尽管地统计学方法被证明是一种易操作且结果较为可靠的数字土壤制图的方法，但其要求数据满足地统计学相关假设，给实际应用带来一定困难。此外，插值过程需要利用预测变量的空间自相关性，而地学现象的复杂性和性使得一个地区的模型很难直接应用到其他地区。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。与前两种方法相比，第三次土壤调查外业调查采样数据汇交，机器学习模型可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，且对数据分布没有要求，因此被越来越多地应用于数字制图领域。常用的机器学习模型包括人工神经网络（Artificialneuralnetworks，ANN）分类与回归树（Classificationandregressiontree，CART）随机森林（Randomforest，RF）等。2机器学习模型 在完成土壤类型和土壤属性成果图基础上，根据各类评价图的指标体系，通过GIS软件进行图层空间计算，各评价单元（或像素）通过各属性权重的面积加权平均，获得评价指数，按指标体系的评价标准，终确定评价单元的评价等级，完成制图。4制图方法此外，考虑到土壤资源对不同土地利用的适宜程度和生产能力，应该为现阶段或短期的评级，若经过一定时期的改良治理后，适宜程度和生产能力发生较大变化，可重新进行评级。数字土壤制图（Digitalsoilmapping）方法作为一种新兴的表达土壤及其性状空间分布的方法，较传统手工土壤制图更加。尤其在土壤属性制图方面，研究和应用也相对深入和广泛。鉴于数字土壤制图方法仍在不断发展完善，第三次土壤调查，采用该方法制图，第三次土壤调查外业调查采样数据汇交，需遵循以下原则1数字土壤制图的原则3制图原则与主要方法制图目的是通过数字土壤制图方法，采用统一的专题图评价指标，掌握土壤性状底数，评价土壤质量和适宜性，编制统一规范的普查成果图。 第三次土壤调查-第三次土壤调查外业调查采样合作队伍-得正工程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位于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。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前得正工程在环保项目合作中享有良好的声誉。得正工程取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。得正工程全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。 产品：得正工程供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
