Aplicación de la teoría de conjuntos borrosos en el agrupamiento de suelos de ladera en la cuenca del río Caramacate, estado Aragua

Resumen

En este estudio se organiza un conjunto de datos edáficos a través de procesos de sistematización y clasificación, empleando una técnica de inteligencia artificial basada en la teoría de los conjuntos borrosos (fuzzy set) con la finalidad de evaluar la aplicación de las técnicas de agrupamiento para la obtención y separación de clases locales de suelos de ladera en unidades de paisaje representativas de la cuenca del río Caramacate en el estado Aragua. La clasificación de los suelos en un sector representativo de la cuenca del río Caramacate es el resultado de la integración de diversos tipos de muestreo, aunados a información complementaria obtenida en las formaciones geológicas predominantes, bajo un esquema de muestreo anidado. Este conjunto de datos incluye principalmente, suelos procedentes de las laderas de montaña, que tuvo como punto de partida las divisiones del paisaje en clases digitales de superficie de terreno (Clases DST). El uso de unidades de paisaje a nivel de tipos de relieve derivadas de la delimitación de Clases DST, resultó como un marco geográfico adecuado para la correlación de las clases borrosas de suelos. Los parámetros estadísticos del análisis discriminante canónico determinaron que la variabilidad entre las clases de suelos es superior a la variabilidad dentro de las clases. Las correlaciones canónicas del agrupamiento borroso indicaron que las variaciones dentro de las clases de suelo de laderas de montaña fueron tres veces mayor que las variaciones internas de las clases.

ABSTRACT
In this study, a set of edaphic data is organized through systematization and classification processes, using an artificial intelligence technique based on the fuzzy set theory with the purpose of evaluating the application of grouping techniques to obtain and separate local classes of hillside soils in landscape units representative of the Caramacate river basin in the Aragua State. The classification of soils in a representative area of the Caramacate river basin is the result of the integration of different types of sampling, together with complementary information obtained in the predominant geological formations, under a nested sampling scheme. This dataset mainly includes soils from mountain hillsides, which had as its starting point the landscape divisions in digital terrain classes (DST Classes). The use of landscape units at the level of relief types derived from the delimitation of DST Classes resulted as a suitable geographic framework for the correlation of the fuzzy classes of soils. The statistical parameters of the canonical discriminant analysis determined that the variability among the soil classes is greater than the variability within the classes. The canonical correlations of the fuzzy grouping indicated that the variations within the soil classes of mountain slopes were three times greater than the internal variations of the classes.