尽管地统计学方法被证明是一种易操作且结果较为---的数字土壤制图的方法，但其要求数据满足地统计学相关假设，给实际应用带来一定困难。此外，插值过程需要利用预测变量的空间自相关性，而地学现象的复杂性和性使得一个地区的模型很难直接应用到其他地区。
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。与前两种方法相比，机器学习模型可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，且对数据分布没有要求，土壤普查外业调查采样实施方案，因此被越来越多地应用于数字制图领域。常用的机器学习模型包括人工神经网络（artifi---lneuralnetworks，ann）分类与回归树（classificationandregressiontree，cart）随机森林（randomforest，rf）等。2机器学习模型
地理底图是地图的骨架，根据专题图特点，对地理要素进行---的选取，保留具有体现土壤类型或属性特征的要素，舍去干扰专题特征的地理内容，有利于---土壤内容。3基础地理要素的选取和表达15种土壤养分图图例要求细则依照<125000~1500000土壤养分图用色与图例规范>gb/t41475-2022制图。其它专题图可参考执行。
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，土壤普查实施方案，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，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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