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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。
数理统计方法通过已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系建立函数，用来预测土壤属性的空间分布制图，包括多元线性回归广义多元线性回归，判别分析，目前应用已较少。确定性插值法包括反距离加权邻近法和样条插值法等模型，是以区域内部的相似性或以平滑度为基础，由已知样点来创建表面，其使用环境与普通克里格相近。
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NDVI的取值范围为-1和+1之间若NDVI<0，表示地面覆盖着云水雪等，对太阳福射中的可见光反射率较高；若NDVI=0，表示地表的岩石或戈壁等处；若NDVI>0，则表示地表有植被覆盖，且植被覆盖密度越大，其值越高。NIR为近红外波段的反射值，VIS为红光波段的反射值。NDVI=(NIR-VIS/(NIR-VIS
