随着精准农业、环境管理、土地管理、生态水文模拟等的快速发展,其对土壤图的精度以及获取土壤数据的时效性提出了较高的要求。传统的土壤制图方法在建立景观模型时要依赖于普查专家的野外工作及经验积累,制图时要耗费大量的人力和时间,这些都限制了制图的效率；传统的土壤图是建立在不连续的概念模型基础之上,不能表达土壤的渐变特征,而实际上土壤多是由一种土壤逐渐过渡到另一种土壤的即土壤的渐变特征,同时传统土壤图的最小图斑受比例尺大小的限制,在处理最小图斑时或是合并到其它类别中或是直接省略,这些都很大程度上降低了土壤图精度,所以传统的土壤制图方法越来越难以满足高时效的要求。因此探寻高精度高时效性的土壤制图方法越来越受到人们的重视。“3S"等一些先进技术的迅速发展和应用,为土壤制图提供了新的技术与数据支持,同时世界各国的土壤学家也展开了大量土壤调查与制图研究,逐渐发展了以定量土壤-景观模型为理论基础、以空间分析和数学方法为技术手段的土壤调查与制图方法-数字土壤制图。在数字土壤制图的方法中,模糊数学方法是应用最广泛、最成功的一种。模糊数学可以很好地描述现实世界中的模糊性,而且能客观地反映现实世界,基于模糊聚类的方法能够更加准确地描述土壤属性的空间变化。本研究以红安县为例,选择了五类主要地形因子(高程、坡度、剖面曲率、平面曲率、地形湿度因子),这些因子直接决定了水分运动过程以及坡面物质的迁移和再分配,基本上可代表土壤形成与发展的主要影响因素。对这些地形因子进行数据处理后,进行模糊聚类分析,通过模糊性能指数(FPI)、分离距离法(S)两种方法来选择最优的模糊聚类参数,分析后得到适合研究区最优的加权指数为m=1.5和最优聚类数c=12,这种分类也刚好符合研究区的土壤类型数。聚类分析后得到模糊聚类图,在模糊隶属度图中选择隶属度大于0.9的点作为典型点,每一类型选择三个点,然后在野外进行采样,得到这些典型点的典型环境值,来获得环境组合类别与土壤类型的对应关系,应用SoLIM模型绘制研究区土壤类型图,最后验证土壤图精度时,采用了主观采样、网格采样、横截面采样来验证土壤图在整体制图精度和微地形的制图精度,验证结果显示整体精度达到61%,达到制图的精度要求。通过进一步分析发现,根据以往的土壤调查,研究区林地沙泥土、沙泥土在研究区占50%以上,以及棕色石灰土、林地棕色石灰土主要受母质和植被的影响,另外乌沙泥田和硅沙泥田的分布范围很小,这些因素降低了制图的整体精度；然而在微地貌上的精度还是比较高的,比如潮沙田、细沙泥田的精度达到70%。总之,在红安区探讨FCM方法获取环境组合类别与土壤类型的对应关系是一种有效的的方法,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的典型环境知识,同时也显著提高了野外采样的效率。