创新“融圈”模式，探索“陕西经验”陕西省土壤三普试点工作涉及面广、采样点复杂、样品多，如不能及时贴标并入库保存，土壤普查合作公司，就不能实现土壤普查闭环式管理，更会出现混样、丢失、遗漏、误判等风险。陕西省土壤普查办在提出“破圈”思维，进行“融圈”行动，充分激发国资国企主力军作用，调动社会力量，从质量、时间、管理、安全等方面，进行关键技术和卡脖子问题攻关。与陕西省土地工程建设集团共建5000m2样品库，土壤普查外业调查采样调查队伍，西北农林科技大学土壤学全程指导样品库的设计、保存、展示等技术环节，按照土壤样本库、耕地土壤馆、土壤大数据管理平台、土壤检测中心等功能进行划分。后续3年的省级土壤样品将在这里全部入库，形成集研究、技术培训、公众科普和青少年教育等多种功能于一身的陕西特色土壤样品数据库。地形因素是常用的环境变量，主要包括描述地形特征的地形属性和描述地貌部位信息的指标。地形属性可利用数字高程模型栅格数据（Digitalelevationmodel，DEM）提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数与河流的距离与山脊的距离等，土壤普查外业调查采样合作第三方，可通过GIS软件计算获得。地貌部位通常用坡位表达，可用于小流域土壤属性的空间分布推测。也可通过基于相似度的模糊推理方法，通过计算坡面上任一位置与各类坡位的典型位置在属性域与空间域上的相似度，对坡位在空间上的渐变信息进行定量描述。获得研究区中每一类坡位的空间渐变图，土壤普查，作为土壤制图的环境协变量。3地形地貌变量的表征与数据处理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。土壤普查合作公司-得正工程(在线咨询)-土壤普查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一家从事“软件开发、数据处理服务、”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“得正工程”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上，用户至上”的原则，使得正工程在环保项目合作中赢得了客户的信任，树立了良好的企业形象。特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！)