知单元进行插值计算，插值过程中插值单元的观测值用该插值单元所包含的监测样点数据表征。下面，如图1所示，本发明技术方案所涉及的自适应空间插值方法，包括下列步 骤Sl 在地理空间上将土壤空间与景观要素垂直分开；其中，底层是土壤图层，是被 动的受作用层，上层是景观要素特征向量层，是引发土壤变异的要素组合；S2 按用户自定义的尺度将所述土壤图层网格化，提取所述网格化土壤图层中任 意网格单元所对应的景观要素特征向量，并构建景观要素特征向量集； 所述步骤S2具体包括S201 对于给定的土壤图层S，将所述土壤图层S等间距地网格化分为若干个，比 如 η 个网格单元，即 S = (S1, S2, . . . , Si, . . . , SJ ；此时，假设景观要素特征向量集F = (F1, F2, ...，Fi, ...，Fj，其中Fi为景观要素 向量在土壤网格单元Si上的映射；假设任意的特征向量Fi = (fi; f2，. . .，. . .，fk)，其中&为与网格单元Si对应 的景观要素向量的特征值；S202 依据用户对景观要素特征向量的实际要求来对景观要素特征向量&的特征 值fi进行计算提取；S203:根据所述特征值&得到景观要素特征向量在每个所述土壤网格单元Si上的 映射Fi ；S204:根据所述景观要素特征向量在每个所述土壤网格单元上的映射Fi,进而构 建得到对应所述土壤图层S的景观要素特征向量集F。所述特征向量包括植被类型、高程要素、土地类型要素以及路网；对于植被类型和 高程要素，用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index-NDVI)和高程 值表示；对于土地类型要素，可用类别表示；对于路网，以Si所含的路网分布密度表示(即 过Si的路网长度比Si的面积)。另外，所述土壤图层的网格单元的粒度大小与所能获取的 最小景观要素特征向量的粒度保持一致。为了便于说明，假定能有效获取的影响土壤属性的景观要素为植被类型及高程， 分别用归一化植被指数与归一化高程值表征植被类型与高程。定义Fi=Orj^7,如 下
NIR1-RED1 脈'NIRi + REDi 这里，NIRi和REDi分别指单元Si的近红外波段与红色波段的反射率。 [ ].elevation — Min elevation
elevatl0n Max _ elevation — Min _ elevation其中，elevation” Min_elevation 及 Max_elevation 分别指单元 Si 的高程值、区
域S的高程最小值与最大值。S3 根据所述景观要素特征向量集对土壤空间进行分类，获取土壤空间分类图；受植被、地形、气候等景观环境因素影响，土壤属性的空间分布在全局地理空间上 是不连续的，但是在局部地理空间上存在连续性，也就是说位于空间同质区域的土壤属性
7比位于非空间同质区域的土壤属性更近似。因此，对影响土壤属性的景观要素进行分类，可 间接获取土壤空间类。这样，全局异质空间上土壤属性的空间插值问题转化成局部同质子 空间上的最优插值。对景观要素分类是一个反复的迭代过程，需要先确定景观要素的分类数目，以便 有效地保证分类的收敛。通常情况是无法预先知道景观环境要素的分类数目，因此需要设 计自动收敛的方法以实现景观要素特征分类。为此，本具体实施方式
开发了一个谱分割方法实现土壤空间分类，谱分割方法通 过对景观要素特征分类，间接获取土壤空间类；具体包括如下步骤S301 对于给定的土壤图层S = (S1, S2,... ,Si,... , Sj以及由步骤S2所得到的 景观要素特征向量集？={&，&，...，&，...，？ }，谱分割方法将景观要素特征向量看作节 点V，据此，任意两个不同的景观要素特征向量可以看作为两个不同的节点Vi与Vp所述两 个不同的景观要素特征向量之间的相似度看作两个不同节点\与节点\之间的权值Wij ； 将所述权值Wu定义为Wu = Il Fi-Fj Il 2，即所述两个不同的景观要素特征向量之间的欧式 距离；S302 预设定预定阀值δ，若所述权值Wij不超过该预定阈值δ，则将所述两个不 同的节点\与节点、之间连边Ε，从而建立所述景观要素特征向量集的相似图G(V，Ε)；S303 构建相似图G的对象矩阵D(G)以及邻接矩阵A (G)，且满足
权利要求
1.一种自适应空间插值方法，其特征在于，包括下列步骤51在地理空间上将土壤空间与景观要素在垂直方向分开；其中，底层是土壤图层，是被动的受作用层，上层是景观要素特征向量层，是引发土壤 变异的要素组合；52按用户自定义的尺度将所述土壤图层网格化，提取所述网格化土壤图层中任意网 格单元所对应的景观要素特征向量，并构建景观要素特征向量集；53根据所述景观要素特征向量集对土壤空间进行分类，获取土壤空间分类图；S4:建立基于所述土壤空间分类图的插值算子，根据所述插值算子对土壤空间中的任 意未知单元进行插值。
2.如权利要求1所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括5201对于给定的土壤图层，将所述土壤图层等间距地网格化分为若干个网格单元；5202依据用户对景观要素特征向量的要求来对景观要素特征向量的特征值进行提取；5203根据所述特征值得到景观要素特征向量在每个所述网格单元上的映射；5204根据所述景观要素特征向量在每个所述网格单元上的映射，构建得到对应所述 土壤图层的景观要素特征向量集。
3.如权利要求2所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述特征向量包括植被类 型、高程要素、土地类型要素以及路网；所述土壤图层的网格单元的粒度大小与所能获取的最小景观要素特征向量的粒度保 持一致。
4.如权利要求1所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括5301对于给定的土壤图层以及由步骤S2所得到的景观要素特征向量集，将任意两个 不同的景观要素特征向量看作两个不同的节点，所述两个不同的景观要素特征向量之间的 相似度看作所述两个不同节点之间的权值；将所述权值定义为所述两个不同的景观要素特 征向量之间的欧式距离；5302预设定阀值，若所述权值不超过该阈值，则将所述两个不同的节点之间连边，从 而建立所述景观要素特征向量集的相似图；5303构建相似图的对象矩阵以及邻接矩阵，从而得到相似图的拉普拉斯矩阵；5304对所述拉普拉斯矩阵进行奇异值分解，求出矩阵特征值；5305将所述矩阵特征值进行从小到大排列，根据所述矩阵特征值中的第二小的特征 值所对应的景观要素特征向量将所述相似图一分为二，得到土壤空间分类图。
5.如权利要求4所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S305具体为根据所述矩阵特征值中的第二小的特征值得到其所对应的景观要素特征向量；根据所述景观要素特征向量中各分量的正负号，将所对应的景观要素特征向量集一分 为二；根据对所述景观要素特征向量的分类，进而间接获取土壤空间分类图。
6.如权利要求1所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括5401预先设定参与插值的最小监测样点数目；5402利用土壤空间分类图对插值单元进行分类，将处于相同土壤空间类内的插值单元定位为同一类；属于同一类的插值单元构成一个插值单元类；即，每一个插值单元类对 应一个土壤空间类；S403 判断某一插值单元类中的监测样点数目是否大于或等于步骤401中所预设的最 小监测样点数目；若是，则根据所述插值单元类中的所有监测样点的观察值构建得到插值算子，并转入 步骤S404 ；若否，则更换所述插值单元类重复执行步骤S403 ；S404:根据所述插值算子对所述插值单元类中的任一未知单元进行插值计算，得到未 知单元的插值结果。
7.如权利要求6所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S402中的分类方 式为二分树数据索引结构方式，具体包括将所述任一插值单元类定义为一个叶节点，在一个叶节点上存储该插值单元类信息；在每个父节点上存储指向两个子节点的索引信息；其中，由底向上，下层子节点间的空间同质性设置为比上层父节点间的强，且有相同父 节点的邻近叶节点的空间同质性设置为最强。
8.如权利要求7所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S403中的判断结 果为否的情况下，更换所述插值单元类重复步骤S403的过程具体为若所述被判断的插值单元类中的监测样点数目小于所述预设的最小监测样点数目，则 从与其相邻节点中，即相邻的另一插值单元类中搜索监测样点来完成插值；若所述两个相邻的被判断的插值单元类中的监测样点数目之和仍小于所述预设的最 小监测样点数目，则回溯到所述两个相邻的插值单元类所具有的共同父节点处搜索监测样 点来完成插值。
9.如权利要求6所述的自适应空间插值方法，其特征在于，所述步骤S404中，未知单元 的插值结果Z(Xtl)按如下公式计算N(D1)ζ(χ0)= Σ々ζ(^)，i=\其中，Z = {ζ (Xl，yi)，Z (X2，Y2),..., Z (xk, yk)}为落入土壤空间类Di内的监测样点集， 此处，土壤空间类Di即插值单元类，N(Di)指土壤空间类Di中所包含的监测样点数目，Z(Xi) 指对应Di内的监测样点ζ (xi; Yi)的观测值，λ i是Z (Xi)对应的权值。
全文摘要
本发明涉及一种自适应空间插值方法，属于土壤数字制图技术领域。为了解决数字土壤制图中土壤属性的空间插值的不可靠难题，本发明所提供的插值方法包括在地理空间上将土壤空间与景观要素在垂直方向分开，底层是土壤图层，上层是景观要素特征向量层；按一定尺度将所述土壤图层网格化，提取所述网格化土壤图层中任意网格单元所对应的景观要素特征向量，并构建景观要素特征向量集；根据所述景观要素特征向量集对土壤空间进行分类，获取土壤空间分类图；建立基于所述土壤空间分类图的插值算子，根据所述插值算子对土壤空间中的任意未知单元进行插值。该技术方案提高并确保了复杂景观环境下土壤属性含量的空间插值的准确性和可靠性。
文档编号G06T11/00GK102074028SQ20101062396
公开日2011年5月25日 申请日期2010年12月31日 优先权日2010年12月31日
发明者尤冬梅, 潘立刚, 王纪华, 陆安祥, 韩平, 马智宏 申请人:北京农产品质量检测与农田环境监测技术研究中心