Rechnergestützte Identifikation von Böden

Titelangaben

Albrecht, Christoph:
Rechnergestützte Identifikation von Böden.
Bayreuth , 2005
( Dissertation, 2005 , Universität Bayreuth, Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften)

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Abstract

Das in Deutschland verwendete Ordnungssystem zur Beschreibung der Pedosphäre ist die Deutsche Bodensystematik (DBS). Damit können die Morphologie und die Entstehung der Böden sehr gut erklärt werden. Bei der praktischen Anwendung, also der Einordnung von Böden in das bestehende System, kommt es jedoch zu Problemen. Sie zeigen sich vor allem darin, dass es verschiedene Interpretationsmöglichkeiten der Profilmorphologie gibt. Die fehlende Objektivität und Reproduzierbarkeit der bodensystematischen Angabe führt dazu, dass das inhaltliche Potenzial dieser Information bei weiterführenden Anwendungen (zum Beispiel Ableitung von Pedotransferfunktionen) nicht ausgeschöpft werden kann. Die wesentliche Ursache dafür ist eine funktionelle Überladung der DBS. Sie soll gleichermaßen die Ansprüche der wissenschaftlichen und der praktischen Bodenkunde erfüllen (umfassende Beschreibung der Böden und ihrer Beziehungen sowie schnelle und eindeutige Bodenansprache), obwohl sie nur für jeweils einen Zweck optimiert werden kann. Dieser Konflikt, zu dessen Erklärung die Ordnungssysteme Systematik und Klassifikation unterschieden werden, wird zusammen mit Lösungsmöglichkeiten in der Arbeit ausführlich dargestellt. Bei der Bodenidentifizierung (Einordnung von Böden in ein Ordnungssystem) müssen die kategoriebildenden Merkmale messbar sein. Das ist bei bodensystematischen Angaben nur selten möglich, weil bodenbildende Prozesse kaum messbar sind. Deshalb bleiben Identifizierungen mit der DBS oft hypothetisch. Zur Lösung des Identifikationsproblems müssen entweder die Pedogenesen exakt quantifiziert werden (Beweis der Systematik) oder eine einfache Klassifikation entwickelt werden. Die erste Strategie erfordert umfangreiche Forschungsarbeiten, so dass kurzfristig nur mit einer Klassifikation zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden können. Dazu werden drei Ansätze untersucht: 1. Bei der Entwicklung von Bestimmungsschlüsseln für Bodenhorizonte und Bodensubtypen soll geprüft werden, ob sich die Definitionen der DBS strukturieren lassen. 2. Mit einer fuzzy Cluster-/Diskriminanzanalyse werden die vorhandenen Bodendaten statistisch analysiert. 3. Das unscharfe regelbasierte System zur Horizontidentifikation erlaubt die automatisierte Verarbeitung von messbaren Grenzwerten und verbal vorliegendem Expertenwissen. Die verschiedenen Methoden werden anhand der Kriterien Datenbedarf, Definitionstreue, Ergebnisqualität, Robustheit und Anwendungsmöglichkeit vergleichen. Dabei wird deutlich, dass der statistische Ansatz aus methodischen und praktischen Gründen nicht zur Automatisierung der Identifikation geeignet ist. Die Bestimmungsschlüssel sind einfach und sehr definitionstreu, jedoch lässt sich deren Anwendung nicht automatisieren. Es zeigt sich, dass der regelbasierte Ansatz das beste Verfahren für die rechnergestützte Bodenidentifizierung ist. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt gibt es noch Verbesserungspotenziale, aber die breiten Anwendungsmöglichkeiten, die Stabilität und die Robustheit des Verfahrens ermöglichen einen adäquaten Umgang mit den gegenwärtig verfügbaren pedologischen Informationen.

Abstract in weiterer Sprache

The German national soil ordering system is termed the German Soil Systematics (GSS). The principle advantage of the system is its innate ability to describe each soil's morphology and genesis in a precise and comprehensible manner. Problems nevertheless occur during the practical application of the GSS. These problems are associated with the allocation of individual soils into the existing soil ordering system. A clarification of the problem is apparent among the varying interpretations of the soil morphology by different soil scientists. The systematic information lacks objectivity and thus reproducibility. As a result the rich systematic content is insufficiently realized and often inapplicable in continuative problems such as the deduction of pedotransfer functions. The main reason behind the problem is termed 'functional overloading'. This term indicates the GSS's inability to adequately fulfill both scientific and practical needs (extensive description of soils and their interrelationships conflicting with the necessity of fast and objective soil identifications). Nevertheless, the GSS may be optimized for only one of the two goals. The soil ordering systems 'systematics' and 'classification' criteria are distinguished in detail in order to adequately describe the conflict and to present possible long term solutions. The soil identification (allocation of soils into the ordering system) requires the categorizing characteristics to be measured. This process is nearly impossible for systematic information since the pedogenetic processes are seldom measurable with current technologies. This difficulty is the main cause for hypothetical soil identifications with the GSS. Solving the identification problem would become possible by the quantification of pedogenetic processes (proofing the soil systematics) or by developing a classification from the systematics. The first strategy would require extensive long term research activity. The only viable short term solution is through the development of a graded classification system. Three approaches are analyzed for the latter: 1. The first determines whether the GSS definitions may be structured through the development of identification keys for soil horizons and for soil subtypes. 2. The second applies a fuzzy cluster/discriminate analysis for the statistical investigation of soil data. 3. The third involves a fuzzy rule based system combining measurement data with verbal expert knowledge. The approaches are compared based on their criteria data requirements, similarity to the definitions, quality of results, overall robustness as well as their feasibility for practical application. The statistical approach is not suitable for automating the identification due to methodological and practical reasons. The identification keys are simple and optimally reproduce the systematic definitions. Unfortunately, their application is incapable of becoming automated. The rule based modelling approach presents the best results in computerized soil identification. The approach must still be validated, yet it nevertheless offers an adequate processing of pedological information concerning the widespread applicability, the robustness and the stability of the approach.