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Explainable machine learning in soil mapping. Peeking into the black box
Rentschler, Tobias
Tübingen (Deutschland)
Selbstverlag
2021, 174 S., Abb., Tab., Lit., graf. Darst., Kt.
Sprache: Englisch; Deutsch
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[Quelle: http://d-nb.info]
Während des Anthropozäns und insbesondere in den letzten Jahrzehnten hat sich die Umwelt der Erde stark verändert. Die planetarischen Grenzen stehen zunehmend unter Druck. Da der Boden als wichtiger Teil der Kohlenstoff- und Stickstoffkreisläufe das Klima beeinflusst, ist er eine wichtige Ressource bei der Bewältigung dieser Umweltprobleme. Folglich spielt das Wissen über den Boden, Bodenprozesse und Bodenfunktionen eine wesentliche Rolle bei der Erforschung und Lösung dieser schwerwiegenden ökologischen und sozioökonomischen Herausforderungen. Die Kartierung und Modellierung des Bodens liefert räumliche Kenntnis über den Zustand des Bodens und seine Veränderungen im Laufe der Zeit. Dies ermöglicht es, Methoden der Bodenbewirtschaftung und Lösungsansätze für Umweltprobleme zu beurteilen und zu bewerten. Methoden des maschinellen Lernens haben sich für die räumliche Kartierung und Modellierung des Bodens als geeignet erwiesen. Oft handelt es sich dabei aber um Black Boxes und die Modellentscheidungen und -ergebnisse werden nicht erklärt. Allerdings würden erklärbare Bodenmodelle auf der Grundlage des maschinellen Lernens die Erkennung von Umweltveränderungen erleichtern, zur Entscheidungsfindung für den Umweltschutz beitragen und die Akzeptanz von Wissenschaft, Politik in Gesellschaft fördern. Daher sind die jüngsten Bemühungen im Bereich des maschinellen Lernens darauf ausgerichtet, den konventionellen Rahmen des maschinellen Lernens auf erklärbares maschinelles Lernen zu erweitern, um 1) Entscheidungen zu begründen, 2) die Modelle besser zu steuern und 3) zu verbessern und 4) neues Wissen zu generieren. Die Kernelemente für erklärbares maschinelles Lernen sind Transparenz, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit. Darüber hinaus sind domain knowledge und wissenschaftliche Konsistenz entscheidend. Bei der Bodenmodellierung spielten die Konzepte des erklärbaren maschinellen Lernens jedoch bisher eine geringe Rolle. Ziel dieser Arbeit war es, zu untersuchen und zu beschreiben, wie Transparenz, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit im Rahmen der Bodenmodellierung erreicht werden können. Die Fallbeispiele zeigten, wie Konsistenz mit Modellvergleichen bewertet werden kann und domain knowledge in die Modelle einfließt. Ebenso zeigten die Studien, wie Transparenz mit reproduzierbarer Proben- und Variablenauswahl erreicht werden kann und wie die Interpretation der Modelle mit domain knowledge verknüpft werden kann, um die Modellergebnisse besser zu erklären und in Bezug zu bodenkundlichem Wissen zu setzen sind.
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Durchlässigkeit von Böden
Diplom.de
Übliche Verfahren und deren Überprüfung im Labor
2008, 292 S., m. 60 Abb. 27 cm, Softcover
Diplomica
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Neophytenrückstände in Böden. Auswirkungen auf Verwertungsmaßnahmen
Bodenschutz, 2021
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