Angel Rafael Valera-Valera.Técnico Medio Agropecuario Mención Fitotecnia (Escuela Técnica Agropecuaria-El Tigre, estado Anzoátegui, 1983); Ingeniero Agrónomo de Producción Vegetal (UNERG, 1990); Especialista en Docencia Universitaria (UNERG, 1999); Magíster Scientiarum en Ciencia del Suelo (UCV, 2003). Doctor en Ciencia del Suelo (UCV, 2015). Personal de Investigación del Centro de Investigación y Extensión en Suelos y Aguas de la UNERG desde 1990. Cargo Actual: Profesor Asociado (Dedicación Exclusiva) adscrito al Área de Ingeniería Agronómica-UNERG. Profesor de Postgrado-UNERG en la Cátedra: Aplicación de los Sistemas de Información Geográfica en la Producción Agropecuaria, Programa de Maestría en Desarrollo de Sistemas de Producción Animal UNERG, desde el año 2013. Decano del Área de Postgrado UNERG (desde 02-06-2018). Phone: +582443863650 Address: Calle Urdaneta No.1-1. Entre Bolivar y Miranda Sector Centro
De los 831 millones de hectareas que la FAO/UNESCO senala mundialmente para suelos afectados por ... more De los 831 millones de hectareas que la FAO/UNESCO senala mundialmente para suelos afectados por sales, mas del 50% (434 millones de hectareas) son suelos sódicosalcalinos. Con el proposito de identificar factores y procesos que intervienen en la genesis de suelos sódicos, un pedon sódico-alcalino en la planicie aluvial del rio Portuguesa se caracterizo morfologica, física, quimica y mineralogicamente. Los resultados senalan: porcentajes de sodio intercambiable (PSI) hasta 43%, acumulacion de NaHCO3, pHs elevados (> 8,5), densidades aparentes (Da) muy altas (hasta 2,03 Mg m-3), conductividades hidraulicas (<0,5 mm h-1) y macroporosidades muy bajas (<3,4%) en el Btn y Cn, precipitación de CaCO3, mineralogia mixta destacada por clorita, interestratificado 10/14m, cuarzo y micas. Se infiere que el suelo se origina, primero, con materiales trabajados por acción del hielo glaciar en los Andes venezolanos durante el periodo arido Pleistocenico. Posteriormente, durante el Holoceno...
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
Para el fortalecimiento del estudio de las relaciones suelo-paisaje en áreas de montaña, se aplic... more Para el fortalecimiento del estudio de las relaciones suelo-paisaje en áreas de montaña, se aplicó un enfoque de cartografía digital de suelos basado en la teoría de los conjuntos difusos. Inicialmente se estimaron las propiedades del suelo con el método kriging de regresión (RK), combinando datos de suelo e información auxiliar derivada de un modelo digital de elevación (MDE) y de imágenes satelitales. Posteriormente, se realizó el agrupamiento de propiedades del suelo en formato raster con el algoritmo c-medias difuso (FCM, Fuzzy c-Means), cuyo producto final resultó en un modelo de variación de clases difusas de suelo a escala semidetallada. La validación del modelo presentó una confiabilidad global de 88% y un índice Kappa de 84%, lo cual muestra la utilidad del agrupamiento difuso en la evaluación de las relaciones suelo-paisaje y en la correlación con categorías taxonómicas del suelo.
In order to predict the change in soil texture classes an alternative process which combines two ... more In order to predict the change in soil texture classes an alternative process which combines two methods of spatial analysis was applied. The first method corresponds to the use of geostatistical interpolation for individual properties related to the particle size distribution of soil techniques. The second method consisted in applying artificial intelligence techniques through a classification system unsupervised based on a fuzzy clustering neural network (FKCN) for generating a digital model of classes of soil texture, from the interpolated maps clay, silt and sand. To this end, a sample of 205 surface soil samples in experimental areas of Development Institute of Sustainable Agro-environment Systems at the National Experimental University “Romulo Gallegos” located in San Juan River basin autonomous municipality was held Juan German Roscio, Guárico state. To determine the reliability of the individual maps cross-validation was performed and a group of independent data was used, and for the evaluation of the final product a quantitative evaluation was performed using confusion matrices, through statistical Kappa and overall accuracy of the model with independent data set classified previously. The digital map of soil texture classes indicated that the study area predominantly clayey soils and loam-clayey textures. The validation of the prediction model soil textural classes showed an overall accuracy of 81%, indicating a high degree of correspondence between classes evaluated and reality in the surface layer of the soil.
Knowledge of the spatial variation of soil texture in the experimental sites is important for def... more Knowledge of the spatial variation of soil texture in the experimental sites is important for defining the establishment of homogeneous lots, and avoids overlaps between treatments. This research presents an alternative based on techniques of digital soil mapping (DSM, Digital Soil Mapping), to generate a map of soil texture. For this, a sample of 64 soil profiles in areas of Production Center with Ruminants Area of Agricultural Engineering of Romulus Gallegos University, located in the basin of the San Juan River, Autonomous Municipality Juan Germán Roscio, Guarico state, Venezuela. A geostatistical analysis with the method of ordinary kriging interpolation is applied. Maps content of clay and sand were used to generate a map of the soils textural class (USDA). For this, the classification algorithm soil texture of GIS SAGA-GIS was used. To determine the degree of precision 14 additional field checks they were conducted, and a quantitative evaluation was performed using confusion matrices, through statistical Kappa and the overall accuracy of the model. The digital map of soil texture classes indicated that the study area is predominantly loam texture soil, and in some areas, there are clay loam, sandy loam clay and sandy loam. The variation is greater in direction SO- NE, with evidence of dominance of finer particle size fractions in areas close to the courses of drainage and the lowest parts of the terrain. The validation of the model for predicting soil textural classes gave a value of overall accuracy of 79 % and 71 % Kappa index, indicating a high degree of correspondence between classes evaluated and reality in the surface layer of the soil.
Aplicación de la teoría de conjuntos borrosos en el agrupamiento de suelos de ladera en la cuenca... more Aplicación de la teoría de conjuntos borrosos en el agrupamiento de suelos de ladera en la cuenca del río caramacate, estado aragua ApplicAtion of the theory of fuzzy SetS in the GroupinG of lAderA SoilS in the cArAmAcAte river bASin,
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
En este estudio se organiza un conjunto de datos edaficos a traves de procesos de sistematizacion... more En este estudio se organiza un conjunto de datos edaficos a traves de procesos de sistematizacion y clasificacion, empleando una tecnica de inteligencia artificial basada en la teoria de los conjuntos borrosos (fuzzy set) con la finalidad de evaluar la aplicacion de las tecnicas de agrupamiento para la obtencion y separacion de clases locales de suelos de ladera en unidades de paisaje representativas de la cuenca del rio Caramacate en el estado Aragua. La clasificacion de los suelos en un sector representativo de la cuenca del rio Caramacate es el resultado de la integracion de diversos tipos de muestreo, aunados a informacion complementaria obtenida en las formaciones geologicas predominantes, bajo un esquema de muestreo anidado. Este conjunto de datos incluye principalmente, suelos procedentes de las laderas de montana, que tuvo como punto de partida las divisiones del paisaje en clases digitales de superficie de terreno (Clases DST). El uso de unidades de paisaje a nivel de tipos...
De los 831 millones de hectareas que la FAO/UNESCO senala mundialmente para suelos afectados por ... more De los 831 millones de hectareas que la FAO/UNESCO senala mundialmente para suelos afectados por sales, mas del 50% (434 millones de hectareas) son suelos sódicosalcalinos. Con el proposito de identificar factores y procesos que intervienen en la genesis de suelos sódicos, un pedon sódico-alcalino en la planicie aluvial del rio Portuguesa se caracterizo morfologica, física, quimica y mineralogicamente. Los resultados senalan: porcentajes de sodio intercambiable (PSI) hasta 43%, acumulacion de NaHCO3, pHs elevados (> 8,5), densidades aparentes (Da) muy altas (hasta 2,03 Mg m-3), conductividades hidraulicas (<0,5 mm h-1) y macroporosidades muy bajas (<3,4%) en el Btn y Cn, precipitación de CaCO3, mineralogia mixta destacada por clorita, interestratificado 10/14m, cuarzo y micas. Se infiere que el suelo se origina, primero, con materiales trabajados por acción del hielo glaciar en los Andes venezolanos durante el periodo arido Pleistocenico. Posteriormente, durante el Holoceno...
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
Para el fortalecimiento del estudio de las relaciones suelo-paisaje en áreas de montaña, se aplic... more Para el fortalecimiento del estudio de las relaciones suelo-paisaje en áreas de montaña, se aplicó un enfoque de cartografía digital de suelos basado en la teoría de los conjuntos difusos. Inicialmente se estimaron las propiedades del suelo con el método kriging de regresión (RK), combinando datos de suelo e información auxiliar derivada de un modelo digital de elevación (MDE) y de imágenes satelitales. Posteriormente, se realizó el agrupamiento de propiedades del suelo en formato raster con el algoritmo c-medias difuso (FCM, Fuzzy c-Means), cuyo producto final resultó en un modelo de variación de clases difusas de suelo a escala semidetallada. La validación del modelo presentó una confiabilidad global de 88% y un índice Kappa de 84%, lo cual muestra la utilidad del agrupamiento difuso en la evaluación de las relaciones suelo-paisaje y en la correlación con categorías taxonómicas del suelo.
In order to predict the change in soil texture classes an alternative process which combines two ... more In order to predict the change in soil texture classes an alternative process which combines two methods of spatial analysis was applied. The first method corresponds to the use of geostatistical interpolation for individual properties related to the particle size distribution of soil techniques. The second method consisted in applying artificial intelligence techniques through a classification system unsupervised based on a fuzzy clustering neural network (FKCN) for generating a digital model of classes of soil texture, from the interpolated maps clay, silt and sand. To this end, a sample of 205 surface soil samples in experimental areas of Development Institute of Sustainable Agro-environment Systems at the National Experimental University “Romulo Gallegos” located in San Juan River basin autonomous municipality was held Juan German Roscio, Guárico state. To determine the reliability of the individual maps cross-validation was performed and a group of independent data was used, and for the evaluation of the final product a quantitative evaluation was performed using confusion matrices, through statistical Kappa and overall accuracy of the model with independent data set classified previously. The digital map of soil texture classes indicated that the study area predominantly clayey soils and loam-clayey textures. The validation of the prediction model soil textural classes showed an overall accuracy of 81%, indicating a high degree of correspondence between classes evaluated and reality in the surface layer of the soil.
Knowledge of the spatial variation of soil texture in the experimental sites is important for def... more Knowledge of the spatial variation of soil texture in the experimental sites is important for defining the establishment of homogeneous lots, and avoids overlaps between treatments. This research presents an alternative based on techniques of digital soil mapping (DSM, Digital Soil Mapping), to generate a map of soil texture. For this, a sample of 64 soil profiles in areas of Production Center with Ruminants Area of Agricultural Engineering of Romulus Gallegos University, located in the basin of the San Juan River, Autonomous Municipality Juan Germán Roscio, Guarico state, Venezuela. A geostatistical analysis with the method of ordinary kriging interpolation is applied. Maps content of clay and sand were used to generate a map of the soils textural class (USDA). For this, the classification algorithm soil texture of GIS SAGA-GIS was used. To determine the degree of precision 14 additional field checks they were conducted, and a quantitative evaluation was performed using confusion matrices, through statistical Kappa and the overall accuracy of the model. The digital map of soil texture classes indicated that the study area is predominantly loam texture soil, and in some areas, there are clay loam, sandy loam clay and sandy loam. The variation is greater in direction SO- NE, with evidence of dominance of finer particle size fractions in areas close to the courses of drainage and the lowest parts of the terrain. The validation of the model for predicting soil textural classes gave a value of overall accuracy of 79 % and 71 % Kappa index, indicating a high degree of correspondence between classes evaluated and reality in the surface layer of the soil.
Aplicación de la teoría de conjuntos borrosos en el agrupamiento de suelos de ladera en la cuenca... more Aplicación de la teoría de conjuntos borrosos en el agrupamiento de suelos de ladera en la cuenca del río caramacate, estado aragua ApplicAtion of the theory of fuzzy SetS in the GroupinG of lAderA SoilS in the cArAmAcAte river bASin,
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soi... more In order to strengthen the study of soil-landscape relationships in mountain areas, a digital soil mapping approach based on fuzzy set theory was applied. Initially, soil properties were estimated with the regression kriging (RK) method, combining soil data and auxiliary information derived from a digital elevation model (DEM) and satellite images. Subsequently, the grouping of soil properties in raster format was performed with the fuzzy c-means (FCM) algorithm, whose final product resulted in a fuzzy soil class variation model at a semi-detailed scale. The validation of the model showed an overall reliability of 88% and a Kappa index of 84%, which shows the usefulness of fuzzy clustering in the evaluation of soil-landscape relationships and in the correlation with soil taxonomic categories.
En este estudio se organiza un conjunto de datos edaficos a traves de procesos de sistematizacion... more En este estudio se organiza un conjunto de datos edaficos a traves de procesos de sistematizacion y clasificacion, empleando una tecnica de inteligencia artificial basada en la teoria de los conjuntos borrosos (fuzzy set) con la finalidad de evaluar la aplicacion de las tecnicas de agrupamiento para la obtencion y separacion de clases locales de suelos de ladera en unidades de paisaje representativas de la cuenca del rio Caramacate en el estado Aragua. La clasificacion de los suelos en un sector representativo de la cuenca del rio Caramacate es el resultado de la integracion de diversos tipos de muestreo, aunados a informacion complementaria obtenida en las formaciones geologicas predominantes, bajo un esquema de muestreo anidado. Este conjunto de datos incluye principalmente, suelos procedentes de las laderas de montana, que tuvo como punto de partida las divisiones del paisaje en clases digitales de superficie de terreno (Clases DST). El uso de unidades de paisaje a nivel de tipos...
En este estudio se utiliza un diseño de muestreo de suelos de múltiples escalas de variación, tom... more En este estudio se utiliza un diseño de muestreo de suelos de múltiples escalas de variación, tomando como base un modelo digital de elevación (MDE) de 15m de resolución espacial y la clasificación digital del terreno, expresada en clases geomorfométricas representativas de paisajes de montañas de la cuenca del río Caramacate. El objetivo de la investigación fue cuantificar la variabilidad del suelo y determinar el aporte de diferentes niveles de detalle: un píxel, una ventana de 3x3 píxeles, diferentes clases geomorfométricas y distintas unidades litolológicas, a la variación total del suelo en el área de estudio. Con el muestreo anidado se demostró que la variación de atributos edáficos y ambientales ocurre sobre un amplio rango de escalas, presentando diferentes contribuciones a la variación total. Lasvariables morfológicas y algunas propiedades físicas muestran alta variación de corto alcance. El nivel que contribuye con mayor proporción a la varianza total de los suelos es el tipo de relieve (laderas de montaña), indicando que las clases geomorfométricas se consideran un nivel apropiado para realizar posteriores muestreos, interpolaciones y la generalización de atributos en la cartografía digital de suelos.
Con la finalidad de realizar clasificaciones cuantitativas de unidades de paisaje mediante la apl... more Con la finalidad de realizar clasificaciones cuantitativas de unidades de paisaje mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en paisajes montañosos venezolanos, se seleccionaron dos cuencas de gran importancia ambiental: Río Güey y Río Caramacate. En la evaluación se utilizó un procedimiento geomorfométrico a partir del análisis de atributos topográficos e índices derivados de modelos digitales de elevación (MDE) e imágenes satelitales. En ambos paisajes se realizó una clasificación no supervisada utilizando una red de agrupamiento borroso de Kohonen (FKCN). Esta red consiste en una combinación de los algoritmos de mapas autoorganizados (SOM) y Fuzzy C-means (FCM) que permitió automáticamente la extracción y clasificación de propiedades morfométricas. Se realizaron evaluaciones de MDE de diferentes resoluciones espaciales entre 8 y 20m (río Güey) y 8 y 30m (río Caramacate), para seleccionar el mejor modelo cuantitativo para cada situación específica a nivel de tipo de relieve. Los resultados indican que el enfoque neuro-borroso es un método de clasificación no supervisada que permite una rápida estimación de la distribución espacial de unidades de terreno homogéneas morfológicamente mediante la clasificación de píxeles, constituyendo una importante alternativa de apoyo al experto para la definición de unidades geomorfológicas, planificación del muestreo de suelos, predicción de propiedades edáficas y estudio de las relaciones suelo-paisaje.
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cuantificar la variabilidad del suelo y determinar el aporte de diferentes niveles de detalle: un píxel, una ventana de 3x3 píxeles, diferentes clases geomorfométricas y distintas unidades litolológicas, a la variación total del suelo en el área de estudio. Con el muestreo anidado se demostró que la variación de atributos edáficos y ambientales ocurre sobre un amplio rango de escalas, presentando diferentes contribuciones a la variación total. Lasvariables morfológicas y algunas propiedades físicas muestran alta variación de corto alcance. El nivel que contribuye con mayor proporción a la varianza total de los suelos es el tipo de relieve (laderas de montaña), indicando que las clases geomorfométricas se consideran un nivel apropiado para realizar posteriores muestreos, interpolaciones y la generalización de atributos en la cartografía digital de suelos.
mediante la clasificación de píxeles, constituyendo una importante alternativa de apoyo al experto para la definición de unidades geomorfológicas, planificación del muestreo de suelos, predicción de propiedades edáficas y estudio de las relaciones suelo-paisaje.