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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/es_VE
dc.contributor.authorValera, Ángel R.
dc.contributor.authorPineda, María C.
dc.contributor.authorViloria, Jesús A.
dc.date.accessioned2019-08-07T18:10:39Z
dc.date.available2019-08-07T18:10:39Z
dc.date.issued2019-08-07
dc.identifier.issn1012-1617es_VE
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/46063
dc.description.abstractPara 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.es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.publisherSaberULAes_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_VE
dc.subjectlógica difusaes_VE
dc.subjectalgoritmo FCMes_VE
dc.subjectkriging de regresiónes_VE
dc.subjectcartografía digital de sueloses_VE
dc.subjectclases de sueloes_VE
dc.titleCartografía digital de clases de suelo con lógica difusa en áreas de montañaes_VE
dc.title.alternativeDigital soil-class mapping by fuzzy logic in mountain areases_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_VE
dc.description.abstract1To 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.es_VE
dc.description.colacion106-119es_VE
dc.description.emailvaleraangel2@gmail.comes_VE
dc.description.emailmaria.c.pineda@ucv.vees_VE
dc.description.emailjesus.viloria@ucv.vees_VE
dc.description.frecuenciaSemestrales
dc.identifier.depositolegalpp 195902ME658es
dc.identifier.edepositolegalppi 2012ME4104es_VE
dc.identifier.eissn2244-8853es_VE
dc.publisher.paisVenezuelaes_VE
dc.subject.facultadFacultad de Ciencias Forestales y Ambientaleses_VE
dc.subject.institucionUniversidad de Los Andeses_VE
dc.subject.institutoinvestigacionInstituto de Geografía y Conservación de los Recursos Naturales (IGCRN)es_VE
dc.subject.keywordsfuzzy logices_VE
dc.subject.keywordsFCM algorithmes_VE
dc.subject.keywordsregression kriginges_VE
dc.subject.keywordsdigital soil mappinges_VE
dc.subject.keywordssoil classes_VE
dc.subject.publicacionelectronicaRevista Geográfica Venezolanaes_VE
dc.subject.seccionRevista Geográfica Venezolana: Artículoses_VE
dc.subject.thematiccategoryGeografíaes_VE
dc.subject.tipoRevistases_VE
dc.type.mediaTextoes_VE


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