Resumen

Se utilizaron clasificadores de análisis discriminante (DAC) y de árbol de decisión (DTC) para la cartografía digital del drenaje del suelo en la cuenca hidrográfica de Bras-d'Henri (QC, Canadá) utilizando datos de observación de la tierra (RADARSAT-1 y ASTER) y un conjunto de datos de estudio del suelo. En primer lugar, se aplicó una selección progresiva a cada tipo de uso del suelo identificado por la imagen ASTER para obtener un subconjunto óptimo de predictores de clases de drenaje del suelo. A continuación, se aplicaron los modelos de clasificación a estos subconjuntos para cada uso del suelo y se fusionaron para obtener un mapa digital de drenaje del suelo para toda la cuenca. El método DTC proporcionó mejores precisiones de clasificación (29 a 92%) que el método DAC (33 a 79%) según el tipo de uso del suelo. Se utilizó una medida de similitud (S) para comparar el mejor mapa digital de drenaje del suelo (DTC) con el mapa convencional de drenaje del suelo. Las similitudes medias y altas (0,6≤S

• Materias:Contaminación Uso de la tierra Metales pesados Cultivos y suelos Manejo de suelos nitrógeno líquido fertilizante de nitrógeno
• Subjects:Environmental pollution Land use Heavy metals Crops and soils Soil management liquid nitrogen nitrogen fertilizer
• Palabras claves:mapa de drenaje del suelo, tipo de uso del suelo, clasificación por análisis discriminante, selección por pasos hacia delante, drenaje digital del suelo, subconjunto de suelos, clasificador de árbol de decisión, cartografía del suelo, datos de observaciones de la tierra, mejor precisión de la clasificación
• Keywords:soil drainage map, land use type, discriminant analysis classification, forward stepwise selection, digital soil drainage, subset of soil, decision tree classifier, mapping of soil, earth observations data, better classification accuracy