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。
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，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，土壤普查外业调查采样合作第三方，需进行实地勘察验证。
地形因素是常用的环境变量，主要包括描述地形特征的地形属性和描述地貌部位信息的指标。地形属性可利用数字高程模型栅格数据（digitalelevationmodel，土壤普查外业调查采样数据整理，dem）提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数与河流的距离与山脊的距离等，可通过gis软件计算获得。地貌部位通常用坡位表达，土壤普查，可用于小流域土壤属性的空间分布推测。也可通过基于相似度的模糊推理方法，通过计算坡面---一位置与各类坡位的典型位置在属性域与空间域上的相似度，对坡位在空间上的渐变信息进行定量描述。获得研究区中每一类坡位的空间渐变图，作为土壤制图的环境协变量。3地形地貌变量的表征与数据处理
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