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，第三次土壤普查，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，第三次土壤普查外业调查采样合作公司，其它模型制图区域通常不宜过大。
除模型评估外，也可利用推测不确定性指标对土壤属性制图的结果进行评价，用于指示推测结果的---程度。该图为研究区的每个像元给出不确定性值，以体现推测不确定性的空间变化。由于不确定信息与精度具有相关关系，第三次土壤普查外业调查采样第三方公司，因此可以通过推测不确定性间接指示制图精度。4土壤制图结果的验证评价
普查成果图，一般按照基本比例尺成图。成果图比例尺1100万~1400万，---成果图比例尺一般为125~150万，县级成果图比例尺一般为11万~15万。---和县级也可根据本行政区域范围大小，选择适当比例尺成图。以数字模型方法制作的成果图为栅格图，需达到相应的像素分辨率。与比例尺对应的栅格数据像素分辨率详见表1。---县级的制图比例尺（分辨率）及上图面积1制图比例尺（分辨率）7制图比例尺/分辨率与数据要求
数字土壤制图反映的是土壤的空间分布特征和规律，主要基于两个理论基础，是土壤成土因子学说，即某一地区的土壤，是土壤母质在一定水热条件和生物因素人为因素作用下，经过一系列物理化学和生物化学过程所形成，其土壤的空间分布与环境因子的空间分布具有协同变化的关系；特定的环境条件组合形成特定的土壤，第三次土壤普查数据汇交，相似的环境因子组合布着相似的土壤，环境组合越相似，其对应的土壤越相似。个理论基础是地理学定律，即环境因子的连续性造成土壤空间分布呈现连续渐变的特征，表现为空间上距离越近的点位土壤属性越相似；相邻两种土壤类型间在空间上往往没有明显的界线，而是呈现出一个过渡区。1数字土壤制图的理论基础附录数字土壤制图的理论基础与主要方法
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