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，第三次土壤普查内业第三方公司，可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，第三次土壤普查，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，第三次土壤普查外业调查采样数据整理，除机器学习模型外，其它模型制图区域通常不宜过大。环境变量提取栅格数据精度，要优于表1或表2的像素（像元）分辨率。其中，表1精度适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域，例如平原粮食作物区；表2精度适用于种植结构复杂的小范围地区或地块破碎区域。1不同尺度的精度要求3环境变量制备及质量检测测试方法分区标注，对不同地区采用不同测试方法的指标，标注其所在区域，用于分别成图。土壤三普历时四年，对象为肃北县全域耕地、园地、林地，草地等农用地和部分未利用地的土壤。其中：林地、草地重点调查与食物生产相关的土地；未利用地重点调查与可开垦耕地资源相关的土地，如盐碱地等。普查内容为土壤性状、类型、立地条件、利用状况等。布设到肃北县的调查采样点共2989个，其中耕地23个、林地256个、草地2303个、荒地3个、盐碱地14个、剖面样389个。第三次土壤普查-山东得正-第三次土壤普查内业第三方公司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实力不俗，信誉可靠，在山东济南的环保项目合作等行业积累了大批忠诚的客户。得正工程带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！)