在基于地理环境相似性进行土壤空间推测时，整合空间邻域信息是提升预测精度的重要步骤。空间邻域信息能够反映土壤属性的空间自相关性（即“地理学第一定律”：邻近区域更相似），同时可捕捉局域环境变异。注意事项
尺度效应：邻域范围需匹配环境变量分辨率（如DEM分辨率 vs 土壤采样密度）。

边缘效应：在预测区域边界时，采用镜像填充或自适应邻域。

计算效率：对大区域使用空间索引（如R-tree）或分布式计算（Spark）。

通过上述方法，可有效融合地理环境相似性与空间邻域信息，显著提升土壤属性空间推测的精度与空间连续性。实际应用中需根据数据特征选择组合策略，并通过交叉验证量化空间信息的贡献度。

看着有点像大语言模型生成的解释，各部分的内容都还是相关的，层级方面差别较大，但排列次序还没有颠倒