Los modelos de regression-kriging combinan modelos de regresión para representar las tendencias espaciales globales de las variables del suelo en función de variables ambientales, con kriging geostatístico para modelar las tendencias espaciales locales y residuales. Esto permite predecir la distribución espacial de las propiedades del suelo basada en factores ambientales y considerando la dependencia espacial.

1. Modelos de Regression-KrigingModelos de Regression-Kriging
Curso de MDSCurso de MDS
Lima, 5 al 9 de diciembre de 2016Lima, 5 al 9 de diciembre de 2016
Guillermo Federico OLMEDOGuillermo Federico OLMEDO
INTA EEA Mendoza (Argentina)INTA EEA Mendoza (Argentina)
Guillermo Olmedo

2. El modelo cuantitativo digital
Sc,p = f (s,c,o,r,p,a,n) + ɛ
McBratney, Mendonça-Santos y Minasny, (2003) – Geoderma 117. pp 3 - 52

3. ClORPT Híbridos Geoestatísticos
Mapa Digital de
clases y/o
propiedades de
suelos
ModelosEm
píricos,
Determ
inístico
ModelosEstocástico
+Determinísticos
ModelosEmpíricos,
Estocásticos
McBratney et al., (2000) - Geoderma, 97 : 293-327
1.Métodos Clásicos
(Cl.o.r.p.t)
2.Métodos Geoestadísticos
3.Métodos Híbridos
Combinación de 1 y
2
(S.c.o.r.p.a.n+kriging)
Técnicas de predicción espacial

4. El modelo cuantitativo digital
• Modelos de regresión lineal
• Modelos lineales generalizados
• Modelos aditivos generalizados
• Modelos de Árboles –
clasificación y regresión
• Redes Neurales Artificiales
Sistemas de Lógica Difusa
• Sistemas expertos
funciones
S – Suelo (mapas, perfiles)
C – Clima (temperatura...)
Img. satélite
O – Mapas de Uso del Suelo,
NDVI, Biomasa
R – MNT + Derivadas
•Altitud
•Aspecto
•Pendiente
•Perfil de Curvatura
•Curvatura de la Superfície
•Índice de humedad (CTI)
P – Litología
A – Edad (pedogénesis)
N – Localización espacial (X,Y)
Sc,p = f (s.c.o.r.p.a.n) + ɛ
Mendoça Santos (2013) – Retrospectiva e Desafios para o Mapeamento Digital
de Solos no Brasil (XXXIV Congresso Brasileiro de Ciência do Solo)

5. DEM
Covariables
ambientales
Muestreo
Armonización
MODELADO
MLR +
Kriging de
los
residuos
Predicción y
Error de predicción
Climáticas
VALIDACIÓN
Índices
morfométricos
Esquema metodológico

6. Fuente: Hengl (2009)

7. ClORPT Híbridos Geoestatísticos
Mapa Digital de
clases y/o
propiedades de
suelos
ModelosEm
píricos,
Determ
inístico
ModelosEstocástico
+Determinísticos
ModelosEmpíricos,
Estocásticos
McBratney et al., (2000) - Geoderma, 97 : 293-327
1.Métodos Clásicos
(Cl.o.r.p.t)
2.Métodos Geoestadísticos
3.Métodos Híbridos
Combinación de 1 y
2
(S.c.o.r.p.a.n+kriging)
Técnicas de predicción espacial

8. Regression-Kriging

9. El modelado suelo-paisaje se refiere al modelado de las variables del
suelo como función de variables del paisaje (ambientales) co-
localizadas en el espacio o en el tiempo
Permite modelar y comprender cómo las variables del suelo se
distribuyen espacialmente y cambian de acuerdo con las
variaciones en las variables ambientales que representan los
factores de formación del suelo
También permite incorporar la dependencia espacial de las variables
del suelo en el proceso de modelado
El modelo suelo-paisaje
Adaptado de Gustavo Vasques. Curso de Introducción a CDS. 2012

10. En detalle:
gx,y es una función/relación determinista que representa la tendencia
espacial global entre la variable del suelo (Sx,y) y las covariables
ambientales (Fx,y), es decir:
 yxyxyx lgS ,,,
 yxyx Ffg ,, 
El modelo suelo-paisaje
Adaptado de Gustavo Vasques. Curso de Introducción a CDS. 2012

11.  yxyx Ffg ,, 
S
C
=
S
O
R
P
A
N
Clima
Suelo
Los organismos, incluso las actividades humanas
Relieve
Material parental
Tiempo
Ubicación y otras medidas de distancia
f()
Fx,y
El modelo suelo-paisaje
Adaptado de Gustavo Vasques. Curso de Introducción a CDS. 2012

12. lx,y es una función/relación estocástica que representa la tendencia
espacial local observada en la variable del suelo (Sx,y) después de
considerar (o modelar) la tendencia espacial global (gx,y)
En otras palabras, lx,y hace frente a la variación local de los residuos
de gx,y
Los métodos geoestadísticos se utilizan para tratar este
componente .
 yxyxyx lgS ,,,
El modelo suelo-paisaje
Adaptado de Gustavo Vasques. Curso de Introducción a CDS. 2012

13.  yxyxyx lgS ,,,
Y ε representa los residuos espacialmente independientes después
del modelado de las tendencias espaciales global y local
En otras palabras, ε son los residuos del modelo
El modelo suelo-paisaje
Adaptado de Gustavo Vasques. Curso de Introducción a CDS. 2012

14. Muchas gracias!Muchas gracias!
Guillermo Federico OLMEDOGuillermo Federico OLMEDO
olmedo.guillermo@inta.gob.arolmedo.guillermo@inta.gob.ar
Guillermo Olmedo