aptitud de la tierra (LSI) y un índice de tolerancia a la erosión (ETI), los cualesfueron modelados basándose en la metodología de conjuntos borrosos(Burrough et al., 1992). Para la definición de las funciones de pertenencia (MF)se empleó el modelo de Significado Semántico (Semantic Import, SI) que tienecomo función básica1MF(x ) i2 x bi1 d donde xi es la característica de la tierra i-ésima, b es el punto ideal de esacaracterística y d es la amplitud de la zona de transición. Los valores MF de lasdistintas características son combinados mediante una función de pertenenciaunificada (JMF):JMF(Y) MF(i 1ix idonde i es el factor de ponderación para cada característica. En el modelo SIse diferencian dos tipos de funciones:Simétrica; también llamada ‘rango óptimo’, cuando se distingue un puntoideal único o un rango de puntos ideales.MF( x ) 1 si ( b d ) x ( b d )i1 1 i 2 2Asimétrica; es usada cuando una clase es definida a través de los límitessuperior e inferior.Asimétrica izquierda1MF( x ) si x ( b d )i2i 1 1 x b d i 1 11d1 )Asimétrica derecha1MF( x ) si x ( b d )i2i 2 2 x b d i 2 21d2 Para la elaboración del índice LSI se seleccionaron diez características delsuelo y la topografía, para las cuales se especificó el tipo de función aemplear, el punto ideal (b), el límite superior, el límite inferior, la amplitud de lazona de transición (d) y la ponderación (). El índice de tolerancia fueestablecido usando una función asimétrica izquierda, tomando 1 como punto22
ideal y 0,5 como límite inferior. Finalmente, el índice de aptitud ambiental seobtuvo combinando los dos índices anteriores mediante una función decombinación convexa, en la que se asignó a cada índice el mismo grado deimportancia:ESI 0 ,5 LSI 0, 5 ETIOtras técnicas empleadas para este fin son los sistemas expertos,basados en reglas de decisión, y las redes neuronales artificiales. Entre lossistemas expertos puede citarse el sistema de información espacial diseñadopor Diamond y Wright (1988), que integra un SIG (GRASS) y un sistema expertobasado en reglas de decisión, implementado en el software KES (KnowledgeEngineering System), para la elaboración de mapas de aptitud en función dediversos factores específicos de cada uso, y el Sistema Experto de InformaciónGeográfica EXGIS, desarrollado por Yialouris et al. (1997), que combina elsistema de evaluación de tierras de la FAO y la experiencia local para laformulación de las reglas de decisión que constituyen el sistema experto. Wang(1994) propone la integración de redes neuronales artificiales con sistemas deinformación geográfica para la evaluación de la aptitud de la tierra. Estasherramientas permiten el análisis de patrones y la aplicación de reglas dedecisión de mayor complejidad. Wang (1994) describe su aplicación a las dosetapas de planificación consideradas en este trabajo: la determinación de laclase de aptitud de una zona para un cultivo determinado y la selección delcultivo más adecuado para esa zona.En relación a los métodos de evaluación de tierras aplicados en Galicia,además del estudio de la capacidad productiva (Díaz-Fierros y Gil, 1984),anteriormente descrito, destaca la metodología propuesta por Calvo et al.(1992) que establece cinco categorías de suelos por el siguienteprocedimiento: inicialmente se eliminan las áreas no aptas para el cultivosegún las características reflejadas en la tabla 1, para, posteriormente, dividirlas zonas aptas en cuatro clases según el grado de las limitaciones. Estascategorías, por orden decreciente de aptitud, reciben el nombre de áreas C1,C2, C3 y C4 (tabla 1).23
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the 4 th International Conference o