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Titelaufnahme

Titel
Geostatistische Analysen zur Integration von Geländemodellen und Bodenschätzungsdaten für verbesserte digitale Bodenkarten am Beispiel einer alluvialen Landschaft / eingereicht von Thomas Schauppenlehner
VerfasserSchauppenlehner, Thomas
Begutachter / BegutachterinMuhar, Andreas ; Rampazzo, Nicola
Betreuer / BetreuerinMuhar, Andreas
Erschienen2008
Umfang133 Bl. : zahlr. Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Diss., 2008
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Bodenschätzung / Marchfeld / Geostatistik / Regessionsmodelle / Kriging / Cokriging / Universal Kriging / Regression Kriging / Geographische Informationssysteme (GIS) / Precision Farming
Schlagwörter (EN)Soil taxation / Marchfeld / geostatistics / regression models / Kriging / Cokriging / Universal Kriging / Regression Kriging / geographical information systems (GIS) / precision farming
Schlagwörter (GND)Präzisionslandwirtschaft / Bodenkartierung / Bildauflösung
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-16313 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
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Geostatistische Analysen zur Integration von Geländemodellen und Bodenschätzungsdaten für verbesserte digitale Bodenkarten am Beispiel einer alluvialen Landschaft [3.43 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Viele Fragestellungen des landwirtschaftlichen Betriebsmanagements sowie der landschaftsökologischen Forschung erfordern ein flächenhaftes Vorliegen von detaillierten Bodeninformationen. Die vorliegende Dissertationsarbeit untersucht die grundsätzliche Eignung von Punktdaten der österreichischen Finanzbodenschätzung für die Erstellung hoch aufgelöster Bodenqualitätskarten mit Hilfe statistischer als auch geostatistischer Interpolationsmodelle, am Beispiel einer 150ha großen landwirtschaftlich genutzten Fläche alluvialen Ursprungs im Osten Wiens (Rutzendorf, Marchfeld). Als Sekundärdaten kommen Ableitungen wie relative Höhe, Hangneigung oder Kurvaturen aus einem detaillierten Höhenmodell zur Anwendung. Nach der Aufbereitung, Bereinigung und Ableitung der Daten aus dem Höhenmodell, wurden mit Hilfe von Korrelationsanalysen Zusammenhänge zwischen den punktuell aufgenommenen Ackerzahlen und den ausgewiesenen Sekundärdaten ermittelt, um bodenbeeinflussende Geländeparameter zu identifizieren. Darüber hinaus wurde die Eignung von Ertragsdatenaufnahmen eines GPS-Mähdreschers aus mehreren Aufnahmejahren (2002-2005) für die Validierung der Modelle geprüft, indem die Zusammenhänge zwischen Ertragsdaten aus mehreren Aufnahmejahren und Ackerzahlen untersucht wurden. Basierend auf den untersuchten Zusammenhängen zwischen Ackerzahlen und Reliefparametern wurden mehrere Interpolationsmodelle zur Erstellung fein aufgelöster Bodenkarten entwickelt. Neben einem nicht-räumlichen Regressionsmodell wurden vor allem geostatistische Ansätze wie von Ordinary Kriging, Cokriging, Universal Kriging und Regression Kriging für diesen Einsatzzweck getestet. Mit Hilfe verschiedener Validierungsmethoden wurden die erstellten Modelle hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit überprüft und verglichen.

Zusammenfassung (Englisch)

Many tasks in agricultural farm management as well as landscape ecological research require detailed information on soils in a continuous and extensive form. As conventional soil sampling and soil mapping approaches cannot comply with these demands, interpolation methods for creating high resolution soil maps from comparatively few sampling points are becoming ever more important. This doctoral thesis analyses the principal suitability of point data from the Austrian soil taxation for the creation of high resolution soil quality maps with the help of statistical and geostatistical interpolation methods for a study area (150ha) in an alluvial flat plain in Eastern Austria (Rutzendorf, Marchfeld). Secondary information like relative elevation, slope or curvatures was derived from a detailed elevation model. After editing, correction and derivation of the data from the elevation model, coherences between these datasets and the point information from the soil taxation (“Ackerzahl”) were identified using correlation analysis. Furthermore, the suitability of yield data from a GPS-Harvester for several recording years (2002-2005) for validation of the models was determined. Based on the analysed coherences between soil quality and relief parameters, different interpolation models for creating high resolution soil maps were developed. One statistical model (multiple regression model) and several geostatistical approaches like Ordinary Kriging, Cokriging, Universal Kriging and Regression Kriging were tested for this application. Different validation methods were used to verify and compare the models concerning their reliability and accuracy.