1.子区域划分
基于变异系数及邻近数据的结果，利用HC算法（Su 2019）来计算相邻土壤局部异质性的相似度，从而将研究区域划分为一系列子区域
$HC(p_1, p_2) = \sqrt{ \sum_{i=1}^{n} \big( nHC(p_1, p_2)i \big)^2 }$
$$
HC(p_1, p_2) = \sqrt{ \sum{i=1}^{n} \big( nHC(p_1, p_2)_i \big)^2 }
$$
•生成随子区域数量变化的基于F-measure的 OG（Johnson 2015）方法曲线
•根据曲线变化，确定合适的子区域数量
2.模糊C均值聚类
对每个子区域进行FCM聚类，得到其代表聚类
•对每个子区域生成随聚类数量变化的Q值曲线
•根据曲线变化，确定合适的聚类数量
3.叠置分析
将1与2得到的结果进行叠置，确定每个子区域中模糊隶属度最高的土壤位置，从而确定最佳样本位置
