定量的植被状况空间信息主要通过遥感影像数据的计算获取植被指数和生物物理参数，包括化植被指数（NDVI）叶面积指数（LAI）郁闭度（CC）等。其中，NDVI是土地覆盖植被状况应用广的一种遥感指标，第三次土壤调查内业第三方机构，能够检测植被生长状态植被覆盖度和消除部分辐射误差等，定义为近红外通道与可见光通道反射率之差与之和的商。其计算公式为4植被变量的表征与数据处理式中，指垂直于水流方向的汇流面积，面积为mβ表示坡度（弧度）。TWI=ln其中，地形湿度指数的计算公式为

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，或者发生表层与亚顶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，作为这两个属性制图的样点基础数据层。

，第三次土壤调查内业第三方公司，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

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数字土壤制图方法已广泛用于土壤属性制图。该方法是根据已知点的土壤信息通过数字手段推测其他点土壤特征的过程，以土壤—景观模型为理论基础，第三次土壤调查，以空间分析和数学方法为技术手段，生成数字格式（栅格）的土壤属性空间分布图。2数字土壤制图的主要方法

地统计方法，包括克里格插值及其衍生方法，有普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格回归克里格地理加权克里格协同克里格模型等，除普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格外，其余的克里格衍生模型是利用所预测土壤属性与环境辅助变量（成土因素）之间的相关性（要素相关性）来提高预测精度。普通克里格应用早而广泛，但其与泛克里格反距离加权邻近法等模型均仅利用变量空间自相关关系，适合较均一土壤属性变化不强烈的环境。普通克里格会产生平滑效应，对于局部变异较大地区的预测可能会与实际情况不符。在数字土壤制图领域比较常用的方法可分为类地统计方法确定性插值数理统计机器学习和模糊推理方法。

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