在制作土壤属性图时，使用随机森林模型需要注意以下几点：

1. **数据预处理**：首先，确保你的数据是干净和准确的。这包括任何缺失值、异常值、或离群值的处理。随机森林对异常值非常敏感，它们可能导致模型过度拟合。
2. **特征选择**：确保你的特征选择是基于模型的。不应选择的特征是那些在训练集和测试集上得分差异不大的特征，这些特征往往会造成过拟合。应选择那些对模型预测结果有显著影响的特征。
3. **模型选择**：随机森林模型对样本的数量有较高的要求，因此在实际应用中可能需要扩大样本量或者进行多次重复试验以获得更多的样本数据。同时，还需要注意森林中的树的数量（即模型的复杂度），这需要基于模型的复杂度和性能进行权衡。
4. **评估方法**：随机森林模型通常使用混淆矩阵和精度（precision）、召回率（recall）和F1得分等评估指标来评估模型的性能。在制作土壤属性图时，需要选择合适的评估方法，以确保结果的准确性和可靠性。
5. **土壤图与环境背景图的结合**：土壤图仅仅是一种可视化结果，真正的决策还需要考虑环境背景等因素。因此，在制作土壤属性图时，需要结合环境背景图进行分析，以确保结果的准确性和可靠性。
6. **注意模型的可解释性**：随机森林是一种黑箱模型，其决策过程往往难以解释。在某些情况下，可能需要采用更易于解释的模型，如决策树或神经网络等。

综上所述，制作土壤属性图时使用随机森林模型需要注意数据预处理、特征选择、模型选择、评估方法、结合环境背景图等多个方面的问题。