Prognose und Korrektur von Bodenkarten mit Techniken des Data Minings

摘要

Der Einsatz von Data Mining-Techniken ermöglicht eine schnelle und valide Extrapolation vorliegender nomineller und metrischer Bodendaten. Im Rahmen der Erstellung von Bodenkarten im Maßstab l :50.000 haben sich dabei insbesondere Künstliche Neuronale Netze und Entscheidungsbaumverfahren in Kombination mit einer hoch-dimensionalen Reliefanalyse bewährt (Behrens et al., 2005; Behrens und Schölten, 2006a, 2006b). Im Rahmen der manuellen wie auch der rechner-gestützen Erstellung von Bodenkarten kann es je nach Alter, Herkunft, Güte und Maßstab der verwendeten Basisdaten sowie der Generalisierung im Rahmen der Kartenerstellung zu La-geungenauigkeiten in der Bodenkarte kommen. Der zweite Teil des Posters stellt ein Verfahren vor, das auf Basis von sekundären Umweltvariablen wie Reliefparametern iterativ die Grenzen nominaler Karten anpasst. Zum Einsatz kommt hierbei eine speziell entwickelte Methodik auf Basis von räumlichen und inhaltlichen Nearest Neighbor Verfahren (Behrens et al, 2006).