调查数据次土壤普查表层样点理化性状测试数据剖面样点的土壤类型数据,为模型构建使用的目标变量数据和环境变量数据—基础数据。1土壤制图的数据基础资料4制图数据准备及要求目前地统计确定性插值数理统计和模糊推理方法在中小尺度取得了较高的精度,---下机器学习方法的优势更明显。
1剖面样点数据整理2样点数据整理及处理其它数据相应比例尺的行政区划图等,用于成果图的边界。环境变量数据源“二普”的15万县域---数字土壤图11万土地利用现状图15万地形图125万地质图气象资料以及高分辨率的遥感影像等。





定量的植被状况空间信息主要通过遥感影像数据的计算获取植被指数和生物物理参数,包括化植被指数(ndvi)叶面积指数(lai)郁闭度(cc)等。其中,ndvi是土地覆盖植被状况应用广的一种遥感指标,能够检测植被生长状态植被覆盖度和消除部分辐射误差等,定义为近红外通道与可见光通道反射率之差与之和的商。其计算公式为4植被变量的表征与数据处理式中,指垂直于水流方向的汇流面积,面积为mβ表示坡度(弧度)。twi=ln其中,地形湿度指数的计算公式为
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,第三次土壤普查,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,第三次土壤普查外业调查采样第三方,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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