调查数据次土壤普查表层样点理化性状测试数据剖面样点的土壤类型数据，为模型构建使用的目标变量数据和环境变量数据—基础数据。1土壤制图的数据基础资料4制图数据准备及要求目前地统计确定性插值数理统计和模糊推理方法在中小尺度取得了较高的精度，大尺度下机器学习方法的优势更明显。

1剖面样点数据整理2样点数据整理及处理其它数据相应比例尺的行政区划图等，用于成果图的边界。环境变量数据源“二普”的15万县域高精度数字土壤图11万土地利用现状图15万地形图125万地质图气象资料以及高分辨率的遥感影像等。

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通过两种方法从土壤图中提取隐含的土壤与环境关系，主要用于一是在土壤分布范围内构建环境协变量的频率分布曲线，以此来代表土壤与环境关系；二是基于已有土壤图提取训练样点，土壤普查，然后使用统计或机器学习算法归纳出样点所代表的土壤与环境关系。7已有土壤图数据处理与知识提取在平原或地形平缓的地区，土壤普查外业调查采样数据整理，也可以通过温度植旱指数（TVDI），得到土壤湿度变化指数（HCI）作为环境变量，获取HCI与土壤质地等土壤属性相关性。

环境变量提取栅格数据精度，要优于表1或表2的像素（像元）分辨率。其中，表1精度适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域，例如平原粮食作物区；表2精度适用于种植结构复杂的小范围地区或地块破碎区域。1不同尺度的精度要求3环境变量制备及质量检测测试方法分区标注，对不同地区采用不同测试方法的指标，标注其所在区域，用于分别成图。

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