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。





ndvi的取值范围为-1和+1之间若ndvi<0,表示地面覆盖着云水雪等,对太阳福射中的可见光反射率较高;若ndvi=0,表示地表的岩石或戈壁等处;若ndvi>;0,则表示地表有植被覆盖,土壤调查外业调查采样合作第三方,且植被覆盖密度越大,其值越高。nir为近红外波段的反射值,vis为红光波段的反射值。ndvi=(nir-vis/(nir-vis
(a)哑变量方法是应用比较普遍的类别变量处理方式。赋值方法如下对n+1个土地利用方式,土壤调查外业调查采样数据整理,定义n个哑变量(x8x8……,x8n),土壤调查合作公司,以哑变量组合表示土地利用方式。土地利用方式也是影响土壤养分分布的重要因素。但土地利用方式为类别变量,不能直接用于回归分析,可采用两种方法为其赋值引入回归方程。5土地利用变量的表征与数据处理
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