Ali Sakhaee

Ali Sakhaee hat am 25.11.2025 seine Doktorarbeit mit dem Titel „Spatial Prediction of Organic Matter in German Agricultural Soil with Machine Learning“ erfolgreich an der Universität Tübingen verteidigt. Die Dissertation wurde im Rahmen des SoilSpace3D-Projekts angefertigt und von Prof. Dr. Axel Don (Thünen AK) und Prof. Dr. Thomas Scholten (Universität Tübingen) betreut.  SoilSpace3D war ein Verbundprojekt zusammen mit dem Umweltforschungszentrum UFZ (Dr. Mareike Ließ). Sein Forschungsthema war die räumliche Modellierung der organischen Bodensubstanz auf der Skala von Deutschland in landwirtschaftlich genutzten Böden.  Dazu nutzte er KI-basierte Methoden des Maschinellen Lernens und entwickelte diese weiter.

In seiner Dissertation untersuchte Ali Sakhaee die folgenden Forschungsfragen:

• Wie lässt sich die Modellgüte für räumliche Bodenkohlenstoffmodelle erhöhen, z.B. durch eine Erweiterung des Stichprobenumfangs oder der Stratifizierung des Datensatzes?
• Welche Algorithmen des Maschinellen Lernens erreichen die höchste Vorhersagegenauigkeit?
• Wie gut lässt sich neben der Quantität auch die Qualität der organischen Bodensubstanz vorhersagen auf nationaler Skala?
• Welches sind die zu Grunde liegenden Faktoren und Prozesse für die Variabilität der Qualität der organischen Bodensubstanz?
• Welche Methoden eignen sich am besten um neben der zweidimensionalen räumlichen Modellierung von Bodenkohlenstoff auch die dritte Dimension mit der Tiefenverteilung zu modellieren?

Diese Fragen zielen auf ein grundsätzliches methodisches Verständnis und Weiterentwicklung von pedometrischen Methoden für das Digital soil mapping. Die räumliche Modellierung von Bodenkohlenstoff basierte auf den Daten der Bodenzustandserhebung Landwirtschaft.

Ali Sakhaee hat mit seiner Arbeit Kartenprodukte erstellt, die auch in anderen Forschungs- und Anwendungsbereichen gebraucht werden und direkt Eingang in die nationale Berichterstattung für Treibhausgasemissionen im Sektor LULUCF fanden, die vom Thünen Institut für Agrarklimaschutz erstellt wird. Mit seiner Promotionsarbeit hat er die Potentiale von KI für die Erstellung von Bodenkarten ausgelotet und Methoden weiterentwickelt und damit einen wichtigen Beitrag zu einem, sich sehr schnell entwickelnden, Forschungsfeld geleistet.