在完成土壤类型和土壤属性成果图基础上,土壤普查第三方机构,根据各类评价图的指标体系,通过gis软件进行图层空间计算,各评价单元(或像素)通过各属性---的面积加权平均,土壤普查,获得评价指数,按指标体系的评价标准,终确定评价单元的评价等级,土壤普查公司,完成制图。4制图方法此外,考虑到土壤资源对不同土地利用的适宜程度和生产能力,应该为现阶段或短期的评级,若经过一定时期的改良治理后,适宜程度和生产能力发生较大变化,可重新进行评级。
定量的植被状况空间信息主要通过遥感影像数据的计算获取植被指数和生物物理参数,土壤普查第三方队伍,包括化植被指数(ndvi)叶面积指数(lai)郁闭度(cc)等。其中,ndvi是土地覆盖植被状况应用广的一种遥感指标,能够检测植被生长状态植被覆盖度和消除部分辐射误差等,定义为近红外通道与可见光通道反射率之差与之和的商。其计算公式为4植被变量的表征与数据处理式中,指垂直于水流方向的汇流面积,面积为mβ表示坡度(弧度)。twi=ln其中,地形湿度指数的计算公式为
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法,提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布,可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题,包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值,利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的---性,要求对样点的---性进行检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系;需要具有较好的空间代表性,除机器学习模型外,其它模型制图区域通常不宜过大。
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