Einsatz von DV-Verfahren der künstlichen Intelligenz

zur flächenhaften Darstellung von Schadstoffgehalten

UBA 2010

zur flächenhaften Darstellung von Schadstoffgehalten

in Siedlungsgebieten

Thomas Hertwig, Karl-Otto Zeißler (Beak)

Ingo Müller (LfULG)

Saxon State Office for Environment, Agriculture and Geology

28./29.09.2010

Konventionelle methodische Ansätze und HRE

Ziel:

Darstellung von flächendeckenden Elementverteilungskarten im Siedlungsgebiet für Bodenbelastungskartenim Siedlungsgebiet für Bodenbelastungskarten

Aufgabenstellung:

An Hand von diskreten Bodenproben soll die Verteilung der

Elementgehalte im Siedlungsgebiet flächendeckend abgeleitet

werden

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advangeo für Schadstoffe in Siedlungsgebieten IW072061

werden

Konventionelle methodische Ansätze und HRE

Methodische Ansätze für konventionelle Bearbeitung beruhen auf

unterschiedlichen Interpolationsverfahren. Dabei kommen für die

Bildung von Homogenbereichen drei Ansätze zur Anwendung:

• raumanalytischer Ansatz• raumanalytischer Ansatz

• Immissionsansatz

• Substratansatz

Homogene Raumeinheit HRE

• sie spiegelt natürliche und anthropogene Verhältnisse wider

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advangeo für Schadstoffe in Siedlungsgebieten IW072061

• sie spiegelt natürliche und anthropogene Verhältnisse wider

• Verteilung des zu modellierenden Schadstoffes innerhalb einer HRE

• innerhalb � gleichbleibende Verhältnisse

• sprunghafte Veränderungen der Verhältnisse an den Grenzen der HRE

Substratansatz – Herkunft der Elementgehalte in Böden

Gehalte in Böden werden ursächlich bestimmt durch das Bodensubstrat und bestimmte pedogene und andere Vorgänge:

Ci = f(Bodensubstrat geogen Geologie BodenausgangsgesteinCi = f(Bodensubstrat geogen Geologie Bodenausgangsgestein

periglaziale Vermengungen

pedogen untergeordneter Einfluss

anthropogen Boden-/Flächennutzung

Baumaßnahmen

Kriegs- und Altlasten

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Agrikultur

Immissionen)

Grundsätzliche Modellierungs- und Vorhersageansätze

Analytischer Ansatz: mathematische Modellierung

• Tiefes Verständnis des Sachverhaltes notwendig

• Felduntersuchungen, Modellkalibrierung und -anwendung

• zeitaufwändig, teuer

• In der Praxis oft nicht bzw. eingeschränkt anwendbar

� künstliche neuronale Netze:

Analyse von komplexen, nichtlinearen Zusammenhänge möglich

Statistischer Ansatz: z.B. Regression, Diskriminanzanalyse, …

• Modellierbar sind meist nur Teilaspekte bei sonstigen konstanten Bedingungen

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Zusammenhänge möglich

� lernfähig

� generalisierungsfähig

� arbeitet mit verfügbaren Daten

� qualitative und quantitative Analysen

Verfahren der künstlichen Intelligenz

Modell: natürliches Neuron

• Das Prinzip künstlicher neuronaler Netze orientiert sich an der

Wirkungsweise des biologischen Nervensystems.

• Es besteht aus einer Vielzahl von Nervenzellen (Neuronen).• Es besteht aus einer Vielzahl von Nervenzellen (Neuronen).

• Verbindungen zwischen den Neuronen als Gewichte w

� stärken oder schwächen das Eingangssignal

� sind gerichtet und werden trainiert

• Eingangssignale

Die Nervenzelle als Prozessor

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advangeo für Schadstoffe in Siedlungsgebieten IW072061

� werden zu einem einzigen Eingangssignal verrechnet: Propagierungsfunktion

• Aktivierungsfunktion berechnet den Ausgabestatus des Neurons

Verfahren der künstlichen Intelligenz - Eigenschaften künstlicher neuronaler Netzwerke

Vorteile:

• lernt an Beispielen

• analysiert komplexe, nicht-lineare Beziehungen

• tolerant gegenüber „verrauschten“ Daten (z. B. Gesichtserkennung)

Nachteile:

• System ist eine black box: Netzgrenzen sind unklar

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Testgebiete

Testgebiete

Erzgebirge

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Mineralgänge

Annaberg Aue

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Blaufarbenwerk, 19 Jhd.

Aue

(1635)

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Immissionsansatz

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Substratansatz

Geologie

Bodengeologie

Proben mit Schlackebestandteilen

anthropogene Auffülle

Interpolation

anthropogene Auffülle

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raumanalytischer Ansatz

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raumanalytischer Ansatz

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Interpolation

Statistische Methoden

•Voronoi-Mosaik•Voronoi-Mosaik

•Inverse Distance Weighting (IDW)

•Ordinary und Universal Kriging (OK, UK)

•artificial intelligence (artificial neural networks) (advangeo®)

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Interpolation - IDW

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As [ppm]

Interpolation - OK

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As [ppm]

künstliche neuronale Netzwerke - advangeo

Eingangsparameter

Höhenmodell und dessen DerivateGeologie: Lithologie, GängeFlächennutzung

Schlacke

Training

Probenpunkte mit bekanntenGehalten (130 Proben)

Arsengehalte Annaberg A-Proben Flächennutzung, Gänge [mg/kg]Ergebnisse der Modellierung

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0

100

200

300

400

500

600

0 100 200 300 400 500 600

Messwerte

Mo

dell

iert

e-W

ert

e

künstliche neuronale Netzwerke - advangeo

Eingangsdaten:

• Mineralgänge (7 Formationen)

• Flächennutzung (9 Klassen)

• Lagerstättengebiet

• Proben mit Schlackebestandteilen

• DTM

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advangeo

100

1000

As

vo

rhe

rge

sa

gr

[mg

/kg

]

CV-Daten advangeo

Predicted OK

Linear (Predicted OK)

Linear (CV-Daten advangeo)

10

100

10 100 1000

As gemessen [mg/kg]

As

vo

rhe

rge

sa

gr

[mg

/kg

]

Arsengehalte Annaberg A-Proben [mg/kg]

600

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0

100

200

300

400

500

0 100 200 300 400 500 600

Messwerte

Modellie

rte-W

ert

e

advangeo

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advangeo

BiCoNi

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BiCoNibaflhmba

flqkbkssfz

advangeo

Arsengehalte Annaberg A-Proben Flächennutzung [mg/kg]

200

300

400

500

600

Mo

dell

iert

e-W

ert

e

0

100

200

0 100 200 300 400 500 600

Messwerte

Mo

dell

iert

e-W

ert

e

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advangeo

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advangeo – bisherige Testfälle

– Flächiger Bodenabtrag � Einzugsgebiet Talsp. Klingenberg, Glashütte

– Hangrutschungen/ Bodenkriechen � Gebiet Tharandt/ Freital, Glashütte

– Rinnenerosion � Südafrika/ Limpoporegion, Tharandt/ Freital– Rinnenerosion � Südafrika/ Limpoporegion, Tharandt/ Freital

– Lagerstättenprognose (Au, Pb/Zn, Cr) � Kosovo, Burkina Faso, Ghana

– Lateritverbreitung � Burkina Faso

– Geologische Kartierung � Kosovo, Burkina Faso

– Forstschädlinge � Osterzgebirge, Tharandter Wald

– Regionalisierung von Punktdaten

im Bodenschutz � Stadtböden Aue/ Annaberg

– Forstliche Standortskartierung � Karten der Feuchtestufen

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– Forstliche Standortskartierung � Karten der Feuchtestufen

– Kohlebrände � China

– …

Ausblick

Zusammenfassung

– advangeo ® macht KI Verfahren in einem Standard – GIS – Umfeld einfach nutzbareinfach nutzbar

– advangeo ® ist ausgezeichnet geeignet, Punktdaten in die Fläche zu bringen

– advangeo ® analysiert komplexe Ursachen-/Wirkungsbeziehungen; Beziehungen zwischen den Einflussgrößen und der abhängigen Variable werden durch Training selbst erlernt (Lernvermögen)

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werden durch Training selbst erlernt (Lernvermögen)

– advangeo ® ist im Bodenschutz als Standardprognoseverfahren nahezu universell einsetzbar