第三次土壤调查外业取样队伍承诺守信「得正工程」

表2制图比例尺及对应的栅格数据像素分辨率小比例尺1100万1000150万250中比例尺125万90110万5015万30例尺11万5建议像素分辨率m比例尺类型成图比例尺栅格数据（适用于大范围土地利用种植结构比较单一区域）表1制图比例尺及对应的栅格数据像素（像元）分辨率

利用土壤属性与环境辅助变量之间的相关性模型，需使用环境变量数据。目前主要利用除时间因素外的成土因素信息。特别是在地面有起伏的区域，因样点数量的局限，可采用此类模型提高制图精度。这类模型均需提取栅格格式图层数据参与模型制图。2环境变量的提取1400万1000小比例尺1100万250150万90中比例尺125万3015万10例尺11万5（适用于小范围种植结构复杂或地块破碎区域）

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，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

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，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，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。