数字化土壤制图技术规程

1下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包NY/T1121.1土壤检测第1部分：土壤样品的采集、处理DB41/T1418潮土表层机械组成空间预将土壤类型作为预测目标，将成土环境、人为活动、其他已知土壤信息作为环量以机器学习、深度学习等现代数学构建预测目标-环境变量关系模型，通过环境变量是与土壤发生发育有关、能指示土壤变异的指标，如气温、降水2为满足计算机训练和构建土壤-环境变量关系模型对样点数量的要求、专家知识、土壤调查信息等，在能肯定某土壤类型将出现的典型景观位置进行点；虚拟样点位置的土壤类型和环境变量信息将和实际调查采样获得的信息一为预测点属于某种土壤类型的可能性概率，数字化土壤制图中输入模型和输出模型的栅格数据的单个像元对应的收集地质、土地利用、数字高程、遥感、土壤表层属性信据中的部分产品的空间分辨率应等于或低于10m。从收集的地质图用等；通过数字高程衍生高程、坡度、坡向、坡位、平面曲率、剖面曲率、地形感提取多波段地物光谱特征、多时相植被指数、地表温度、湿度等；收集气温、量、土壤含盐量等，并将其插值、转化为栅格图层。以上环境变量数据均需首先转收集土壤调查区域已有土壤图及土壤志等资料，熟悉各土土过程；将土壤类型名称校准为全省统一的分类系统名称；对照地质图、地a)划分土壤调查区域的景观类型及其内部的变化梯度；根据已建立的土壤-景观的b)通过不同时期土地利用图对比、遥感影像和地形图对比、土壤属性对比、访谈当地专家和农d)打土钻初步判断踏勘点土壤类型，修正有疑问图斑、勾画由于强人为活动3综合专家知识和野外踏勘资料，判断影响区域土壤类型变化的关键环进行空间叠加分析，提取每种土壤类型图斑覆盖的的关键环境变量的数值分布频型，划分出关键环境变量取值的最高频数至最高频数的1/2范围对应区间映射到地理空间，得到该土壤类型的典型成土环境条件分布范b)在由于强人类活动导致土壤发生变化的区域，按人为作用类型或土壤变化类型分区，每个分d)根据绘图区域的面积大小、土壤制图目标请土壤学专家观察、划分土壤剖面的发生层次，并参考GB/T32726的规定对土壤剖面形态特征进4.11土壤剖面观察点数据整理和数根据土壤剖面形态特征和各发生层理化性质分析结果，判断每个土壤剖面名称；并根据土钻记录与剖面观察结果的相似性，命名踏勘点土壤类型名称。壤发生分类系统命名或土壤系统分类命名。当按土壤发生分类命名时，土壤类纲、亚纲、土类、亚类）参照GB/T17296，基层分类（4将土壤图野外校核过程中产生的土钻点、土壤剖面观察点、虚拟样点共同作为所在位置土壤类型和环境变量值，构建土壤类型预测的训练样本。每个样本包括采用随机森林模型构建土壤-环境变量关系，再运行模型预测每个像元位置的Hij=‒Σ=1sloges)∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙(1n——为土壤类型总数；k——指第k个土壤类型；ij取值范围从0～1，当Hij为0时，表示点处的土壤完全属于某个类型；当Hij为1时，表示点（ia)对于强人为干扰使土壤-景观规律被破坏、导致预测不确定性较大的区域，通过型分区内的典型剖面观察和分析确定变化后的土壤类型，民访谈，结合踏勘点土钻确定土壤变化的边界，必要时加b)对因环境变量的梯度变化不明显导致预测不确定性较大的区域，采用加密表层样和提取表层属性为辅助变量、提高关键环境变量精度和空间分辨率、增加踏勘点等c)对因存在未被辨识的土壤类型，而导致预测不确定性较大的区域，补充采用3×3平滑窗口对土壤预测栅格图层进行平滑滤波处理，去除那些与周围微小的、无意义的独立像元或多个聚合像元，以突出土壤类型变异规律、净化5或土族小于此面积的图斑归并入邻近大图斑；土壤预测栅格图与局部手工勾绘4.18.2生产精度为某类型土壤样点被正确分类的点数除以该土壤类型的野外验证点总数；为某类图斑中被正确分类的点数除以该类图斑的野外验证点总数；总精度将符合精度要求的土壤图与1:10000土地利用现状图进行叠加分析，修正边界，添加上水域、道对做为