土壤属与专题图编制技术规范：
制图对象和目的本规范适用于次土壤普查中的土壤属性和专题图制图工作。统一规定了这两类制图的目的原则主要方法制图思路结果验证成果图编制要求等。面向有一定数字土壤制图理论和实践基础的科研或技术人员。1适用范围
本规范包括本次普查成果图中的两类图土壤属，即土壤理化性状图，包括土壤表层质地pH盐碱度有机质全量和养分含量有机/无机碳全量中微量元素含量重金属元素含量等；土壤专题图，包括耕地质量等级图有效土层厚度土壤障碍类型图退化土壤（盐碱化酸化等）分布图黑土资源分布图等专题调查评价图。
选用相对成熟区域较优的方法。现有方法均基于一定的数学假设，尚无单一方法或统一固定的环境辅助变量，可以适合不同地貌类型区域。因此，针对制图对象，选择适用的制图方法类别；针对具体土壤属性，根据制图区域特征和范围（尺度），结合样点的密度和均匀度，选用相对成熟的，精度检验较优的方法，且方法不宜过于繁杂。2因地制宜原则
数字土壤制图方法已广泛用于土壤属性制图。该方法是根据已知点的土壤信息通过数字手段推测其他点土壤特征的过程，以土壤—景观模型为理论基础，以空间分析和数学方法为技术手段，生成数字格式（栅格）的土壤属性空间分布图。2数字土壤制图的主要方法
地统计方法，包括克里格插值及其衍生方法，有普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格回归克里格地理加权克里格协同克里格模型等，除普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格外，其余的克里格衍生模型是利用所预测土壤属性与环境辅助变量（成土因素）之间的相关性（要素相关性）来提高预测精度。普通克里格应用早而广泛，但其与泛克里格反距离加权邻近法等模型均仅利用变量空间自相关关系，适合较均一土壤属性变化不强烈的环境。普通克里格会产生平滑效应，对于局部变异较大地区的预测可能会与实际情况不符。在数字土壤制图领域比较常用的方法可分为类地统计方法确定性插值数理统计机器学习和模糊推理方法。
调查数据次土壤普查表层样点理化性状测试数据剖面样点的土壤类型数据，为模型构建使用的目标变量数据和环境变量数据—基础数据。1土壤制图的数据基础资料4制图数据准备及要求目前地统计确定性插值数理统计和模糊推理方法在中小尺度取得了较高的精度，大尺度下机器学习方法的优势更明显。
1剖面样点数据整理2样点数据整理及处理其它数据相应比例尺的行政区划图等，用于成果图的边界。环境变量数据源“二普”的15万县域高精度数字土壤图11万土地利用现状图15万地形图125万地质图气象资料以及高分辨率的遥感影像等。
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以上信息由专业从事第三次土壤调查合作第三方的得正工程于2024/4/30 11:57:15发布
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