得正测绘公司(图)-土壤调查数据汇交-土壤调查

验证样点的获取有两种途径种途径是把已有样点集按照41的比例随机划分为训练集和验证集两个部分，其中训练集用于构建预测模型，土壤调查合作公司，验证集用于检验模型的预测精度。种途径是在野外采集验证样点，通常使用随机采样方法采集。1构建训练集和验证集4制图模型的训练和评估主要数字土壤制图方法介绍详见附录。成分数据（如机械组成），可采用随机森林成分克里格普通克里格模型及模糊推理模型。

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，土壤调查数据汇交，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**性，要求对样点的**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。

数理统计方法通过已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系建立函数，用来预测土壤属性的空间分布制图，包括多元线性回归广义多元线性回归，判别分析，目前应用已较少。确定性插值法包括反距离加权邻近法和样条插值法等模型，是以区域内部的相似性或以平滑度为基础，由已知样点来创建表面，其使用环境与普通克里格相近。

山东得正工程测绘有限公司是一家综合性数据调查测量采集公司，能在短时间内组织大量外业人员从事数据调查采集测量等业务。

公司先后从事过poi采集，二维地图三维地图制作，土壤调查外业调查采样调查队伍，房屋建筑调查，**设施调查，房屋*调查，自然灾害调查，土壤调查，*三次土壤普查试点工作，公司近期参与过自然灾害综合风险普查山东省试点平阴和试点滨州，博兴，北京昌平试点工作等。