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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巨大差异的图斑区域，需进行实地勘察验证。
“跨业组合”采样，工作效率翻倍
“没有调查就没有发言权”。从严、从实、从快开展外业调查采样，是开展“土壤三普”试点工作的前提和根本。陕西省土壤普查办将“一切从实际出发，实事求是，理论联系实际”思想路线作为“传家宝”。深入外业调查采样，探索“国企+”“+第三方机构”“农技人员+第三方机构”多种跨界组合模式，使陕西土壤三普外业调查采样工作效率提升1倍，有效解决了调查研究能力不足、思想认识不到位、审批时间长、不能很好地深入实际等问题。“国企+”模式。充分发挥陕西省土地工程建设集团和省地质调查院技术人员多、工作质量高的特点，组建外业调查采样小分队，第三次土壤调查外业采样队伍，每个小分队由1名省级技术牵头，第三次土壤调查，分市包县，加强业务培训与现场指导，在推进外业调查采样的同时，第三次土壤调查第三方机构，推动高标准农田建设及土壤土地相关业务的深度融合。“+第三方机构”模式。针对第三方机构技术力量不足的问题，聘请西北农林科技大学土壤学开展一对一服务，进行技术培训与全程现场指导，既保证了工作质量，也为后续土壤三普铺开工作储备了大量的技术力量。“农技人员+第三方机构”模式。针对土壤三普外业调查采样的实际困难，充分调动基层农技人员积极性，参与外业调查采样工作，为采样队提供土地利用及农业生产背景资料、样点查询、协调农户等服务，解决第三方机构在开展外业调查采样中与农户沟通难、阻力大，影响外业调查采样质量与效率的问题，第三次土壤调查外业采样，也极大地提高了基层农技人员知识水平和实践操作技能。
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可靠性，要求对样点的可靠性进行质量检查。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。
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第2年
