Aplicabilidad del enfoque de conjuntos borrosos a la clasificacion de suelos de la depresion del lago de Valencia, Venezuela

La mayoría de las clasificaciones de suelos generan conjuntos discretos, separados por límites abruptos; pero la variación del suelo es continua. Los conjuntos borrosos ofrecen una oportunidad de superar esta limitación mediante diferentes grados de membresía de cada individuo a cada clase, desde 0...

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Veröffentlicht in:Interciencia 2006-08, Vol.31 (8), p.598-604
Hauptverfasser: Gomez, Alfredo E. Morales, Rendon, Jesus A. Viloria
Format: Artikel
Sprache:spa
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Rendon, Jesus A. Viloria
description La mayoría de las clasificaciones de suelos generan conjuntos discretos, separados por límites abruptos; pero la variación del suelo es continua. Los conjuntos borrosos ofrecen una oportunidad de superar esta limitación mediante diferentes grados de membresía de cada individuo a cada clase, desde 0 (no pertenece) hasta 1 (pertenece). Este estudio clasifica los suelos de la depresión del lago de Valencia, Venezuela, bajo ese enfoque y evalúa los resultados de la clasificación. Se utilizaron datos de 339 perfiles de suelo, interpolados a 15 y 50cm de profundidad. Con base a un análisis de componentes principales, se escogieron las variables porcentaje de arena y de arcilla, pH, conductividad eléctrica y porcentaje de CaCO3 equivalente. Además, se consideraron como atributos morfológicos la secuencia de horizontes (A/C, A/Bw/C o A/Bt/C), clase de drenaje, presencia o no de propiedades vérticas y presencia o no de texturas contrastantes. Se aplicó el algoritmo c-means borroso con extragrados, del programa FuzME. La clasificación resultante agrupó los suelos en 9 clases típicas, más una de extragrados. La variabilidad de las características del suelo dentro de las clases borrosas es baja, excepto para el porcentaje de C orgánico y conductividad eléctrica en el horizonte superficial. Características muy importantes del suelo como el porcentaje de saturación con bases y la capacidad de intercambio catiónico son predecibles por las clases borrosas. La asociación encontrada entre unidades de paisaje y las clases borrosas sugiere que estas últimas son mapeables.
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Además, se consideraron como atributos morfológicos la secuencia de horizontes (A/C, A/Bw/C o A/Bt/C), clase de drenaje, presencia o no de propiedades vérticas y presencia o no de texturas contrastantes. Se aplicó el algoritmo c-means borroso con extragrados, del programa FuzME. La clasificación resultante agrupó los suelos en 9 clases típicas, más una de extragrados. La variabilidad de las características del suelo dentro de las clases borrosas es baja, excepto para el porcentaje de C orgánico y conductividad eléctrica en el horizonte superficial. Características muy importantes del suelo como el porcentaje de saturación con bases y la capacidad de intercambio catiónico son predecibles por las clases borrosas. 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Además, se consideraron como atributos morfológicos la secuencia de horizontes (A/C, A/Bw/C o A/Bt/C), clase de drenaje, presencia o no de propiedades vérticas y presencia o no de texturas contrastantes. Se aplicó el algoritmo c-means borroso con extragrados, del programa FuzME. La clasificación resultante agrupó los suelos en 9 clases típicas, más una de extragrados. La variabilidad de las características del suelo dentro de las clases borrosas es baja, excepto para el porcentaje de C orgánico y conductividad eléctrica en el horizonte superficial. Características muy importantes del suelo como el porcentaje de saturación con bases y la capacidad de intercambio catiónico son predecibles por las clases borrosas. 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