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。





数理统计方法通过已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系建立函数,用来预测土壤属性的空间分布制图,包括多元线性回归广义多元线性回归,土壤普查公司,判别分析,目前应用已较少。确定性插值法包括反距离加权邻近法和样条插值法等模型,是以区域内部的相似性或以平滑度为基础,由已知样点来创建表面,其使用环境与普通克里格相近。
山东得正工程测绘有限公司是一家综合性数据调查测量采集公司,土壤普查外业调查采样方案,能在短时间内组织大量外业人员从事数据调查采集测量等业务。
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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,土壤普查,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,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。
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