制图模型的选择基于一定的样点密度，土壤普查，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，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
地貌表面形态奇特多样，或相互重叠，犬牙交错，或彼此平行，绵延千里主因素地形气候植被3山地海拔>;500m次因素气候土地利用随机森林地理加权回归克里格回归克里格径向基函数神经网络等其它机器学习方法地貌高低起伏，坡度较缓，由连绵不断的低矮山丘组成主因素地形母质植被
次因素母质土地利用随机森林地理加权回归克里格普通克里格回归克里格径向基函数神经网络等其它机器学习方法地貌面积较大，顶面起伏较小，土壤普查方案，周围形成陡坡的高地主因素气候植被地形4高原海拔>;1000m次因素母质土地利用随机森林地理加权回归克里格回归克里格径向基函数神经网络等其它机器学习方法
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，即土壤属性在空间分布上呈现连续渐变的特征，土壤普查外业调查采样方案，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，利用样本信息进行空间插值，土壤普查外业调查采样第三方机构，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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