综上所述，基于土壤属性与环境变量要素相关性的方法是现有数字土壤制图方法中应用广泛的方法，土壤普查，其中随机森林方法在数据挖掘方法中应用越来越普遍。基于空间自相关推测土壤属性空间分布的方法应用也很广泛，克里格插值法应用多，这类方法要求样本密度高，且需要样本能---土壤属性的空间自相关特征。由于基于要素相关性和空间自相关的方法，需同时考虑空间自相关性和环境变量相关性，一定程度上能提高土壤推测的精度，缺点是对样本数量与分布要求较高，需满足二阶平稳的假设并要求要素相关性稳定，往往在实践应用中很难得达到。基于地理相似性的土壤—景观推理模型是基于知识的制图方法的代表方法，但制图效果依赖于单个样点的---性。
土壤属，图面表达包括属性配色；如为属性分级图，图面表达还包括分级编号。原则上一个土壤属性对应调，从颜色上区分土壤属性类别。此外，以颜色深浅表示含量大小。15种土壤养分图用色依照<125000~1500000土壤养分图用色与图例规范>（gb/t41475-202进行制图。土壤专题图采用质底法。
对于土壤属性分级图，专题图例由计量单位分级代码色块分级的养分含量范围和测试分析部分组成。对于土壤属性栅格渐变图图例，由计量单位养分含量上下限渐变色带和测试分析部分组成。2图例要求其它专题图，颜色的选择应避开已有标准的土壤属性颜色，选用新的色调及符号。
数字土壤制图基于二个理论基础一是土壤成土因子学说；二是地理学定律，土壤普查外业调查采样公司，即土壤属性在空间分布上呈现连续渐变的特征，空间上的点相距越近土壤属性越相似。目前，在数字土壤制图领域比较常用的方法可分为类地统计学方法确定性插值数理统计机器学习和模糊推理方法。2数字土壤制图的主要方法
地统计学方法的是区域化变量，基本工具为变异函数，土壤普查合作公司，利用样本信息进行空间插值，土壤普查外业调查采样调查第三方，获得变量的空间分布（hillel，199。该方法于20世纪70年代末80年代初被引入到土壤学的研究工作中（campbell，1978;yostetal.，198，其中以克里格插值及其衍生方法代表性。1地统计学方法
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