創新“融圈”模式，探索“陜西經驗”

陜西省土壤三普試點工作涉及面廣、采樣點復雜、樣品多，如不能及時貼標并入庫保存，就不能實現土壤普查閉環式管理，更會出現混樣、丟失、遺漏、誤判等風險。陜西省土壤普查辦在提出“破圈”思維，進行“融圈”行動，充分激發國資國企主力軍作用，調動社會力量，從質量、時間、管理、安全等方面，進行關鍵技術和卡脖子問題攻關。與陜西省土地工程建設集團共建5000m2樣品庫，西北農林科技大學土壤學全程指導樣品庫的設計、保存、展示等技術環節，按照土壤樣本庫、耕地土壤館、土壤大數據管理平臺、土壤檢測中心等功能進行劃分。后續3年的省級土壤樣品將在這里全部入庫，形成集研究、技術培訓、公眾科普和青少年教育等多種功能于一身的陜西特色土壤樣品數據庫。

機器學習模型利用機器學習與數據挖掘方法，提取土壤屬性與環境變量之間的關系用來預測土壤屬性的空間分布，可以解決土壤屬性與環境變量的非線性問題，包括隨機森林人工神經網絡分類與回歸樹等。目前隨機森林法進行屬性制圖在數據挖掘方法中應用廣泛。

模糊推理是將土壤與環境關系表達為隸屬度值，利用單個土壤樣點在空間上的代表性推測土壤目標變量的空間變化。該方法制圖效果依賴于單個樣點的可靠性，要求對樣點的可靠性進行質量檢查。上述方法有兩個制約需要大量的土壤樣點來提取統計關系；需要具有較好的空間代表性，除機器學習模型外，其它模型制圖區域通常不宜過大。

定量的植被狀況空間信息主要通過遙感影像數據的計算獲取植被指數和生物物理參數，包括化植被指數（NDVI）葉面積指數（LAI）郁閉度（CC）等。其中，NDVI是土地覆蓋植被狀況應用廣的一種遙感指標，能夠檢測植被生長狀態植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等，定義為近紅外通道與可見光通道反射率之差與之和的商。其計算公式為4植被變量的表征與數據處理式中，指垂直于水流方向的匯流面積，面積為mβ表示坡度（弧度）。TWI=ln其中，地形濕度指數的計算公式為