心系“---”做好土壤三普“顶层设计”
2022年,发布<关于开展第三次土壤普查的通知>,陕西省按照“闯路子、建机制、探模式、定标准、练队伍、出成果”的要求,---谋划、严密组织,开启高的土壤三普工作。成立了陕西省第三次土壤普查---小组,第三次土壤普查外业调查采样第三方队伍,各试点市县分别成立相应的工作机构,与中央、---小组及各作业单位一同谋划并实施,形成了省、市、县三级合力共抓试点工作的---态势。通过“发布-政审-遴选-参赛-评价-支撑-落地”程序,评选出---觉悟高,技术能力强,---意识强的团队,以西北农林科技大学、陕西省土地工程建设集团、陕西省地质调查院、航天宏图信息技术股份有限公司为技术支持单位的队伍,聘请33名土壤学组成---技术指导组,第三次土壤普查,紧密协作、优势互补、形成合力,把好“信息化平台与土壤制图、外业调查采样与分类、内业化验与控制”板块,守好“土壤三普”试点工作关,第三次土壤普查外业调查采样第三方公司,优化调整调查方法,集中授课、现场教学、资料抽查、现场飞行检查,编制<土壤三普外业调查表层采样工作细则>,把好---关口,做好中央及省、市技术---、人员培训、设备保障,从全局上、从细节上、从关键处着手,保质保量开展试点工作。
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,第三次土壤普查数据汇交,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。
环境变量提取栅格数据精度,要优于表1或表2的像素(像元)分辨率。其中,表1精度适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域,例如平原粮食作物区;表2精度适用于种植结构复杂的小范围地区或地块破碎区域。1不同尺度的精度要求3环境变量制备及检测测试方法分区标注,对不同地区采用不同测试方法的指标,标注其所在区域,用于分别成图。
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