ЭлБиб

Д.Н. Козлов, Н.П. Сорокина

Рис. 3.

Графическая интерпретация приложения нечеткой логики к задачам поч-

венной картографии:

а)

Положение почвенных категорий в пространстве индикационных

характеристик рельефа. Точки почвенного опробования (обучающая выборка): 1 – Пд, 2 –

Пд

; 3 – средние значения индикационных характеристик каждого подтипа почвы (

); 4 –

область значений

±σ,

±2σ,

±3σ (σ – стандартное отклонение); 5 – границы области

интерполяции индикационного пространства; 6 – область формирования комбинаций Пд и

Пд

почв; 7 – пиксели обучаемой выборки (№ 1-4, см. текст); 8 – фактор дифференциации

двух типов почв (дренируемость позиции рельефа).

б)

Вектор подобия почвы в пикселе

(

i,j

) и почвы

Значения факторов почвообразования вне территории полевого поч-

венного опробования (пиксель 4), образуют области, для которых прогноз

почвы некорректен. Степень принадлежности (подобия) почвы в пикселе (i,j)

и почвенной категории k (

) образуют n-мерный вектор

(

, …

…

где

n —

число почвенных категорий (рис. 3б, Qi et. al, 2006). Анализ вектора

подобия позволяет получить для каждой ЭТЕ: 1) наиболее вероятную поч-

венную категорию; 2) неопределенность однозначного прогноза, как макси-

мальное значение

из всех возможных, 3) типы сочетаний наиболее веро-

ятной (преобладающей) почвенной категории с двумя-тремя сопутствующи-

ми. Изображение наиболее вероятной почвенной категории показывает ареа-

лы преобладающей почвы (или градации почвенного свойства), а изображе-

ние типов сочетаний преобладающих и сопутствующих категорий почвы —

ареалы почвенных комбинаций (ПК), образованных этими категориями.

Типизация ПК может проводиться в соответствии с существующими

нормативами процентного состава компонентов ПП, либо путем формальной

классификации операционных единиц по значениям вектора подобия. В по-

Электро ная Научная СельскоХозяйственная Библиотека