數字土壤制圖方法已廣泛用于土壤屬性制圖。該方法是根據已知點的土壤信息通過數字手段推測其他點土壤特征的過程，以土壤—景觀模型為理論基礎，以空間分析和數學方法為技術手段，生成數字格式（柵格）的土壤屬性空間分布圖。2數字土壤制圖的主要方法

地統計方法，包括克里格插值及其衍生方法，有普通克里格泛克里格經驗貝葉斯克里格回歸克里格地理加權克里格協同克里格模型等，除普通克里格泛克里格經驗貝葉斯克里格外，其余的克里格衍生模型是利用所預測土壤屬性與環境輔助變量（成土因素）之間的相關性（要素相關性）來提高預測精度。普通克里格應用早而廣泛，但其與泛克里格反距離加權鄰近法等模型均僅利用變量空間自相關關系，適合較均一土壤屬性變化不強烈的環境。普通克里格會產生平滑效應，對于局部變異較大地區的預測可能會與實際情況不符。在數字土壤制圖領域比較常用的方法可分為類地統計方法確定性插值數理統計機器學習和模糊推理方法。

數理統計方法通過已知樣點的土壤屬性與環境輔助變量之間的統計關系建立函數，用來預測土壤屬性的空間分布制圖，包括多元線性回歸廣義多元線性回歸，判別分析，目前應用已較少。確定性插值法包括反距離加權鄰近法和樣條插值法等模型，是以區域內部的相似性或以平滑度為基礎，由已知樣點來創建表面，其使用環境與普通克里格相近。

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NDVI的取值范圍為-1和+1之間若NDVI<0，表示地面覆蓋著云水雪等，對太陽福射中的可見光反射率較高；若NDVI=0，表示地表的巖石或戈壁等處；若NDVI>0，則表示地表有植被覆蓋，且植被覆蓋密度越大，其值越高。NIR為近紅外波段的反射值，VIS為紅光波段的反射值。NDVI=(NIR-VIS/(NIR-VIS