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Cartografía digital de clases de suelo con lógica difusa en áreas de montaña

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Data
2019-08-07
Autor
Valera, Ángel R.
Pineda, María C.
Viloria, Jesús A.
Palabras Clave
lógica difusa, algoritmo FCM, kriging de regresión, cartografía digital de suelos, clases de suelo
fuzzy logic, FCM algorithm, regression kriging, digital soil mapping, soil class
Metadatos
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Resumo
Para el fortalecimiento del estudio de las relaciones suelo-paisaje en áreas de montaña, se aplicó un enfoque de cartografía digital de suelos basado en la teoría de los conjuntos difusos. Inicialmente se estimaron las propiedades del suelo con el método kriging de regresión (RK), combinando datos de suelo e información auxiliar derivada de un modelo digital de elevación (MDE) y de imágenes satelitales. Posteriormente, se realizó el agrupamiento de propiedades del suelo en formato raster con el algoritmo c-medias difuso (FCM, Fuzzy c-Means), cuyo producto final resultó en un modelo de variación de clases difusas de suelo a escala semidetallada. La validación del modelo presentó una confiabilidad global de 88% y un índice Kappa de 84%, lo cual muestra la utilidad del agrupamiento difuso en la evaluación de las relaciones suelo-paisaje y en la correlación con categorías taxonómicas del suelo.
URI
http://www.saber.ula.ve/handle/123456789/46063
Colecciones
  • Revista Geográfica Venezolana - 060 (1)
Información Adicional
Otros TítulosDigital soil-class mapping by fuzzy logic in mountain areas
Correo Electrónicovaleraangel2@gmail.com
maria.c.pineda@ucv.ve
jesus.viloria@ucv.ve
EditorSaberULA
ISSN1012-1617
ISSN Electrónico2244-8853
Resumen en otro IdiomaTo strengthen the study of soil-landscape relationship in mountain areas a digital soil mapping approach based on the theory of fuzzy sets was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging method (RK), combining soil data and ancillary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties was performed on raster format by means of Fuzzy c-Mean algorithm (FCM), whose final product resulted in a variation model of fuzzy soil classes to semi-detailed level. The validation of the model presented an overall accuracy of 88% and Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and correlation with soil taxonomic categories.
Colación106-119
PeriodicidadSemestral
PaísVenezuela
InstituciónUniversidad de Los Andes
Publicación ElectrónicaRevista Geográfica Venezolana
SecciónRevista Geográfica Venezolana: Artículos

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