Estimación de la susceptibilidad a deslizamientos en masa usando redes neuronales basados en el modelo FALCON-ART

Abstract

Los deslizamientos en masa son procesos de erosión, de carácter catastrófico, que modifican la morfología del paisaje y afectan a personas, terrenos productivos y obras de infraestructura. Recientemente se han realizado varios intentos de aplicación de redes neuronales para predecir la susceptibilidad del paisaje a los deslizamientos. Sin embargo, el conocimiento de la red neuronal se encuentra expresado en un modelo matemático que no permite establecer, de manera intuitiva, relaciones entre los factores causantes de este tipo de fenómeno. Esto dificulta a los expertos la interpretación de la salida de la red, para soportar los resultados con un conjunto de reglas de inferencia. Esta limitación podría ser superada por medio de un modelo basado en la red neuronal FALCON, la cual permite no sólo realizar una clasificación por agrupamiento de los datos con lógica borrosa o difusa, sino también generar un conjunto de reglas borrosas a partir de los datos de entrenamiento. Por esta razón, se implementó la red neuronal FALCON-ART para crear un conjunto de modelos de susceptibilidad a deslizamientos en masa en la cuenca del Río Caramacate en el estado Aragua. Los datos de entrada al modelo incluyeron un mapa de cicatrices de suelo del año 1992 y de variables derivadas de un modelo digital de elevación y de una imagen satelital SPOT. Por medio de validación cruzada se determinó que el mejor resultado produjo un 74% de acierto en la predicción de aquellas áreas susceptibles a deslizamientos en masa.