第三次土壤普查-得正工程

地形因素是常用的环境变量，第三次土壤普查外业调查采样合作第三方，主要包括描述地形特征的地形属性和描述地貌部位信息的指标。地形属性可利用数字高程模型栅格数据（Digitalelevationmodel，DEM）提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数与河流的距离与山脊的距离等，第三次土壤普查外业调查采样数据汇交，可通过GIS软件计算获得。地貌部位通常用坡位表达，可用于小流域土壤属性的空间分布推测。也可通过基于相似度的模糊推理方法，通过计算坡面上任一位置与各类坡位的典型位置在属性域与空间域上的相似度，对坡位在空间上的渐变信息进行定量描述。获得研究区中每一类坡位的空间渐变图，第三次土壤普查外业调查采样合作队伍，作为土壤制图的环境协变量。3地形地貌变量的表征与数据处理

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。

土壤三普工作是时隔40年来一次重要的国情国力调查，这四十年恰是我国农业快速发展时期，第三次土壤普查，工业化和城市化迅猛发展改变了土壤资源的利用方式、规模和强度，土壤数量、质量及生态功能均发生了深刻变化，相关数据已不能反映当前农用地土壤质量实况，要落实藏粮于地、藏粮于技战略，守住耕地红线，需要摸清耕地质量状况。在第三次国土调查已摸清耕地数量的基础上，迫切需要开展土壤三普工作，实施耕地的“体检”。土壤三普主要是查明土壤类型及分布规律，查清土壤资源数量和质量等的重要方法，普查结果可为土壤的科学分类、规划利用、改良培肥、保护管理等提供科学支撑，为经济、社会、生态政策的制定提供决策依据。