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,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。
全程“质控检测”,严把关口
切实做好外业调查采样与内业检测工作节点的衔接,是---“土壤三普”工作顺利开展的关键。陕西省土壤普查办通过层层筛选,选定5个实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查市县“土壤三普”样品制备工作,做到制样、检测分离,完成8497个土壤样品制备工作。术业有专攻,样品转码工作由3家---质控实验室,分别负责制定针对5家制样实验室的样品流转、转码工作计划和实操演练。确定土壤三普样品转码工作统一在制样实验室实施,减少了运输环节,提高了工作效率,形成了统一的规范技术流程和要求。按照第三次土壤普查---小组办公室公布的陕西省入围土壤三普检测实验室名单,并结合实际情况,由陕西省土壤普查办统筹安排,终确定16个检测实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查县“土壤三普”样品检测任务。本次试点工作涉及土壤检测样点共6092个,其中包含表层样点5939个,剖面样点153 个。参与本次试点工作的16家检测实验室,---完成了“土壤三普”试点市县土壤样品检测工作,形成了由外业调查采样-内业测试分析-成果汇交组成的---技术模式,总结出试点检测工作全流程,土壤普查,实现了“大练兵”的目的,土壤普查公司,更为今后开展的“土壤三普”工作奠定了坚实基础。
ann可以模拟人脑神经元网络对信息进行处理工作,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络,对连续型变量和类别变量均有---的预测效果。研究表明,bp-ann比ok法更适用于大区域小样本下的土壤属性预测。虽然机器学习模型有易过度拟合不易解释等不足,但该类方法能够有效地解决土壤属性与环境因子之间的非线性问题,且在大范围区域表现---,已经逐渐成为土壤数字制图的主流方法。



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