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Die Bodenerosion, die eine große Herausforderung für die Umwelt darstellt, ist das Ergebnis der Verlagerung der oberen Bodenschicht durch Faktoren wie Wasser, Wind und menschliche Aktivitäten. Dieses Phänomen beeinträchtigt nicht nur die Bodenfruchtbarkeit und die landwirtschaftliche Produktivität, sondern wirkt sich auch auf die Wasserqualität und die Stabilität des Ökosystems aus. In diesem Buch werden die Bewertung und das Management der Bodenerosion durch die Integration von Geografischen Informationssystemen (GIS) und Künstlichen Neuronalen Netzen (ANN) als leistungsfähiger Ansatz effektiv beschrieben. GIS erleichtert die räumliche Analyse und Visualisierung von Erosionsmustern in ausgedehnten Gebieten und nutzt dabei verschiedene Datenquellen wie Satellitenbilder, Bodenmerkmale und topografische Details. ANN mit seinen maschinellen Lernfähigkeiten sagt die Bodenerosion voraus, indem es komplizierte Muster und Beziehungen innerhalb der Daten erkennt. Durch die Nutzung der Stärken von GIS und ANN können Forscher präzise und umfassende Bodenerosionsmodelle entwickeln und so die Entscheidungsfindung für eine nachhaltige Landbewirtschaftung und Bodenerhaltung verbessern.