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，第三次土壤调查外业调查采样数据汇交，获取HCI与土壤质地等土壤属性相关性。
对于耕层点位不足的地区，第三次土壤调查外业调查采样合作第三方，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，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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公司先后从事过poi采集，第三次土壤调查外业调查采样合作第三方，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。
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，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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