{"id":15891,"date":"2025-10-29T10:00:00","date_gmt":"2025-10-29T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=15891"},"modified":"2025-10-25T16:52:01","modified_gmt":"2025-10-25T14:52:01","slug":"agregacion-difusa-de-dos-capas-raster-con-fuzzyattributes-v2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/es\/agregacion-difusa-de-dos-capas-raster-con-fuzzyattributes-v2\/","title":{"rendered":"Agregaci\u00f3n difusa de dos capas r\u00e1ster con FuzzyAttributes V2"},"content":{"rendered":"\n

Despu\u00e9s de los dos art\u00edculos sobre la conversi\u00f3n de una rasterizaci\u00f3n en valores difusos:<\/p>\n\n\n\n

Transformar una rasterizaci\u00f3n en valores difusos con FuzzyAttributes V2<\/li>\n\n\n\n

Pasar de una rasterizaci\u00f3n de clases a una rasterizaci\u00f3n difusa en QGIS<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

Veremosns dans cet article comment agr\u00e9ger deux rasters flous en prenant en compte la subjectivit\u00e9 de l’utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Contenu <\/p>\nToggle<\/span>

Ventana de configuraci\u00f3n<\/a>

Los principales m\u00e9todos de remuestreo<\/a>

Los tres tipos de funciones implementadas<\/a>

Capa resultante<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n\n

\n\n\n\n

<\/span>Ventana de configuraci\u00f3n<\/span><\/h2>\n\n\n\n
En el men\u00fa del complemento FuzzyAttributes, seleccione \u00abAgregaci\u00f3n r\u00e1ster\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
<\/span>Campos \u00abR\u00e1ster 1\u00bb y \u00abR\u00e1ster 2\u00bb<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Los campos \u00abR\u00e1ster\u00bb muestran la lista de capas cargadas, limitadas a las capas r\u00e1ster. La versi\u00f3n actual solo funciona con r\u00e1steres de tipo monobanda.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Nombre del r\u00e1ster de salida y carpeta de salida<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Estos dos campos le permiten definir la ubicaci\u00f3n y el nombre del r\u00e1ster resultante. El formato predeterminado de este r\u00e1ster es .tif.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Extensi\u00f3n espacial<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Esta opci\u00f3n permite gestionar la extensi\u00f3n espacial de la capa resultante.<\/p>\n\n\n\n
La opci\u00f3n intersecci\u00f3n<\/strong> mantiene en la capa resultante la extensi\u00f3n correspondiente a la superposici\u00f3n de las dos capas de entrada. Para cada intersecci\u00f3n, el atributo resultante se calcula a partir de la funci\u00f3n definida m\u00e1s adelante. Pero esto implica que si una capa no tiene datos para una zona, dicha zona se ignora en la capa resultante. En un proceso que implique varias agregaciones de extensi\u00f3n diferente, la capa resultante se ver\u00e1 reducida de forma significativa. Adem\u00e1s, la ausencia de datos de una zona impedir\u00e1 su \u00abrecuperaci\u00f3n\u00bb en agregaciones posteriores.<\/p>\n\n\n\n
L’option union<\/strong> garde dans la couche r\u00e9sultat l’\u00e9tendue correspondante aux deux couches en entr\u00e9e. Pour chaque zone de superposition, l’attribut r\u00e9sultat est calcul\u00e9 \u00e0 partir de la fonction d\u00e9finie plus loin. Pour les zones o\u00f9 une des deux couches n’a pas de donn\u00e9es,l’attribut r\u00e9sultat est calcul\u00e9 \u00e0 partir de la fonction d\u00e9finie plus loin en consid\u00e9rant que la valeur de la couche absente est \u00ab\u00a0tr\u00e8s mauvais\u00a0\u00bb. Dans un processus impliquant plusieurs agr\u00e9gations d’\u00e9tendue diff\u00e9rente, la couche r\u00e9sultante ne sera pas amput\u00e9e du tout. De plus, l\u2019absence de donn\u00e9es d’une zone n’emp\u00eachera pas son \u00ab\u00a0rattrapage\u00a0\u00bb dans les agr\u00e9gations ult\u00e9rieures.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n<\/span>M\u00e9thode de r\u00e9\u00e9chantillonage<\/span><\/h3>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Contexto: \u00bfpor qu\u00e9 hablamos de remuestreo?<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Cuando se desea agregar dos r\u00e1steres (por ejemplo, para calcular la media, el m\u00ednimo, la suma o una combinaci\u00f3n difusa), QGIS debe asegurarse de que ambos sean compatibles:<\/p>\n\n\n\n
\n
mismo tama\u00f1o de p\u00edxel (resoluci\u00f3n),<\/li>\n\n\n\n
mismo alcance geogr\u00e1fico,<\/li>\n\n\n\n
misma proyecci\u00f3n (CRS),<\/li>\n\n\n\n
misma alineaci\u00f3n de cuadr\u00edcula.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Sin embargo, en la realidad, los r\u00e1steres suelen provenir de fuentes diferentes:<\/p>\n\n\n\n
\n
un r\u00e1ster con una resoluci\u00f3n de 10 m,<\/li>\n\n\n\n
otro con una resoluci\u00f3n de 30 m,<\/li>\n\n\n\n
un tercero ligeramente desplazado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
QGIS debe entonces remuestrear uno (o ambos) r\u00e1steres para que coincidan antes de la agregaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>\u00bfQu\u00e9 es el remuestreo?<\/span><\/h2>\n\n\n\n
El remuestreo consiste en recalcular los valores de los p\u00edxeles de una trama a partir de otra cuadr\u00edcula.<\/p>\n\n\n\n
El complemento selecciona autom\u00e1ticamente la resoluci\u00f3n m\u00e1s fina de las dos rasterizaciones de entrada.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Los principales m\u00e9todos de remuestreo<\/span><\/h2>\n\n\n\n
En QGIS (y GDAL), estos son los principales m\u00e9todos:<\/p>\n\n\n\n
M\u00e9todo <\/th> Tipo de datos recomendado<\/th> Descripci\u00f3n <\/th><\/tr><\/thead>
Nearest Neighbor (Vecino m\u00e1s cercano )<\/strong><\/td> Categ\u00f3rico (clases, m\u00e1scaras, difuminado binario, etc.) <\/td> Elige el valor del p\u00edxel fuente m\u00e1s cercano. Conserva las clases, es r\u00e1pido, pero a veces crea efectos de escal\u00f3n. <\/td><\/tr>
Bilineal<\/strong><\/td> Continuo (elevaci\u00f3n, temperatura, probabilidad, etc.) <\/td> Calcula una media ponderada de los 4 p\u00edxeles vecinos. El resultado es m\u00e1s suave, pero modifica ligeramente los valores.<\/td><\/tr>
Cubic (bic\u00fabico)<\/strong><\/td> Continuo, datos de an\u00e1lisis<\/td> Interpolaci\u00f3n m\u00e1s precisa en 16 p\u00edxeles vecinos. Suaviza a\u00fan m\u00e1s, pero es m\u00e1s lento. <\/td><\/tr>
Average (media)<\/strong><\/td> Agregaci\u00f3n a una resoluci\u00f3n m\u00e1s gruesa.<\/td> Calcula la media de todos los p\u00edxeles fuente que caen en la nueva celda. Ideal para pasar de 10 m a 100 m. <\/td><\/tr>
Lanczos<\/strong><\/td> Im\u00e1genes continuas, ortofotos, MNT, NDVI.<\/td> El m\u00e9todo Lanczos es una interpolaci\u00f3n basada en una funci\u00f3n sinc truncada. Muy n\u00edtido, poco desenfoque, poca distorsi\u00f3n.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Definir la funci\u00f3n de agregaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n\n\n\n
$\"L\u2019attribut$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Debe marcar una respuesta para cada una de las tres preguntas.<\/p>\n\n\n\n
Si considera que la inversi\u00f3n de los dos criterios modifica sus respuestas (asimetr\u00eda de los criterios), marque la casilla Verificar la simetr\u00eda. Una cuarta pregunta le permitir\u00e1 introducir su respuesta.<\/p>\n\n\n\n
$\"L\u2019attribut$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Procedimiento para determinar la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n.<\/span><\/h2>\n\n\n\n
En el caso de la agregaci\u00f3n de dos objetivos, existe un procedimiento sencillo para determinar el tipo de operaci\u00f3n que se debe realizar. Consiste en proponer al responsable de la toma de decisiones tres situaciones tipo y pedirle que las eval\u00fae. A partir de las tres respuestas dadas, se busca en un cat\u00e1logo de funciones la que mejor se adapta a los deseos del responsable de la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n
Las tres situaciones tipo (S1, S2, S3) se eligen en funci\u00f3n de dos criterios (C1, C2) de manera que:<\/p>\n\n\n\n
\n
– S1 sea incompatible (nota E o 0) con C1, pero totalmente compatible (nota A o 1) con C2;<\/li>\n\n\n\n
– S2 sea medianamente compatible (nota C o 0,5) con los dos objetivos C1 y C2;<\/li>\n\n\n\n
– S3 sea medianamente compatible (nota C o 0,5) con C1 y totalmente compatible (nota A o 1) con C2.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Se obtienen tres respuestas (R1, R2, R3) a partir de las cuales se busca la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Los tres tipos de funciones implementadas<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Hay que estudiar dos situaciones:<\/p>\n\n\n\n
\n
a) dos criterios de igual importancia;<\/li>\n\n\n\n
b) dos criterios de importancia desigual<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/span>Criterios de igual importancia (sim\u00e9tricos)<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Dos criterios tienen la misma importancia si la funci\u00f3n de agregaci\u00f3n es sim\u00e9trica, es decir, si la respuesta a las tres preguntas de evaluaci\u00f3n es la misma si se invierte el orden de los criterios.<\/p>\n\n\n\n
En este caso, a partir de las tres respuestas (R1, R2, R3) se busca la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n en la siguiente tabla:<\/p>\n\n\n
\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>M\u00e9todo de ajuste para criterios asim\u00e9tricos<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Cuando un usuario define una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n difusa a partir de respuestas no sim\u00e9tricas (por ejemplo, algunos criterios considerados m\u00e1s importantes que otros, o combinaciones consideradas at\u00edpicas), el complemento utiliza un m\u00e9todo de aproximaci\u00f3n para generar autom\u00e1ticamente una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n personalizada.<\/p>\n\n\n\n
La funci\u00f3n generate_asymmetric_function(code):<\/p>\n\n\n\n
\n
Puntos clave definidos por el usuario\n
\n
El usuario elige cuatro valores de agregaci\u00f3n que corresponden a situaciones de referencia:\n
\n
(1, 0): criterio A totalmente verdadero, criterio B totalmente falso.->vA1B0<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
(0,5, 0,5): ambos criterios medios.->vA05B05<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
(0,5, 1): criterio A medio, criterio B totalmente verdadero->vA05B1<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
(0, 1): criterio A totalmente falso, criterio B totalmente verdadero->vA0B1<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Estos valores se codifican en forma de un c\u00f3digo de 4 d\u00edgitos (cada d\u00edgito del 0 al 4 corresponde a un grado de satisfacci\u00f3n entre 1,0 y 0,0).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Construcci\u00f3n de la funci\u00f3n difusa\n
\n
Para los cuatro puntos clave, los valores se asignan directamente.<\/li>\n\n\n\n
Para todas las dem\u00e1s combinaciones (x, y), el valor se calcula mediante interpolaci\u00f3n bilineal ponderada, utilizando la f\u00f3rmula:\n
\n
vA05B05\u22c5x\u22c5y+vA05B1\u22c5x\u22c5\u2223x\u2212y\u2223+vA0B1\u22c5(1\u2212x)\u22c5y<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Esta f\u00f3rmula permite obtener una superficie continua que sigue siendo coherente con los puntos clave definidos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Resultado\n
\n
La funci\u00f3n devuelta se puede aplicar a cualquier par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n se devuelve un diccionario de par\u00e1metros, que documenta el tipo, el c\u00f3digo, los puntos<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>M\u00e9todo de ajuste para criterios sim\u00e9tricos inusuales<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Los tr\u00edos presentados en la tabla de funciones anterior cumplen las siguientes restricciones:<\/p>\n\n\n\n
1) R3 >= max( R1,R2), la evaluaci\u00f3n de una situaci\u00f3n que cumple completamente el criterio 2 y medianamente el criterio 1 debe ser al menos igual a la mejor evaluaci\u00f3n de las otras dos situaciones (R1 y R2), una de las cuales no cumple en absoluto el primer criterio y la otra cumple medianamente los dos criterios;<\/p>\n\n\n\n
2) R3 >= nota C o 0,5, la satisfacci\u00f3n total del segundo criterio no puede hacer que la satisfacci\u00f3n global caiga por debajo del nivel de satisfacci\u00f3n del primer criterio.<\/p>\n\n\n\n
Pero si esta l\u00f3gica se utiliza en la mayor\u00eda de las aplicaciones, es posible que no sea v\u00e1lida en situaciones muy particulares. En este caso, el plugin utiliza la funci\u00f3n generate_fuzzy_function(code) para generar autom\u00e1ticamente una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n adecuada.<\/p>\n\n\n\n
Un mensaje de advertencia indica que se trata de una combinaci\u00f3n inusual de respuestas.<\/p>\n\n\n\n
\n
Puntos clave definidos por el usuario\n
\n
El usuario define tres situaciones de referencia, codificadas con tres d\u00edgitos (de 0 a 4) que representan un grado de agregaci\u00f3n comprendido entre 1,0 y 0,0:\n
\n
(1, 0) o (0, 1): un criterio totalmente verdadero, el otro totalmente falso.->v1<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
(0,5, 0,5): los dos criterios medios.->v2<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
(0,5, 1) o (1, 0,5): un criterio medio, el otro totalmente verdadero.->v3<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Construcci\u00f3n de la funci\u00f3n difusa sim\u00e9trica\n
\n
Los valores de los tres puntos clave se asignan directamente seg\u00fan el c\u00f3digo proporcionado.<\/li>\n\n\n\n
Para todos los dem\u00e1s pares (x, y), el valor se estima mediante interpolaci\u00f3n continua con la f\u00f3rmula:\n
\n
v2\u22c5x\u22c5y+v3\u22c5\u2223x\u2212y\u2223<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Se respeta la simetr\u00eda porque la f\u00f3rmula y los puntos clave son id\u00e9nticos si se intercambian x e y.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Resultado\n
\n
La funci\u00f3n devuelta se puede aplicar a cualquier par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n se devuelve un diccionario de par\u00e1metros que documenta el tipo, el c\u00f3digo, los puntos clave y la f\u00f3rmula de aproximaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Capa resultante<\/span><\/h2>\n\n\n\n
La capa resultante se a\u00f1ade autom\u00e1ticamente al proyecto QGis en curso, con una simbolog\u00eda de tipo \u00abgraduada\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Con 5 clases:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Despu\u00e9s de los dos art\u00edculos sobre la conversi\u00f3n de una rasterizaci\u00f3n en valores difusos: Veremosns dans cet article comment agr\u00e9ger deux rasters flous en prenant en compte la subjectivit\u00e9 de l’utilisateur. Ventana de configuraci\u00f3n En el…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15132,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[3580,3442],"tags":[3640,2003,3783,3632,2054],"class_list":["post-15891","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fzy-es","category-pluigin-es","tag-agregacion","tag-capas","tag-difusa","tag-fuzzyattributes-es","tag-raster-es"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/fuzzy_transformation_aggregation.jpg?fit=1536%2C1024&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-48j","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15891","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15891"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15891\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15132"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15891"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15891"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15891"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

M\u00e9todo <\/th>	Tipo de datos recomendado<\/th>	Descripci\u00f3n <\/th><\/tr><\/thead>
Nearest Neighbor (Vecino m\u00e1s cercano )<\/strong><\/td>	Categ\u00f3rico (clases, m\u00e1scaras, difuminado binario, etc.) <\/td>	Elige el valor del p\u00edxel fuente m\u00e1s cercano. Conserva las clases, es r\u00e1pido, pero a veces crea efectos de escal\u00f3n. <\/td><\/tr>
Bilineal<\/strong><\/td>	Continuo (elevaci\u00f3n, temperatura, probabilidad, etc.) <\/td>	Calcula una media ponderada de los 4 p\u00edxeles vecinos. El resultado es m\u00e1s suave, pero modifica ligeramente los valores.<\/td><\/tr>
Cubic (bic\u00fabico)<\/strong><\/td>	Continuo, datos de an\u00e1lisis<\/td>	Interpolaci\u00f3n m\u00e1s precisa en 16 p\u00edxeles vecinos. Suaviza a\u00fan m\u00e1s, pero es m\u00e1s lento. <\/td><\/tr>
Average (media)<\/strong><\/td>	Agregaci\u00f3n a una resoluci\u00f3n m\u00e1s gruesa.<\/td>	Calcula la media de todos los p\u00edxeles fuente que caen en la nueva celda. Ideal para pasar de 10 m a 100 m. <\/td><\/tr>
Lanczos<\/strong><\/td>	Im\u00e1genes continuas, ortofotos, MNT, NDVI.<\/td>	El m\u00e9todo Lanczos es una interpolaci\u00f3n basada en una funci\u00f3n sinc truncada. Muy n\u00edtido, poco desenfoque, poca distorsi\u00f3n.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Definir la funci\u00f3n de agregaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n\n\n\n $\"L\u2019attribut$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n Debe marcar una respuesta para cada una de las tres preguntas.<\/p>\n\n\n\n Si considera que la inversi\u00f3n de los dos criterios modifica sus respuestas (asimetr\u00eda de los criterios), marque la casilla Verificar la simetr\u00eda. Una cuarta pregunta le permitir\u00e1 introducir su respuesta.<\/p>\n\n\n\n $\"L\u2019attribut$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Procedimiento para determinar la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n.<\/span><\/h2>\n\n\n\n En el caso de la agregaci\u00f3n de dos objetivos, existe un procedimiento sencillo para determinar el tipo de operaci\u00f3n que se debe realizar. Consiste en proponer al responsable de la toma de decisiones tres situaciones tipo y pedirle que las eval\u00fae. A partir de las tres respuestas dadas, se busca en un cat\u00e1logo de funciones la que mejor se adapta a los deseos del responsable de la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n Las tres situaciones tipo (S1, S2, S3) se eligen en funci\u00f3n de dos criterios (C1, C2) de manera que:<\/p>\n\n\n\n \n – S1 sea incompatible (nota E o 0) con C1, pero totalmente compatible (nota A o 1) con C2;<\/li>\n\n\n\n – S2 sea medianamente compatible (nota C o 0,5) con los dos objetivos C1 y C2;<\/li>\n\n\n\n – S3 sea medianamente compatible (nota C o 0,5) con C1 y totalmente compatible (nota A o 1) con C2.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n Se obtienen tres respuestas (R1, R2, R3) a partir de las cuales se busca la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n <\/span>Los tres tipos de funciones implementadas<\/span><\/h2>\n\n\n\n Hay que estudiar dos situaciones:<\/p>\n\n\n\n \n a) dos criterios de igual importancia;<\/li>\n\n\n\n b) dos criterios de importancia desigual<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/span>Criterios de igual importancia (sim\u00e9tricos)<\/span><\/h3>\n\n\n\n Dos criterios tienen la misma importancia si la funci\u00f3n de agregaci\u00f3n es sim\u00e9trica, es decir, si la respuesta a las tres preguntas de evaluaci\u00f3n es la misma si se invierte el orden de los criterios.<\/p>\n\n\n\n En este caso, a partir de las tres respuestas (R1, R2, R3) se busca la operaci\u00f3n de agregaci\u00f3n en la siguiente tabla:<\/p>\n\n\n \n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n \n\n\n\n <\/span>M\u00e9todo de ajuste para criterios asim\u00e9tricos<\/span><\/h3>\n\n\n\n Cuando un usuario define una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n difusa a partir de respuestas no sim\u00e9tricas (por ejemplo, algunos criterios considerados m\u00e1s importantes que otros, o combinaciones consideradas at\u00edpicas), el complemento utiliza un m\u00e9todo de aproximaci\u00f3n para generar autom\u00e1ticamente una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n personalizada.<\/p>\n\n\n\n La funci\u00f3n generate_asymmetric_function(code):<\/p>\n\n\n\n \n Puntos clave definidos por el usuario\n \n El usuario elige cuatro valores de agregaci\u00f3n que corresponden a situaciones de referencia:\n \n (1, 0): criterio A totalmente verdadero, criterio B totalmente falso.->*vA1B0<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n* (0,5, 0,5): ambos criterios medios.->*vA05B05<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n* (0,5, 1): criterio A medio, criterio B totalmente verdadero->*vA05B1<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n* (0, 1): criterio A totalmente falso, criterio B totalmente verdadero->*vA0B1<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n* *Estos valores se codifican en forma de un c\u00f3digo de 4 d\u00edgitos (cada d\u00edgito del 0 al 4 corresponde a un grado de satisfacci\u00f3n entre 1,0 y 0,0).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n* *Construcci\u00f3n de la funci\u00f3n difusa\n* \n Para los cuatro puntos clave, los valores se asignan directamente.<\/li>\n\n\n\n Para todas las dem\u00e1s combinaciones (x, y), el valor se calcula mediante interpolaci\u00f3n bilineal ponderada, utilizando la f\u00f3rmula:\n \n vA05B05\u22c5x\u22c5y+vA05B1\u22c5x\u22c5\u2223x\u2212y\u2223+vA0B1\u22c5(1\u2212x)\u22c5y<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Esta f\u00f3rmula permite obtener una superficie continua que sigue siendo coherente con los puntos clave definidos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Resultado\n \n La funci\u00f3n devuelta se puede aplicar a cualquier par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n Tambi\u00e9n se devuelve un diccionario de par\u00e1metros, que documenta el tipo, el c\u00f3digo, los puntos<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>M\u00e9todo de ajuste para criterios sim\u00e9tricos inusuales<\/span><\/h3>\n\n\n\n Los tr\u00edos presentados en la tabla de funciones anterior cumplen las siguientes restricciones:<\/p>\n\n\n\n 1) R3 >= max( R1,R2), la evaluaci\u00f3n de una situaci\u00f3n que cumple completamente el criterio 2 y medianamente el criterio 1 debe ser al menos igual a la mejor evaluaci\u00f3n de las otras dos situaciones (R1 y R2), una de las cuales no cumple en absoluto el primer criterio y la otra cumple medianamente los dos criterios;<\/p>\n\n\n\n 2) R3 >= nota C o 0,5, la satisfacci\u00f3n total del segundo criterio no puede hacer que la satisfacci\u00f3n global caiga por debajo del nivel de satisfacci\u00f3n del primer criterio.<\/p>\n\n\n\n Pero si esta l\u00f3gica se utiliza en la mayor\u00eda de las aplicaciones, es posible que no sea v\u00e1lida en situaciones muy particulares. En este caso, el plugin utiliza la funci\u00f3n generate_fuzzy_function(code) para generar autom\u00e1ticamente una funci\u00f3n de agregaci\u00f3n adecuada.<\/p>\n\n\n\n Un mensaje de advertencia indica que se trata de una combinaci\u00f3n inusual de respuestas.<\/p>\n\n\n\n \n Puntos clave definidos por el usuario\n \n El usuario define tres situaciones de referencia, codificadas con tres d\u00edgitos (de 0 a 4) que representan un grado de agregaci\u00f3n comprendido entre 1,0 y 0,0:\n \n (1, 0) o (0, 1): un criterio totalmente verdadero, el otro totalmente falso.->*v1<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n* (0,5, 0,5): los dos criterios medios.->*v2<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n* (0,5, 1) o (1, 0,5): un criterio medio, el otro totalmente verdadero.->*v3<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n* Construcci\u00f3n de la funci\u00f3n difusa sim\u00e9trica\n \n Los valores de los tres puntos clave se asignan directamente seg\u00fan el c\u00f3digo proporcionado.<\/li>\n\n\n\n Para todos los dem\u00e1s pares (x, y), el valor se estima mediante interpolaci\u00f3n continua con la f\u00f3rmula:\n \n v2\u22c5x\u22c5y+v3\u22c5\u2223x\u2212y\u2223<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Se respeta la simetr\u00eda porque la f\u00f3rmula y los puntos clave son id\u00e9nticos si se intercambian x e y.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Resultado\n \n La funci\u00f3n devuelta se puede aplicar a cualquier par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n Tambi\u00e9n se devuelve un diccionario de par\u00e1metros que documenta el tipo, el c\u00f3digo, los puntos clave y la f\u00f3rmula de aproximaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Capa resultante<\/span><\/h2>\n\n\n\n La capa resultante se a\u00f1ade autom\u00e1ticamente al proyecto QGis en curso, con una simbolog\u00eda de tipo \u00abgraduada\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Con 5 clases:<\/strong><\/p>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Despu\u00e9s de los dos art\u00edculos sobre la conversi\u00f3n de una rasterizaci\u00f3n en valores difusos: Veremosns dans cet article comment agr\u00e9ger deux rasters flous en prenant en compte la subjectivit\u00e9 de l’utilisateur. Ventana de configuraci\u00f3n En el…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15132,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[3580,3442],"tags":[3640,2003,3783,3632,2054],"class_list":["post-15891","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fzy-es","category-pluigin-es","tag-agregacion","tag-capas","tag-difusa","tag-fuzzyattributes-es","tag-raster-es"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/fuzzy_transformation_aggregation.jpg?fit=1536%2C1024&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-48j","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15891","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15891"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15891\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15132"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15891"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15891"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15891"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

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