山東得正工程測繪有限公司是一家綜合性數據調查測量采集公司，能在短時間內組織大量外業人員從事數據調查采集測量等業務。

公司先后從事過poi采集，二維地圖三維地圖制作，房屋建筑調查，市政設施調查，房屋安全調查，自然災害調查，第三次土壤普查試點工作，公司近期參與過自然災害綜合風險普查山東省試點平陰和試點濱州，博興，北京昌平試點工作等。

以新時代中國特色思想為指導，貫徹的和十九屆歷次全會精神，深入落實中央、關于耕地保護建設和生態文明建設的決策部署；遵循土壤普查的性、科學性、性原則，銜接已有成果，借鑒以往經驗做法，堅持摸清土壤質量與完善土壤類型相結合、土壤性狀普查與土壤利用調查相結合、外業調查觀測與內業測試化驗相結合、土壤表層采樣與重點剖面采集相結合、摸清土壤障礙因素與提出改良培肥措施相結合、主導與支撐相結合，統一普查工作平臺、統一技術規程、統一工作底圖、統一規劃布設采樣點位、統一篩選測試化驗機構、統一過程質控；按照“統一領導、部門協作、分級負責、各方參與”的組織實施方式，到2025年實現對耕地、園地、林地、草地等土壤的“體檢”，摸清土壤質量家底，為守住耕地紅線、保護生態環境、優化農業生產布局、推進農業高質量發展奠定堅實基礎。

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。

環境變量提取柵格數據精度，要優于表1或表2的像素（像元）分辨率。其中，表1精度適用于大范圍土地利用種植結構比較單一區域，例如平原糧食作物區；表2精度適用于種植結構復雜的小范圍地區或地塊破碎區域。1不同尺度的精度要求3環境變量制備及質量檢測測試方法分區標注，對不同地區采用不同測試方法的指標，標注其所在區域，用于分別成圖。