通过两种方法从土壤图中提取隐含的土壤与环境关系,第三次土壤调查外业调查采样合作第三方,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。
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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