Título
Evaluación de métodos para la cartografía digital de clases de tierra campesinas
Autor
GUSTAVO CRUZ CARDENAS
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Resumen o descripción
Tesis (Doctorado en Ciencias, especialista en Edafología).- Colegio de Postgraduados, 2009.
CONACYT
El mapeo digital de suelos consiste en emplear algoritmos computacionales y predictores que
representan las variables para la generación de mapas de suelos. Existen evidencias que estos
mapas son confiables. Sin embargo, para la elaboración de mapas de clases de tierra
campesinas, utilizando técnicas digitales se tiene poca información y los mapas producidos
son de baja calidad porque han utilizado sólo los valores de reflectancias de las clases de
tierras como predictores y algoritmos limitados en cuanto a su configuración. Por lo anterior,
en esta investigación se evaluó la calidad de los mapas de clases de tierra campesinas
generados en México, en condiciones ambientales contrastantes (árida, templada y tropical), a
partir de técnicas empleadas en la cartografía digital de suelos con el objetivo de generar una
metodología aplicable en las diferentes regiones. Se emplearon seis clasificadores: arboles de
decisión, redes neuronales artificiales, mínima distancia, paralepipedo, máxima verosimilitud
y inverso de la distancia. Así, como imágenes de satélite y atributos topográficos como
predictores. Los resultados mostraron que la variable que más influyó en aumentar la precisión
y la exactitud de los mapas fue la elevación. En cuanto a los algoritmos, el inverso de la
distancia fue el mejor en comparación con máxima verosimilitud, redes neuronales artificiales
y árboles de decisión. Además, es menos complejo para configurar, no requiere de los
predictores y es más eficiente por necesitar menos puntos de muestreo para su configuración
adecuada. Este último factor es también muy importante en la cartografía digital de clases de
tierra campesinas porque requiere que la información sea lo más confiable posible para que el
entrenamiento del algoritmo sea preciso, lo cual se logra con la toma de esta información en
campo y a través de entrevistas con los campesinos, este paso es muy relevante y puede
establecerse que el muestreo en campo no se debe omitir. No obstante, si se puede emplear un
esquema que permita maximizar el muestreo, recomendándose el diseño espacial sistemático.________The digital mapping of soils is to use computer algorithms and predictive variables
representing the generation of soil maps. There is evidence that these maps are reliable.
However for the mapping of farmland classes using digital techniques, with slight information
and maps produced are of low quality because they have used only the reflectance values of
the farmland classes and algorithms to predict limited in its configuration. For these reasons,
this research evaluated the quality of the maps of farmland land classes generated in Mexico in
contrasting environmental conditions (arid, temperate and tropical), from techniques used in
digital mapping of soils with the aim of generate a methodology applicable in different
regions. Six classifications were used: decision trees, artificial neural networks, minimum
distance, parallelepiped, maximum likelihood and inverse distance. Thus, as remote sensing
data and topographic attributes as predictors. The results showed that the most influential
variable to enhance the precision and accuracy of the maps was the elevation. As for the
algorithms, the inverse of the distance was the best compared to maximum likelihood,
artificial neural networks and decision trees. It is also a reduced amount of complex to
configure, does not require the predictors and is more efficient by requiring a reduced amount
of sampling points for suitable configuration. This last factor is also very important in the
digital mapping of farmland classes because it requires that the information is as reliable as
possible for the training of the algorithm is accurate, which is achieved by making this
information in the field and through interviews with farmers, this step is very relevant and can
be established that the field sampling should not be ignored. However, if we can use a scheme
that maximizes the sample, recommending systematic spatial design.
Fecha de publicación
2009
Tipo de publicación
Tesis de doctorado
Recurso de información
Idioma
Español
Repositorio Orígen
COLPOS DIGITAL
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