Analiza geografica orientata – obiect pentru cartografierea digitala a solurilor in sud-vestul Romaniei – Andrei Dornik

Cartea de faţă propune o nouă metodă de cartografiere digitală a solurilor, demonstrând că aceasta reprezintă o alternativă viabilă la procedurile convenţionale, dar şi la procedurile digitale existente de cartografiere a solurilor, fapt demonstrat în predicţia tipurilor şi subtipurilor de sol la scară detaliată, dar şi în modelarea hărţilor tipurilor de sol la scară mijlocie şi grosieră. Lucrarea se adresează cercetătorilor din domeniu şi structurilor interesate de cartografierea solurilor şi poate reprezenta o iniţiativă în sensul aplicării operaţionale a metodelor digitale pentru cartografierea solurilor. De asemenea, se adresează cadrelor didactice şi studenţilor, ca un exemplu de aplicare a sistemelor informatice geografice şi a teledetecţiei pentru cartografierea elementelor naturale, cum este solul. Pe de altă parte, lucrarea este un adecvat suport teoretic şi ghid metodologic în materie. DESPRE AUTOR Andrei Dornik este laborant-cartograf, cercetător şi cadru didactic asociat la Departamentul de Geografie al Universităţii de Vest din Timişoara. A obţinut titlul de doctor în Geografie în anul 2016, cu teza intitulată „Analiza geografică orientată-obiect pentru cartografierea digitală a solurilor în sud-vestul României”, elaborată sub îndrumarea prof.univ.dr. Petru Urdea. Domeniile de interes sunt cartografierea solurilor, pedologie, sisteme informatice geografice, teledetecție. Dintre studiile ştiinţifice publicate amintim: “Land-surface segmentation as a method to create strata for spatial sampling and its potential for digital soil mapping” (coautor), International Journal of Geographical Information Science, 30:7, 1359-1376, 2016; “Knowledge-based soil type classification using terrain segmentation”, Soil Research, 54:7, 809-823, 2016; “Comparison of Object and Pixel-based Land Cover Classification through three Supervised Methods” (coautor), ZFV – Zeitschrift fur Geodasie, Geoinformation und Landmanagement, 142(5):265, 2017; “Classification of soil types using geographic object-based image analysis and Random Forest”, Pedosphere, 2017.