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培训中，与会们围绕第三次土壤普查部署要求，系统介绍了试点过程中存在问题与解决方案，并就外业工作要求、外业调查与采样操作要点及常见问题、土壤属性制图、土壤类型制图、土壤农业利用适宜性评价、耕地质量等级评价、剖面调查技术和实操等内容进行详细讲解。
近年来，浙江省以建设生态强省为立足点，深化推进新举措，有序推进“土壤三普”工作，出台了《浙江省第三次土壤普查工作实施方案》、外业调查采样技术规范等一系列技术规范，形成了完善的普查技术体系和质控体系。此外，浙江省还结合“土壤三普”生物调查和土壤健康行动，开展与主导产业土壤适宜性评价，探索建立土壤健康评价体系，按照“一地试点，全省共享”的思路，支持温岭市探索试点成果数字化应用场景开发，构筑集成数据存储展示、服务指导、决策功能的“数字土壤”一张网。下一步，浙江省将以此次培训为契机，提高检测机构、流转机构及相关工作人员的能力水平，奋力提升“土壤三普”工作水平，推进浙江省农业农村现代化进程。
上海市、江苏省、浙江省等九省市代表参加培训。培训期间，还进行了笔试考核与现场实操考核，通过“以考促学”，增强土壤普查队伍技能。
数字土壤制图（Digitalsoilmapping）方法作为一种新兴的表达土壤及其性状空间分布的方法，较传统手工土壤制图更加。尤其在土壤属性制图方面，研究和应用也相对深入和广泛。鉴于数字土壤制图方法仍在不断发展完善，采用该方法制图，需遵循以下原则1数字土壤制图的原则3制图原则与主要方法制图目的是通过数字土壤制图方法，采用统一的专题图评价指标，掌握土壤性状底数，评价土壤质量和适宜性，编制统一规范的普查成果图。
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法，提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布，可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值，利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的可靠性，要求对样点的可靠性进行质量检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系；需要具有较好的空间代表性，除机器学习模型外，其它模型制图区域通常不宜过大。
