Aplicación de la lógica difusa para la ubicación de especies faunísticas y florísticas, y su comparación con otros métodos geoestadísticos
Abstract:
Fue en 1965, cuando el profesor Lofti Zadeh público el artículo Fuzzy Sets (Conjuntos Difusos), exponiendo por primera vez la idea de la Lógica Difusa a la comunidad científica. Desde entonces, esta nueva propuesta de lógica no convencional, ha ido ganando campo a la lógica tradicional Aristotélica, en áreas como los Sistemas de Control, Sistemas de Pbkp_redicción y Optimización, Reconocimiento de Patrones, Sistemas de Información, y últimamente en Gestión de Recursos Naturales. Por otro lado, la Geoestadística, consolidada en los últimos 30 años como ciencia aplicada, tiene como objeto de estudio variables y su distribución espacial, utilizando como insumo básico el análisis de la distribución espacial existente de las variables. Y aunque la evaluación de reservas minerales fue en un inicio el campo de acción de la Geoestadistica, actualmente son amplias sus aplicaciones, convirtiéndose en una herramienta indispensable para los profesionales Geógrafos de hoy. El presente proyecto propone la aplicación de la Lógica Difusa para el desarrollo de una metodología de generación de modelos de probabilidad de presencia de especies de fauna y flora, convirtiéndolo en un proyecto de investigación científica e innovación, al plantear una alternativa distinta a la tradicional Geoestadística, y compararlo con los métodos comúnmente utilizados, como las regresiones y el muy premiado método MARS. Finalmente se obtuvieron muy buenos resultados, pero plantea la necesidad de continuar con la mejora del método, con una comprobación final de campo, a fin de obtener modelos más cercanos a la realidad
Año de publicación:
2008
Keywords:
- ALMANAQUE ELECTRÓNICO
- GEOGRAFÍA
- GPS
- Medio Ambiente
- Fauna
Fuente:

Tipo de documento:
Bachelor Thesis
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Ecología
- Ecología
Áreas temáticas:
- Ciencias de la computación