Data/hora: 12/06/2024 05:55:46

Provedor de dados: | 32
País: | Mexico
Título: | Evaluación de métodos para la cartografía digital de clases de  tierra campesinas
Autores: | Cruz Cárdenas, Gustavo.
Data: | 2012-09-08
Ano: | 2009
Palavras-chave: | Precisión y exactitud de mapas; Imágenes de satélite; Atributos topográficos; Inteligencia artificial; Tamaño y diseño de muestro espacial; Doctorado; Edafología; Precision and accuracy of maps; Remote sensing data; Topographic attributes; Artificial intelligence; Size and spatial sampling design.
Resumo: | 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.
Tipo: | Tesis
Idioma: | Espanhol
Identificador: | http://hdl.handle.net/10521/1483