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随着人类对土地系统扰动作用的日益增强,土地质量安全问题已经成为全球性的科研议题。准确合理地调查和监测土地质量变化情况是科学制定土地管理政策的基础,是保障土地质量安全和实现土地资源可持续利用的有力支撑。FAO、UNEP等国际组织以及各国政府均广泛开展了土地质量调查、监测和评价工作。鉴于我国人多地少和社会经济发展迅速的基本国情,土地资源面临的压力将大于任何其他国家,开展此项工作更是迫在眉睫。在土地质量调查、监测实施过程中,空间抽样技术因其能够在保证精度的前提下避免全面调查造成的巨大人力、物力和财力开销,已经成为主要的数据获取手段。但是,传统土地质量空间抽样方法在设计抽样方案时并未考虑不同的土地质量指标空间分布特征的影响,定量化、智能化程度亦不高,抽样效率和精度难以满足研究人员的要求。因此,研究面向不同土地质量指标样点空间分布特征的、智能化的、高效能的土地质量空间抽样优化决策技术和方法成为土地资源调查和监测技术研究领域的发展趋势。微粒群算法是群智能优化技术的典型代表,它能够利用个体间的合作和竞争行为产生的群体智能解决复杂优化问题,具有框架开放、智能化程度高、搜索速度快和收敛效果好等特点,被广泛用于车辆路径、车间调度和土地利用优化布局等空间优化领域。本文针对土地质量自然属性指标和社会经济属性指标具有的不同空间分布特征,系统研究了单变量土壤质量抽样、多变量土壤质量协同抽样和城镇土地质量抽样等抽样方案设计问题,在开放的微粒群算法框架基础上整合多种优化目标和约束条件,提出了基于微粒群智能的土地质量抽样方案优化设计框架和方法,实现了土地质量空间抽样的样点数量和布局的一体化优化设计。论文的主要研究成果和创新总结如下：结合土地质量的概念将土地质量空间抽样模式界定为土壤(农用地)质量空间抽样和城镇土地质量空间抽样两类,并针对各自模式下的样点空间分布特征,分别讨论了应用基于地统计学的和基于适应性空间聚类的空间抽样方法进行抽样方案设计的必要性。详细介绍了以微粒群算法为代表的群智能优化方法原理和框架,分析了其在土地质量空间抽样方案优化设计领域的广泛应用前景。针对传统单变量土壤质量空间抽样方法在先验知识应用、抽样效率等方面的不足,在地统计学空间抽样框架下,结合基于设计的空间分层抽样方法(Design based stratified sampling)提出了基于二进制微粒群算法的单变量土壤质量一体化抽样模型(BPSO_SV)。BPSO_SV模型以克里金方差最小和极大熵准则作为抽样优化目标,以最小样本量、空间阻隔性和采样可达性为样点布设约束,实现了单变量土壤质量空间抽样样本方案的数量和空间结构一体化设计。在先验知识的约束下,模型采用Voronoi分析和变异结构分析方法进行空间分层和样本空间构造,保证了空间分层和样本单元的区域特征。与其他方法结果相比,BPSO_SV方法设计的抽样方案最小克里金方差显著下降,最大熵信息含量增加,算法收敛时间仅是空间模拟退火(SSA)算法的69%。针对传统多变量土壤质量空间抽样方法协同能力的不足,在地统计学空间抽样框架下提出了基于协同微粒群的多变量土壤质量空间抽样模型(CPSO_MV)。CPSO_MV结合基于模型的抽样(Model based sampling)思想,以每个变量的最小克里金方差为优化目标,以多变量的最小协同样本量、采样可达性和采样费用限制为约束条件,采用“环状结构”的多目标协同微粒群算法搜索同时满足多变量精度和费用要求的抽样方案,它具有多变量协同性、计算智能性以及样本量、样点布局一体化设计的特点。在CPSO_MV模型中,为了提取土壤质量抽样变量,采用了一种基于可变粗糙集(VPRS)的土壤质量影响因子提取方法,实现了土壤质量指标空间关联性的定量化分析。实验结果表明CPSO_MV模型的协同精度高于传统的加权求和法(WA)。通过分析城镇土地质量因子的空间分布特征,在适应性空间聚类抽样方法框架下提出了基于适应性微粒群聚类算法的城镇土地质量空间抽样优化模型(ASCPSO)。ASCPSO改进了适应性聚类抽样方法,结合基于设计的抽样思想和微粒群聚类算法,以极大类间距准则为优化目标选取初始样点,结合基于模型的抽样(Model based sampling)思想和二进制微粒群优化算法,以极大熵准则和WM准则作为优化目标选取加密样点,并采用采样可达性、分布轴线(中心)吸引性等条件约束样点的布设。实验结果表明ASCPSO设计的城镇土地质量抽样样本能够准确描述样点的集聚特性,相比传统的基于统计学理论方法结果WM目标值降低了29.18%,ME目标值提升了3.83%。归纳总结本文提出的土地质量空间抽样群智能优化决策技术和方法,基于空间优化决策支持系统(SDSS)原理构建了智能化的土地质量空间抽样优化辅助决策原型系统(SSDSS-LI)。SSDSS-LI系统采用三层框架结构,实现了农用土地和城镇建设用地土地质量空间抽样方案的优化设计功能,具有定量化、智能化、业务流程化和可扩展性强的特点。系统实施结果表明其具有可行性和有效性。