Contenido principal del artículo

Autores

La conversión de áreas naturales en otros usos ha contribuido a la degradación ambiental, especialmente cuando se desestiman las características del relieve, suelo, vegetación y la vocación socioeconómica. Ante esto, este estudio propone una metodología para mapear la aptitud del uso del suelo basada en lógica Fuzzy, integrando parámetros morfométricos y clases de uso en la Cuenca Hidrográfica del Río Sorocabuçu (BHRS). Las métricas se obtuvieron a partir de Modelos Digitales de Elevación (MDE), con subcuencas jerarquizadas según el método de Strahler, mientras que el uso del suelo fue mapeado y validado en campo. El análisis Fuzzy clasificó la aptitud en tres niveles, comparados con el uso actual del suelo. De las 115 subcuencas analizadas, 63 mostraron uso compatible con su aptitud natural, mientras que 52 revelaron conflictos. Así, la metodología demostró ser eficaz para identificar incongruencias y contribuir a la planificación territorial sostenible, la gestión ambiental y la formulación de políticas públicas basadas en indicadores locales.

Frederico Belfort Poletti, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba, Brasil.

Ingeniero Ambiental por la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP/Sorocaba - 2010), con un MBA en Gestión y Tecnologías Ambientales por la Universidad de São Paulo (USP/2013) y actualmente cursando la Maestría en Ciencias Ambientales en la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP/Sorocaba). Desde 2013, actúa en la Compañía Ambiental del Estado de São Paulo (CETESB), bajo régimen CLT/Concurso Público. Ha trabajado como Agente Acreditado (2013-2017) y como Supervisor Técnico (2017-2024) en la Agencia Ambiental de Mogi das Cruzes y actualmente está asignado a la Agencia Ambiental de Avaré/SP, desempeñando la función de agente acreditado, realizando actividades de fiscalización y licenciamiento ambiental de fuentes de contaminación, actividades degradantes del medio ambiente y de los recursos naturales.

Arthur Pereira dos Santos, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba, Brasil.

Doctor, actuando en la línea de investigación de Geoprocesamiento y Modelado Matemático Ambiental, por el Programa de Posgrado en Ciencias Ambientales de la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP). Magíster en la línea de investigación de Gestión y Monitoreo Ambiental por el Programa de Posgrado en Medio Ambiente y Calidad Ambiental de la Universidad Federal de Uberlândia (UFU) (2020), e Ingeniero Ambiental y Sanitarista por la Universidad del Oeste Paulista (2018), con especialización en Ingeniería de Producción por la Universidad Federal de Juiz de Fora (UFJF) (2024). Posee experiencia en diversas vertientes del Sensoriamento Remoto y del Geoprocesamiento aplicados a los sectores público y privado, con énfasis en monitoreo climático urbano, análisis espacial del uso del suelo y aplicación de índices espectrales en estudios multitemporales, proporcionando bases técnicas para la planificación y gestión territorial. Actúa en el modelado matemático y en proyecciones de escenarios futuros, contribuyendo al planeamiento urbano, adaptación climática, transición hacia energías limpias e infraestructura sostenible. También posee experiencia en la gestión de bases de datos en ambiente SIG, desarrollando soluciones geotecnológicas para apoyar estratégicamente la toma de decisiones, tanto en el sector público (eficiencia urbana, descarbonización y transición energética) como en el privado (sostenibilidad del sector sucroenergético). Actualmente, profundiza en el área de Inteligencia Artificial (IA), con énfasis en técnicas de Machine Learning aplicadas como soporte para la gestión territorial.

Ana Laura de Paula, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba, Brasil.

Profesora Asistente Doctor de la Universidad Estatal Paulista (UNESP), Instituto de Ciencia y Tecnología, Sorocaba, Brasil

Darllan Collins da Cunha e Silva, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba, Brasil.

Posee Grado y Maestría en Ingeniería Ambiental por la Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) y Doctorado en Ciencias Ambientales por la UNESP - Campus de Sorocaba. Tiene experiencia en el área de Ingeniería Ambiental, con énfasis en Control de la Contaminación del Aire, Cartografía, Gestión de Cuencas Hidrográficas e Indicadores Ambientales. Actúa principalmente en los siguientes temas: Indicadores Ambientales, Gestión de Recursos Hídricos, Geoprocesamiento y Sensoriamento Remoto. Posee experiencia en la coordinación y participación en proyectos de investigación y extensión aprobados en empresas e instituciones de educación superior públicas y privadas. Participó en el Taller de Elaboración y Revisión de Ítems del Enade 2017 para Ingeniería Ambiental. Actualmente es Profesor Asistente Doctor de la Universidade Estadual Paulista (UNESP), campus de Sorocaba, donde imparte clases en la carrera de Ingeniería Ambiental.

Roberto Wagner Lourenço, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba, Brasil.

Graduado por la UNESP en Geografía (1995), con maestría y doctorado en Geociencias y Medio Ambiente obtenidos en 1998 y 2002 respectivamente, ambos por la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP). Realizó un posdoctorado en 2003 en el Departamento de Salud Colectiva de la Facultad de Medicina de Botucatu (UNESP). En 2012, obtuvo el título de Profesor Libre Docente en Geoprocesamiento por la UNESP, Campus de Sorocaba. Actualmente es Profesor Adjunto en la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP), Campus de Sorocaba. Es responsable de las asignaturas de Geoprocesamiento, Sensoriamento Remoto y Sistemas de Información Geográfica y Aplicaciones Ambientales en el curso de Ingeniería Ambiental, actuando principalmente en las áreas de Geoprocesamiento, Sensoriamento Remoto, Planificación y Gestión Territorial, así como en Salud Ambiental. Está acreditado en el Programa de Posgrado en Ciencias Ambientales del Instituto de Ciencia y Tecnología de Sorocaba (ICT-UNESP) y en el Programa de la Facultad de Ciencias Médicas de Campinas (UNICAMP), en el Área de Concentración en Salud Colectiva y Preventiva Social.

Belfort Poletti, F., Pereira dos Santos, A., de Paula, A. L., Collins da Cunha e Silva, D., & Lourenço, R. W. (2025). Lógica Fuzzy Aplicada a la Planificación Sostenible del Uso de la Tierra en Cuencas Hidrográficas Basada en Indicadores de Aptitud Local. Entorno Geográfico, (30), e20214851. https://doi.org/10.25100/eg.v0i30.14851

Al Mazroa, A., Maashi, M., Kouki, F., Othman, K., Salih, N., Elfaki, M. e Begum, S. (2024). An analysis of urban sprawl growth and prediction using remote sensing and machine learning techniques. Journal of South American Earth Sciences, 142, 104988. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2024.104988. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsames.2024.104988

Arantes, L., Dos Santos, A., Silva, C., Nery, L., Toledo, M., Simonetti, V., Silva, D. e Lourenço, R. (2024). Socioeconomic spatial analysis through fuzzy system as a tool for territorial planning applied to watersheds. International Journal of River Basin Management, 1–17. https://doi.org/10.1080/15715124.2024.2387579 DOI: https://doi.org/10.1080/15715124.2024.2387579

Arantes, L., Dos Santos, A., Silva, D. e Lourenço, R. (2024). Indicador de vulnerabilidade ao carreamento de sedimentos integrado ao SIG e ao SR. Geo UERJ, (45). https://doi.org/10.12957/geouerj.2024.74164 DOI: https://doi.org/10.12957/geouerj.2024.74164

Benaiche, M., Mokhtari, E., Berghout, A., Abdelkebir, B. e Engel, B. (2024). Identification of soil erosion-susceptible areas using revised universal soil loss equation, analytical hierarchy process and the fuzzy logic approach in sub-watersheds Boussellam and K’sob Algeria. Environmental Earth Sciences, 83(34), 1–17. https://doi.org/10.1007/s12665-023-11339-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-023-11339-7

Costa, T. e Guimarães, S. (2005). Delineamento e parametrização ambiental de sub-bacias hidrográficas para o Estado do Rio de Janeiro (Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento n.º 84). Embrapa. https://tinyurl.com/2rahhxaa

Couic, E., Gruau, G., Gu, S. e Casquin, A. (2022). Variability of phosphorus sorption properties in hydromorphic soils: Consequences for P losses in agricultural landscapes. European Journal of Soil Science, 73(6), e13326. https://doi.org/10.1111/ejss.13326. DOI: https://doi.org/10.1111/ejss.13326

De Menezes, G., Maciejewski, N., De Carvalho, E. e Bazzo, T. (2024). A Thorough Procedure to Design Surface-Mounted Permanent Magnet Synchronous Generators. Machines, 12(6), 384. https://doi.org/10.3390/machines12060384 DOI: https://doi.org/10.3390/machines12060384

De Oliveira, R., Nery, L., Andrade, E., Simonetti, V., Arantes, L., Dos Santos, A., Martins, A. e Silva, D. (2024). Methodological proposal for an ecological corridor and financial cost estimate: a way to help conserve biodiversity. Journal for Nature Conservation, 79, 126606. https://doi.org/10.1016/j.jnc.2024.126606 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2024.126606

Dos Santos, A. (2024). Integração de parâmetros ambientais e machine learning na modelagem do solo para agricultura sustentável [Tese de Doutorado, Universidade Estadual Paulista]. Repositório institucional - Universidade Estadual Paulista.

Dos Santos, A., Junior, A., Nery, L., Gomes, G., Toniolo, B., Silva, D. e Lourenço, R. (2025). Random forest algorithm applied to model soil textural classification in a river basin. Environmental Monitoring and Assessment, 197, 330. https://doi.org/10.1007/s10661-025-13786-0. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-025-13786-0

Dos Santos, A., Simionatto, H., Toledo, M., Nery, L. e Silva, D. (2025). Análisis espacio-temporal de indicadores de temperatura superficial como forma de evaluar áreas con preservación forestal. Revista Geográfica de América Central, (74). https://tinyurl.com/32jf2z6d

Dos Santos, A. e Simionatto, H. (2023). Methodological proposal for evaluating the transformation of urban microclimate in medium-sized cities: a case study in the urban mesh of the municipality of Paracatu, Minas Gerais. RAEGA - O Espaço Geográfico Em Análise, 57, 46–65. https://doi.org/10.5380/raega.v57i0.88156 DOI: https://doi.org/10.5380/raega.v57i0.88156

Esri. (s.f.). ArcGIS Pro. https://tinyurl.com/25z87x2d

Ettazarini, S. (2021). GIS-based land suitability assessment for check dam site location using topography and drainage information: a case study from Morocco. Environmental Earth Sciences, 80, 567. https://doi.org/10.1007/s12665-021-09881-3. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-021-09881-3

Fruehauf, A., Pellegrino, P. e Lombardo, M. (2025). The importance of urban greenery in the construction of a smart landscape to reduce negative environmental and climate impacts". Environmental Science and Sustainable Development, 10(1), 53–60. https://doi.org/10.21625/essd.v10i1.1111 DOI: https://doi.org/10.21625/essd.v10i1.1111

García, L., Mungaray-Moctezuma, A., Montoya-Alcaraz, M., Sánchez-Atondo, A., Calderón Ramírez, J. e Gutiérrez-Moreno, J. (2024). Analysis of socio-environmental vulnerability in areas with overpopulation and natural risks induced by their urban-territorial conditions. Applied Sciences, 14(15), 6535. https://doi.org/10.3390/app14156535 DOI: https://doi.org/10.3390/app14156535

Guidolini, J., Ometto, J., Arcoverde,G. e Giarolla, A. (2020). Environmental land use conflicts in a macroscale river basin: a preliminary study based on the ruggedness number. Water, 12(5), 1222. https://doi.org/10.3390/w12051222 DOI: https://doi.org/10.3390/w12051222

Herodowicz-Mleczak, K., Piekarczyk, J., Kaźmierowski, C., Nowosad, J. e Mleczak, M. (2022). Estimating soil surface roughness with models based on the information about tillage practices and soil parameters. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 14(3), e2021MS002578. https://doi.org/10.1029/2021MS002578 DOI: https://doi.org/10.1029/2021MS002578

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). (2013). Manual técnico de uso da terra (3a ed.). https://tinyurl.com/yc7pw9kh

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). (2023). Panorama: Ibiúna (SP). https://tinyurl.com/msp4rhzz

Instituto Geográfico e Cartográfico (IGC). (1979). Carta topográfica [escala 1:10.000].

Islam, T., Islam, R., Uddin, P. e Ulhaq, A. (2024). Spectrally Segmented-Enhanced Neural Network for Precise Land Cover Object Classification in Hyperspectral Imagery. Remote Sensing, 16(5), 807. https://doi.org/10.3390/rs16050807. DOI: https://doi.org/10.3390/rs16050807

Jancewicz, K., Różycka, M., Szymanowski, M., Kryza, M. e Migoń, P. (2022). Topographic Characteristics of Drainage Divides at the Mountain-Range Scale—A Review of DTM-Based Analytical Tools. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(2), 116. https://doi.org/10.3390/ijgi11020116 DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi11020116

Júnior, L. e Lourenço, R. (2021). Impactos das mudanças no uso e cobertura da terra sobre a variabilidade do albedo na Bacia Hidrográfica do Rio Sorocabuçu (Ibiúna - SP). Revista Brasileira de Climatologia, 27, 443–462. https://ojs.ufgd.edu.br/rbclima/article/view/14280

Khan, N., Elizondo, D., Deka, L. e Molina-Cabello, M. (2021). Fuzzy logic applied to system monitors. IEEE Access, 9, 56523–56538. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3072239 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3072239

Lei 12.651 de 2012, dispõe sobre a proteção da vegetação nativa. Diário Oficial da União, 25 de maio de 2012. https://tinyurl.com/3um4vd85

Lim, K. e Ardekani, A. (2024). Hyperspectral enhanced imaging analysis of nanoparticles using machine learning methods. Nanoscale Advances, 20. https://doi.org/10.1039/D4NA00205A. DOI: https://doi.org/10.1039/D4NA00205A

Liu, L., Ouyang, W., Liu, H., Zhu, J., Fan, X., Zhang, F., Ma, Y., Chen, J., Hao, F. e Lian, Z. (2021). Drainage optimization of paddy field watershed for diffuse phosphorus pollution control and sustainable agricultural development. Agriculture, Ecosystems e Environment, 308, 107238. https://doi.org/10.1016/j.agee.2020.107238 DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2020.107238

Lourenço, R., Silva, D., Martins, A., Sales, J., Roveda, S. e Roveda, J. (2015). Use of fuzzy systems in the elaboration of an anthropic pressure indicator to evaluate the remaining forest fragments. Environmental Earth Sciences, 74, 2481–2488. https://doi.org/10.1007/s12665-015-4253-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-015-4253-6

Lu, A., Tian, P., Mu, X., Zhao, G., Feng, Q., Guo, J. e Xu, W. (2022). Fuzzy Logic Modeling of Land Degradation in a Loess Plateau Watershed, China. Remote Sensing, 14(19), 4779. https://doi.org/10.3390/rs14194779 DOI: https://doi.org/10.3390/rs14194779

Lughofer, E. (2022). Evolving Fuzzy and Neuro-Fuzzy Systems: Fundamentals, Stability, Explainability, Useability, and Applications. Em P Angelov (Ed.), Handbook on Computer Learning and Intelligence (pp. 133-234). World Scientific.

Meira, R., Sabonaro, D. e Silva, D. (2016). Elaboração de Carta de Adequabilidade Ambiental de uma pequena propriedade rural no município de São Miguel Arcanjo, São Paulo, utilizando técnicas de geoprocessamento. Engenharia Sanitária e Ambiental, 21(1), 77–84. https://doi.org/10.1590/S1413-41520201600100133687 DOI: https://doi.org/10.1590/S1413-41520201600100133687

Meshram, S., Hasan, M., Meshram, C., Ilderomi, A., Tirivarombo, S. e Islam, S. (2022). Assessing vulnerability to soil erosion based on fuzzy best–worst multi-criteria decision-making method. Applied Water Science, 12, 219. https://doi.org/10.1007/s13201-022-01714-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s13201-022-01714-3

Msilini, A., Ouarda, T. e Masselot, P. (2022). Evaluation of additional physiographical variables characterising drainage network systems in regional frequency analysis, a Quebec watersheds case-study. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 36, 331–351. https://doi.org/10.1007/s00477-021-02109-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s00477-021-02109-7

Nery, L., Silva, D. e Sabonaro, D. (2022). Perfil tecnológico dos pecuaristas da bacia hidrográfica do rio Pirajibu-Mirim. Revista de Gestão Ambiental e Sustentabilidade, 11(1), e20468. https://doi.org/10.5585/geas.v11i1.20468 DOI: https://doi.org/10.5585/geas.v11i1.20468

Organização das Nações Unidas (ONU). (15 de setembro de 2015). Transformando Nosso Mundo: A Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável. https://tinyurl.com/yx7vj9nd

Oyedotun, T. (2021). Quantitative assessment of the drainage morphometric characteristics of Chaohu Lake Basin from SRTM DEM Data: a GIS-based approach. Geology, Ecology, and Landscapes, 6(3), 174–187. https://doi.org/10.1080/24749508.2020.1812147 DOI: https://doi.org/10.1080/24749508.2020.1812147

Rizzo, F., Dos Santos, A. e Silva, D. (2024). Técnicas de geoprocessamento aplicadas para análise temporal do microclima na bacia hidrográfica do Córrego do Pequiá, Maranhão. Boletim Goiano de Geografia, Goiânia, 44(1). https://doi.org/10.5216/bgg.v44i1.78032 DOI: https://doi.org/10.5216/bgg.v44i1.78032

Rocha, J. e Kurtz, S. (2001). Manual de manejo integrado de bacias hidrográficas (4a ed.). Universidade Federal de Santa Marta. https://tinyurl.com/528xhmjv

Silva, D., Filho, J., Sales, J. e Lourenço, R. (2016). Uso de Indicadores Morfométricos como Ferramentas para Avaliação de Bacias Hidrográficas. Revista Brasileira de Geografia Física, 9(2) 627–642. https://doi.org/10.26848/rbgf.v9.2.p627-642 DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v9.2.p627-642

Silva, D., Nery, L. e Simonetti, V. (2023). Gestão espacial das rotas de coleta de material reciclável com suporte de SIG e indicadores de produtividade. Revista Tecnologia e Sociedade, 19(55), 366–386. https://doi.org/10.3895/rts.v19n55.15340 DOI: https://doi.org/10.3895/rts.v19n55.15340

Simonetti, V., Silva, D. e Rosa, A. (2022). Correlação espacial compartimentada dos padrões de drenagem com características morfométricas da bacia hidrográfica do rio Pirajibu-Mirim. Revista Brasileira de Geomorfologia, 23(1), p. 1134–1154. https://doi.org/10.20502/rbg.v23i1.2037 DOI: https://doi.org/10.20502/rbg.v23i1.2037

Sousa, R. e Rocha, G. (2023). Erodibilidade do solo (K) e uso e cobertura da terra da bacia hidrográfica do Rio Camurupim, Piauí, Brasil. Geoconexões, 3(17), 159–182. https://doi.org/10.15628/geoconexes.2023.14996 DOI: https://doi.org/10.15628/geoconexes.2023.14996

Strahler, A. (1952). Hypsometric (Area-altitude) analysis of erosional topography. Geological Society of America Bulletin, 63(11), 1117–1142. https://doi.org/10.1130/0016-7606(1952)63[1117:HAAOET]2.0.CO;2 DOI: https://doi.org/10.1130/0016-7606(1952)63[1117:HAAOET]2.0.CO;2

Sun, C., Chen, L., Zhu, H., Xie, H., Qi, S. e Shen, Z. (2021). New framework for natural-artificial transport paths and hydrological connectivity analysis in an agriculture-intensive catchment. Water Research, 196, 117015. https://doi.org/10.1016/j.watres.2021.117015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2021.117015

Talukdar, S., Naikoo, M., Mallick, J., Praveen, B., Shahfahad, Sharma, P., Islam, A., Pal, S. e Rahman, A. (2022). Coupling geographic information system integrated fuzzy logic-analytical hierarchy process with global and machine learning based sensitivity analysis for agricultural suitability mapping. Agricultural Systems, 196, 103343. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103343 DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103343

Tang, H. e Ahmad, N. (2024). Fuzzy logic approach for controlling uncertain and nonlinear systems: a comprehensive review of applications and advances. Systems Science & Control Engineering, 12(1), 2394429. https://doi.org/10.1080/21642583.2024.2394429 DOI: https://doi.org/10.1080/21642583.2024.2394429

Toniolo, B., Simonetti, V., Lourenço, R. e Silva, D. (2024). Análise da interferência antrópica na qualidade das águas superficiais da Bacia Hidrográfica do Rio Cotia (SP). Revista de Gestão Ambiental E Sustentabilidade, 13(1), e23004. https://doi.org/10.5585/2024.23004 DOI: https://doi.org/10.5585/2024.23004

Villela, T. e Mattos, L. (1975) Manual de classificação de drenagem para bacias hidrográficas. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.

Wang, J., Han, S. e Li, X. (2021). 3D fuzzy ergonomic analysis for rapid workplace design and modification in construction. Automation in Construction, 123, 103521. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103521 DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103521