心系“国之大者”做好土壤三普“顶层设计”
2022年，发布《关于开展第三次土壤普查的通知》，陕西省按照“闯路子、建机制、探模式、定标准、练队伍、出成果”的要求，精心谋划、严密组织，开启高质量的土壤三普工作。成立了陕西省第三次土壤普查领导小组，各试点市县分别成立相应的工作机构，与中央、省级小组及各作业单位一同谋划并实施，形成了省、市、县三级合力共抓试点工作的良好态势。通过“发布-政审-遴选-参赛-评价-支撑-落地”程序，评选出政治觉悟高，技术能力强，大局意识强的团队，以西北农林科技大学、陕西省土地工程建设集团、陕西省地质调查院、航天宏图信息技术股份有限公司为技术支持单位的队伍，聘请33名土壤学组成省级技术指导组，紧密协作、优势互补、形成合力，把好“信息化平台与土壤制图、外业调查采样与分类、内业化验与质量控制”板块，守好“土壤三普”试点工作质量关，优化调整调查方法，集中授课、现场教学、资料抽查、现场飞行检查，编制《土壤三普外业调查表层采样工作细则》，把好省级质量关口，做好中央及省、市技术跟踪、人员培训、设备保障，从全局上、从细节上、从关键处着手，保质保量开展试点工作。
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，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。
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。
以上信息由专业从事土壤调查合作公司的得正工程于2024/4/17 10:28:03发布
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