培训中，与会们围绕第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，出台了《浙江省第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，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。
（a）哑变量方法是应用比较普遍的类别变量处理方式。赋值方法如下对n+1个土地利用方式，定义n个哑变量（X8X8……，X8n），以哑变量组合表示土地利用方式。土地利用方式也是影响土壤养分分布的重要因素。但土地利用方式为类别变量，不能直接用于回归分析，可采用两种方法为其赋值引入回归方程。5土地利用变量的表征与数据处理
以上信息由专业从事土壤普查外业调查采样合作第三方的得正工程于2024/5/21 8:27:30发布
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