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《南京师范大学》 2019年
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基于文本的土壤—环境关系获取方法研究

王德生  
【摘要】:土壤是人类赖以生存的物质基础,是不可或缺和不能再生的自然资源。对土壤空间分布信息的准确认识,是合理利用土壤资源的基础。土壤空间分布信息具有重要的科研与应用价值,因此,土壤空间分布信息的获取具有重要的研究意义。推测性土壤制图是当前获取土壤空间分布信息的主流方法,土壤-环境关系的获取是推测性土壤制图的关键问题。在推测性土壤制图中,用于获取土壤-环境关系的数据源主要分为三类:野外样点、已有土壤图、土壤专家。而土壤志等文本资料中包含了大量的土壤调查数据和成土因子信息,汇集了众多土壤专家对各种土壤类型、属性信息及其变化规律的理解,蕴含了丰富的土壤-环境关系。因此,如果文本资料可以作为一类获取土壤-环境关系的数据源,不仅能增加土壤-环境关系获取的渠道,而且能充分利用土壤文本资料中的土壤-环境关系知识。为了从文本资料中获取定量化的土壤-环境关系,首先要解决的是土壤-环境文本信息抽取及结构化的问题,然后要解决的是定量化的土壤-环境关系获取的问题。针对第一个问题,本文首先设计了适用于表达土壤-环境文本信息的框架结构;然后阐述了抽取目标土壤-环境文本信息所需的领域知识库和语料库的构建方法;最后在分析总结土壤信息、环境因子信息的语言描述特点以及现有信息抽取方法特点的基础上,综合基于规则和基于条件随机场(CRFs)模型两种信息抽取方法抽取不同的待抽取的目标信息,以实现二者的优势互补。当目标信息的表达模式单一、有规律时,采用基于规则的方法,当目标信息的表达模式复杂多变、不规律时,采用基于CRFs模型的方法,并将不同目标信息的抽取结果填充到土壤-环境文本信息框架中。针对第二个问题,本文提出了一种基于土壤-环境文本信息获取定量化的土壤-环境关系的方法,通过假设土壤类型在地理空间的分布与特定环境因子集在属性空间上的组合间具有一定的对应关系,将土壤-环境关系的获取问题转变成特定环境因子组合及其对应的土壤语义信息的获取。该方法首先基于土壤-环境文本信息,采用分区聚类法获取各环境因子组合对应的类簇;然后根据土壤-环境文本信息框架中的环境因子信息与环境因子组合类簇的环境因子信息,计算土壤-环境文本信息框架与环境因子组合之间的综合环境相似度,进而确定各环境因子组合对应的土壤语义信息;最后从各环境因子组合类簇中筛选出其土壤语义信息对应的代表性点集,并采用核密度估计法获取定量化的土壤-环境关系。本文以我国第二次土壤普查期间的土壤志文本为数据源,以宣州研究区为例,对所提方法进行了应用与验证。结果显示:对于土壤-环境文本信息的抽取,基于规则的抽取方法能有效地从文本中抽取高程、坡度等表达模式单一、有规律的目标信息,抽取结果的准确率均大于90%,基于CRFs模型的方法能有效地抽取表达模式复杂多变、不规律的目标信息,如地貌部位、母质信息抽取结果的准确率分别为88.62%、84.15%,土壤-环境文本信息框架能有效地组织与结构化不同目标信息的抽取结果;对于定量化土壤-环境关系的获取,采用本文方法获取的土壤-环境关系在研究区的制图精度可达69.77%,优于直接筛选法的制图精度(48.84%)和传统土壤图的精度(51.16%),说明基于土壤-环境文本信息能有效地获取定量化的土壤-环境关系。综上,本文所提的面向文本的土壤-环境关系获取方法能够有效地从文本资料中抽取土壤-环境文本信息并进行结构化组织,并基于结构化的土壤-环境文本信息获取定量化的土壤-环境关系,同时表明文本资料可以独立地作为一种获取土壤-环境关系的数据源。该方法的提出是对现有的土壤-环境关系获取方法体系的进一步完善。
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:S159

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