数理统计方法通过探索已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系并建立函数表达式,用来预测土壤属性的空间分布,完成空间制图。常用于数字土壤制图的数理统计方法包括多元线性回归(multiplelinearregression,mlr)广义多元线性回归(generalizedmultiplelinearregression,gmlr)判别分析(discriminant---ysis,土壤普查外业调查采样调查第三方,da)等。数理统计方法简单直观,且能表达土壤属性与环境因子之间的相关关系。但此类方法均假设土壤属性与辅助变量是线性相关,且需要较大的样本量来提取这种线---,因此在小尺度区域预测精度较高。---区域,土壤属性与环境变量不一定是简单的线---。5数理统计方法包括反距离加权法邻近法和样条插值法等,是以区域内部的相似性或以平滑度为基础,由已知样点来创建表面。其使用环境与普通克里格相近。4确定性插值法
制图模型的选择基于一定的样点密度,当小尺度范围内样点密度较高时,相对简单的模型也可达到符合要求的精度。样点密度较低,---是地形复杂地区,借助多种环境变量的模型则可以提高制图精度。3不同地形分区的模型与备选模型
2丘陵海拔>;200m,且≤500m次因素母质地形地理加权回归克里格普通克里格随机森林,反距离加权地貌宽广平坦,土壤普查,起伏很小主因素气候植被土地利用1平原海拔≤200m序号地形分区规则可选环境变量模型备选模型注表5土壤制图地形分区
数字土壤制图(digitalsoilmapping)方法作为一种新兴的表达土壤及其性状空间分布的方法,较传统手工土壤制图。尤其在土壤属性制图方面,研究和应用也相对深入和广泛。鉴于数字土壤制图方法仍在不断发展完善,采用该方法制图,需遵循以下原则1数字土壤制图的原则3制图原则与主要方法制图目的是通过数字土壤制图方法,土壤普查外业调查采样调查队伍,采用统一的专题图评价指标,土壤普查外业调查采样公司,掌握土壤性状底数,评价土壤和适宜性,编制统一规范的普查成果图。
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