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,土壤普查外业调查采样公司,除机器学习模型外,其它模型制图区域通常不宜过大。
数理统计方法通过已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系建立函数,用来预测土壤属性的空间分布制图,土壤普查外业调查采样调查第三方,包括多元线性回归广义多元线性回归,判别分析,目前应用已较少。确定性插值法包括反距离加权邻近法和样条插值法等模型,是以区域内部的相似性或以平滑度为基础,由已知样点来创建表面,其使用环境与普通克里格相近。
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,土壤普查外业调查采样调查队伍,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。
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摸清“土壤家底” 守好三秦“粮袋子”
陕西三普试点侧记
2022年,陕西省第三次土壤普查(以下简称“土壤三普”)试点工作在神木、大荔等6个市县区如期展开。对于与土地打了一辈子交道的农业人来说,既急迫又期待,急迫在短的时间内“摸清土壤家底”,落实“亩均论英雄”是一项艰巨的任务;期待通过土壤三普,能解决好高强度的土地开发与土地利用保护问题,土壤普查,保障好三秦父老吃饭问题。200多天的接力奋进和创新探索,6个试点市县的5058个表层样点、152个剖面样点校核、调查和采样,3个市县的881个盐碱地专项表层样点校核、调查和采样100%顺利完成。“亮眼”的背后,是陕西土壤人团结奋斗,苦干实干的结果,更是牢记初心使命,不断创新求索,摸索陕西省土壤三普经验的真实写照。
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