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    2023-8-21

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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,可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题,包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。

模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值,利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的---性,要求对样点的---性进行检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系;需要具有较好的空间代表性,土壤调查,除机器学习模型外,土壤调查数据汇交,其它模型制图区域通常不宜过大。






















土壤属与专题图编制技术规范:

制图对象和目的本规范适用于次土壤普查中的土壤属性和专题图制图工作。统一规定了这两类制图的目的原则主要方法制图思路结果验证成果图编制要求等。面向有一定数字土壤制图理论和实践基础的科研或---。1适用范围

本规范包括本次普查成果图中的两类图土壤属,即土壤理化性状图,包括土壤表层质地ph盐碱度有机质全量和养分含量有机/无机碳全量中微量元素含量重金属元素含量等;土壤专题图,包括耕地等级图有效土层厚度土壤障碍类型图退化土壤(盐碱化酸化等)分布图黑土资源分布图等专题调查评价图。


















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,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,土壤调查外业调查采样公司,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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