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Autor(en): Bakimchandra, Oinam
Titel: Integrated fuzzy-GIS approach for assessing regional soil erosion risks
Sonstige Titel: Integrierter Fuzzy-GIS-Ansatz zur Abschätzung regionaler Bodenerosionsrisiken
Erscheinungsdatum: 2011
Dokumentart: Dissertation
Serie/Report Nr.: Mitteilungen / Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Universität Stuttgart;203
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-63262
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/380
http://dx.doi.org/10.18419/opus-363
ISBN: 978-3-942036-07-8
Zusammenfassung: Modelling a dynamic and physical process, such as soil erosion, is prone to errors and problems. The availability of the right kind of data source, quality of data used, scale issues in modelling, measurement errors etc. and the complexity of the model in itself are some of the issues that are explicitly addressed and reported in soil erosion research studies. Existing soil erosion models based on physical processes are very data demanding in both their amount of variables and their temporal and spatial resolution requirements. Hence, data scarcity and lack of reliable data tend to pose a problem for successful application of physical based erosion models. On the other hand, less data demanding empirical based models are developed for a certain environmental set up using erosion plot studies and thus their applicability is restricted to regions where they were developed. Another significant aspect that is overlooked in many past soil erosion risk assessment studies is the nature of the various environmental control parameters involved in modelling, which are fuzzy in reality. When mapping erosion risk, the introduction of fuzzy sets instead of crisp sets to define classes (i.e. degree of hazard or risk) will help to incorporate a degree of fuzziness within each class of the governing parameters. It is found that various existing soil erosion risk models consider each feature and spatial units present on the landscape or catchment as having distinct boundaries. In reality, the existing natural boundaries are much more complex. To cope with such problems of class boundaries and to incorporate the expert knowledge that can represent the processes under investigation, there is a need of fuzzy logic based modelling approach. In this PhD research, a simple and efficient fuzzy logic-based soil erosion risk model for monitoring the soil erosion risk distribution over a regional landscape is developed. The developed model is known as Fuzzy-Water Erosion Risk Classification and Assessment Model (F-WERCAM). As the name indicates, this model is intended for water based soil erosion risk classification and their assessment using a fuzzy logic modelling concept in a GIS platform. The model is designed or set up in such a way that it has minimum input data requirements for model execution, provided the considered input parameters are the main primary governing factors that influence the soil erosion risk of a region. One of the salient features in the F-WERCAM is the multi-stage modelling approach. It consist of 3 stages namely, Stage 1- mapping of the Soil Protection Index (SPI), Stage 2- mapping of the Potential Erosion Risk Index (PERI) and Stage 3- mapping of the Actual Erosion Risk Index (AERI).This set up allows for the simplification of the fuzzy rule bases by reducing the number of input parameters at each stage of the modelling. In addition, this approach allows for a step-by-step evaluation of the intermediate results. For instance, Stage 1 of the modelling approach allows for the evaluation of the SPI of a region, before integrating with the PERI of Stage 2, to obtain the final AERI of a region (Stage 3). The final soil erosion risk map provides qualitative based information on the distribution pattern of the soil erosion risk classes over a region. Apart from the qualitative based spatial information on soil erosion risk obtained from this model, the possibility of transferring the output erosion risk index into quantitative soil loss values (in t/ha/yr) is explored and discussed in this study. The model is successfully tested in Upper Awash Basin in Ethiopia and further used to produce a soil erosion risk map of Italy. The ability of fuzzy logic to describe and transform the knowledge in a descriptive human like manner in the form of simple rules using linguistic variables has provides a new direction and opening to explore and develop a simple and well structured framework for soil erosion risk assessment. Overall, the integration of fuzzy logic within GIS using remotely sensed data in this research tries to address the problems of data scarcity, uncertainty in the input model parameters and handling of large spatial data effectively. From the various assessments and evaluations presented in this research, it is found that such an expert based fuzzy logic model has the potential to be used as a practical tool for assessment of regional soil erosion risk by policy makers and scientists.
Die Modellierung von dynamischen und physikalischen Prozessen, wie zum Beispiel die Bodenerosion, beinhaltet zahlreiche Fehlermöglichkeiten und Fragestellungen. Die Verfügbarkeit von sicheren Datenquellen, die Datenqualität, verschiedenste Skalierungseffekte, Fehler in der Datenaufnahme sowie die Modellkomplexität sind nur einige Aspekte, die explizit in wissenschaftlichen Studien über Bodenerosion zu berücksichtigen sind. Des Weiteren beinhalten zahlreiche Modellparameter eine gewisse Unschärfe und Unsicherheit, die in vorangegangen Studien über Risikobewertungen hinsichtlich Bodenerosion weitestgehend vernachlässigt wurden. Diesbezüglich bietet die Einteilung von Parametern in überlappende Klassen mittels fuzzy-logischer Ansätze, anstatt scharf getrennter Parameterbereiche, eine Art Unsicherheitsbetrachtung je Parameterklasse an. In verschiedenen existierenden Modellen zur Bewertung des Erosionsrisikos sind die berücksichtigen den zu Parameter und deren räumliche Zuordnung in einem Einzugsgebiet als feste Grenzen definiert, wobei in Realität diese natürlichen Grenzen weitaus komplexer sind. Für Fragestellungen hinsichtlich der Definition von Klassengrenzen und um Expertenwissen, welches die maßgeblichen Prozesse repräsentiert in die Untersuchungen einzubinden, eignet sich hingegen ein fuzzy-logischer Modellierungsansatz. In dieser Doktorarbeit wird ein einfaches aber effizientes fuzzy-logisches Modell entwickelt, um die Verteilung von Bodenerosionsrisiken für regionale Gebiete zu erfassen. Das entwickelte Modell nennt sich „Fuzzy-Water Erosion Risk Classification and Assessment Model“ (F-WERCAM) und zielt auf die Simulation niederschlagsinduzierten Bodenerosion sowie deren Bewertung im Rahmen einer GIS-Umgebung ab. Das Modellkonzeption strebt möglichst geringe Anforderungen an die Eingangsdaten an und beinhaltet für die Simulation des Bodenerosionsrisikos auf regionaler Ebene folgende dominierende Variablen: Landnutzung und Landbedeckung (LULC), den normierten Vegetationsunterschieds index (NDVI), jährliche Niederschlagserosivität (R), Bodenerodierbarkeit (K) und Geländeneigung (%). Einer der wichtigsten Eigenschaften des F-WERCAM ist der mehrstufige Modellierungsansatz. Er besteht aus insgesamt 3 Stufen: Stufe 1 beinhaltet die den Bodenschutz Index (SPI), Stufe 2 den index des potenziellen Erosionsrisikos (PERI) und die Stufe 3 den index des tatsächlichen Erosionsrisikos (AERI). Das mehrstufige Konzept erlaubt eine Vereinfachung der Fuzzy-Regeln durch Reduzierung der Input-Parameter je Modellstufe sowie eine schrittweise Beurteilung der einzelnen Modellstufen mit entsprechenden Zwischenresultaten. Zum Beispiel bewertet die Stufe 1 den SPI einer Region bevor er mit dem PERI der zweiten Stufen kombiniert wird, um anschließend das Endergebnis (AERI) einer Region zu bestimmen. Das Endergebnis (Bodenerosionsrisiko) gibt qualitativ das räumliche Verteilungsmuster der Bodenerosion in Risikoklassen wieder. Des Weiteren wird im Rahmen dieser Studie untersucht und diskutiert, inwiefern die erhaltenen Resultate in quantitative Werte der Bodenerosion (in t/ha/yr) umgewandelt werden können. Das entwickelte Modell wurde erfolgreich im dem Einzugsgebiet des Oberen Awash in Äthiopien getestet und wird in einer zusätzlichen Fallstudie zur Ermittlung des Bodenerosionsrisikos für Italien angewendet. Insgesamt betrachtet, bietet der Fuzzy-Ansatz in der GIS-Umgebung unter Verwendung von Daten aus der Fernerkundung eine zuverlässige Lösung, um mit Problemen wie unzureichende Datenbasis, Unsicherheit der Eingangsdaten oder große räumliche Datenmengen umzugehen. Aus den verschiedenen Bewertungen und Beurteilungen, die in dieser Arbeit präsentiert sind, lässt sich schließen, dass experten-basierte fuzzy-logische Modelle ein praktisches Simulationswerkzeug zur Bewertung von Bodenerosionsrisiken für Wissenschaftler und Entscheidungsträger bieten.
Enthalten in den Sammlungen:02 Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften

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