SOIL FERTILITY CLASSES WITH GEOSTATISTICAL TECHNIQUES AND FUZZY LOGIC IN EXPERIMENTAL FIELDS
Palabras clave:
Fertilidad del Suelo; Geoestadística; Lógica Difusa; Algoritmo FCMResumen
El establecimiento de parcelas experimentales requiere de evaluaciones de la variación continua de propiedades del suelo y la interpretación con base en la dependencia espacial de las variables más relevantes. Con la finalidad de predecir la variación de las clases de fertilidad del suelo se combinaron dos técnicas alternativas de análisis espacial. La primera técnica corresponde a la utilización del análisis geoestadístico para la interpolación de propiedades individuales del suelo de naturaleza química y física.
La segunda técnica consistió en la aplicación de un sistema de clasificación no supervisado basado en la teoría de conjuntos difusos mediante el algoritmo FCM (c-medias difuso), para la generación de un modelo digital de clases de fertilidad del suelo. Para tal fin, se realizó un muestreo superficial en 110 sitios en terrenos del Campo Experimental “El Rastro”, sector El Rastro, municipio Francisco de Miranda-estado Guárico (Venezuela). Se analizaron diez variables del suelo: pH, conductividad eléctrica, materia orgánica, fósforo disponible, potasio asimilable, calcio y magnesio disponible, y las cantidades relativas de arena, limo y arcilla. Las variables medidas fueron interpoladas en cada punto de muestreo utilizando kriging ordinario y ajustadas mediante semivariogramas teóricos. Se utilizó un método inductivo para la obtención de las clases de fertilidad del suelo, y se obtuvo un modelo de clases de suelo basado en la integración de las variables. La confiabilidad de los mapas individuales de cada variable del suelo se realizó mediante validación cruzada, para corroborar la capacidad predictiva de las variables se aplicó un análisis de varianza, y para la valoración del modelo final se empleó estadística multivariada. El mapa digital de fertilidad indicó que en el área de estudio predominan siete clases de fertilidad, las cuales presentaron una confiabilidad superior al 85%, lo que indicó un alto grado de homogeneidad dentro de las clases de suelo definidas.
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Derechos de autor 2025 Ángel Rafael Valera Valera, Eladio Ramon Arias, Ayuramy Martínez (Autor/a)

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