6分钟前 第三次土壤普查外业调查队伍承诺守信 得正检测[得正工程dc6e291]内容：
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，房屋建筑调查，市政设施调查，房屋安全调查，自然灾害调查，第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。
以新时代中国特色思想为指导，贯彻的和十九届历次全会精神，深入落实中央、关于耕地保护建设和生态文明建设的决策部署；遵循土壤普查的性、科学性、性原则，衔接已有成果，借鉴以往经验做法，坚持摸清土壤质量与完善土壤类型相结合、土壤性状普查与土壤利用调查相结合、外业调查观测与内业测试化验相结合、土壤表层采样与重点剖面采集相结合、摸清土壤障碍因素与提出改良培肥措施相结合、主导与支撑相结合，统一普查工作平台、统一技术规程、统一工作底图、统一规划布设采样点位、统一筛选测试化验机构、统一过程质控；按照“统一领导、部门协作、分级负责、各方参与”的组织实施方式，到2025年实现对耕地、园地、林地、草地等土壤的“体检”，摸清土壤质量家底，为守住耕地红线、保护生态环境、优化农业生产布局、推进农业高质量发展奠定坚实基础。
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。
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。
