MapGIS K9实习：土壤肥沃度分析与钾元素关联研究

MapGIS K9实习内容主要集中在空间中心分析，特别是针对土壤肥沃度分析这一部分。实习涉及的实际操作步骤有助于理解地理信息系统在土壤科学中的应用。首先，问题的提出聚焦于土壤肥沃度与微量元素含量之间的关系，通过测定钾元素含量来评估土壤肥沃度。实习者被要求使用MapGIS对牧场土壤样本数据进行分析。 数据准备工作是关键，实习者需要处理Soilsample.hdf数据库，这是一个包含了钾元素含量（Potassium.wt）、土壤类型（Soil.wp）以及围场数据的地理数据库。数据库中的Potassium.wt图层存储了钾元素含量的样本点数据，而Soil.wp图层则表示土壤类型，通过GRIDCODE字段区分。 在实际分析中，实习者需附加数据库并添加所需数据层。他们首先在"数据分析与处理"子系统中右键操作，将Soilsample.hdf数据库附加到MapGISLocal中，然后导入Potassium.wt和Soil.wp图层。接着，通过属性表检查数据字段，例如Potassium.wt图层的K_PPM字段表示钾元素含量，Soil.wp图层的GRIDCODE字段对应土壤类型。 接下来，实习者会针对Potassium.wt图层的K_PPM属性进行分布统计。首先，他们设置分类字段，选择K_PPM作为统计对象，计算出最大值、最小值、总和和平均值。然后，在设置统计字段阶段，选择频率统计模式，并将K_PPM作为统计字段，生成频率分布图，如图8.4-4所示，直观展示钾元素含量在不同土壤类型中的分布情况。 这个过程不仅涉及到数据处理和可视化，还训练了学生如何运用MapGIS的统计分析功能来探索和解释地理空间数据。通过这个实习项目，学习者能够加深对地理信息系统在土壤肥沃度研究中的理解和实践能力。