土壤普查外业调查采样数据整理-土壤普查-得正测绘公司

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    2024-5-6

刘炜炜
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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,尚无单一方法或统一固定的环境辅助变量,土壤普查,可以适合不同地貌类型区域。因此,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


















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,土壤普查外业调查采样调查队伍,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,土壤普查外业调查采样合作第三方,对不同地区采用不同测试方法的指标,土壤普查外业调查采样数据整理,标注其所在区域,用于分别成图。


















数字土壤制图方法已广泛用于土壤属性制图。该方法是根据已知点的土壤信息通过数字手段推测其他点土壤特征的过程,以土壤—景观模型为理论基础,以空间分析和数学方法为技术手段,生成数字格式(栅格)的土壤属性空间分布图。2数字土壤制图的主要方法

地统计方法,包括克里格插值及其衍生方法,有普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格回归克里格地理加权克里格协同克里格模型等,除普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里---,其余的克里格衍生模型是利用所预测土壤属性与环境辅助变量(成土因素)之间的相关性(要素相关性)来提高预测精度。普通克里格应用早而广泛,但其与泛克里格反距离加权邻近法等模型均仅利用变量空间自相关关系,适合较均一土壤属性变化不---的环境。普通克里格会产生平滑效应,对于局部变异较大地区的预测可能会与实际情况不符。在数字土壤制图领域比较常用的方法可分为类地统计方法确定性插值数理统计机器学习和模糊推理方法。


















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