第三次土壤调查外业取样-第三次土壤调查-得正检测

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    2023-12-18

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。


















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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。


(b)算术平均值变换算术平均值变换是用动态思维(类别自变量与定量因变量的关系)建立起自变量各水平与定量结果变量之间的数量关系,第三次土壤调查,以不同土地利用方式下定量因变量的算术平均值(如面积百分比)代替该土地利用方式。


地表动态反馈在平原或地形平缓的地区,采用地表动态反馈模式来解决基于土壤—景观关系的制图方法推测平缓区土壤空间分布。将太阳辐射作为对地表的输入,1天内地表热状态的动态反馈特征,利用时序遥感数据(如modis,第三次土壤调查外业采样,每日过境)获得地表面发生的动态变化作为平缓区土壤制图的环境变量。6其他变量的表征与数据处理














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,第三次土壤调查外业取样队伍,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。


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