Prognose großmaßstäbiger Bodenkarten in Sachsen

• Markus Möller
• Michael Steininger
• Daniel Wurbs
• Bernd Siemer
• Ruth Hoffmann
• Arnd Bräunig

In diesem Beitrag wird eine Prozesskette zur großmaßstäbigen Prognose von Bodenparametern auf der Grundlage von Bodeninformationen vorgestellt. Die Prozesskette besteht aus den Komponenten „Merkmalstransformation“ und „digitale Bodenprognose“. Sie wird am Beispiel eines Untersuchungsgebietes in Sachsen für die Bodenparameter „Nutzbare Feldkapazität des effektiven Wurzelraumes“ sowie die Bodenklasse „Bodenart“ (1 –10 cm) erläutert. Die Prognoseergebnisse zeigen, dass computergestützte Data Mining-Algorithmen geeignet sind, um großmaßstäbige Karten mit Bodenparametern einschließlich von Qualitätsmaßen auf der Grundlage von Boden-Profildaten zu erzeugen. Es hat sich aber auch gezeigt, dass die Güte der Modell ergebnisse stark abhängig von der Punktdichte sowie der (Transformations-)Qualität der Eingangsdaten ist.

In this study, we introduce a process chain for the large scale predction of soil parameters based upon soil profile data. The process chain consists of the components „soil characteristics, transformation“ and „digital soil mapping“. The approach is applied on the example of a pilot research area in Saxony for the soil parameters “available capacity in the root zone” and “soil texture”. The results show that data mining algorithms are able to create large scale maps with qualitative and quantitative soil parameters characterized by accuracy metrics. It has also been shown that the model results strongly depends on the density of soil information points and on the quality of the input data.