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Trent UniversityEVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA            UTILIZANDO      FUZZY NEURAL NETWORKS
EVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA            UTILIZANDO      FUZZY NEURAL NETWORKS                      Introducción  ...
EVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA             UTILIZANDO       FUZZY NEURAL NETWORKSEsta Investigacion define una nuev...
La Evaluacion de la Actitud de la Tierra es un ejercicio que determina elgrado de compatibilidad entre las caracteristicas...
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El proceso de evaluación asigna una calificacion al cultivo evaluado, en base al rendimiento obtenido por el cultivo en la...
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ConclusionPor otra parte, El sistema de informacion llamado “LANSAS”,posee nuevas capacidades que los actuales sistemasaut...
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Sistema de evaluación de Terrenos para la producción de cultivos

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Sistema de evaluación de Terrenos para la producción de cultivos

  1. 1. Trent UniversityEVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA UTILIZANDO FUZZY NEURAL NETWORKS
  2. 2. EVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA UTILIZANDO FUZZY NEURAL NETWORKS Introducción Definiciones Problema Solución Resultados Conclusión
  3. 3. EVALUACION DE LA ACTITUD DE LA TIERRA UTILIZANDO FUZZY NEURAL NETWORKSEsta Investigacion define una nueva metodologia paraevaluar la actitud de la tierra.El metodo fue desarrollado utilizando las virtudes de lalogica difusa (Fuzzy Sets), bases de conocimiento y redesneuronales.Dicho paradigma fue transladado en un sistema deinformacion que permite la interoperabilidad entre SMBD,ANN, y SIG para evaluar la aptitud de la tierra y poderpredecir rendimientos de cultivos.
  4. 4. La Evaluacion de la Actitud de la Tierra es un ejercicio que determina elgrado de compatibilidad entre las caracteristicas de tierra (LC) de un sitioespecifico (LMU) y los requerimientos (LUR) necesarios para que un Usode la Tierra (LUT) se pueda dar en ese LMU. LMU
  5. 5. La Evaluacion de la Actitud de la Tierra es un ejercicio que determina elgrado de compatibilidad entre las caracteristicas de tierra (LC) de un sitioespecifico (LMU) y los requerimientos (LUR) necesarios para que un Usode la Tierra (LUT) se pueda dar en ese LMU. LC Climate Soil LMU
  6. 6. La Evaluacion de la Actitud de la Tierra es un ejercicio que determina elgrado de compatibilidad entre las caracteristicas de tierra (LC) de un sitioespecifico (LMU) y los requerimientos (LUR) necesarios para que un Usode la Tierra (LUT) se pueda dar en ese LMU. LC Climate Soil LUR Climate LUT Soil LMU
  7. 7. El proceso de evaluación asigna una calificacion al cultivo evaluado, en base al rendimiento obtenido por el cultivo en la LMU. Esta calificacion esta determinada por las llamadas clases de aptitud definidas por la FAO [FAO, 1986]. YieldSuitability Classification Very suitable Moderately suitable Marginally suitable Non suitable 0 LUT Performance
  8. 8. El proceso de evaluación asigna una calificacion al cultivo evaluado, en base al rendimiento obtenido por el cultivo en la LMU. Esta calificacion esta determinada por las llamadas clases de aptitud definidas por la FAO [FAO, 1986]. YieldSuitability Classification Very suitable Moderately suitable Marginally suitable Non suitable 0 LUT Performance
  9. 9. El proceso de evaluación asigna una calificacion al cultivo evaluado, en base al rendimiento obtenido por el cultivo en la LMU. Esta calificacion esta determinada por las llamadas clases de aptitud definidas por la FAO [FAO, 1986]. YieldSuitability Classification Very suitable Moderately suitable Marginally suitable Non suitable 0 LUT Performance
  10. 10. El proceso de evaluación asigna una calificacion al cultivo evaluado, en base al rendimiento obtenido por el cultivo en la LMU. Esta calificacion esta determinada por las llamadas clases de aptitud definidas por la FAO [FAO, 1986]. YieldSuitability Classification Very suitable Moderately suitable Marginally suitable Non suitable 0 LUT Performance
  11. 11. Los actuales metodos y sistemas para la evaluación de tierras tienenvarias caracteristicas que han hecho de la la evaluación de tierras uncampo extremadamente especializado, inflexible y altamente dependientedel conocimiento experto.La información sobre requerimientosbiofisicos para cultivos se encuentrandispersa y no es de facil acceso.Ademas no se cuenta con una base deconocimiento.
  12. 12. Los actuales metodos y sistemas para la evaluación de tierras tienenvarias caracteristicas que han hecho de la la evaluación de tierras uncampo extremadamente especializado, inflexible y altamente dependientedel conocimiento experto. N S3 S2 S1 • Los metodos actuales para LUT performance evaluación de tierras utilizan un sistema de clasificacion muy rigido (crisp classification). 0 45 60 80 LUT Performance Ton / hectares
  13. 13. Los actuales metodos y sistemas para la evaluación de tierras tienenvarias caracteristicas que han hecho de la la evaluación de tierras uncampo extremadamente especializado, inflexible y altamente dependientedel conocimiento experto.La exactitud de las prediccioneses subjetiva y poco exacta.
  14. 14. Los actuales metodos y sistemas para la evaluación de tierras tienenvarias caracteristicas que han hecho de la la evaluación de tierras uncampo extremadamente especializado, inflexible y altamente dependientedel conocimiento experto.El impacto que las LC tienen sobre eldesempeño de los cultivos esdesconocido.
  15. 15. SOLUCION• Desarrollo de bases de datos con el conocimiento existente• Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de tierra• Determinación del impacto de las LC sobre los cultivos•Desarrollo de un sistema de información para la evaluación d
  16. 16. Base de datos de requerimientos para cultivosActualmente, no existe una fuente oficial de información sobrerequerimientos biofisicos para cultivos.Sin embargo, existen algunas fuentes con suficiente información quepuede ser utilizada para predecir actitud de la tierra.Como resultado de una extensa busqueda y se recabo información sobrelos requerimientos climaticos y del suelo para 1711 distintos tipos decultivos y arboles.
  17. 17. Base de datos de requerimientos para cultivosLa información colectada se normalizo y codifico paraser almacenada en una base de datos relacional. Crop, Requirement, LC-Type, Climatic threshold values Soil series classes
  18. 18. Base de datos de requerimientos para cultivosSe definio un modelo de empresa basado en la agricultura de temporaly para el cual se diseñaron una serie de tablas. Thematic Databases
  19. 19. Base de datos de requerimientos para cultivosLa informacion espacial requerida para ser utilizada por los SIG fuealmacenada en otra serie de tablas. Thematic Database Spatial Database
  20. 20. Base de datos de requerimientos para cultivosPor lo que para esta investigacion tres distintos tipos de bases de datosfueron diseñadas. Thematic Databases Spatial Databases Crop Requirements Soil Climate Data Base Classification Classification
  21. 21. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraTeoría de los Fuzzy Sets:Teoría matemática propuesta por Zadeh en 1965 y lacual define que todo elemento de un conjunto tiene unvalor de pertenencia dentro del conjunto y este valorserá entre 0 y 1.Dichos valores son determinados por una función demembresía.
  22. 22. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraHuajun (1991) demostro que la evaluacion de tierras basadaen fuzzy sets es mas exacta que los metodos actuales. N S3 S2 S1 γ 1 LC value LC value N S3 S2 S1 LUT performance α LUT performance
  23. 23. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraHuajun (1991) demostro que la evaluacion de tierras basadaen fuzzy sets es mas exacta que los metodos actuales.Sin embargo cuando la investigacion de Huajun fue probadaen una amplia variedad de cultivos se encontraron ciertoserrores. γ 1 LC value N S3 S2 S1 α LUT performance
  24. 24. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraSe definieron 3 nuevas funciones de membresía, una funciónpara cada una de las clases de aptitud existentes (S1, S2, S3). Crisp Suitability Classes 1 N S3 S2 S1 γ γ3 γ2 MEMBERSHIP DEGREE S S1 0.5 S2 0 S3 0 α0 25 50 75 100 PERFORMANCE (%)
  25. 25. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraLa aplicación de las 3 nuevas funciones, se demostró que lasLC varían dependiendo de la clase evaluada y de la funciónaplicada.3 patrones distintos fueron descubiertos en las LC. 120 Crop Performance 100 80 arabica coffee 60 banana 40 barley 20 cashew 0 0 50 100 150 Base saturation (%)
  26. 26. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraLa aplicación de las 3 nuevas funciones, se demostró que lasLC varían dependiendo de la clase evaluada y de la funciónaplicada.3 patrones distintos fueron descubiertos en las LC. 120 crop performance 100 cassave 80 cotton 60 groundnuts 40 maize 20 millets 0 0 100 200 300 400 LGP (days)
  27. 27. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraLa aplicación de las 3 nuevas funciones, se demostró que lasLC varían dependiendo de la clase evaluada y de la funciónaplicada.3 patrones distintos fueron descubiertos en las LC. 120Crop Performance 100 arabica coffee 80 banana 60 cassave 40 cocoa 20 0 coconut 0 2 4 6 8 Dry season (months)
  28. 28. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierra LUT Performance 1 Definiendo 9 funciones de Degree membresía, una función por Ofmembership cada patrón de LC y por cada clase de LC (3x3). 0 Values of Land Characteristic type 1 ∞ LUT Performance 1 Degree Ofmembership 0 Values of Land Characteristic type 2 ∞ S1 LUT Performance 1 S2 Degree Class 3 S3 Ofmembership 0 Values of Land Characteristic type 3 ∞
  29. 29. Aplicación de fuzzy sets para clasificar actitud de la tierraDespués de definir las funciones de membresía y de sabercomo actúan las LC, se definió un algoritmo para poderdeterminar el grado de membresía que tiene el desempeñode un cultivo en un sitio dado. 1 MEMBERSHIP DEGREE S1 0.5 S2 0 S3 0 α0 25 50 75 100 PERFORMANCE (%)
  30. 30. Determinación del impacto de las LC sobre los cultivosCada LC tienen un impacto en el desempeño y crecimiento delcultivo, este impacto afecta de dos formas; de forma individual ocombinadamente con las demás LC.Van Ranst calculo exitosamente el impacto de algunas de las LC enel caucho utilizando una regresión lineal. Sin embargo dicho métodoseria mas que imposible de realizar en una amplia variedad decultivos.
  31. 31. Determinación del impacto de las LC sobre los cultivos Para resolver este problema, se decidió implementar una Red Neuronal (NN) del tipo Feedforward de dos niveles, la cual calcula los pesos o impactos que tiene cada LC en los cultivos. LC
  32. 32. Determinación del impacto de las LC sobre los cultivosLa NN calculo los pesos utilizando la información contenida enla base de conocimiento creada en esta investigación.Se utilizo información referente a 1711 cultivos distintos.La red se entreno con 10000epoch, y después de este numerode simulaciones se obtuvo elmejor valor de aproximación.
  33. 33. Desarrollo de un sistema de información para la evaluación de tierras“LANSAS” : LANd Suitability Assessment System.
  34. 34. Desarrollo de un sistema de información para la evaluación de tierrasLANSAS utiliza una Fuzzy NeuralNetwork (FNN) para llevar acabo Output layerla evaluacion de la tierra. Output fuzzy layerEsta FNN tiene 5 capas y del tipofeedforware. Conjunction layer Fuzzy set nodes Input layer
  35. 35. Membership functions Suitable class LC 0.6 1938 S1n/N developing stage Membership degree 0.8 0.7731n/N maturation stage Min 0.7731 50Base saturation 155.4 function 2 0.7731 0.7731 MaxOrganic matter kaolinitic 1.2 27 0.00028 functionOrganic matter non kaolinitic 0.8 0.9998 0.7731 0.0408Organic matter calcareous 100 1938 0.9591DepthAnnual rainfall 850 0.0555Length gs 220 155.4 0.00028 0.00028Rainfall gs 800 0.405Mean temperature gs 22 27Mean min. temperature gs 16 0.7731 0.5286 30Mean humidity developing stage 0.00015 0.00028 1938 0.00015slope type 2 (high level) 0.0408 0.0408 2slope type 2 (low level) 99.9 4Coarse fragmentation 155.4 6 Suitability IndexCaCO3 2 99.9Gypsum 27 8
  36. 36. MATCHING Data input S1 GUI S2 Suitable classSpatial S3 Results Land characteristics report and other data is loaded in the neuronsAttributes GUI Searching Knowledge in Loaded in KB & DB FNN NN for LC impact’s synapses calculation Knowledge
  37. 37. LANSAS ha sido diseñado para poder utilizar informaciongeografica como si fuera un SIG.La interoperabilidad entre LANSAS y las capacidades SIG selograron gracias al uso de Activex Controls. LANSAS FNN Activex GIS controls DBMS
  38. 38. LANSAS posee la capacidad para importar – exportar datosde algunos de los SMBDR mas reconocidos. Este mecanismose hace posible gracias al uso de Activex controls. LANSAS Activex Visual Basic Controls Run time OLE Shape-files ODBC Driver ODBC for related Driver tables Image Shape-files Tables Files in Thematic Databases
  39. 39. Field TrialsLMU12 plotswith corn LMU3 2 plots 2 with corn LMU2 2 plots LMU4 2 with corn 2 plots with corn1: 4 Land Management Units or Ecozones2: LUT selected was corn and setting up 2 plots in each EZ.3: To carry out analysis of accuracy of prediction (to assess the 3 algorithms)
  40. 40. Reality Field work Yield production = 12.5 ton. per ha. Parametric method Class S1 Yield production LANSAS Errorprediction = 10.8 Ton. Per ha. .11 LANSAS Class S1 Yield production prediction = 12 Ton. Per Ha. Decision-Trees Class S3 Yield production prediction = 6.8 Ton. Per Ha.
  41. 41. A COMPUTER SYSTEM FOR LAND SUITABILITY ASSESSMENTBASED ON FUZZY NEURAL NETWORKS Conclusion Trent University Watershed Ecosystem Graduated Program
  42. 42. ConclusionEsta investigacion muestra que el nuevo paradigma paraevaluar tierras, basado en el uso de Fuzzy Sets y utilizandolos valores de impacto de las LC, es superior que losmetodos utilizados actualmente.
  43. 43. ConclusionPor otra parte, El sistema de informacion llamado “LANSAS”,posee nuevas capacidades que los actuales sistemasautomatizados para evaluacion de tierras.Las caracteristicas de LANSAS son: • Acceso al conocimiento • Interface con SIG • Procesamiento intensivo via NN y FNN • Portable • Interoperabilidad entre SIG- SMBD – FNN- NN • Interface amigable

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