Rechnergestützte Identifikation von Böden - OPUS Bayreuth ...

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3.2.2 Ermittlung von bodensystematischen Einheiten . . . . . . . . . . . . . 32 3.2.3 Ergebnisse und Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.3 Clusteranalysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.3.1 Anwendung zur Identifizierung von Bodentypen . . . . . . . . . . . . 38 3.3.2 Anwendung zur Identifizierung von Horizonten . . . . . . . . . . . . . 38 3.3.3 Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.4 Regelbasierte Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.5 Methodenvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4 Fazit 51 Literaturverzeichnis 64 II Veröffentlichungen 65 5 Bodensystematik und Bodenklassifikation 67 6 Zur Situation in der deutschen Bodenkunde 101 7 Zuordnung von Bodenfarben 127 8 Anwendung des FKME 135 9 Regelbasierte Horizontidentifikation 163 10 Vergleich von Ansätzen zur Bodenidentifikation 201 III Anhang 217 11 Bestimmungsschlüssel für Bodenhorizonte 219 12 Bestimmungsschlüssel für Bodensubtypen 235 13 Prototypenmatrix für die Clusteranalyse 259 13.1 Verwendete Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 13.2 Mögliche Ausprägungen der verwendeten Variablen . . . . . . . . . . . . . . . 259 13.3 Die Matrix C der Prototypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 14 Regeln zur Horizontidentifikation 267 14.1 Grundelemente der fuzzy logic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 14.1.1 Die unscharfe Menge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 II
14.1.2 Linguistische Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 14.1.3 Grundlegende Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 14.2 Parameter für die regelbasierte Horizontidentifikation . . . . . . . . . . . . . . 271 14.3 Definitionen der Horizonte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 IV Erklärungen und Danksagung 293 III
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52 KAPITEL 4. FAZIT Datensätze. Ei
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54 KAPITEL 4. FAZIT denkundlichen F
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56 LITERATURVERZEICHNIS Ameskamp, M
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58 LITERATURVERZEICHNIS Deutsche Bo
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60 LITERATURVERZEICHNIS Kamimura, H
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62 LITERATURVERZEICHNIS Müller, W.
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64 LITERATURVERZEICHNIS Torri, D.;
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69 schneller Überblick bei speziel
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71 verwendet, wobei diese mit den u
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73 2.2 Klassifikation Der Begriff d
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75 Abbildung 2 2.5 Unterschiede zwi
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89 Literatur Ahrens, R. J., T. J. R
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91 Lamp, J. (1983): Zwölf Thesen z
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93 Tabelle 1: Unterschiede zwischen
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99 Abbildung 1: Möglichkeiten der
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119 Hannemann, J. (2003): Die Berü
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121 Tabelle 1: Profildaten einer Ps
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123 Tabelle 3: Beispiele für eine
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125 Tabelle 5: Beispiele für Param
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Kapitel 7 Zuordnung des Munsell-Cod
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Kapitel 8 Anwendung des FKME In der
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137 1. Introduction The current tre
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139 by acids, stamped by podsolizat
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141 McBratney, 1988). 1. Select a d
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143 only information almost always
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147 laboratory analyses of nearly u
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149 separation of soils and thus pr
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Melville, M.D., Atkinson, G., 1985.
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153 Table 2: Attributes for soil pr
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155 Table 4: Quality of the data se
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159 Table 8: Aggregated samples for
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161 Figure captions Figure 1: Arran
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Kapitel 9 Regelbasierte Horizontide
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165 We will present the basics of r
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167 personal, or subjective, weight
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169 explain their interrelationship
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171 3.2 Basics of Fuzzy Rule Based
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173 υ1 υ2 H = h1 , , h2 , ,
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183 Table 1: Examples for the simil
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185 Parameter Number of fuzzy sets
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187 Table 3: Example of an automate
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189 Table 5: Availability of select
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191 Table 7: Identification quality
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193 Figure captions Figure 1: Devel
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Figure 2, Albrecht et al. 195
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199 IMEP 100 95 90 85 80 75 70 65 6
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Kapitel 10 Vergleich von Ansätzen
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203 2 Introduction During the last
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205 The computational design of the
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207 to achieve since the single soi
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209 and the German approaches is th
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211 Australian Journal of Soil Rese
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Teil III Anhang 217
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295 Erklärung I Diese Doktorarbeit
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297 Danksagung In den letzten Jahre
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