耕地质量空间插值方法的研究进展与展望

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0404

中国农学通报 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (12): 45-50.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0404

所属专题：现代农业发展与乡村振兴；耕地保护

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

耕地质量空间插值方法的研究进展与展望

任艳敏¹^,²^,³(), 郜允兵¹^,²^,³, 刘玉¹^,²^,³()

¹北京农业信息技术研究中心,北京 100097
²国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097
³农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097

收稿日期:2020-08-25 修回日期:2020-10-08 出版日期:2021-04-25 发布日期:2021-05-13
通讯作者: 刘玉
作者简介:任艳敏,女,1984年出生,河南商水人,高级工程师,博士,研究方向：基于3S技术的耕地质量调查监测、评价规划研究。通信地址：100097 北京市海淀区曙光花园中路农科大厦A1020,Tel：010-51503627,E-mail： renym@nercita.org.cn。
基金资助:
国家重点研发计划课题“土壤污染物动态长期定位调查仪及智能分析系统研发与应用示范”(2017YFD0801205);北京市自然科学基金面上项目“生态涵养区乡村地域功能识别与发展路径研究”(9192010);北京市农林科学院科技创新能力建设专项“京津冀农产品产地土壤重金属污染高风险区识别技术研究”(KJCX20200414)

Research Progress and Prospect of Spatial Interpolation Method for Cultivated Land Quality

Ren Yanmin¹^,²^,³(), Gao Yunbing¹^,²^,³, Liu Yu¹^,²^,³()

¹Beijing Agricultural Information Technology Research Center, Beijing 100097
²National Agricultural Informatization Engineering Technology Research Center, Beijing 100097
³Key Laboratory of Agricultural Information Technology, Ministry of Agriculture, Beijing 100097

Received:2020-08-25 Revised:2020-10-08 Online:2021-04-25 Published:2021-05-13
Contact: Liu Yu

摘要/Abstract

摘要：

构建高效、规范化的空间插值方法,快速、准确获取县域乃至全国的耕地质量指标分布图,是建设耕地质量大数据平台、服务宏观决策亟待解决的重要问题。本研究通过文献梳理和研究述评,归纳了目前空间插值方法的概念、流程,明晰了其精度影响因素以及在耕地质量监测评价中的应用现状。结论:为满足耕地质量大数据平台建设的实际应用需求,未来需从4个方向开展空间插值方法的深入研究,包括分区域空间插值、考虑地理阻隔的空间插值、基于辅助变量的空间插值和空间插值的功能模块设计。研究成果可为耕地质量数据标准化处理提供方法参考。

关键词: 耕地质量, 土壤, 空间变异, 插值, 数据处理

Abstract:

Constructing an efficient and standardized spatial interpolation method is an important issue for building the big data platform for cultivated land quality and serving macroscopic decision-making, and is conducive to quickly and accurately obtain the distribution map of cultivated land quality indicators of counties and even the whole country. Through literature and research review, this study summarized the current concept and process of spatial interpolation method, and clarified its precision influencing factors and application status in monitoring and evaluation of cultivated land quality. Combined with the actual application requirements of the big data platform for cultivated land quality, four in-depth research directions were put forward, including regional interpolation, geographic barriers interpolation, auxiliary variables interpolation, and module design of interpolation. The research results could provide method reference for the standardized processing of cultivated land quality data.

Key words: cultivated land quality, soil, spatial variability, interpolation, data processing

中图分类号:

F301.21

任艳敏, 郜允兵, 刘玉. 耕地质量空间插值方法的研究进展与展望[J]. 中国农学通报, 2021, 37(12): 45-50.

Ren Yanmin, Gao Yunbing, Liu Yu. Research Progress and Prospect of Spatial Interpolation Method for Cultivated Land Quality[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2021, 37(12): 45-50.

图/表 2

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分类依据	主要方法类型
要素特征	点插值、面插值
插值表面是否经过所有采样点	确定性插值、非确定性插值
方法实现的数学原理	地统计插值、非地统计插值

分类依据	主要方法类型
要素特征	点插值、面插值
插值表面是否经过所有采样点	确定性插值、非确定性插值
方法实现的数学原理	地统计插值、非地统计插值

耕地质量空间插值方法的研究进展与展望

Research Progress and Prospect of Spatial Interpolation Method for Cultivated Land Quality

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