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。表2制图比例尺及对应的栅格数据像素分辨率小比例尺1100万1000150万250中比例尺125万90110万5015万30例尺11万5建议像素分辨率m比例尺类型成图比例尺栅格数据（适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域）表1制图比例尺及对应的栅格数据像素（像元）分辨率利用土壤属性与环境辅助变量之间的相关性模型，第三次土壤普查，需使用环境变量数据。目前主要利用除时间因素外的成土因素信息。特别是在地面有起伏的区域，因样点数量的局限，第三次土壤普查外业调查采样公司，可采用此类模型提高制图精度。这类模型均需提取栅格格式图层数据参与模型制图。2环境变量的提取1400万1000小比例尺1100万250150万90中比例尺125万3015万10例尺11万5（适用于小范围种植结构复杂或地块破碎区域）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，第三次土壤普查内业第三方公司，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，第三次土壤普查内业第三方队伍，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-山东得正-第三次土壤普查外业调查采样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拥有很好的服务与产品，不断地受到新老用户及业内人士的肯定和信任。我们公司是商盟认证会员，点击页面的商盟客服图标，可以直接与我们客服人员对话，愿我们今后的合作愉快！)