“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，土壤普查，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，每个小分队由1名省级技术牵头，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，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，土壤普查外业调查采样公司，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，土壤普查外业调查采样调查队伍，其它模型制图区域通常不宜过大。
定量的植被状况空间信息主要通过遥感影像数据的计算获取植被指数和生物物理参数，土壤普查外业调查采样数据整理，包括化植被指数（NDVI）叶面积指数（LAI）郁闭度（CC）等。其中，NDVI是土地覆盖植被状况应用广的一种遥感指标，能够检测植被生长状态植被覆盖度和消除部分辐射误差等，定义为近红外通道与可见光通道反射率之差与之和的商。其计算公式为4植被变量的表征与数据处理式中，指垂直于水流方向的汇流面积，面积为mβ表示坡度（弧度）。TWI=ln其中，地形湿度指数的计算公式为
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