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，土壤调查，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，土壤调查合作公司，除机器学习模型外，其它模型制图区域通常不宜过大。
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，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。
公司先后从事过poi采集，二维地图三维地图制作，房屋建筑调查，市政设施调查，房屋安全调查，自然灾害调查，第三次土壤普查试点工作，土壤调查外业调查采样数据整理，公司近期参与过自然灾害综合风险普查山东省试点平阴和试点滨州，博兴，北京昌平试点工作等。
地表动态反馈在平原或地形平缓的地区，采用地表动态反馈模式来解决基于土壤—景观关系的制图方法推测平缓区土壤空间分布。将太阳辐射作为对地表的输入，1天内地表热状态的动态反馈特征，利用时序遥感数据（如modis，每日过境）获得地表面发生的动态变化作为平缓区土壤制图的环境变量。6其他变量的表征与数据处理
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，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）
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