袁霄

摘要：随着社会信息化步伐的加快，GIS正由一个陌生的词汇而被越来越多的人所认识。它利用计算机的图形与数据库技术，把地理位置与相关属性有机结合起来，根据实际需要，以图文并茂的形式把信息输出给用户，满足城市建设、企业管理和居民生活等对空间信息的需求。本文主要探讨GIS在土地资源管理中的具体应用，并以实例进行分析论证。

关键词：地理信息系统；GIS；土地资源管理；实例分析

中图分类号：TS422 文献标识码：A文章编号：

Abstract: with the quickening pace of social informatization, GIS are by a strange vocabulary by more and more people know. It using a computer graphics and database technology, the geographical position and related attributes combined, according to actual needs, in order to form with pictures and information output to the user, and meet the city construction, enterprise management and residents living on the demand of spatial information. This paper mainly discusses the GIS in land resources management in the specific application, and with an example analysis.

Keywords: geographic information systems; GIS; Land resources management; The example analysis

一、GIS的定义及功能

从字面上看，GIS是地理信息系统(geographic information system)每个英文第一个字母的缩写，那么它的内容是什么呢?“地理信息系统是运用计算机硬件、软件及网络技术，实现对各种空间信息和空间数据的输入、存储、查询、检索、处理、分析、显示、更新和提供应用的技术系统。它由数据、软硬件及网络、标准、人员、管理等五部分组成，是创建、管理和运用地理知识以及编辑、制图、空间分析和可视化的信息系统平台。具体地说，GIS具有以下功能：

1、数据采集

数据采集的核心是保证数据库中数据内容的科学性、完整性、现势性和逻辑上的一致性。GIS中的数据按其表现形式和性质可分为空间数据和非空间数据(属性数据)两类。其中，空间数据用于描述空间实体，非空间数据用于描述地理实体的社会或经济属性。空间数据是GIS的基础，是关联地理实体与各种非空间数据的载体与纽带。

2、数据编辑

数据编辑是指对GIS中的空间数据和属性数据进行的数据组织和修改等。其中，空间数据的编辑工作量较大。按空间数据的结构，可分为矢量数据编辑与栅格数据编辑两类。

3、数据存储与管理

这是一个数据集成的过程，也是建立地理信息系统数据库的关键步骤，涉及空间数据和属性数据的组织。栅格模型、矢量模型或栅格／矢量混合模型是常用的空间数据组织方法。空间数据结构的选择在一定程度上决定了系统所能执行的数据与分析的功能。

4、空间查询与分析

与其他非空间信息系统相比，GIS的空间数据查询、检索和空间分析是GIS的基本功能，也是它的主要优势。就数据查询而言，GIS具有双向查询功能：既可以根据图形信息查询相应的属性信息，也可以按照属性数据的特点查询相对应的地理目标。此外，还可以通过对地理目标的空间分析获得新的派生信息和知识。

5、可视化表现与制图

GIS的可视化表现，就是将数据库中各种地理空问数据通过空间可视化模型的处理，转换成可以被视觉感知的计算机二维或三维图形和图像，其中既包括图形、图像和属件数据，也包括与地理空间信息有关的音频、视频、动画等多媒体信息。

二、GIS的土地分等定级系统中的具体应用

1、建立土地分等定级数据库

数据库模型主要表现在地学信息类型的确立、各类地学实体属性范畴的确立及各类地学实体间基本关系的建立上。影响土地等级的因素较复杂，除了一般的农用土地的参评因素之外，还有区域经济状况、交通通达度、投入产出比例等影响城镇土地的因素因子对农用土地的影响也较大，这就加大了建立分等定级数据库的技术难度。正是基于这种特殊的情况，该地区的农用土地分等定级采用主成分分析及因子分析法，选取参评因素因子、确定权重。

2、农田分级体系建立的主成分分析方法

下面以某地生产建设队为例，随机选取了该地区50块农用土地2009—2011年共3年平均资料，共10个项目指标。包括棉花的单产(籽棉)、土壤质地、土壤有机质、土壤全氮、碱解氮、速效磷、速效钾、总盐以及微量元素锌和锰。分析方法都采用某地土壤分析地方标准或者国家标准。主成分分析法应用于农用土地质量评價是通过建立原始数据矩阵实施，经过标准化和相关矩阵的计算，分别求出相关矩阵的特征向量、特征根及主成分的方差贡献率、累积贡献率，根据累积贡献率选择主成分的个数，建立主成分方程，然后计算出各主成分得分和综合得分，根据综合得分区间划分土地质量等级。

2．1数据标准化及相关矩阵的计算

为避免计算结果受变量量纲和数量级的不同的影响，保证其客观性，在进行相关运算和分析前，必须对原始数据进行标准化处理。为了进行数值分析，先把不易直接用数据计算的变量如土壤的质地，根据专家打分法进行赋值，砂土=1、砂壤土＝l、粘土＝1，而轻壤土＝2、中壤土＝2、重壤土＝2。然后用标准差标准化变换法对原始数据进行标准化得到表1的结果：

表1：农用土地质量评价指标标准化数据

根据表1计算出各要素之间的相关性得到农用土地指标间的关系矩阵，如表2所示：

表2：农用土地指标间的相关矩阵

可以看出，各指标土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷对棉花单产相关性达到极显著水平，盐分是负值与棉花单产负相关达到极显著。全氮与碱解氮相关系数也达到了极显著。根据农用土地分级的相关性小原则，除去碱解氮这项观测值，保留全氮完全可以表达这两项的全部信息。而速效钾和微量元素锌、锰与产量相关性不显著。速效钾的均值为329．00ppm，>320，Oppm属于极为丰富。这一方面是受成土母质的影响，另一方面也是和团场近些年棉杆还田工作做的比较扎实分不开的。

2．2相关矩阵的特征根和累积贡献率计算，并提取主成分

对剩余的观测指标进一步进行主成分分析得到各主成分的特征向量、特征值及累积贡献率，并提取主成分，如表3所示：

表3：主成分分析表主成分

提取主成分的个数一般要求累积贡献率要超过85％，据此本文提取了3个主成分，各主成分的方差贡献率分别为53．75％，19．87％，14．29％，累积贡献率达87．91％，它们已代表了棉田质量87．91％的信息。