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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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环境变量提取栅格数据精度，要优于表1或表2的像素（像元）分辨率。其中，表1精度适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域，例如平原粮食作物区；表2精度适用于种植结构复杂的小范围地区或地块破碎区域。1不同尺度的精度要求3环境变量制备及质量检测测试方法分区标注，对不同地区采用不同测试方法的指标，标注其所在区域，用于分别成图。