得正检测公司-*三次土壤调查

　培训中，与会们围绕*三次土壤普查部署要求，系统介绍了试点过程中存在问题与解决方案，并就外业工作要求、外业调查与采样操作要点及常见问题、土壤属性制图、土壤类型制图、土壤农业利用适宜性评价、耕地质量等级评价、剖面调查技术和实操等内容进行详细讲解。

　　近年来，浙江省以建设生态强省为立足点，深化推进新举措，有序推进“土壤三普”工作，*三次土壤调查，出台了《浙江省*三次土壤普查工作实施方案》、外业调查采样技术规范等一系列技术规范，形成了完善的普查技术体系和质控体系。此外，浙江省还结合“土壤三普”生物调查和土壤健康行动，开展与主导产业土壤适宜性评价，*三次土壤调查外业调查采样合作队伍，探索建立土壤健康评价体系，按照“一地试点，全省共享”的思路，支持温岭市探索试点成果数字化应用场景开发，构筑集成数据存储展示、服务指导、决策功能的“数字土壤”一张网。下一步，浙江省将以此次培训为契机，提高检测机构、流转机构及相关工作人员的能力水平，奋力提升“土壤三普”工作水平，推进浙江省农业农村现代化进程。

　　上海市、江苏省、浙江省等九省市代表参加培训。培训期间，还进行了笔试考核与现场实操考核，通过“以考促学”，增强土壤普查队伍技能。

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**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。

对于耕层点位不足的地区，可由剖面点数据补充。将剖面发生表层土壤属性数据，或者发生表层与亚**层土壤属性数据经厚度加权平均，转换为耕层数值，加入到耕层点该属性基础数据中。有效土层厚度等数据，需从剖面点信息中提取，*三次土壤调查外业调查采样合作第三方，作为这两个属性制图的样点基础数据层。

，异常值检验。由于样点采集与化学分析过程的不确定性，需对土壤属性数值进行正态分布检验后做异常值剔除处理，结合数据的常规统计学特征和空间位置，将每个样点的属性值与总体及其邻近8个样点的均值和标准差进行比较，如果样点值在总体均值的倍标准差之外，且大于或是小于邻近样点均值的三倍标准差，则视为异常值剔除。2表层样点数据处理

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，*三次土壤调查外业调查采样数据汇交，房屋建筑调查，**设施调查，房屋*调查，自然灾害调查，*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。