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。
对于耕层点位不足的地区，可由剖面点数据补充。将剖面发生表层土壤属性数据，或者发生表层与亚顶层土壤属性数据经厚度加权平均，转换为耕层数值，加入到耕层点该属性基础数据中。有效土层厚度等数据，需从剖面点信息中提取，作为这两个属性制图的样点基础数据层。
，异常值检验。由于样点采集与化学分析过程的不确定性，需对土壤属性数值进行正态分布检验后做异常值剔除处理，结合数据的常规统计学特征和空间位置，将每个样点的属性值与总体及其邻近8个样点的均值和标准差进行比较，如果样点值在总体均值的倍标准差之外，且大于或是小于邻近样点均值的三倍标准差，则视为异常值剔除。2表层样点数据处理
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NDVI的取值范围为-1和+1之间若NDVI<0，表示地面覆盖着云水雪等，对太阳福射中的可见光反射率较高；若NDVI=0，表示地表的岩石或戈壁等处；若NDVI>0，则表示地表有植被覆盖，且植被覆盖密度越大，其值越高。NIR为近红外波段的反射值，VIS为红光波段的反射值。NDVI=(NIR-VIS/(NIR-VIS
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