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,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,土壤普查外业调查采样公司,缺点是对样本数量与分布要求较高,土壤普查,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。
环境变量提取栅格数据精度,要优于表1或表2的像素(像元)分辨率。其中,表1精度适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域,例如平原粮食作物区;表2精度适用于种植结构复杂的小范围地区或地块破碎区域。1不同尺度的精度要求3环境变量制备及检测测试方法分区标注,对不同地区采用不同测试方法的指标,标注其所在区域,用于分别成图。
数理统计方法通过已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系建立函数,用来预测土壤属性的空间分布制图,包括多元线性回归广义多元线性回归,判别分析,土壤普查第三方队伍,目前应用已较少。确定性插值法包括反距离加权邻近法和样条插值法等模型,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。
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