Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

1 - 3 para poder ser utilizados al mismo tiempo sólo con valores de 5-6 en el
coeficiente, por ejemplo, en cada coeficiente, el valor sería de 4, 6, 8, 10, 12, 14.
En la calibración final se usa la resolución completa de las imágenes en
la entrada de los datos.
Los parámetros se obtienen de la calibración fina y los pasos son de 1. El
valor de Monte Carlo se cambia a un valor bajo de entre 8 y 10.
d) Mejores valores de calibración
En este paso se seleccionan los mejores valores, derivados de la calibración
gruesa, fina y final, para realizar la predicción y la configuración de Monte
Carlo incrementa a un valor de 100 o mayor. El archivo avg.log generado en
la carpeta de salida, contendrá los mejores valores que se colocan en el coeficiente
de predicción, esto es debido a que las iteraciones de Monte Carlo
incrementan y producen un conjunto más robusto de valores. El valor que se
utiliza en los parámetros de la predicción se ubica en el último renglón del
archivo en números que se tienen que convertir a reales.
Predicción del modelo
La predicción dentro de SLEUTH se basó en las tendencias del crecimiento
urbano del pasado (Márquez, 2008), las cuales son usadas para generar el crecimiento
a futuro. Después de haber seleccionado los mejores valores de crecimiento
del pasado, se realizó el crecimiento a futuro.
El año de inicio de la predicción debe de ser el último año de las imágenes
de entrada con las que se realizó la calibración. Para este estudio la fecha
de inicio es el 2005 y la final el 2010.
Los datos de entrada de la predicción son las imágenes con resolución
completa de pendientes, zonas de exclusión, red de transporte, sombreado de
colinas y los datos más recientes generados con la calibración.
Comparación entre el modelo de predicción y la imagen real
Debido a que es posible formular diferentes criterios que permiten medir la
similitud de dos mapas y de esa manera establecer la validez de un modelo de
simulación (Pascual et al., 2010), se realizó la comparción entre el modelo de
predicción del crecimiento urbano de Ciudad Cuauhtémoc del año 2010 y la
imagen satelital de la misma fecha, mediante el programa ArcMap 10 se rea-
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 155