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山东得正工程测绘有限公司
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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，土壤普查，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，土壤普查方案，来验证制图的精度，通过相应的验证指标评估后，土壤普查外业调查采样第三方队伍，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。
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。
土壤属与专题图编制技术规范：
制图对象和目的本规范适用于次土壤普查中的土壤属性和专题图制图工作。统一规定了这两类制图的目的原则主要方法制图思路结果验证成果图编制要求等。面向有一定数字土壤制图理论和实践基础的科研或技术人员。1适用范围
本规范包括本次普查成果图中的两类图土壤属，即土壤理化性状图，包括土壤表层质地pH盐碱度有机质全量和养分含量有机/无机碳全量中微量元素含量重金属元素含量等；土壤专题图，包括耕地质量等级图有效土层厚度土壤障碍类型图退化土壤（盐碱化酸化等）分布图黑土资源分布图等专题调查评价图。
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第2年
