¿Qué prácticas existen para modelar la idoneidad del terreno?

Question

Actualmente utilizo un enfoque "clásico" basado en rásters para dividir un área de estudio en celdas. Todas las capas de entrada se convierten en rásteres con la misma resolución de celda y se les asigna una calificación de idoneidad.

Se calcula una calificación final de idoneidad para cada celda combinando la calificación de cada capa, con ponderaciones para reflejar la importancia de los factores.

Se aplica una máscara final para excluir las zonas, como las masas de agua, que no son aptas para el uso del suelo propuesto.

Los problemas de este enfoque son:

• elegir una resolución de celda que sea demasiado grande para proporcionar resultados significativos, o una resolución alta que dé una falsa sensación de precisión.
• encontrar ponderaciones para cada uno de los parámetros de entrada.

¿Existen otros problemas o alternativas a la elaboración de mapas de adecuación del suelo?

Answer 1

Un término utilizado para describir esta cuestión es el "Problema de la unidad areal modificable" y un artículo que leí sobre este tema es El exceso de desplazamientos y el problema de la unidad de área modificable . El enfoque de los autores consiste en examinar el análisis a varias escalas espaciales diferentes para ver en qué punto se produce la convergencia.

Esta es una solución satisfactoria para examinar un parámetro, pero cuando hay muchos, se vuelve más complicado. En este caso, tal vez podría utilizar ModelBuilder o Python para su análisis y ejecutarlo varias veces variando el tamaño de las celdas para examinar si tiene resultados notablemente diferentes. Dependiendo de su disponibilidad de tiempo (y potencia de cálculo) podría buscar la convergencia matemáticamente (detenerse cuando la diferencia sea inferior a un determinado porcentaje) o juzgarla más cualitativamente.

Answer 2

Una alternativa muy conocida en algunos círculos pero que parece no serlo en absoluto dentro de los SIG es Teoría del valor multiatributo . Se trata de una forma teóricamente bien fundamentada de establecer métodos de puntuación precisos que implican dos o más características (atributos). Procede a considerar sistemáticamente compensaciones entre los atributos. Con los problemas de idoneidad, por ejemplo, se consideraría qué cambio de elevación sería necesario para compensar un determinado cambio de pendiente con el fin de mantener la misma idoneidad, con consideraciones similares para todos los posibles pares de atributos.

La teoría proporciona una visión de conjunto incluyen:

1. Es posible que las ponderaciones de un subconjunto de atributos varíen con los niveles de otro subconjunto de atributos. Cuando esto ocurre, no es posible utilizar un sistema de ponderación simple, sino que se necesitan fórmulas más complejas.

2. Cuando estas dependencias no se mantienen (o no son fuertes), a menudo es posible encontrar cómo reexpresar atributos (como tomar sus logaritmos o raíces cuadradas o recíprocos) de tal manera que un simple sistema de puntuación ponderada represente correctamente el valor de cada combinación de atributos. (La prueba simple para esto se llama el " condición de compensación correspondiente ".)

Creo que nunca he visto un informe de una aplicación de puntuación de SIG (que incluye todos los estudios de idoneidad) que reconozca la necesidad de comprobar la independencia de los atributos (1) o se moleste en evaluar la forma correcta de expresar los atributos (2). A menos que se haga este trabajo, ningún sistema de puntuación tiene una pretensión legítima de precisión general o de utilidad para la toma de decisiones.

Esta cuestión es mucho más importante que la resolución o el MAUP en lo que respecta a la elaboración de un producto que sea realmente útil para tomar decisiones de emplazamiento.

Answer 3

El aspecto, la altura y la pendiente provienen de la misma fuente rasterizada originalmente, por lo que lo bueno de seguir utilizando rásters es que puedes mantener la misma resolución para estas entradas sin perder información debido al remuestreo. (Este párrafo es más bien nulo si se utilizan otras fuentes de datos con otras resoluciones :) )

Una extensión útil que va más allá de la elaboración de pesos a mano es utilizar ocurrencias conocidas de la cosa para la que se está modelando la idoneidad y pasarla a un programa de estadísticas, como en el caso: http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Species_Distribution_Modelling#Habitat_Suitability_Analysis

De esta manera, se entrena la idoneidad utilizando sitios conocidos, en lugar de las conjeturas. Por supuesto, es bastante más complicado...