Kategória típusú talajtérképek térbeli felbontásának javítása kiegészítő talajtani adatok és adatbányászati módszerek segítségével | Downscaling of categorical soil maps with the aid of auxiliary spatial soil information and data mining methods

Kategória típusú talajtérképek térbeli felbontásának javítására (leskálázására) adatbányászati módszerként osztályozó fákat alkalmaztunk. A feladat elvégzését az indokolta, hogy bizonyos tematikus talajtérképek nem állnak rendelkezésre a megkívánt léptékben. A számos előnnyel bíró döntési fák felhasználhatók többek között létező talajtérképekben foglalt talaj-táj modellek megértésére, a felvételezési, szerkesztési szabályok utólagos formalizálására. A feltárt, döntési szabályokba foglalt összefüggések pedig nagy felbontású környezeti segédváltozók segítségével térbelileg finomított térképek előállítását teszik lehetővé. Ezen segédváltozók között speciális szerepet töltenek be a nagyobb térbeli felbontású, de eltérő tematikájú talajtani információk. A szintetizáló munka eredményeként született Agrotopográfiai térképek agroökológiai egységei döntően a Kreybig-féle talajfelvételezés adataira alapozva, a Kreybig térképek talajfoltjainak térbeli és tematikus generalizálásával jöttek létre. A Kreybig mintázat jelentős információtartalommal bír ezek heterogenitására vonatkozóan, csakúgy mint a talajképződésben jelentős szerepet betöltő domborzati viszonyokat nagy léptékben jellemző domborzat modellek.Az ország teljes területére elérhető AGROTOPO és DKTIR (Digitális Kreybig Talajinformációs Rendszer) adatbázisok, illetve digitális domborzat modellek révén hatalmas potenciál áll rendelkezésre, mely lehetőségek integrált kiaknázásával számos kategória típusú tematikus talajtérkép leskálázására nyílik lehetőség. Ezek közül kettőt mutattunk be részletesebben: (i) Az Országos Területrendezési Terv Kiváló Termőképességű Területeinek országos léptékű lehatárolásához az AGROTOPO talajértékszám kategória térképét skáláztuk le döntési fák segítségével. (ii) Az öntözés tervezését szolgáló nagyléptékű térképezési módszertan digitális implementálásának feltétele a talajok genetikus osztályozásának ismerete 1:25.000- es léptékben. Egy belvízöblözet területére az AGROTOPO genetikus típus fedvényét skáláztuk le a DKTIR és természetesen egyéb környezeti segédváltozók, illetve osztályozó fák felhasználásával. A felhasznált módszert a későbbiekben is alkalmazni kívánjuk hasonló feladatok megoldására, például az országos digitális talajtérképezési projektben (DOSoReMI.hu; PÁSZTOR et al., 2013b), a levont következtetéseket és a tanulságokat pedig hasznosítani. Továbblépést a környezeti segédadatok körének bővítésével, illetve a döntési fák egy további szintjének, az ún. „random forest” (véletlen erdő) módszercsalád alkalmazásával tervezünk.Munkánkat az K105167 OTKA pályázat és a Bolyai János Kutatási Ösztöndíj program támogatta. | Decision trees were used as a data mining technique to improve the spatial resolution of category-type soil maps (thematic downscaling). The approach was justified by the fact that certain thematic soil maps are not available on the required scale. Decision trees, which have numerous advantages, can be applied for the understanding of the soil-landscape models involved in existing soil maps, and for the post-formalization of survey/compilation rules. The relationships identified and expressed in decision rules make the creation of spatially refined maps possible with the aid of high resolution environmental auxiliary variables. Among these co-variables, a special role is played by larger scale soil information with diverse attributes. The agro-ecological units in the AGROTOPO database, compiled as a result of synthesising work, were elaborated mainly on the basis of mapping units from Kreybig soil maps, after spatial and thematic generalization. The Kreybig pattern contains significant information on the heterogeneity of these agro-ecological units, as do the elevation models characterizing the relief circumstances that play a significant role in soil formation processes.The availability of AGROTOPO and DKSIS (Digital Kreybig Soil Information System) spatial soil information systems and Digital Elevation Models for the whole country has huge potential, which can be exploited in an integrated manner for the downscaling of various, category-type thematic soil maps. Two such possibilities are presented in the present paper: (i) The soil productivity map included in the AGROTOPO database was downscaled with the aid of decision trees for the delineation of Areas with Excellent Productivity in the framework of the National Regional Development Plan. (ii) The characterization of the soil cover in terms of genetic soil types at a scale of 1:25,000 is a requirement for the digital implementation of the large-scale mapping methodology designed for irrigation planning. The genetic soil type layer of AGROTOPO was downscaled for the pilot area based on DKSIS, environmental auxiliary variables and decision trees. The further application of these methods is planned for solving similar problems, for example in the nationwide digital soil mapping project (DOSoReMI.hu; Páscásztor et al., 2013b), while the lessons and experience gained will also be exploited. It is also hoped to achieve progress by expanding the pool of environmental co-variables applied and by testing a further level of decision trees, known as the ‘random forest’ method