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entre la proporción de acuerdo observado y la proporción de acuerdo esperado por azar (Raynal, 2008). Kappa es el cociente entre esa cantidad y el acuerdo máximo que se puede esperar sin intervención del azar. Este índice cumple las características que definen Cerda et al., (2008) que debe tener una medida de concordancia. Se procedió a calcular un Índice Kappa para cada uno de los siguientes aspectos: idóneo potencial actual a idóneo potencial 2020, no idóneo potencial actual a no idóneo potencial 2020, idóneo potencial actual a no idóneo potencial 2020, no idóneo potencial actual a idóneo potencial 2020, idóneo potencial 2020 a idóneo potencial 2050, no idóneo potencial 2020 a no idóneo potencial 2050, idóneo potencial 2020 a no idóneo potencial 2050, no idóneo potencial 2020 a idóneo potencial 2050. Esto se hizo mediante la metodología sugerida por Velazquez (2012), en donde la clasificación de los valores de Kappa (k) son los siguientes:
Figura 2. Tabla de las variables que más contribuyen a las modelaciones Variable % Contribución Modelo 2 % Contribución Modelo 9 % Contribución Modelo 15 actual actual actual mex_mde 26.6 24.8 30.6 mex_slo 10.9 No aparece No aparece bio_03 7.0 No aparece No aparece bio_04 11.5 14.3 20.9 bio_05 No aparece No aparece No aparece bio_07 No aparece 5.3 6.9 bio_10 No aparece 16.3 No aparece bio_15 No aparece No aparece No aparece bio_19 No aparece No aparece 5.5 Variable % Contribución % Contribución % Contribución Modelo 1 2020 Modelo 5 2020 Modelo 19 2020 mex_mde No aparece 34.5 9.4 mex_slo 18.6 6.7 14.2 bio_03 No aparece No aparece 21.4 bio_04 22.4 23.7 21.0 bio_05 No aparece No aparece No aparece bio_07 No aparece 6.3 No aparece bio_10 11.7 No aparece No aparece bio_15 9.2 No aparece No aparece bio_19 No aparece No aparece No aparece Variable % Contribución % Contribución % Contribución Modelo 12 2050 Modelo 18 2050 Modelo 21 2050 mex_mde 24.5 22.9 17.1 mex_slo 15.5 8.3 23.0 bio_03 No aparece No aparece No aparece bio_04 19.6 23.7 23.0 bio_05 No aparece No aparece 6.5 bio_07 16.3 No aparece No aparece bio_10 No aparece 6.8 No aparece bio_15 No aparece No aparece No aparece bio_19 No aparece No aparece No aparece Descripción de las variables • mex_mde: Esta variable es un MDE con las alturas de México, muestra el mayor porcentaje de contribución a los modelos, Cerda (2008) mencionan que las especies se encuentran en alturas de los 1200 a 2800 msnm por lo que su contribución al modelado es muy significativo. 404 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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Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3 Bie
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colonia “Francisco Villa”, tal
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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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• 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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Esto se debe a diferentes factores
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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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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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en el área de estudio es el de mic
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Comparación de los consumos de agu
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Superficie suavizada (Spline) con l
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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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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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lizó una digitalización de las á
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la probabilidad de 0 a 20% y de 50
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la nueva forma de tenencia de la ti
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Objetivos específicos • Determin
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Modelo de predicción de uso y cobe
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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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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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1200 1000 Área en Km 2 800 600 400
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Wischmeier, W., y Smith, D. (1978).
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Relaciones espaciales entre los cam
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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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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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El último modelo identificado es u
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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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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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METODOLOGÍA Área de estudio El á
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Montorio, R., Perez-cabello, F., Ga
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Análisis por tenencia de la tierra
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Cabe hacer una distinción entre lo
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MATERIALES Y MÉTODOS Descripción
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Cerda, J. y Villarroel, L. (2008).
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CAPÍTULO VI Geoinformática aplica
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Fierro Macias Carlos Daniel, Torres
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Ara militaris es la especie que pre
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Martínez Ortega, R. M., Tuya Pend
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