CARTOGRAFÍA DIGITAL GEOMORFOLÓGICA CON REDES NEURO-DIFUSAS EN LOS LLANOS CENTRALES ALTOS DE VENEZUELA

Resumen

En este estudio se utilizó la técnica integral de clasificación no supervisada, basada en una red de agrupamiento difuso de Kohonen o Fuzzy Kohonen Clustering Networks (FKCN). Esta técnica consiste en la combinación del modelo de mapas autoorganizados o Self Organizing Map con lógica difusa. Este algoritmo neuro-difuso fue implementado en un sistema de clasificación del terreno. Como datos de entrada se utilizaron atributos derivados de un modelo digital de elevación de 20 m de resolución espacial, imágenes satelitales y mapa geológico de la cuenca del río Manapire, al Sur-oeste de Espino, municipio Infante del estado Guárico (Venezuela), con una cobertura espacial de 36.659,4 ha. El significado geomorfológico de las clases morfométricas de terreno se interpretó a partir de la distribución espacial de dichas clases, las descripciones de sus centros de clases y las matrices de membresías, conjuntamente con la información sobre geología y vegetación del área de estudio. Se determinó que el modelo óptimo de representación del terreno consta de diez clases geomorfométricas, obtenidas con un exponente difuso de 1,2, a partir de diversos parámetros morfométricos. Las clases geomorfométricas se subdividieron en función del sustrato geológico para producir clases de paisaje que tuvieran en cuenta la influencia del material parental del suelo. Estas clases se utilizaron como marco para el muestreo del suelo. La evaluación en los sitios de muestreo representativos reveló que las unidades geomorfológicas presentes corresponden a mesas planas conservadas, valles aluviales y coluvio-aluviales, planos inclinados y colinas bajas, correlacionadas con asociaciones de suelo de los subgrupos Typic Dystrustepts, Typic Kandiustults, Typic Usthorthents, Plinthic Kandiustults, Lithic Usthorthents, Dystric Haplustepts, Aeric Epiaquepts, Oxic Dystrustepts, Aquic Dystrustepts y Aquic Ustipsamments