基于gis的宜烟耕地筛选模型及实践

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1、基于GIS的宜烟耕地筛选模型及实践宋连东1,2，宋雪莲2，章雅君2 　　摘要：采用特尔斐测定法，确定宜烟耕地的评价因子，通过建立土地适宜性分析模型，计算宜烟耕地的数学适宜量。文章对土壤空间数据库和土地利用数据库进行空间分析功能，寻求宜烟耕地。在筛选宜烟耕地实践中，结合数据对分析统计和查询方法改进，最终筛选出空间位置及数量精确的各等级宜烟耕地。 　　关键词：宜烟耕地；GIS空间分析；叠置分析；多源数据 　　中图分类号：S-01文献标识码：A文章编号：1674-0432(XX)-08-0059-2 0前言 　　土地是由气候、地质、地貌、土壤、水文和生物等因素组成的综合体，所有这些因素在

2、地表有严格的地理分布规律，从而造成农用土地的空间差异。一方面在不同的气候带或气候区，土地的利用方向有本质的区别，即使在同一区域内，山体随海拔升高，温度降低，湿度变化等，从而使土壤和植被呈规律性变化；另一方面，由于地形和土壤的影响，农村土地还出现一些非地带性差异，如广泛分布于亚热带地区的石灰土和紫色土，与这一地区的地带性红壤和黄壤有很大差异，因而对农作物的适宜性也是不同的。粤北地区是广东主要的烟草生产的基地之一，如何结合区域内的自然生态环境、土地质量等资源约束条件对农用地进行适宜性分析，确定适宜耕地及其适宜等级，是烟草管理部门一直寻求解决的问题。本文主要探讨如体利用GIS建立宜烟耕地分析

3、模型，筛选宜烟耕地。 1评价因子的确立及数据支持的建立 　　本文以耕地土壤为研究对象，对其进行宜烟性分级和筛选，以便为土地利用规划和农业产业结构调整提供科学依据。为落实该项目标，深入研究烟草在粤北区域不同农用地中的适宜性，联同广东烟草韶关公司对粤北地区现植烟田进行了广泛调查，采用特尔斐测定法，确定出烟田的评价因素，如表1所示，该表是优质烟叶生产基地筛选的依据。 表1优质烟叶生产基地筛选因子表 宜烟耕地筛选因子 PH值 土壤 类别 坡度 氮 磷 钾 地貌 类型 烟叶特点 5.5-7.0 壤土 3-10° 全氮：0.076-0.168g/kg 速效氮：45-135mg/kg 全磷：0.61

4、-1.89g/kg 速效磷：10-35mg/kg 速效钾：120-200mg/kg 中缓坡、岗地 　　尺寸适中、叶片组织疏松，烟劲头适中，气味协调品质差异小，香气足 　　在数据支持建设方面，选用优秀地理信息软件MapGIS作为工作平台，利用GIS系统中数据处理功能完成评价因素数据的几何纠正、投影变换、类型转换、数据连接、边沿匹配等，建立烟叶信息数据库，从而获得规范化的数据，其结构如图1所示。 2土地适宜性分析数学模型 　　设每个田块对应一组宜烟的参评因子Xi；每个因子对应一个属性集Vi Vi= i=1，2…m；j=1，2…n 图1粤北烟草数据库内容结构 　　显然，每个因子的属性都

5、是一个对指定的宜烟等级Tk从优到劣的的全序集，且满足Vi1＞…Vij…＞Vin。 　　这些参评因子及其属性值的取得由数据库提取或由空间分析软件生成，这些因子按其属性值的优劣，可用下列矩阵表示。 　　式中，F为Xi对Tk的贡献函数值F=AX+B，W为Xi对Tk的权重值。 　　根据模型，可求出每块土地对烟叶生产的适宜度评分分值： 　　这种分析方法在量上给出确切的概念，但无法形成直观图件。现代的GIS技术很好地解决了该问题。 3基于GIS的宜烟耕地筛选空间模型 　　确立了评价模型及支持性数据信息，利用GIS空间分布提供的方法库，按照评价因子对宜烟耕地进行筛选，从而获得按常规地面调查难以获

6、得的结果，实现模型如图2所示。 图2宜烟耕地筛选流程 　　根据确定的因素准则，利用GIS的空间分析功能分别对各因子判别分析，包括地貌仿真、坡度、坡向分析、耕地与土壤类别叠置分析等，最终形成的宜烟耕地图分布，筛选出宜烟耕地，求出最优质烟田。 3.1DEM与坡度、坡向分析及三维仿真 　　利用建立的GIS数据库中的地貌数据生成DEM模型，DEM不仅包含高程属性，还包含了地表形态属性，如坡度、坡向等。在宜烟耕地筛选时，由DEM派生出坡度分布图进行坡度分析，确定符合坡度条件土地集合。此外，亦可由DEM建立DTM，并结合ETM数据，直观地模仿出地域的三维模型。 图3坡度分布图 图4三维仿真模

7、型 3.2基于GIS的数据筛选 　　根据宜烟筛选因素，使用GIS提供的SQL选择语句，分别筛选出符合条件的各因素集，筛选方法如表2。 表2GIS的数据筛选 满足条件的因子集 GIS数据源 GIS筛选语句的伪代码 坡度 派生的土地坡度数据或DEM坡度数据 坡度＞“3”坡度＜“7” 土壤类型 土壤类型分布数据 　　土壤类型in“壤土”土壤类型！=“砂土”土壤类型！=“粘土” 土壤元素 元素数据 语句1：速效钾＞120速效钾＜200 语句2：全氮＞0