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Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

JTD31Q36

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Mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> predicción <strong>de</strong> uso y coberturas <strong>de</strong> suelo<br />

• Cartografías <strong>de</strong> uso <strong>de</strong> suelo. Para la aplicación <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> predicción<br />

<strong>de</strong> usos y coberturas <strong>de</strong> suelo, se elaboraron tres cartografías <strong>de</strong> usos y<br />

coberturas <strong>de</strong> suelo (Figuras 3, 4 y 5), en las que se <strong>de</strong>finieron las clases:<br />

agrícola, suelo urbano o edificado, pastizal, bosque, agua y suelo <strong>de</strong>snudo.<br />

• Ca<strong>de</strong>nas <strong>de</strong> Markov. Se generaron diagramas <strong>de</strong> Markov, mediante las<br />

matrices <strong>de</strong> <strong>de</strong>tección y probabilidad <strong>de</strong> cambio, en las cuales, se señalan<br />

cada uno <strong>de</strong> los cambios existentes por clase, en los periodos 1995-2003<br />

y 2003-2011 (ver anexos 2 y 3).<br />

• Mapas <strong>de</strong> aptitud. A partir <strong>de</strong> una EMC, se obtuvieron cinco mapas<br />

<strong>de</strong> aptitud correspondientes a las clases <strong>de</strong> usos y coberturas <strong>de</strong> suelo:<br />

agrícola, suelo urbano o edificado, pastizal, bosque y suelo <strong>de</strong>snudo. En<br />

estos mapas, se resalta la aptitud <strong>de</strong>l territorio para un uso o cobertura<br />

específica, a través <strong>de</strong> una escala graduada <strong>de</strong> 0 a 255, don<strong>de</strong> 0 indica nula<br />

aptitud y 255 la máxima (ver anexos 4 a8).<br />

• Mo<strong>de</strong>lo predictivo. El mo<strong>de</strong>lo predictivo <strong>de</strong> usos y coberturas <strong>de</strong> suelo<br />

basado en la técnica <strong>de</strong> autómatas celulares, se generó mediante el módulo<br />

CA_MARKOV <strong>de</strong> Idrisi, el cual no muestra cambios significativos<br />

para las diferentes clases manejadas. Aun así, <strong>de</strong> acuerdo con esto, en<br />

primer lugar se mo<strong>de</strong>ló hacia el año 2011 (Figura 6) y se procedió con<br />

la validación a través <strong>de</strong>l comando validate, obteniendo <strong>de</strong> esta forma los<br />

resultados <strong>de</strong>l índice <strong>de</strong> concordancia Kappa, el cual, <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> directamente<br />

<strong>de</strong> Kquantity y Klocation. Por lo anterior y basados en el Cuadro<br />

6, se aceptó el mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> predicción para el año 2011, dado que el valor<br />

<strong>de</strong> Kappa obtenido en este mo<strong>de</strong>lo fue <strong>de</strong> 0.98. Por lo tanto, partiendo<br />

<strong>de</strong>l supuesto que las probabilida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> cambio permanecen constantes,<br />

se aplicó el mismo mo<strong>de</strong>lo para el año 2019, obteniendo entonces, otra<br />

cartografía <strong>de</strong> usos y coberturas <strong>de</strong> suelo con las superficies esperadas<br />

para ese año (Figura 7).<br />

178<br />

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES<br />

en el contexto local y regional: tele<strong>de</strong>tección y sistemas <strong>de</strong> información geográfica

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