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。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，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，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，第三次土壤普查，房屋建筑调查，市政设施调查，第三次土壤普查外业调查采样合作队伍，房屋安全调查，自然灾害调查，第三次土壤普查试点工作，第三次土壤普查外业调查采样合作第三方，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。建立制图模型前，数据检验须符合制图模型的数学假设。制图方法多采用数学模型，基于统计均值和平均关系的制图方法，要求样本符合相应的数学假设，例如符合正态分布。样本需验证并符合相关数学假设条件，方可进行模型制图。3精度保障原则数字土壤制图结果，需要进行预测样点验证，评估模型的制图精度。随机选取20%的样点，第三次土壤普查外业调查采样合作队伍，比较实测值与预测值；也可以采取全样点交叉验证，来验证制图的精度，通过相应的验证指标评估后，制图结果方可采用作为数据成果。对于争议比较大或与经验出现巨大差异的图斑区域，需进行实地勘察验证。第三次土壤普查外业调查采样合作队伍-第三次土壤普查-山东得正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是从事“软件开发、数据处理服务、”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：刘炜炜。)