通过两种方法从土壤图中提取隐含的土壤与环境关系,主要用于一是在土壤分布范围内构建环境协变量的频率分布曲线,以此来代表土壤与环境关系;二是基于已有土壤图提取训练样点,然后使用统计或机器学习算法归纳出样点所代表的土壤与环境关系。7已有土壤图数据处理与知识提取在平原或地形平缓的地区,也可以通过温度植旱指数(tvdi),得到土壤湿度变化指数(hci)作为环境变量,获取hci与土壤质地等土壤属性相关性。
建立制图模型前,数据检验须符合制图模型的数学假设。制图方法多采用数学模型,基于统计均值和平均关系的制图方法,要求样本符合相应的数学假设,例如符合正态分布。样本需验证并符合相关数学假设条件,方可进行模型制图。3精度保障原则
数字土壤制图结果,需要进行预测样点验证,土壤普查,评估模型的制图精度。随机选取20%的样点,比较实测值与预测值;也可以采取全样点交叉验证,来验证制图的精度,通过相应的验证指标评估后,制图结果方可采用作为数据成果。对于争议比较大或与经验出现---差异的图斑区域,需进行实地勘察验证。
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,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,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,土壤普查合作公司,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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