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en riesgo. http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5173091&fecha=30/12/2010 Pearson RG. 2007. Species’ distribution modeling for conservation educators and practitioners. Synthesis. American Museum of Natural History. Available at http://ncep.amnh.org. Peterson, A. T., Martínez Meyer, Enrique, Flores, Rita, Sánchez Cordero, Víctor. (2005) Distribución de roedores reservorios del virus causante del síndrome pulmonar por hantavirus y regiones de posible riesgo en México Acta Zoológica Mexicana (nueva serie) [en línea] (2005, 21 (Sin mes)): [fecha de consulta: 19 de diciembre de 2012] Disponible. En http://www.redalyc.org/articulo.oa?i d=57521303> ISSN 0065-1737 Phillips, S Robert P. Anderson, Robert E. Schapire.2006 Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190:231-259. Stockwell, D.R.B. & Noble, I.R. 1992. Induction of sets of rules from animal distribution data: a robust and informative method of data analysis. Math. Comp. Simul. 32: 249–254 Peterson T. and Daniel A. K .2005.Ecological Niche Modeling as a New Paradigm for Large-Scale Investigations of Diversity and Distribution of Birds. UNEP-WCMC. 2012. http://www.cites.org/. Recuperado el 7 de NOVIEM- BRE de 2012, de http://www.cites.org/eng/resources/s pecies.html. Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 367
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica
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ISBN electrónico: 978-607-520-150-
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Predicción y modelación del creci
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Capítulo VII La Geoinformática co
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ización de procesos de degradació
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nicas como la superposición manual
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inundación, que genera como consec
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una base de datos, hasta su procesa
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1. Preparación y obtención de la
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Figura 2. Mapa de manzanas y lotes
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Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3 Bie
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Figura 3. Mapa de zonas potenciales
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colonia “Francisco Villa”, tal
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Figura 6. Potencial de afectación.
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Tabla 3. Tabla de estimación de p
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Salas Salinas, M.A., Jiménez Espin
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Pemex en Reynosa, Tamaulipas. En es
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trico, indicando las construcciones
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Figura 1. Mapa de área de estudio.
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• Ubicación como calles y coloni
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Proceso de materiales y métodos B
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Información de trabajo en campo Se
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Instalaciones estables e inestables
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Al igual que el ejemplo anterior, e
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Leyenda Gaseras Condición • Esta
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Leyenda Gaseras Condición • Esta
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cerca de una gasera, y pueda existi
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NOM-124-ECOL-1999 (1999). Especific
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tránsito (AT). Esto equivale a 1.2
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gubernamentales a tener mayor inter
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total de países de la región, dur
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vedad y pasar del conocimiento y de
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se podía apreciar cuales eran las
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Average Nearest Neighbor Summary Re
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La categoría de Moderado se presen
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La intersección del boulevard Fern
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entroncando con carretera Cuauhtém
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Distribución de accidentes del mi
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Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
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de fin de semana que probablemente
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Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
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Esto se debe a diferentes factores
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2011, http://www.jornada.unam.mx/20
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ciudades. Dicha planificación esta
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Identificación de patrones de crec
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2010), esto como consecuencia de la
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debido a la formación de manchas m
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Las herramientas proporcionadas por
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Se realizó fotointerpretación, qu
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Nombre clase Descripción Imagen Us
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espacial del raster (ESRI, 2012). L
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software Fragstats en su versión 4
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Leyenda 2010 Tipo Urbano Comercial
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El área mixta aumentó en el área
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En contraste, se observa que en otr
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Pardo Montaño, A. M. (Agosto de 20
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de población realizadas para el a
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de éste fruto requiere de una impo
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Figura 1. Área de estudio. Cartogr
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generar superficies suavemente vari
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en el área de estudio es el de mic
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Figura 4. Comportamiento de los req
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Comparación de los consumos de agu
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Superficie suavizada (Spline) con l
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Con base a lo expuesto anteriorment
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cola representa la principal fuente
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del Consejo Nacional de Ciencia y T
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Anexo 2 Simbología Interpolación
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Anexo 4 Simbología Spline (metros
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topografía y las construcciones de
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eferencia a los datos de entrada qu
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Datos de entrada Valores Área urba
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Leyenda U Urbano A Agrícola NU No
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e) Red de transporte (transportatio
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g) Formato de entrada Las imágenes
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a) Calibración gruesa En esta fase
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lizó una digitalización de las á
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la probabilidad de 0 a 20% y de 50
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ano, ya que con estos se obtienen l
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Márquez Lobato, B. Y. (2008). Aná
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crecimiento poblacional han disminu
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la nueva forma de tenencia de la ti
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Objetivos específicos • Determin
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Cuadro 1. Tipología utilizada para
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Cabe señalar que todos los factore
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Cabe señalar que uno de los cambio
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Figura 5. Cartografía de usos y co
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Modelo de predicción de uso y cobe
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Figura 7. Resultado del modelo de p
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aguas subterráneas comienzan a ser
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principalmente si la pérdida de pr
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Barreira Gónzalez, P., Aguilera Be
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Rionda Ramírez, J. I. (2007). Desa
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Anexo 1 Secuencia metodológica Def
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Anexo 4. Mapa de aptitud para uso a
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Anexo 8. Mapa de aptitud para cober
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ficial, y se reconocen como una cue
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Asselman, N.E.M., Middelkoop, H. y
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la desertificación, cada año deja
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cerra, 1998). Las dificultades que
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Figura 2. Mapa de cobertura y usos
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propuestos por Téllez, Hutchinson,
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El factor de erodibilidad del suelo
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Tabla 6. Valores para el factor C a
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Figura 5. Mapa de disección vertic
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tras que los suelos de textura grue
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Figura 9. Factor LS. Aplicación de
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1200 1000 Área en Km 2 800 600 400
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diseccionadas. Por otra parte, las
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Wischmeier, W., y Smith, D. (1978).
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y este porcentaje podría increment
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Relaciones espaciales entre los cam
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micas de los productores en cada un
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Lamentablemente, no existen muchas
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Figura 3. Tenencia de la tierra en
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En el análisis, se utilizaron los
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La zona de alto abatimiento (56,700
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Tabla 6. Prueba Chi cuadrada para c
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En el área de recarga también se
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2007). Esta diferencia de precios v
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Bankkoff, G. (2004). The Historical
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Cartografía de referencia Colonia
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Análisis y aplicación de un model
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áreas de recarga y por otra, a que
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Figura 1. Zona de Estudio. La recar
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manejo del recurso del agua, se bus
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El último modelo identificado es u
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Cuadro 6. Ponderación de la posibi
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d) Aplicación del modelo propuesto
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F, en función del área que repres
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Se seleccionó un modelo aplicado p
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de http://siteresources.worldbank.o
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En el noroeste de México son escas
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Delbart N, Picard G, Le Toan T, Ker
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means of AVHRR images and climate i
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ellos evita los procesos de erosió
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METODOLOGÍA Área de estudio El á
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sario hacer una reclasificación en
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Figura 3. Valores de NDVI pre- ince
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En cambio las categorías de Severi
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Montorio, R., Perez-cabello, F., Ga
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ÁREA DE ESTUDIO El área de estudi
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píxel. Finalmente el modelo de cla
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de reflectividad, para el mes de ma
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indicando una posible tendencia neg
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Análisis por tenencia de la tierra
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS
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Cabe hacer una distinción entre lo
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MATERIALES Y MÉTODOS Descripción
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Tabla de concordancia de idoneidad
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La aplicación del método de máxi
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Mateo R., Felicísimo A. 2011. “M
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El trabajo de Claudia Legarreta es
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Correlación entre indicadores soci
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Finalmente es importante afirmar qu
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1. Comprender cómo se correlaciona
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• Evaluación Nacional del Logro
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Figura 1. Ciudad Cuauhtémoc Chihua
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Una vez que se terminó esta parte
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la fiabilidad es media. En cambio s
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Escuela Hogar y familia Comunidad C
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instituciones educativas cuyo anál
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Cuadro 4. Las cinco escuelas con lo
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Escuela “Ricardo Flores Magón”
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sin embargo también es importante
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conclusiones, fue posible ir encont
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Martínez Ortega, R. M., Tuya Pend
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