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。
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，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，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
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（b）算术平均值变换算术平均值变换是用动态思维（类别自变量与定量因变量的关系）建立起自变量各水平与定量结果变量之间的数量关系，以不同土地利用方式下定量因变量的算术平均值（如面积百分比）代替该土地利用方式。地表动态反馈在平原或地形平缓的地区，采用地表动态反馈模式来解决基于土壤—景观关系的制图方法推测平缓区土壤空间分布。将太阳辐射作为对地表的输入，1天内地表热状态的动态反馈特征，利用时序遥感数据（如MODIS，每日过境）获得地表面发生的动态变化作为平缓区土壤制图的环境变量。6其他变量的表征与数据处理
以上信息由专业从事土壤调查外业调查采样合作第三方的得正工程于2024/4/30 12:34:39发布
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