Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Modelowanie przestrzennej zmienności gleb
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
DGEI-2-207-MI-n
Wydział:
Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Modelowanie informacji o środowisku
Kierunek:
Geoinformacja
Semestr:
2
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
prof. dr hab. inż. Gruszczyński Stanisław (sgrusz@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Moduł obejmuje metodologię oceny przestrzennej zmienności gleb metodami statystycznymi i uczenia maszynowego. Zapoznaje z istniejącymi modelami konstrukcji cyfrowych map glebowych..

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 algorytmy statystyczne, metody uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej stosowane w modelowaniu zjawisk przestrzennych i zależności między nimi GEI2A_W04, GEI2A_W03, GEI2A_W05, GEI2A_W02 Kolokwium
M_W002 istniejące modele zróżnicowania gleb związane z cyfrowymi mapami glebowymi GEI2A_W04, GEI2A_W06, GEI2A_W03 Kolokwium
M_W003 konstrukcje, treść i wykorzystanie tematycznych map glebowych i siedliskowych GEI2A_W04, GEI2A_W03 Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 wykonać rozmyty opis profilu glebowego GEI2A_U04, GEI2A_U08 Kolokwium
M_U002 wykonywać dezagregację map tematycznych w celu quasi-ciągłego zobrazowania zróżnicowania cech glebowych GEI2A_U05, GEI2A_U08, GEI2A_U02, GEI2A_U01 Kolokwium
M_U003 modelować przestrzenną i czasową zmienność cech glebowych znanymi algorytmami GEI2A_U04, GEI2A_U05, GEI2A_U08, GEI2A_U02 Projekt
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 poprawnego opisu procesów glebotwórczych oraz ich powiązań z czynnikami fizjograficznymi GEI2A_K02 Projekt
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
27 9 0 0 18 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 algorytmy statystyczne, metody uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej stosowane w modelowaniu zjawisk przestrzennych i zależności między nimi + - - + - - - - - - -
M_W002 istniejące modele zróżnicowania gleb związane z cyfrowymi mapami glebowymi + - - - - - - - - - -
M_W003 konstrukcje, treść i wykorzystanie tematycznych map glebowych i siedliskowych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 wykonać rozmyty opis profilu glebowego + - - + - - - - - - -
M_U002 wykonywać dezagregację map tematycznych w celu quasi-ciągłego zobrazowania zróżnicowania cech glebowych + - - + - - - - - - -
M_U003 modelować przestrzenną i czasową zmienność cech glebowych znanymi algorytmami + - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 poprawnego opisu procesów glebotwórczych oraz ich powiązań z czynnikami fizjograficznymi + - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 75 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 27 godz
Przygotowanie do zajęć 16 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (9h):
  1. Klasyfikacje gleb. Czynniki różnicujące gleby i ich powiązania strukturalne. Mapy tematyczne

    1. Znaczenie: składu mineralnego (tworzywa) gleb, morfologii terenu, hydrografii, użytkowania. Klasyfikacja: typologiczna (WRB), użytkowa, bonitacyjna. Kryteria oceny jakościowej w różnych krajach.
    2. Klasyczne mapy tematyczne: glebowe i siedliskowe. Założenia, sposób opracowania.

  2. Koncepcje cyfrowych map glebowych

    1. Soil surveying i Digital Soil Mapping. Koncepcja Jenny.
    2. Współczesne koncepcje map cyfrowych: SCORPAN, SoLim

  3. Modelowanie zależności glebowych. Wykorzystanie szybkich technik analitycznych

    1. Dezagregacja map tematycznych. Źródła informacji.
    2. Znaczenie metod pośrednich: teledetekcja i NIR
    3. Metody modelowania:
    - współzależności: modele statystyczne (regresja, PLSR, podejście bayesowskie): mapa gleb Unii Europejskiej: Pedotransfer Rule i Pedotransfer Functions
    - modele uczenia maszynowego: sieci płytkie i głębokie, wnioskowanie rozmyte, zespoły algorytmów, drzewa i lasy losowe:
    4. Ocena i wybór modelu współzalezności
    5. Quasi-ciągłe modele glebowe

  4. Prognozowanie zmian w glebach w przestrzeni i w czasie

    1. Antropogeniczne czynniki degradacji gleb: uprawy, gospodarka rolna i leśna, działalność przemysłowa
    2. Ocena przestrzennego zróżnicowania zanieczyszczenia gleb: geostatystyka i algorytmy uczenia maszynowego (MLP, RBF)
    3. Identyfikacja wpływu czynników fizjograficznych na gleby: zastosowanie uczenia maszynowego do identyfikacji zależności przestrzennych. Zakłócenia gospodarki wodnej gleb.
    4. Modelowanie poziomu akumulacji węgla organicznego w glebach w różnych warunkach uprawy i klimatu

  5. Mapy tematyczne (legacy maps); siedliskowe i glebowe
Ćwiczenia projektowe (18h):
  1. Opis profilu glebowego

    Opis profilu glebowego metodą wnioskowania rozmytego. Wykonanie syntetycznego opisu profilu w wybranym konturze glebowym.

  2. Identyfikacja powiązań cch glebowych

    Badanie zależności statystycznych cech strukturalnych. Próba wykorzystania oznaczeń NIR do pośredniej identyfikacji cech strukturalnych (LUCAS i pakiet R)

  3. Badanie powiązań fizjograficzno-glebowych

    Opracowanie modelu zależności przestrzennych: właściwości gleb i fizjografii (wyniesienie, nachylenie, skład ziarnowy, woda gruntowa)

  4. Model RothC

    Wykorzystanie metodologii RothC do predykcji zmian zasobów węgla organicznego w glebach pod wpływem decyzji gospodarczych

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Poprawne wykonanie projektów jest warunkiem zaliczenia ćwiczeń. Warunkiem zaliczenia całości przedmiotu jest zdanie pisemnego kolokwium z treści ćwiczeniowych i wykładowych.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocenę końcową (OK) modułu oblicza się według wzoru:
OK = 0,4*W + 0,6*P
gdzie:
W – ocena uzyskana z wykładów
P – ocena uzyskana z ćwiczeń projektowych

W przypadku uzyskania pozytywnej oceny dopiero w drugim lub trzecim terminie, ocena do wzoru przyjmowana jest według formuły:
W = 0,2*2,0 + 0,8*W2 (dla drugiego terminu),
W = 0,2*2,0 + 0,2*2,0 + 0,6*W3 (dla trzeciego terminu).

W przypadku zaliczenia ćwiczeń projektowych oraz uzyskania pozytywnej oceny z wykładów, ocena końcowa wynosi co najmniej 3,0.
W przypadku braku pozytywnej oceny z ćwiczeń projektowych lub z wykładów ocena końcowa nie jest wystawiana.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Ustalane w drodze indywidualnych decyzji prowadzącego zajęcia.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. A.B McBratney, M.L Mendonça Santos, B Minasny, On digital soil mapping, Geoderma, Volume 117, Issues 1–2, 2003, Pages 3-52, ISSN 0016-7061,
2. Minasny B., McBratney A.B., Lark R.M. (2008) Digital Soil Mapping Technologies for Countries with Sparse Data Infrastructures. In: Hartemink A.E., McBratney A., Mendonça-Santos M.. (eds) Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer, Dordrecht
3. Jase D. Sitton, Yasha Zeinali, Brett A. Story, Rapid soil classification using artificial neural networks for use in constructing compressed earth blocks,Construction and Building Materials, Volume 138, 2017, Pages 214-221, ISSN 0950-0618,
4. S Gruszczyński The Assessment of Variability of the Concentration of Chromium in Soils with the Application of Neural Networks. Polish Journal of Environmental Studies 14 (6)
5. S Gruszczynski Assessment of suitability of various models for estimating cation exchange capacity (CEC) Pol J Soil Sci 42 (1), 16-29
6. Brendan P. Malone, Budiman Minasny, Alex B. McBratney: Using R for Digital Soil Mapping, Springer International Publishing, 2017

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Geoinformatyczne narzędzia w badaniu gleb — Geoinformatic instruments in the soil survey / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Geodezja : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 1234-6608. — 2006 t. 12 z. 2/1, s. 221–233.
2. The problem of the estimation of the industrial soil pollution extent — Problem szacowania zasięgu przemysłowego zanieczyszczenia gleb / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Polish Journal of Soil Science ; ISSN 0079-2985. — 2007 vol. 40 no. 1, s. 33–45. — Bibliogr. s. 44–45, Abstr.
Analiza danych kartograficzno-glebowych w procedurach ocen oddziaływania na środowisko — [Cartographic and soil data analysis in environmental impact assessment procedures] / Stanisław GRUSZCZYŃSKI ; red. Magdalena Anioł-Mirek. — Kraków : AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, 2008. — 160 s.,
3. An ensemble of neural classifiers and constructivist algorithms in the identification of agricultural suitability complexes of soils on the basis of physiographic information / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // ISRN Soil Science [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2090-875X. — 2012 art. no. 610567, ekran 1–9. — Tryb dostępu: http://www.isrn.com/journals/ss/2012/610567/ [2012-05-18]. — Bibliogr. ekran 9
4. Akumulacja węgla organicznego w utworach bezglebowych, zrekultywowanych dla leśnego kierunku zagospodarowania [Dokument elektroniczny] — Accumulation of organic carbon in the soilless formations reclamed for forestry / Stanisław GRUSZCZYŃSKI, Teresa ECKES, Tadeusz GOŁDA, Katarzyna SROKA, Maria TRAFAS, Piotr WOJTANOWICZ. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2014. — 1 dysk optyczny. — 100 s.. — (Wydawnictwa Naukowe / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie ; KU 0564). — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 91–96, Streszcz., Summ.. — ISBN: 978-83-7464-712-0
5. Modelowanie położenia jednostek kompleksów rolniczej przydatności gleb na podstawie przetwarzania ograniczonych informacji fizjograficznych i glebowych ze zdigitalizowanych materiałów kartograficznych — Modeling the position of agricultural suitability units of soils on the basis of the limited physiographic information processing with digitized cartographic materials / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Soil Science Annual ; ISSN 2300-4967. — 2015 vol. 66 no. 3, s. 98–110.
6. Adaptive modelling of spatial diversification of soil classification units — Adaptacyjne modelowanie przestrzennego zróżnicowania jednostek klasyfikacyjnych gleb / Krzysztof URBAŃSKI, Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Journal of Water and Land Development ; ISSN 1429-7426. — 2016 vol. 30 no. 1, s. 127–139. — Bibliogr. s. 138, Abstr., Streszcz.. — tekst: https://goo.gl/2syrIz

Informacje dodatkowe:

Ocena z ćwiczeń projektowych wystawiana jest na podstawie średniej z ocen uzyskanych z wymaganych projektów.

Do zaliczenia ćwiczeń projektowych wymagane jest zaliczenie wszystkich projektów i obecność na co najmniej 75% zajęć.

Nadrabianie ewentualnych zaległości odbywa się w ramach godzin konsultacji.