【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于土壤制图，具体涉及一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法和装置。
技术介绍
1、土壤作为所有陆地生态系统的基石，正面临着包括气候变化、土地利用变化、污染和侵蚀在内的人为干扰的重大威胁。因此，及时更新精细分辨率的土壤信息对于保护有限的土壤资源和其绿色可持续发展的决策至关重要。
2、数字土壤制图已经成为一种提供高质量的跨尺度空间-时间土壤信息及其量化不确定性的重要工具。提高数字土壤地图的预测准确性对于推进数字土壤制图在决策制定中的实际应用至关重要。因此，大量的研究致力于这一研究主题，反映了其在该领域的重要性。
3、深入挖掘目标土壤属性相关的环境变量是提高数字土壤制图产品准确性的可行解决方案之一。在过去的十年里，在表征新的环境变量方面已经取得了一系列进展，包括农业管理、地貌变量和三维时空协变量的刻画。
4、公开号为cn103955953a的专利技术专利申请公开了一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法，采用多地形因子多算法的选择方法，运用了功能测试策略对不同的地形因子变量进行预处理与选择，通过结合其与土壤属性的相关性机制实现了繁杂地形因子变量的快速准确选取，并采用了“评价分析为主，相关分析为辅”技术，实现了“不同地形因子变量，通用选取机制；不同依赖关系，动态因子筛选；评价控制策略，算法性能兼顾”的定量化数字土壤制图地形因子变量选取体系，具有广阔的工业化应用前景。
5、公开号为cn116206011a的专利技术专利申请公开了一种基于多源数据的数字土壤制图方法及系统，方法
6、然而，但上述专利提供的数字土壤制图方法对土壤属性数据的预测精度均具有进一步提升的空间。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，该方法能够精准的预测土壤属性数据，进而能够绘制更加精准的实现数字土壤制图。
2、本专利技术具体实施例提供了一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，包括：
3、通过比较待测土壤样本与其他土壤样本的欧式距离得到与待测土壤样本空间距离前k近的空间邻域土壤样本集，将每个空间邻域土壤样本的土壤属性数据进行反距离加权后取平均得到空间邻域土壤属性数据；
4、基于训练样本集的每个训练样本的环境变量集和对应的空间邻域土壤属性数据训练随机森林模型得到土壤属性数据预测模型，所述训练样本集来自由待测土壤样本构建的待测土壤样本集；
5、应用时，将待测区域的环境变量集输入土壤属性数据预测模型得到预测土壤属性数据，基于预测土壤属性数据实现待测区域的数字土壤制图。
6、优选地，通过比较待测土壤样本与其他土壤样本的欧式距离得到与待测土壤样本空间距离前k近的空间邻域土壤样本集，包括：
7、基于待测土壤样本和其他土壤样本的经纬度计算待测区域的土壤样本与其他土壤样本的欧式距离；
8、将欧式距离最近的k个其他土壤样本作为空间邻域土壤样本集。
9、优选地，所述待测土壤样本集还包括验证样本集和每个验证样本对应的目标土壤属性数据；
10、将验证样本的环境变量集输入土壤属性数据预测模型得到预测土壤属性数据，基于预测土壤属性数据和目标土壤属性数据采用决定系数、均方根误差和一致性相关系数得到预测精度；
11、当预测精度低于设定的精度阈值时，对应的土壤属性数据预测模型作为最终土壤属性数据预测模型。
12、优选地，获得待测土壤样本的方法，包括以下步骤：
13、采集待测区域0-20cm土壤表层样本，采用随机分层法确定土壤采样点的空间位置；
14、在所述空间位置上采集待测土壤样本：在每个土壤采样点采用对角线法采集多个子样本，并将这多个子样本混合成一个待测土壤样本，同时记录土壤采样点的经纬度信息。
15、优选地，所述土壤属性数据包括土壤有机碳密度数据、土壤重金属含量数据、土壤质地数据、土壤砾石含量数据中的一种或多种。
16、优选地，环境变量包括气候环境变量、地形环境变量、空间位置环境变量、生物环境变量中的一种或多种。
17、优选地，基于训练样本集的每个训练样本的环境变量集和对应的空间邻域土壤属性数据训练随机森林模型得到土壤属性数据预测模型，包括：
18、基于训练样本集的每个训练样本的环境变量集和对应的空间邻域土壤属性数据采用十折交叉验证确定随机森林的最优树个数、分枝变量数，基于确定的最优树个数和分枝变量数拟合环境变量和预测土壤属性数据对应关系，从而得到土壤属性数据预测模型。
19、另一方面，本专利技术具体实施例还提供了一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图装置，包括：
20、数据处理模块；用于通过比较待测土壤样本与其他土壤样本的欧式距离得到与待测土壤样本空间距离前k近的空间邻域土壤样本集，将每个空间邻域土壤样本的土壤属性数据进行反距离加权后取平均得到空间邻域土壤属性数据；基于训练样本集的每个训练样本的环境变量集和对应的空间邻域土壤属性数据训练随机森林模型得到土壤属性数据预测模型，所述训练样本集来自由待测土壤样本构建的待测土壤样本集；
21、输入模块：将待测区域的环境变量集输入土壤属性数据预测模型得到预测土壤属性数据，基于预测土壤属性数据实现待测区域的数字土壤制图。
22、另一方面，本专利技术具体实施例还提供了一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图装置，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法。
23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
24、与现有技术直接拟合环境变量与土壤属性数据的对应关系不同，本专利技术通过将与待测土壤相邻土壤的空间邻域土壤属性数据和环境变量同时用于训练随机森林模型，从而在训练随机森林模型时考虑了相邻土壤样本对待测土壤样本的影响，进而能够精准的获得对应的土壤属性数据，实现了对数字土壤制图的精准绘制。
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1.一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，通过比较待测土壤样本与其他土壤样本的欧式距离得到与待测土壤样本空间距离前k近的空间邻域土壤样本集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，所述待测土壤样本集还包括验证样本集和每个验证样本对应的目标土壤属性数据；
4.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，获得待测土壤样本的方法，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，所述土壤属性数据包括土壤有机碳密度数据、土壤重金属含量数据、土壤质地数据、土壤砾石含量数据中的一种或多种。
6.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，环境变量包括气候环境变量、地形环境变量、空间位置环境变量、生物环境变量中的一种或多种。
7.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图
8.一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图装置，其特征在于，包括：
9.一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图装置，其特征在于，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，通过比较待测土壤样本与其他土壤样本的欧式距离得到与待测土壤样本空间距离前k近的空间邻域土壤样本集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，所述待测土壤样本集还包括验证样本集和每个验证样本对应的目标土壤属性数据；
4.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，获得待测土壤样本的方法，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于土壤空间邻域信息的数字土壤制图方法，其特征在于，所述土壤属性数据包括土壤有机碳密度数据、土壤重金属含量数据、土壤质地数据、土壤砾石含量数据中的一...
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