土壤普查队伍-土壤普查-得正检测公司(查看)

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，土壤普查，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，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。

以新时代中国特色思想为指导，贯彻的和十九届历次全会精神，深入落实中央、关于耕地保护建设和生态文明建设的决策部署；遵循土壤普查的性、科学性、性原则，衔接已有成果，借鉴以往经验做法，坚持摸清土壤质量与完善土壤类型相结合、土壤性状普查与土壤利用调查相结合、外业调查观测与内业测试化验相结合、土壤表层采样与重点剖面采集相结合、摸清土壤障碍因素与提出改良培肥措施相结合、主导与支撑相结合，统一普查工作平台、统一技术规程、统一工作底图、统一规划布设采样点位、统一筛选测试化验机构、统一过程质控；按照“统一领导、部门协作、分级负责、各方参与”的组织实施方式，到2025年实现对耕地、园地、林地、草地等土壤的“体检”，摸清土壤质量家底，为守住耕地红线、保护生态环境、优化农业生产布局、推进农业高质量发展奠定坚实基础。

对于耕层点位不足的地区，可由剖面点数据补充。将剖面发生表层土壤属性数据，或者发生表层与亚顶层土壤属性数据经厚度加权平均，土壤普查队伍，转换为耕层数值，加入到耕层点该属性基础数据中。有效土层厚度等数据，需从剖面点信息中提取，作为这两个属性制图的样点基础数据层。

，土壤普查第三方队伍，异常值检验。由于样点采集与化学分析过程的不确定性，需对土壤属性数值进行正态分布检验后做异常值剔除处理，结合数据的常规统计学特征和空间位置，将每个样点的属性值与总体及其邻近8个样点的均值和标准差进行比较，如果样点值在总体均值的倍标准差之外，且大于或是小于邻近样点均值的三倍标准差，则视为异常值剔除。2表层样点数据处理

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