全程“质控检测”，严把关口
切实做好外业调查采样与内业检测工作节点的衔接，是---“土壤三普”工作顺利开展的关键。陕西省土壤普查办通过层层筛选，土壤调查外业调查采样合作第三方，选定5个实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查市县“土壤三普”样品制备工作，做到制样、检测分离，完成8497个土壤样品制备工作。术业有专攻，样品转码工作由3家---质控实验室，分别负责制定针对5家制样实验室的样品流转、转码工作计划和实操演练。确定土壤三普样品转码工作统一在制样实验室实施，减少了运输环节，提高了工作效率，形成了统一的规范技术流程和要求。按照第三次土壤普查---小组办公室公布的陕西省入围土壤三普检测实验室名单，并结合实际情况，由陕西省土壤普查办统筹安排，终确定16个检测实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查县“土壤三普”样品检测任务。本次试点工作涉及土壤检测样点共6092个，土壤调查外业调查采样公司，其中包含表层样点5939个，土壤调查外业调查采样合作队伍，剖面样点153 个。参与本次试点工作的16家检测实验室，---完成了“土壤三普”试点市县土壤样品检测工作，形成了由外业调查采样-内业测试分析-成果汇交组成的---技术模式，总结出试点检测工作全流程，实现了“大练兵”的目的，更为今后开展的“土壤三普”工作奠定了坚实基础。
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，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，除机器学习模型外，其它模型制图区域通常不宜过大。
数字土壤制图（digitalsoilmapping）方法作为一种新兴的表达土壤及其性状空间分布的方法，较传统手工土壤制图。尤其在土壤属性制图方面，研究和应用也相对深入和广泛。鉴于数字土壤制图方法仍在不断发展完善，采用该方法制图，需遵循以下原则1数字土壤制图的原则3制图原则与主要方法制图目的是通过数字土壤制图方法，采用统一的专题图评价指标，掌握土壤性状底数，评价土壤和适宜性，编制统一规范的普查成果图。
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