6分钟前 土壤调查合作公司值得信赖「得正工程」[得正工程dc6e291]内容：
土壤三普工作是时隔40年来一次重要的国情国力调查，这四十年恰是我国农业快速发展时期，工业化和城市化迅猛发展改变了土壤资源的利用方式、规模和强度，土壤数量、质量及生态功能均发生了深刻变化，相关数据已不能反映当前农用地土壤质量实况，要落实藏粮于地、藏粮于技战略，守住耕地红线，需要摸清耕地质量状况。在第三次国土调查已摸清耕地数量的基础上，迫切需要开展土壤三普工作，实施耕地的“体检”。土壤三普主要是查明土壤类型及分布规律，查清土壤资源数量和质量等的重要方法，普查结果可为土壤的科学分类、规划利用、改良培肥、保护管理等提供科学支撑，为经济、社会、生态政策的制定提供决策依据。
土壤三普历时四年，对象为肃北县全域耕地、园地、林地，草地等农用地和部分未利用地的土壤。其中：林地、草地重点调查与食物生产相关的土地；未利用地重点调查与可开垦耕地资源相关的土地，如盐碱地等。普查内容为土壤性状、类型、立地条件、利用状况等。布设到肃北县的调查采样点共2989个，其中耕地23个、林地256个、草地2303个、荒地3个、盐碱地14个、剖面样389个。
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。
