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GeoMod

GeoMod es una herramienta de modelado de cambios en el uso del suelo basada en ráster en el software SIG TerrSet que simula la ganancia o la pérdida de una categoría de uso del ...

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GeoMod es una herramienta de modelado de cambios en el uso del suelo basada en ráster en el software SIG TerrSet que simula la ganancia o la pérdida de una categoría de uso del suelo durante un intervalo de tiempo específico. [ 1 ] El modelo solo simula la distribución espacial del cambio entre dos categorías de uso del suelo, ya sea hacia adelante o hacia atrás en el tiempo. [ 1 ] [ 2 ]

Entradas de simulación

GeoMod simula el cambio de uso del suelo basándose en una combinación de varios requisitos de entrada. Primero, los usuarios deben especificar el inicio (tiempo 1) y el final (tiempo 2) de la duración 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 uso del suelo (por ejemplo, categoría 1 = sin desarrollar y categoría 2 = desarrollado) en el tiempo y una cantidad proyectada de las dos categorías en el tiempo 2. [ 1 ] GeoMod también necesita un mapa de idoneidad, que muestra la idoneidad de transición de cada píxel. Cuanto mayores sean los valores en el mapa de idoneidad, más adecuado será el píxel para la transición a la categoría 2. Si el usuario no tiene un mapa de idoneidad, GeoMod puede crear uno utilizando una o más imágenes de impulsores. Una imagen de impulsor 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 simultáneas de una 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, existen varias entradas de datos opcionales adicionales. [ 2 ]

  1. Una máscara puede diferenciar entre el fondo y la extensión espacial del área de estudio.
  2. Se pueden utilizar imágenes del conductor para crear el mapa de idoneidad.
  3. Se puede utilizar un mapa de categorías de terreno en el tiempo 2 (tiempo final) para establecer automáticamente el recuento de píxeles del tiempo 2 tanto para la categoría 1 como para la categoría 2.
  4. Una imagen de estratificación permite estratificar la simulación por estratos. Los estratos representan regiones de análisis, como países, estados o condados. GeoMod puede simular cambios en el uso del suelo en algunos estratos, pasando de la categoría 1 a la categoría 2, y en otros, de la categoría 2 a la categoría 1. Si se utiliza una imagen de estratificación, el usuario debe especificar la cantidad de píxeles para cada categoría en el instante 2 para cada estrato.

Análisis de impacto ambiental

GeoMod también puede analizar el impacto ambiental en los píxeles que experimentan cambios dentro de un intervalo de tiempo específico. Esta función opcional requiere una imagen que muestre el recurso ambiental de interés, una imagen que muestre la relación entre el impacto potencial y dicho recurso, y una imagen que muestre la relación entre el impacto simulado y el impacto potencial. [ 2 ] Si no se dispone de estas dos últimas imágenes, se puede utilizar una relación fija para toda el área de estudio.

Regla de decisión de GeoMod para la asignación de cambios

Regla de decisión 1

La regla de decisión 1 es obligatoria y presupone un cambio unidireccional, ya sea hacia adelante o hacia atrás en el tiempo, dentro de cada estrato. El modelo determina qué categoría experimenta un aumento neto y luego simula una ganancia bruta en esa categoría y una pérdida bruta nula en la misma. [ 1 ] [ 2 ]

Regla de decisión 2

La regla de decisión 2 es opcional y se refiere a la estratificación regional. Esta regla permite el cambio de categoría 1 a categoría 2 en algunos estratos y de categoría 2 a categoría 1 en otros. Al utilizar 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 se encuentran en el borde entre la categoría 1 y la categoría 2. [ 4 ] De este modo, el modelo puede aplicar un ancho de búsqueda mínimo definido por el usuario para restringir dónde se produce 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 a partir de los píxeles de la categoría 1 que tienen los valores de idoneidad más altos. [ 1 ]

Validación

La validación de patrones muestra cómo se compara el cambio simulado con el cambio de referencia, en los casos en que se dispone de un mapa de referencia para su validación. Un enfoque visual utiliza el módulo CROSSTAB de 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) puede utilizarse para comparar el mapa de idoneidad con un mapa de cambio de referencia. Terrset cuenta con un módulo llamado ROC, que puede ayudar en la selección de umbrales para la TOC. [ 5 ]

Deforestación

Geomod puede utilizarse para modelar el cambio de uso del suelo en la cobertura forestal y evaluar el potencial de futuros proyectos REDD+ . [ 6 ] [ 7 ] La modelización de la deforestación requiere evaluar intervalos de calibración apropiados, generalmente dos tercios de un conjunto de datos que se extrapolan a escenarios futuros y se han validado utilizando el tercio restante del conjunto de datos. La cantidad de cambio se puede especificar dentro del módulo y la distribución del cambio se determina mediante mapas de factores de idoneidad. Estos mapas se crean a partir de conjuntos de datos seleccionados por el usuario, como la distancia a las carreteras.

Uso exploratorio de Geomod

Aunque se suele utilizar para simular cambios en el terreno, Geomod también puede emplearse para generar mapas de idoneidad para la distribución de especies invasoras. Este tema se aborda con más detalle en un vídeo titulado «Cómo encontrar gradientes geográficos con GEOMOD» .

Referencias

  1. 1 2 3 4 5 6 Pontius, RG, Cornell, JD, & Hall, CA (2001). Modelado del patrón espacial del cambio de uso de la tierra con GEOMOD2: aplicación y validación para Costa Rica. Agriculture, Ecosystems & Environment , 85 (1), 191-203.
  2. 1 2 3 4 5 6 Pontius Jr, RG, & Chen, H. (2006). Modelado GEOMOD. Universidad Clark .
  3. ↑ Dushku, A., & Brown, S. (2003, octubre). Modelado espacial de líneas de base para proyectos de carbono LULUCF: El enfoque de modelado GEOMOD. En Conferencia Internacional de 2003 sobre Bosques Tropicales y Cambio Climático: "Secuestro de carbono y el Mecanismo de Desarrollo Limpio" (Vol. 39).
  4. ↑ de Benito, BP, & de Peñas, JG (2008). Invernaderos, cambio de uso del suelo y modelos predictivos: MaxEnt y Geomod trabajando juntos. En Modelado de la dinámica ambiental (pp. 297-317). Springer Berlin Heidelberg.
  5. ↑ Batchu, K., & 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.
  6. ↑ Modelado de la deforestación en TerrSet , consultado el 12 de diciembre de 2021.
  7. ^ ClarkUGIS. "Modelado de deforestación en TerrSet_哔哩哔哩_bilibili" . www.bilibili.com . Consultado el 12 de diciembre de 2021 .

Lecturas adicionales

  1. Chen, Hao y Robert Gilmore Pontius Jr. (2011). Sensibilidad de un modelo de cambio de uso del suelo a la resolución de píxeles y la precisión de la variable independiente. Environmental Modeling & Assessment 16: 37–52.
  2. Chen, Hao y Robert Gilmore Pontius Jr. (2010). Herramientas de diagnóstico para evaluar una proyección espacial del cambio de uso del suelo a lo largo de un gradiente de una variable explicativa. Landscape Ecology 25: 1319–1331.
  3. Dushku, A., y Brown, S. (2003, octubre). Modelado espacial de líneas de base para proyectos de carbono LULUCF: El enfoque de modelado GEOMOD. En Conferencia Internacional de 2003 sobre Bosques Tropicales y Cambio Climático: "Secuestro de carbono y el Mecanismo de Desarrollo Limpio" (Vol. 39).
  4. Menon, Shaily, Robert Gilmore Pontius Jr, Joseph Rose, ML Kahn y Kamal S Bawa. (2001). Identificación de áreas prioritarias para la conservación en los trópicos: un enfoque de modelado del cambio de uso de la tierra. Conservation Biology 15(2): 501–512.
  5. Pontius, RG, Boersma, W., Castella, JC, Clarke, K., de Nijs, T., Dietzel, C., ... & Koomen, E. (2008). Comparación de los mapas de entrada, salida y validación para varios modelos de cambio de uso del suelo. The Annals of Regional Science , 42 (1), 11–37.
  6. Pontius Jr, Robert Gilmore y Neeti Neeti. (2010). Incertidumbre en la diferencia entre mapas de escenarios futuros de cambio de uso del suelo. Sustainability Science 5: 39–50.
  7. Pontius Jr, Robert Gilmore y Silvia Petrova. (2010). Evaluación de un modelo predictivo de cambio de uso del suelo utilizando datos inciertos. Environmental Modeling & Software 25(3): 299–309.
  8. 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). Comparación de los mapas de entrada, salida y validación para varios modelos de cambio de uso del suelo. The Annals of Regional Science 42(1): 11–47.
  9. Pontius Jr, Robert Gilmore, Anna J Versluis y Nicholas R Malizia. (2006). Visualización de la certeza de las extrapolaciones de modelos de cambio de uso del suelo. Landscape Ecology 21(7): 1151–1166.
  10. Pontius Jr, Robert Gilmore y Joseph Spencer. (2005). Incertidumbre en las extrapolaciones de modelos predictivos de cambio de uso del suelo. Environment and Planning B: Planning and Design 32:211-230.
  11. 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.
  12. 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. Journal of Geographical Systems 5(3): 253–273.
  13. Rashmi, MK, & Lele, N. (2010). Modelado espacial y validación del cambio de cobertura forestal en la región de Kanakapura utilizando GEOMOD. Journal of the Indian Society of Remote Sensing , 38 (1), 45–54.