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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，土壤普查，较传统手工土壤制图更加。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，评价土壤质量和适宜性，编制统一规范的普查成果图。
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法，土壤普查外业调查采样合作队伍，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。
（a）哑变量方法是应用比较普遍的类别变量处理方式。赋值方法如下对n+1个土地利用方式，定义n个哑变量（X8X8……，土壤普查外业调查采样调查第三方，X8n），土壤普查外业调查采样公司，以哑变量组合表示土地利用方式。土地利用方式也是影响土壤养分分布的重要因素。但土地利用方式为类别变量，不能直接用于回归分析，可采用两种方法为其赋值引入回归方程。5土地利用变量的表征与数据处理
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