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Modelación de los cambios de cubierta / uso del suelo con Dinamica EGO
2-3 de abril 2017CIGA – UNAM
Jean-F. MasCIGA - UNAM
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Estructura del curso:
Presentación del modelado de cambios
Enfoques de modelado
Modelos empíricos de cambio
Prácticas con DINAMICA-EGO (Michoacán).
Dinámica del curso:
Partes teóricas / prácticas alternadas
Por fa, preguntar en caso de duda
https://dl.dropboxusercontent.com/u/22467480/Model_CCUS_dinamica.zip
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Modelos espaciales de cambio de cobertura
Pérez Vega et al. (2012)
Soares Filho et al. (2005)
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Modelos espaciales de cambio de cubierta
Según Lambin (1994) varias ventajas:• Mejor entendimiento de las relaciones cambios /
“causas” del cambio (ej. Deforestación).• Predicción de la localización de las áreas más
susceptibles a ser deforestadas.• Escenarios a futuro (alternativas).• Herramienta de apoyo para el diseño de políticas
ambientales.
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Modelos de cambio de cubierta
Dos enfoques diferentes:• Modelos enfocados a los actores (modelos orientados a
agentes). Tratan de simular la toma de decisión. Engeneral necesitan muchos datos, modelo locales,difíciles de extrapolar, no espaciales.
• Modelos enfocados a patrones. Cambios de un estado alotro, orientado SIG.
• Modelos híbridos, tratan de conciliar ambos enfoques. Modelos basados en los datos (Data driven) Modelos basados en conocimiento experto (Knowledge
driven) Modelos híbridos
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Modelos empíricos de cambio
- Expansión urbana- Cambio de uso/cubierta del suelo - Deforestación
Muchos enfoques de modelado: en particular agentes / patrones, basados en datos / conocimiento experto
3 etapas:1. Entrenamiento (calibración), basado en tendencia
pasada2. Simulación3. Validación
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Modelado de los cambios:
Modelado de los cambios: mapas de áreas más propensas a los cambios, mapas de uso/cubierta del suelo prospectivos.
Bajo diferentes escenarios
El modelo debe resolver varias preguntas:
1) cuánto (superficie) debe cambiar ? No necesario si el modelo produce sólo un mapa de probabilidad de cambio.
2) dónde ? Cómo resolver competencia entre usos?3) con qué patrones espaciales (eventualmente) ?
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Entrenamiento (calibración)2 mapas de fecha diferente: mapa de cambio (matriz
de Markov)
Base de datos geográfica :Variables que “controlan” los cambios:- Aptitud del terreno: MDE, pendiente, suelos...- Acceso: Distancia a carreteras, asentamientos
humanos.- Presión antrópica: Fragmentación forestal, distancia
a usos- Datos socio-económicos: Tenencia de la tierra,
marginación, etc.- Políticas: ANP, PROCAMPO, etc.
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t1
“Cuánto?” Con base en monitoreo de los cambios por comparación de mapas
Entrenamiento
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t2
“Cuánto?” Con base en monitoreo de los cambios por comparación de mapas
13
3
2
Entrenamiento
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t1-2
“Cuánto?” Con base en monitoreo de los cambios por comparación de mapas
Entrenamiento
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Matriz de cambio (o de transición)Tabla de dos entradas (una por fecha) que indica la
superficie de cada cambio (o permanencia)
Entrenamiento
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Matriz de cambio (o de transición)
Entrenamiento
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Matriz de cambio
Entrenamiento
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Matriz de cambio
Entrenamiento
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Matriz de cambio
De 51.6 de C1 en t1, 40.8 permanece en t2, 10.8 ha se transforma en C340.8/51.6 = 0.79 (79%)10.8/51.6 = 0.21 (21%)
Entrenamiento
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Matriz de cambio
Matriz de probabilidad de cambio (Markov)
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Matriz de probabilidad de cambio (Markov)
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Proyección a futuro (t3)
Sup de C1 en t2= 42.4 ha, de los cuales 79% van apermanecer en C 1 (0.79 x 42.4 = 33.5).4% de la categoría 3 se transforma en 1, por lo tanto estecambio va incrementar la superficie de la categoría 1 en2.1 ha (0.04 * 52 ha = 2.1 ha).
(42.4 5.6 52.0)
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Proyección a futuro (t 3)Cálculo matricial
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Proyección a futuro (t3)Cálculo matricial
Supuesto de la proyección: tasas y patrones de cambio constantes en el tiempo (proceso “estacionario”)Mismo periodo de tiempo entre t3 y t2 que entre t1 y t2 : 2000-2008-2016
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Proyección a futuro
2000-2008-2016…
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Proyección a futuro: “anualización” de la matriz
DINAMICAMatriz de paso simple y múltipleCálculo de la cantidad de cambio por matriz deMarkovSe puede modificar esta matriz
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Errores en la comparación de mapas
Errores en las matrices de cambio
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Proyecciones tendenciales:- Basadas en el supuesto que los cambio son estacionarios, lo cual es a menudo erroneo (ej. Colima, Pérez et al., 2012). Otras alternativas para la cantidad de cambio.
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Interfase de DINAMICA
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DINAMICA: Algunos ajustes
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DINAMICA: Algunos ajustes
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Interfase de DINAMICA
Simplificación del mapa de caminos (3 a 1 categoría), cálculo de la distancia a caminos
Cálculo de la pendiente
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Cálculo matriz con DINAMICA
Cargar los dos mapas de uso/cubierta del suelo (input/output Load categorical map)
Functor Determine transition matrix (calibration)
Salvar los resultados (save look up table, input/output)
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Mapa de cambio :
Áreas forestales conservadas
Áreas forestales desmontadas
Variables“Explicativas”(factores de los cambios)
Entrenamiento “dónde?”
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Entrenamiento
Relación entre variables explicativas y la localización de los cambios:
Regresión logística, redes neurales, etc.
DINAMICA: pesos de evidencia (probabilidad condicional) y algoritmos genéticos
LCM (IDRISI): redes neurales (Perceptrón multicapa), CLUE: Regresión logística
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Probabilidades condicionales / Pesos de evidencia
Probabilidades de encontrar i y P los 2 juntos
p( i)= 748
≈0 .15
P( i∩P )
P( i| P)=P ( i∩P )P(P )
= 520
≈0 .25
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Probabilidades condicionales / Pesos de evidencia
p( i)= 748
≈0 .15
P(i|Q) ?
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Pesos de evidenciaw+ peso positivo de evidencia (presencia condición)w- peso negativo de evidencia (ausencia condición)Ojo: w+ y w- pueden tener valores < 0 o > 0Condición (categoría) asociada a w+ > 0: probabilidad de cambio > en la categoría que fuera de la categoría (todas las demás)
w- = w+ = 0 variables sin efecto sobre el fenómeno
w+=ln [P (P| i )P (P| i )]
i)=P (P∩i )P( i)
=N (P∩i )
N ( i)
)=P(P∩i)
P ( i)=
N (P∩i)N ( i)
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Pesos de evidencia
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Entrenamiento
W+ > 0 la categoría “favorece” el cambioW+ < 0 lo “inhibe”W+ = 0 “indiferente”
Funciona con variables categóricas: Hay quetransformar las variables continuas encategóricas (rangos)
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Cálculo de los pesos de evidencia en DINAMICA
2 etapas1)Transformación de las variables continuas
en categóricas, preparación del archivo depesos
2)Cálculo de los pesos
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Transformación de las variables continuas encategóricas, preparación del archivo de pesos
Eventos de cambio XXX en un gradiente (ej elevación)
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Transformación de las variables continuas encategóricas, preparación del archivo de pesos
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Transformación de las variables continuas encategóricas, preparación del archivo de pesos
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Correlación entre variables explicativas
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Correlación entre variables explicativas
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Correlación entre variables explicativas
Pesos calculados para la var distancia a carretera son influenciados por la dist a poblados y vice versa
Al sumar los pesos, se sobreestima el efecto de estas variables
Detección de las variables correlacionadas (índice de Cramer)
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Simulación
Con base en la relación entre cambios y variables explicativas
Mapa de probabilidad de cambio
Muchos modelos umbralizan este mapa para generar mapa futuro:
- Matriz de Markov da la cantidad de cambio.- Se selecciona esta cantidad de pixeles dentro
de los que tienen la más alta probabilidad de cambio.
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Simulación
Proceso determinista versus Proceso estocástico
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Simulación
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Simulación de los patrones espacialesLos cambios reales se dan por parches. Generalmente un parche está representado por varios pixeles, por lo tanto los cambios no se pueden simular pixel-a-pixel
AutómataCelular
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Según el tipo de cambio, parches de diferentes forma, tamaño (ej milpa versus pastizal)
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Autómatas celulares: el juego de la vidahttp://www.collidoscope.com/modernca/
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Autómatas celulares: Modifica las probabilidades para favorecer la formación de “parches”
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En modelización, CA sirve para agregar los pixeles en paquetes para formar parches de cambio
DINAMICA: CA avanzadoPara cada transición:2 patrones de cambio PARCHER y EXPANDERControla tamaño promedio y varianza de los parchesIsometría (mas o menos difuso), prune factor
CA_Markov (Idrisi): CA más rudimentario: se controla el tamaño del filtro y el número de iteraciones.Mismo CA para todas las transiciones
LCM (Idrisi) No hay CA: se seleccionan los pixeles con valores de probabilidad más altos para el cambio
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Ambigüedad al definir los parámetros de tamaño promedio y varianza de los parches
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Modelado de los cambios (Matriz de Markov, cellular automata (DINAMICA, LCM).
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DINAMICA y LCM: variables dinámicas
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Simulación en DINAMICA
1) Simulación del paisaje, paso de tiempo anual2) Variables dinámicas: distancia a agricultura3) Cálculo del un mapa de probabilidad de cambio cada
año4) CA (Parcher y expander)
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Simulación en DINAMICAVariables dinámicas: distancia a agropecuario
(frente de deforestación)
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Evaluación: Mapa de probabilidad de cambio versus cambio: ROC
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Mapa de probabilidad de cambio versuscambio: ROC
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Validación: comparación mapa simulado y mapa observado
Initial land use/cover map, 2006 Trend scenario 2015
Cattle scenario 2015 Sustainable scenario 2015
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Tasa de coincidencia muy alta debido a la permanencia: 95% de coincidencia debido a la permanencia, 0% de coincidencia para los cambios
Comparación basada en los cambios
Índice de Kappa, “castiga” la coincidencia restando aquella debido a un arreglo aleatorio
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Errores omisión / comisión
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Errores (Pontius et al., 2008)
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Comparação Fuzzy (Hagen, 2003) no Dinamica
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Comparação Fuzzy (Hagen, 2003) no Dinamica
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Comparación Fuzzy
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Modelos más sofisticados
-Varias matrices, matrices elaboradas por modelos externos-Variables dinámicas (carreteras actualizadas, constructor de carreteras de dinámica)- “Sojourn time” (tiempo de permanencia: ejemplo ciclo milpa – acahual)- Efecto de saturación- sub-regiones con su propia dinámica de cambio (matriz, variables explicativas pero interactúan entre ellas).
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Modelos más sofisticados
Modelo no espacial que genera las matrices
Soares et al., 2004, Global Change Biology 10, 745–764
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Generación de escenarios
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Combinación de modelos de cambio con otros modelos:
- Modelos económicos,- Biodiversidad- Incendios- Emisión de CO2-...
DINAMICA EGO tiene la flexibilidad o potencial para elaborar todo tipo de modelos ambientalesRecursos para aprender (Manual, tutoral, lista de discusión…)
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ROC Analysis
Herramienta para análisis ROC (submodelos)
www.mdpi.com/2220-9964/2/3/869
http://www.ciga.unam.mx/ciga/images/proyectos/vigentes/modelos/images/ROC_tools.zip
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Launcherhttp://csr.ufmg.br/dinamica/dokuwiki/doku.php?id=dev:installers
Hacer un submodelo
C:\Users\...\Documents\Dinamica Examples
C:\Users\...\Documents\Dinamica EGO\Dataset\Examples\advanced\sub_regions