山东得正-土壤普查外业调查采样数据质检-土壤普查

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    2023-9-25

刘炜炜
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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,除机器学习模型外,其它模型制图区域通常不宜过大。






















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,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。


山东得正工程测绘有限公司是一家综合性数据调查测量采集公司,能在短时间内组织大量外业人员从事数据调查采集测量等业务。

公司先后从事过poi采集,二维地图三维地图制作,土壤普查方案,房屋建筑调查,市政设施调查,房屋安全调查,自然灾害调查,第三次土壤普查试点工作,公司近期参与过自然灾害综合风险普查山东省试点平阴和试点滨州,博兴,北京昌平试点工作等。




























对于耕层点位不足的地区,可由剖面点数据补充。将剖面发生表层土壤属性数据,或者发生表层与亚顶层土壤属性数据经厚度加权平均,转换为耕层数值,土壤普查外业调查采样第三方机构,加入到耕层点该属性基础数据中。有效土层厚度等数据,需从剖面点信息中提取,作为这两个属性制图的样点基础数据层。

,异常值检验。由于样点采集与化学分析过程的不确定性,土壤普查外业调查采样数据质检,需对土壤属性数值进行正态分布检验后做异常值剔除处理,结合数据的常规统计学特征和空间位置,将每个样点的属性值与总体及其邻近8个样点的均值和标准差进行比较,如果样点值在总体均值的倍标准差之外,且大于或是小于邻近样点均值的三倍标准差,则视为异常值剔除。2表层样点数据处理


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公司先后从事过poi采集,二维地图三维地图制作,房屋建筑调查,市政设施调查,房屋安全调查,自然灾害调查,第三次土壤普查试点工作,公司近期参与过自然灾害综合风险普查山东省试点平阴和试点滨州,博兴,北京昌平试点工作等。























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