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，第三次土壤调查，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。
表2制图比例尺及对应的栅格数据像素分辨率小比例尺1100万1000150万250中比例尺125万90110万5015万30例尺11万5建议像素分辨率m比例尺类型成图比例尺栅格数据（适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域）表1制图比例尺及对应的栅格数据像素（像元）分辨率
利用土壤属性与环境辅助变量之间的相关性模型，需使用环境变量数据。目前主要利用除时间因素外的成土因素信息。---是在地面有起伏的区域，第三次土壤调查内业质检，因样点数量的局限，可采用此类模型提高制图精度。这类模型均需提取栅格格式图层数据参与模型制图。2环境变量的提取1400万1000小比例尺1100万250150万90中比例尺125万3015万10例尺11万5（适用于小范围种植结构复杂或地块破碎区域）
选用相对成熟区域较优的方法。现有方法均基于一定的数学假设，第三次土壤调查内业数据整理，尚无单一方法或统一固定的环境辅助变量，可以适合不同地貌类型区域。因此，第三次土壤调查队伍，针对制图对象，选择适用的制图方法类别；针对具体土壤属性，根据制图区域特征和范围（尺度），结合样点的密度和均匀度，选用相对成熟的，精度检验较优的方法，且方法不宜过于繁杂。2因地制宜原则
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