NDVI的取值范围为-1和+1之间若NDVI<0，表示地面覆盖着云水雪等，对太阳福射中的可见光反射率较高；若NDVI=0，第三次土壤普查，表示地表的岩石或戈壁等处；若NDVI>0，则表示地表有植被覆盖，且植被覆盖密度越大，其值越高。NIR为近红外波段的反射值，VIS为红光波段的反射值。NDVI=(NIR-VIS/(NIR-VIS调查数据次土壤普查表层样点理化性状测试数据剖面样点的土壤类型数据，为模型构建使用的目标变量数据和环境变量数据—基础数据。1土壤制图的数据基础资料4制图数据准备及要求目前地统计确定性插值数理统计和模糊推理方法在中小尺度取得了较高的精度，大尺度下机器学习方法的优势更明显。1剖面样点数据整理2样点数据整理及处理其它数据相应比例尺的行政区划图等，用于成果图的边界。环境变量数据源“二普”的15万县域高精度数字土壤图11万土地利用现状图15万地形图125万地质图气象资料以及高分辨率的遥感影像等。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，第三次土壤普查第三方队伍，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。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，第三次土壤普查外业采样，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，第三次土壤普查外业取样，北京昌平试点工作等。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。第三次土壤普查外业取样-第三次土壤普查-得正检测(查看)由山东得正工程测绘有限公司提供。山东得正工程测绘有限公司坚持“以人为本”的企业理念，拥有一支高素质的员工队伍，力求提供更好的产品和服务回馈社会，并欢迎广大新老客户光临惠顾，真诚合作、共创美好未来。得正工程——您可信赖的朋友，公司地址：山东省济南市天桥区历山北路19号黄台国际电子商务产业园a厅9楼919，联系人：刘炜炜。)