Geoinformatyczne narzędzia w badaniu gleb

Obecne wymagania wobec treści i celów dokumentowania gleb odróżniają, od oczekiwań wobec tradycyjnych map glebowych, trzy istotne okoliczności: możliwość wykorzystywania cyfrowych technik gromadzenia i analizy danych przestrzennych, zwiększenie roli środowiskowych kryteriów oceny jakości gruntów w porównaniu z dominującymi wcześniej wyznacznikami ich jakości obserwowanej wyłącznie z punktu widzenia potrzeb gospodarstwa rolnego i leśnego oraz uzupełnienie listy celów dokumentowania o predykcję zachowań gleb pod wpływem różnych typów oddziaływań. Wszystkie te okoliczności powodują zmiany w sposobach interpretowania i rozumienia przestrzennych danych glebowych. Pod względem metodycznym narzędziami nowego podejścia są: włączenie wnioskowania rozmytego jako właściwego dla procedur klasyfikacji gleb i wizualizacji zasięgów ich jednostek, wykorzystanie technik poszukiwania wiedzy w bazach danych KDD (Knowledge Discovery in Databases) oraz eksploracji danych DM (Data Mining) do modelowania zależności morfologiczno-przestrzennych przydatnych w przewidywaniu zmian zachowań gleb w nowych warunkach środowiskowych. Obecnie systemy informacji przestrzennej, wyposażone w algorytmy KDD, tworzą w odniesieniu do dokumentacji gleb, w zaawansowanych technologicznie krajach, systemy ekstrakcji wiedzy i informacji, pozwalające na ocenę ryzyka środowiskowego związanego z propagacją zanieczyszczeń oraz na złożone studia ich przekształceń pod wpływem wielokierunkowych oddziaływań antropogenicznych. W pracy zaprezentowano zastosowanie algorytmów KDD do oceny aktualnego i prognozowanego stanu gleb.

Present requirements in terms of the content and purposes of documenting soils, unlike traditional soil maps, differentiate three significant circumstances: the possibility of the application of digital techniques of collecting and analysing spatial data, the increase of the role of environmental criteria for the assessment of the quality of grounds, compared to dominating earlier indexes of their values viewed only in the aspect of the needs of agriculture and forestry, and supplementing the list of the goals of documentation with the prediction of the changes in soils influenced by different factors. All these circumstances cause changes in the ways of the interpretation and understanding of spatial soil data. In methodological sense, the tools of the new approach are: including the fuzzy inference as the proper for the procedures of the classification of soils and visualization of the ranges of their units, the application of knowledge discovery in databases (KDD) and data mining (DM) in the modelling of morphologic and spatial relations useful in predicting changes in soils in new environmental conditions. Nowadays, systems of spatial information, equipped with KDD algorithms make - in the relation to the documentation of soils in technologically advanced countries - systems of the extraction of knowledge and information, allowing environmental risk assessment related to the propagation of pollutants and complex studies of their transformations under the influence of multidirectional anthropogenic influence. In the paper the application of KDD algorithms was presented in the assessment of present and forecasted state of soils.