土壤养分空间插值方法步骤.讲义
《空间插值方法简介》PPT课件
表1 样本数据特征值统计
特征值 时期
70年代 80年代 90年代 2000年代
最小值
11.27 11.33 11.77 11.50
最大值
19.53 19.43 19.53 19.80
平均值
17.52 17.51 17.74 17.97
标准差
1.09 1.07 1.03 1.23
变异系数
6.22% 6.11% 5.81% 6.84%
正态分布
检验数据分布 正态QQPlot图
趋势分析
趋势效应分析（Trend Analysis）
为了满足平稳 假设
预测表面 ＝确定的全局趋势＋随机的短程变异
剔除!
趋势分析 ArcGIS软件的地统计分析模块中趋势效应
趋势名称
无
none
常量 const
一阶 first 二阶 second 三阶 third
靠的越近越相似！
反距离加权法
应用条件
研究区域内的采样点分布均匀， 采样点不聚集
假设前提
各已知点对预测点的预测值都有局部性 的影响，其影响随着距离的增加而减小
样点的数量
反距离加权法
各样点的权重
n
公式： Z(s0)=
iZ (si )
i 1
观测值
预测值
注：在预测过程中，权重随着样 点与预测点之间距离的增加而减小。 各样点值对预测点值作用的权重大 小是成比例的，这些权重值的总和 为1。
空间插值常用的两种方法：
确定性插值方法：
地统计方法：
反距离权重（IDW）
3模型分析
不同的方法有其适用的条件
当数据不服从正态分布时，若服从对数正态分布，则选用对数正态克里格； 若不服从简单分布时，选用析取克里格。 当数据存在主导趋势时，选用泛克里格。 当只需了解属性值是否超过某一阈值时，选用指示克里格。 当同一事物的两种属性存在相关关系，且一种属性不易获取时，可选用协同 克里格方法，借助另一属性实现该属性的空间内插。当假设属性值的期望值为 某一已知常数时，选用简单克里格。 当假设属性值的期望值是未知的，选用普通克里格。
土壤调查数据处理与空间插值方法改进
土壤调查数据处理与空间插值方法改进概述土壤是地球表层的重要资源，对于生态环境、农业生产以及人类健康都具有重要意义。
而土壤调查数据的处理和分析对于土壤资源的科学管理和合理利用至关重要。
本文将探讨土壤调查数据处理的基本原则和常见方法，并提出改进空间插值方法的思路，以期为土壤资源管理和利用提供更准确的数据支持。
1. 土壤调查数据处理的基本原则（1）数据收集与整理：土壤调查数据的收集是土壤调查的第一步，可通过实地采样、遥感技术、地理信息系统等方式获取。
在收集数据的过程中，需要注意样点的选择与布设、数据的质量控制等问题。
同时，将不同来源和不同格式的数据整理成一致的数据格式，以方便后续的统计分析和空间插值处理。
（2）数据预处理：通过数据预处理可以排除异常值、填补缺失值、去除噪声等，提高数据的可靠性和准确性。
常见的数据预处理方法包括缺失值插补、异常值检测与处理、数据平滑和噪声去除等。
（3）数据分析与统计：数据的分析与统计是土壤调查的核心环节，可以通过描述统计方法、方差分析、回归分析等手段进行。
通过数据分析和统计可以了解土壤的基本特征、空间分布规律以及土壤的分类和评价等。
2. 常见的土壤数据处理方法（1）经验分布法：根据土壤调查数据的经验分布特征，利用统计学方法对土壤属性进行插值，以获得土壤属性的空间分布。
常见的方法有反距离加权法(IDW)、克里金法(Kriging)等。
这些方法在实际应用中简单易行，但对数据的要求较高，且忽略了空间相关性。
（2）地统计方法：地统计方法是一种基于样本空间变异性的插值方法，弥补了经验插值方法的不足。
常见的地统计方法包括普通克里金法、泛克里金法、辅助变量克里金法等。
地统计方法考虑了空间相关性和样本的空间分布特征，能够较好地反映土壤属性的空间变异性。
（3）机器学习方法：近年来，机器学习方法在土壤调查数据处理中得到了广泛应用。
机器学习方法通过训练模型，学习土壤属性与地理环境的关系，从而预测土壤属性的空间分布。
空间插值方法大致总结
前段时间要对气象要素进行插值,翻看了多种方法,做了个PPT报告.对每个方法有简单的介绍极一些总结,不一定都是个人看法,参考了多方书面(sufer,ArcGIS应用教程)以及坛子里,百度上等搜到的资料的看后笔记,有些注了出处有些忘了.截图共享下,也不知有用没用.有错的地方请跟贴指正,谢谢啦!--------------------------------所谓空间数据插值,即通过探寻收集到的样点/样方数据的规律,外推/内插到整个研究区域为面数据的方法.即根据已知区域的数据求算待估区域值, 影响插值精度的主要因素就是插值法的选取空间数据插值方法的基本原理:任何一种空间数据插值法都是基于空间相关性的基础上进行的。
即空间位置上越靠近,则事物或现象就越相似, 空间位置越远,则越相异或者越不相关，体现了事物/现象对空间位置的依赖关系。
（/dky/nb/page/2000-3-3/2000332117262480.htm，南京师范大学地理科学学院地理信息系统专业网络课程教程）➢由于经典统计建模通常要求因变量是纯随机独立变量，而空间插值则要求插值变量具备某种程度的空间自相关性的具随机性和结构性的区域化变量。
即区域内部是随机的，与位置无关的，而在整体的空间分布上又是有一定的规律可循的，这也是不宜用简单的统计分析方法进行插值预估的原因。
从而空间统计学应用而生。
➢无论用哪种插值方法，根据统计学假设可知，样本点越多越好，而样本的分布越均匀越好。
常用的空间数据插值方法之一：趋势面分析⏹趋势面分析（Trend analyst）。
严格来说趋势面分析并不是在一种空间数据插值法。
它是根据采样点的地理坐标X，Y值与样点的属性Z值建立多元回归模型，前提假设是，Z值是独立变量且呈正态分布，其回归误差与位置无关。
⏹根据自行设置的参数可建立线性、二次…或n次多项式回归模型，从而得到不同的拟合平面，可以是平面，亦可以是曲面。
精度以最小二乘法进行验证。
土壤养分元素空间分布不同插值方法研究——以榆林市榆阳区为例
干 旱 地 区 农 业 研 究
Ａｇ ｉｕ ｔ ｒ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｈｅ Ａｒｄ Ａｒ ａｓ ｒｃ ｌｕ ａ ｓ ａ ｃ ｉ ｔ ｉ ｅ
Ｖ０ ． ８ Ｎｏ． １２ ２ Ｍ ａ ． ０１ ｒ２ ０
土壤 养 分 元 素 空 间分 布不 同插值 方 法研 究
的空 间特性 ， 其公 式 为 Ｊ ：
间点上 完成 ， 了反 映 区域整 体状 况 ， 土壤 养分 空 为 对
间插 值 的研究 显得 十分 重要 。利用 空 间插值 方法对
ｚ （０ ＝ ∑ ２ （ ） ２ ）
ｉ ｌ ＝ ） 点处 的估计 值 ； Ｎ为用 于插值 的 邻 近 样点 的个 数 ； ） ｚ（ 为样 点 ｚ 处 的实 测值 ； 为
土 壤质 量是 土壤 在 生 态 系 统界 面 内维 持 生 产 ， 保 障环 境 质 量 ， 进 动 物 与 人 类 健 康 行 为 的 能力 促 （ ｏ Ｐｒｉ，９４ ｕ 。土 壤 质 量 是 现 代 土 壤 学 研 Ｄ ｍ＆ ａｋ １９ ） ｎ Ｊ
究 的核 心 ， 壤质 量评 价是 土 壤 质 量研 究 的基 础 和 土
等 ５种元 素 为例 进行 空 间插 值 ， 对 其 结 果进 行 验 并 证 分析 和评 价 ， 以期 为 该 地 区 的地 力 评 价 提供 可靠
收 稿 日期 ：０ ９０．５ ２０－９２
＼ （ ｚ ２ ， ）
ｉ ｌ ＝
式 中 ， 为待 估点与样点 问的距 离 ； ｄ。 ｐ为距离 的幂 ， 它
单 易 用 、 值 最 优 参 数 易于 选 择 。 插
关键 词 ： 壤 养 分 元 素 ； 间插 值 ； 叉 验 证 ； 距 离权 重法 ； 条 函数 法 ； 土 空 交 反 样 普通 克 里 格 法
空间插值方法在土壤污染物研究方面的应用
基金项目：国家重点研发计划，污染场地挥发类有机污染物传输机制与扩散通量项目“复杂场地挥发类有机污染物多相传输扩散的环境风险评估及量化表征”（２０２０ＹＦＣ１８０７１０３）。
第一作者：张慧斌，华北电力大学２０２０级在读硕士，研究方向：地统计学及空间分析。
通信地址：北京市昌平区北农路２号华北电力大学，１０２２０６。
Ｅ ｍａｉｌ：２４６０２９０１６７＠ｑｑ．ｃｏｍ。
通讯作者：吴倩，２００４年毕业于北京大学环境科学专业，高级工程师，现在中国石油集团安全环保技术研究院有限公司从事土壤与固废处理处置研究工作。
通信地址：北京市昌平区黄河北街１号院１号楼，１０２２０６。
Ｅ ｍａｉｌ：ｑｉａｎｗｕ＠ｃｎｐｃ．ｃｏｍ．ｃｎ。
空间插值方法在土壤污染物研究方面的应用张慧斌１，２ 吴倩１ 杨磊３ 李薇２ 刘晓丹１ 王占生１（１．中国石油集团安全环保技术研究院有限公司；２．华北电力大学环境科学与工程学院；３．中国石油天然气股份有限公司辽河石化分公司）摘 要 空间插值方法是土壤污染物信息分析的常用方法，文章分析了４种常用空间插值方法及其特点，梳理了空间插值方法在土壤污染物空间分布、采样方案、制图、源解析和风险评价方面的应用，为土壤污染物研究提供思路，最后总结了空间插值方法在土壤污染物研究中应用的优势，提出了空间插值方法与信息技术结合、加强空间插值方法之间组合应用等未来发展方向。
关键词 空间插值方法；土壤污染物；信息技术ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５ ３１５８．２０２３．０４．００６ 文章编号：１００５ ３１５８（２０２３）０４ ００２５ ０５犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犛狆犪狋犻犪犾犐狀狋犲狉狆狅犾犪狋犻狅狀犕犲狋犺狅犱犻狀狋犺犲犐狀狏犲狊狋犻犵犪狋犻狅狀狅狀犛狅犻犾犘狅犾犾狌狋犪狀狋狊ＺｈａｎｇＨｕｉｂｉｎ１，２ ＷｕＱｉａｎ１ ＹａｎｇＬｅｉ３ ＬｉＷｅｉ２ ＬｉｕＸｉａｏｄａｎ１ ＷａｎｇＺｈａｎｓｈｅｎｇ１（１．犆犖犘犆犚犲狊犲犪狉犮犺犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犛犪犳犲狋狔牔犈狀狏犻狉狅狀犿犲狀狋犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔；２．犖狅狉狋犺犆犺犻狀犪犈犾犲犮狋狉犻犮犘狅狑犲狉犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔；３．犘犲狋狉狅犆犺犻狀犪犔犻犪狅犺犲犘犲狋狉狅犮犺犲犿犻犮犪犾犆狅犿狆犪狀狔）犃犅犛犜犚犃犆犜 Ｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｆｏｕｒｃｏｍｍｏｎｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｓａｍｐｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓ，ｍａｐｐｉｎｇ，ｓｏｕｒｃｅａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ｐｒｏｖｉｄｅｄｎｅｗｉｄｅａｓｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ，ａｎｄｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｓｕｃｈａｓｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｉｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ．犓犈犢犠犗犚犇犛 ｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；ｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ０ 引 言近年来，我国土壤污染日益严峻，工业蓬勃发展产生的废物、废水，化肥、杀虫剂的大量使用等是造成土壤污染的主要因素。
空间插值方法在地理信息系统中的应用
空间插值方法在地理信息系统中的应用空间插值是地理信息系统中常用的技术之一，它可以通过在不同位置上采集的数据来推断出其他位置的数值。
利用空间插值方法，我们可以填补数据缺失的区域，生成光滑的表面模型，甚至可以预测未来的趋势变化。
本文将探讨空间插值方法在地理信息系统中的应用。
一、插值方法概述空间插值方法主要用于处理地理空间数据，包括地表高程、气象数据、土壤含水量等等。
常用的插值方法包括：反距离加权法（IDW）、克里金插值法、双线性插值法、三次样条插值法等。
每种插值方法都有其适用的场景和优势，因此在具体应用中需要根据数据特点选择合适的插值方法。
二、地表高程插值地表高程是地理信息系统中常用的数据类型之一。
通过地表高程插值，可以生成数字高程模型（DEM）或栅格地形模型（DTM），以便进行地形分析、洪水模拟、土地规划等工作。
其中，克里金插值法是广泛应用于地表高程插值的方法之一。
它通过对不同点之间的空间关系进行建模，可以根据点数据的空间分布来估计未知点的数值。
三、气象数据插值气象数据的插值通常用于填补气象观测站点之间的数据空缺，以便进行气候分析、天气预测等工作。
常用的插值方法包括：反距离加权法和克里金插值法。
在气象数据插值中，需要考虑到气象数据的时空特性，并根据气象站点的分布情况进行合理的插值方法选择。
四、土壤含水量插值土壤含水量是农业生产和水文模拟中的重要参数。
通过土壤含水量的插值，可以了解土壤水分分布的空间变化规律，优化灌溉策略，预测作物的生长情况。
反距离加权法和克里金插值法都可以用于土壤含水量的插值，但需要根据具体的目标和数据特点进行选择和调整。
五、应用案例以某城市的高程数据为例，通过采集大量地面高程数据点，并借助插值方法生成了该城市的数字高程模型。
在此基础上，我们可以进行地形分析，如制图、等高线生成等。
同时，根据插值结果可以生成三维地形模型，以实现虚拟飞行、景观分析等功能。
在气象数据插值方面，以某地区的气象观测数据为基础，利用克里金插值法填补了数据缺失区域。
基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法
基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法土壤养分是农业生产中的关键指标之一，对于合理施肥和优化农田管理具有重要意义。
而准确估计土壤养分的分布则是实现精准农业的基础。
基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法是一种常用的空间插值方法，可以有效预测土壤养分的空间分布。
反距离加权法是一种基于距离的插值方法。
该方法假设一个样点的值受其周围样点的影响程度与距离的倒数成正比。
换句话说，距离越近的样点对目标样点的影响越大。
因此，反距离加权法通过计算目标样点与附近样点之间的距离和权重，来对目标样点的值进行估计。
这种方法简单直观，适用于光滑变量的插值。
克里金法是一种基于地统计学原理的插值方法。
它利用样点的空间相关性对目标样点的值进行估计。
克里金法考虑了空间上的相关性，即假设距离越近的样点对目标样点的影响越大，同时还考虑了样点之间的方向相关性。
通过建立样点之间的半变函数模型，克里金法可以通过插值预测目标样点的值，并给出预测误差的估计。
基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法结合了两种方法的优势，能够更准确地估计土壤养分的空间分布。
首先，反距离加权法可以捕捉近邻样点对目标样点的影响，对小尺度的土壤养分变化有很好的表达能力。
其次，克里金法考虑了样点之间的空间相关性，并能利用方向相关性提高估计精度，对大尺度的土壤养分分布具有很好的预测能力。
在实际应用中，基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法需要先收集一定数量的土壤样本数据，并测量样点的养分含量。
然后，根据样点之间的空间关系和养分含量，建立适当的数学模型。
最后，利用模型对未知区域的土壤养分进行插值预测。
同时，为了评估插值结果的准确性，可以使用交叉验证等方法进行验证。
总而言之，基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法是一种有效的预测土壤养分空间分布的技术。
将这两种方法结合在一起，能够充分利用样点的空间相关性和距离信息，提高土壤养分的预测精度，为农田管理和施肥决策提供科学依据。
基于kriging法的森林土壤养分空间插值
基于kriging法的森林土壤养分空间插值【原创版】目录一、引言1.1 背景介绍：森林土壤养分的空间变异1.2 研究目的：利用 kriging 法进行森林土壤养分空间插值1.3 研究意义：提高森林土壤养分估计的准确性二、研究方法2.1 数据来源：森林土壤养分实测数据2.2 插值方法：kriging 法2.2.1 Kriging 法的原理2.2.2 Kriging 法的参数设置2.3 插值模型评估：插值精度和稳定性评估三、实证分析3.1 研究区域：森林土壤养分实测数据所在的区域3.2 数据处理：数据预处理和插值参数设置3.3 插值结果：森林土壤养分空间插值结果3.4 结果分析：插值结果的合理性和准确性分析四、结论4.1 研究总结：kriging 法在森林土壤养分空间插值中的应用4.2 研究局限：本研究的不足之处4.3 研究展望：未来研究方向和发展趋势正文一、引言1.1 背景介绍：森林土壤养分的空间变异森林土壤养分是维持森林生态系统正常运转的关键因素，对于森林的生长发育、物种多样性以及生态系统服务功能具有重要意义。
然而，森林土壤养分在空间上存在明显的变异，这种变异受到地形、气候、植被等多种因素的影响，使得养分的分布呈现出复杂的格局。
1.2 研究目的：利用 kriging 法进行森林土壤养分空间插值为了提高森林土壤养分估计的准确性，本研究拟采用 kriging 法对森林土壤养分进行空间插值，以揭示养分的空间分布规律，为森林资源管理和保护提供科学依据。
1.3 研究意义：提高森林土壤养分估计的准确性通过 kriging 法进行森林土壤养分空间插值，有助于提高养分估计的准确性，有助于深入了解森林土壤养分的空间分布规律，为森林资源管理和保护提供科学依据。
二、研究方法2.1 数据来源：森林土壤养分实测数据本研究采用的实测数据来自于某森林区域，实测数据包括有机质、全氮、速效磷、速效钾等土壤养分指标。
2.2 插值方法：kriging 法kriging 法是一种经典的空间插值方法，其原理是利用空间相关性建立插值点与观测点之间的映射关系，以实现对未知点的预测。
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--基于Arcmap软件
李保明
前言
• 利用县域耕地资源管理信息系统中自带的 以“点带面”可以对耕地资源管理单元图 进行插值，这种方法操作简便。但其可靠 性不是很好。 • Arcmap软件进行空间插值，可靠性有保证， 但不易掌握。 • 以下就是在正确按装Arcmap软件的基础上 进行空间插值的步骤操作。
选是添加到当前地图中
生成的有机质栅格图
同样的方法还可以生成有机质等值线图
对有机质进行区类统计
将生成的有机质数据表与耕地资源管理单元 图连接
计算
• 耕地资源管理单元图---打开属性数据表----有机质---
arcgis安装时注意要选扩展模块 安装后在工具—扩展模块上能出现
打开Arcmap 加载以下图层并连接必要的数据表
在耕地资源管理单元图上添加字段
• 右键打开属性数据表----选项----添加字段 （有机质、有效钾、有效磷等）
激活地“统计分析”和“空间分析”工具
• 工具------扩展模块----打两个钩
用地统计分析向导生成反距离加权预测图
• 运行地统计分析向导
设定反距离加权预测图的范围
• 反距离加权预测图属性----范围（选矩形范围： 装饰边界图）
在符号里设定反距离加权预测图的分类
重复以上步骤选择手动设置分类
生成（有机质）栅格图
• 数据---输出栅格---（网格单元为10）---确定--选存放位置---名称（有机质栅格）--确定--等待。。。。。。