GeoMod es una herramienta de modelado de cambio de tierra basada en ráster en el software SIG TerrSet que simula la ganancia o la pérdida de una categoría de tierra durante un intervalo de tiempo específico. [1] El modelo solo simula la asignación espacial del cambio entre dos categorías de tierra, ya sea hacia adelante o hacia atrás en el tiempo. [1] [2]
Entradas de simulación
GeoMod simula el cambio de tierra basándose en una combinación de varios requisitos de entrada. Primero, los usuarios deben especificar el inicio (hora 1) y la hora final (hora 2) para la extensión temporal de la simulación y deben identificar un paso de tiempo para la simulación. [2] El modelo también necesita la imagen que representa las dos categorías de tierra (por ejemplo, categoría 1 = no desarrollada y categoría 2 = desarrollada) en el momento y una cantidad proyectada de las dos categorías en el momento 2. [1] GeoMod también necesita un mapa de idoneidad , que muestra la idoneidad de la transición de cada píxel. Cuanto más altos sean los valores en el mapa de idoneidad, más adecuado será el píxel para la transición de la ganancia de la categoría 2. Si el usuario no tiene un mapa de idoneidad, GeoMod puede crear uno utilizando una o más imágenes de controlador. Una imagen de conductor es una imagen categórica que indica la distribución de una variable que se cree que influye en el cambio de las categorías de cobertura del suelo. [3]
GeoMod puede separar el análisis en estratos, como unidades políticas, y luego simular el cambio de forma independiente dentro de cada estrato. [1] Si la cantidad de cambio del tiempo 1 al tiempo 2 indica una ganancia neta de la categoría 2 en un estrato particular, entonces GeoMod asume una pérdida bruta cero de la categoría 2 durante la simulación, lo que significa que GeoMod no simula la ganancia y pérdida simultánea de un categoría individual dentro de un estrato individual. GeoMod asigna el cambio en función de varias reglas de decisión definidas por el usuario, que se analizan en la sección 3.
Entradas opcionales
Además de las entradas de simulación obligatorias enumeradas anteriormente, hay varias entradas de datos opcionales adicionales. [2]
- Una máscara puede diferenciar entre el fondo y la extensión espacial del área de estudio.
- Las imágenes del conductor se pueden utilizar para crear el mapa de idoneidad.
- Se puede utilizar un mapa de categoría de tierra en el momento 2 (hora de finalización) para establecer automáticamente el recuento de píxeles de tiempo 2 para la categoría 1 y la categoría 2.
- Una imagen de estratificación puede estratificar la simulación por estrato. Los estratos son regiones de análisis, por ejemplo, países, estados, condados. GeoMod puede simular el cambio de tierra en algunos estratos de la categoría 1 a la categoría 2, y en otros estratos de la categoría 2 a la categoría 1. Si se usa una imagen de estratificación, el usuario debe especificar la cantidad de píxeles para las dos categorías en el momento 2 para cada una. estrato individual.
Análisis de impacto ambiental
GeoMod también puede analizar el impacto ambiental en los píxeles que sufren cambios dentro de un intervalo de tiempo específico. Esta característica opcional requiere una imagen que muestre el recurso ambiental de interés, una imagen que muestre la relación entre el impacto potencial y el recurso ambiental de interés y una imagen que muestre la relación entre el impacto simulado y el impacto potencial. [2] Si las dos últimas imágenes no están disponibles, se puede utilizar una proporción fija para toda el área de estudio.
Regla de decisión de GeoMod para asignar cambios
Regla de decisión 1
La regla de decisión 1 es obligatoria y supone un cambio unidireccional hacia adelante o hacia atrás en el tiempo dentro de cada estrato. El modelo determina qué categoría experimenta un aumento neto y luego simula la ganancia bruta en esa categoría y la pérdida bruta cero de esa categoría. [1] [2]
Regla de decisión 2
La regla de decisión 2 es opcional y se refiere a la estratificación regional. La regla 2 puede permitir el cambio de la categoría 1 a la categoría 2 en algunos estratos y de la categoría 2 a la categoría 1 en otros estratos. Cuando se utiliza la estratificación regional, el usuario debe especificar la cantidad para cada categoría en el momento 2 en cada estrato.
Regla de decisión 3
La regla de decisión 3 también es opcional y se centra en la restricción de vecindad. GeoMod puede limitar geográficamente el cambio simulado a los píxeles que están en el borde entre la categoría 1 y la categoría 2. [4] El modelo puede así aplicar un ancho de búsqueda mínimo definido por el usuario para restringir dónde ocurre el cambio simulado.
Regla de decisión 4
La regla de decisión 4 también es opcional y se refiere a un mapa de idoneidad. Al simular la transición de la categoría 1 a la categoría 2, GeoMod simula el cambio de los píxeles de la categoría 1 que tienen los valores de idoneidad más grandes. [1]
Validación
La validación de patrones muestra cómo se compara el cambio simulado con el cambio de referencia, para los casos en los que un mapa de referencia está disponible para su validación. Un enfoque visual hace uso del módulo CROSSTAB en TerrsSet comparando tres mapas simultáneamente: tiempo de referencia 1, tiempo de referencia 2 y tiempo simulado 2. [2] Además, la curva de característica operativa total (TOC) se puede utilizar para comparar la idoneidad mapa a un mapa de cambio de referencia. Terrset tiene un módulo llamado ROC, que puede ayudar en la selección de umbrales para el TOC. [5]
Referencias
- ↑ a b c d e f Pontius, RG, Cornell, JD y Hall, CA (2001). Modelado del patrón espacial de cambio de uso del suelo con GEOMOD2: aplicación y validación para Costa Rica. Agricultura, ecosistemas y medio ambiente , 85 (1), 191-203.
- ↑ a b c d e f Pontius Jr, RG y Chen, H. (2006). Modelado GEOMOD. Universidad de Clark .
- ^ Dushku, A. y Brown, S. (2003, octubre). Modelado espacial de líneas base para proyectos de carbono LULUCF: el enfoque de modelado GEOMOD. En 2003 Conferencia Internacional sobre Bosques de actualidad y Cambio Climático: "Secuestro de Carbono y Mecanismo de Desarrollo Limpio (Vol. 39).
- ↑ de Benito, BP y de Peñas, JG (2008). Invernaderos, cambio de uso del suelo y modelos predictivos: MaxEnt y Geomod trabajando juntos. En Modelado de la dinámica ambiental (págs. 297-317). Springer Berlín Heidelberg.
- ^ Batchu, K. y Pontius, RG (2003). Uso de la característica operativa relativa para cuantificar la certeza en la predicción de la ubicación del cambio de cobertura terrestre en la India. Trans. GIS, 7 , 467-484.
Otras lecturas
- Chen, Hao y Robert Gilmore Pontius Jr. (2011). Sensibilidad de un modelo de cambio de terreno a la resolución de píxeles y precisión de la variable independiente. Evaluación y modelado ambiental 16: 37-52.
- Chen, Hao y Robert Gilmore Pontius Jr. (2010). Herramientas de diagnóstico para evaluar una proyección de cambio de suelo espacial a lo largo de un gradiente de una variable explicativa. Ecología del paisaje 25: 1319-1331.
- Dushku, A. y Brown, S. (2003, octubre). Modelado espacial de líneas base para proyectos de carbono LULUCF: el enfoque de modelado GEOMOD. En 2003 Conferencia Internacional sobre Bosques de actualidad y Cambio Climático: "Secuestro de Carbono y Mecanismo de Desarrollo Limpio (Vol. 39).
- Menon, Shaily, Robert Gilmore Pontius Jr, Joseph Rose, ML Kahn y Kamal S Bawa. (2001). Identificación de áreas prioritarias de conservación en los trópicos: un enfoque de modelado de cambio de uso de la tierra. Biología de la conservación 15 (2): 501-512.
- Pontius, RG, Boersma, W., Castella, JC, Clarke, K., de Nijs, T., Dietzel, C., ... y Koomen, E. (2008). Comparar los mapas de entrada, salida y validación para varios modelos de cambio de tierras. The Annals of Regional Science , 42 (1), 11-37.
- Pontius Jr, Robert Gilmore y Neeti Neeti. (2010). Incertidumbre en la diferencia entre mapas de escenarios futuros de cambio de suelo. Ciencia de la sostenibilidad 5: 39-50.
- Pontius Jr, Robert Gilmore y Silvia Petrova. (2010). Evaluación de un modelo predictivo de cambio de suelo utilizando datos inciertos. Modelado ambiental y software 25 (3): 299-309.
- Pontius Jr, Robert Gilmore, Wideke Boersma, Jean-Christophe Castella, Keith Clarke, Ton de Nijs, Charles Dietzel, Zengqiang Duan, Eric Fotsing, Noah Goldstein, Kasper Kok, Eric Koomen, Christopher D. Lippitt, William McConnell, Alias Mohd Sood , Bryan Pijanowski, Snehal Pithadia, Sean Sweeney, Tran Ngoc Trung, A. Tom Veldkamp y Peter H. Verburg. (2008). Comparar los mapas de entrada, salida y validación para varios modelos de cambio de tierras. The Annals of Regional Science 42 (1): 11-47.
- Pontius Jr, Robert Gilmore, Anna J Versluis y Nicholas R. Malizia. (2006). Visualización de certeza de extrapolaciones de modelos de cambio territorial. Ecología del paisaje 21 (7): 1151-1166.
- Pontius Jr, Robert Gilmore y Joseph Spencer. (2005). Incertidumbre en extrapolaciones de modelos predictivos de cambio de suelo. Medio ambiente y planificación B: Planificación y diseño 32: 211-230.
- Pontius Jr, Robert Gilmore y Pablo Pacheco. (2004). Calibración y validación de un modelo de perturbación forestal en los Ghats occidentales, India 1920 - 1990. GeoJournal 61 (4): 325-334.
- Pontius Jr, Robert Gilmore, Aditya Agrawal y Diana Huffaker. 2003. Estimación de la incertidumbre de las extrapolaciones de la cobertura terrestre al construir un mapa ráster a partir de datos tabulares. Revista de sistemas geográficos 5 (3): 253-273.
- Rashmi, MK y Lele, N. (2010). Modelado espacial y validación del cambio de cobertura forestal en la región de Kanakapura utilizando GEOMOD. Revista de la Sociedad India de Percepción Remota , 38 (1), 45-54.