1.南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于，包括：
数据判定子系统，用于对比样品数据与标准数据，并在样品数据与标准数据不符时，将样品数据标记为错误土壤分类数据；
数据清洗子系统，用于根据标准数据校正错误土壤分类数据。
2.根据权利要求1所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述样品数据为待清洗数据或第三方检测数据。
3.根据权利要求1所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述标准数据根据南方土壤类型矢量图和土壤理化数值关联模型生成。
4.根据权利要求1所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述数据判定子系统，还用于对比样品数据与标准阈值，并在样品数据超出标准阈值时，将样品数据标记为错误数据；在样品数据未超出标准阈值，且样品数据超出预期阈值时，将样品数据标记为异常数据；
所述数据清洗子系统，还用于根据样品数据获取关联数据，并根据关联数据校正错误数据和/或异常数据。
5.根据权利要求4所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述标准阈值和所述预期阈值均为数值范围。
6.根据权利要求5所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述标准阈值的数值范围大于所述预期阈值的数值范围。
7.根据权利要求4所述的南方土壤样点数据清洗系统，其特征在于：所述数据清洗子系统，用于获取插值规则，并根据插值规则获取样品数据的关联数据，并根据关联数据生成校正数据，当校正数据未超出预期阈值时，根据校正数据校正异常数据。
8.南方土壤样点数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样品数据、标准数据，并对比样品数据和标准数据，在样品数据与标准数据不符时，将样品数据标记为错误土壤分类数据；根据标准数据校正错误土壤分类数据。
9.根据权利要求8所述的南方土壤样点数据清洗方法，其特征在于，还包括以下步骤：获取标准阈值和预期阈值，在样品数据超出标准阈值时，将样品数据标记为错误数据；在样品数据未超出标准阈值，且样品数据超出预期阈值时，将样品数据标记为异常数据；根据样品数据获取关联数据，并根据关联数据校正错误数据和/或异常数据。
10.根据权利要求9所述的南方土壤样点数据清洗方法，其特征在于，还包括以下步骤：获取插值规则，根据插值规则获取样品数据的关联数据，并根据关联数据生成校正数据，当校正数据未超出预期阈值时，根据校正数据校正异常数据。