EJERCICIOS PRACTICOS - Plan de Estudio de la Especialización

Transcripción

Seminario II: Técnicas de Evaluación
Multicriterio -EMC- aplicadas al
Ordenamiento del Territorio
INTRODUCCION:
Como pudimos apreciar en el desarrollo teórico, la articulación entre EMC-EMO y SIG
es ampliamente adecuada y pertinente para apoyar la toma de decisiones en
cuestiones de índole territorial, particularmente para abordar el Ordenamiento
Territorial como parte de la Planificación Territorial.
Para alcanzar el objetivo planteado consideramos que los mapas de superficie que se
logran en formato de datos raster son más apropiados que los vectoriales, por lo tanto
se trabajará exclusivamente en este formato empleando el SIG IDRISI SELVA.
OBJETIVO:
OPTIMIZACION DE USO DE SUELO: CAPACIDAD DE ACOGIDA o
APTITUD AGRÍCOLA EN LA CUENCA DEL RIO TRAGADERO -CHACO
FASE A: Área de Análisis
El área de estudio comprende la cuenca del Rio Tragadero, un espacio localizado en el
oriente chaqueño que abarca una superficie aproximada de 2057 km2.
TECNICAS DE EMC APLICADAS AL ORDENAMIENTO DEL TERRITORIO
Dieciocho municipios comparten esta cuenca y las localidades más relevantes que se
localizan dentro o interceptadas por ella son: Margarita Belén, Colonia Benitez,
Colonias Unidas, Colonia Elisa y Capitán Solari.
FASE B: Reconocimiento de los criterios a emplear
Para iniciar las prácticas de este curso el primer paso es tomar conocimiento con el
espacio geográfico que emplearemos para llevar a cabo un proceso de EMC. Se trata
de la Cuenca del Río Tragadero en el Chaco Oriental.
Para poder apreciar este espacio geográfico y las variables que formarán parte de la
evaluación se visualizarán en el SIG los archivos vectoriales (*.vct) que han se cargaron
en el directorio de trabajo creado al efecto.
Desplegar todos los temas para controlar la correcta visualización y funcionamiento de
la aplicación:
(1) Municipios del Chaco, (2) Cuenca Tragadero, (3) suelos orden, (4)suelos suborden,
(5)suelos limitantes, (6)radios censales, (7)red vial, (8)ejidos, (9)bañados, (10)esteros,
(11)lagunas, (12)cursos de agua, (13)pendientes, (14)srtm (topografía).
Si consideramos los principales formatos de datos que los SIG´s pueden manejar en
este caso se trata de formato vectorial, no obstante, a los fines de alcanzar los
objetivos propuestos en este curso será preciso convertir todos estos archivos a
ficheros en formato raster, ya que nuestro fin último es definir las posibles alternativas
para asignar una determinada actividad al territorio más. Por ello, cada unidad mínima
de análisis en un formato raster, es decir la celda o tesela, se convierte en una posible
alternativa.
2
Especialización en Tecnologías de la Información Geográfica - 2016
FASE C: Rasterización de archivos vectoriales *.vct de
idrisi a archivos de imagen de idrisi *.rst
La transformación de archivos vectoriales a raster supone el cambio del formato de
datos que me permite modelizar la realidad. Ya no trabajaremos con los atributos de
puntos, líneas o polígonos sino con los atributos de la mínima unidad territorial, es
3
decir la celda, píxel o tesela. Entonces, el primer paso, es determinar el tamaño de la
mínima unidad de información, es decir el tamaño del píxel. Para ello emplearemos
como fuente el extent que tiene el tema “cuencatragadero” observamos los
metadatos y allí aparecen los valores de la coordenada X y de la coordenada Y, es decir
el denominado extent. Estos datos constituyen la extensión en coordenadas planas
que abarca nuestro espacio de estudio (son coordendas UTM-21S)
Si averiguamos las diferencias entre las coordenadas X y las coordenadas Y tendremos
de manera aproximada (siempre es una aproximación a la realidad) la dimensión del
espacio a analizar.
Veamos:
min. X
: 226881.08182403
max. X
: 317572.065980302
min. Y
: 6960010.64386752
max. Y
: 7055795.53031421
317572,065980302 – 226881,08182403 = 90690,9842 metros
7055795,53031421 – 6960010,64386752 = 95784,8865 metros
Dimensiones del espacio de análisis 90,7 x 95,8 Km
Ahora es preciso definir la unidad mínima de análisis –píxel-, cuanto menor sea el píxel
mayor será la cantidad de alternativas posibles, no obstante ésta puede ser una
limitación al momento de aplicar los métodos de EMC. Para este caso hemos decidido
que nuestro píxel tendrá un valor de 50 metros de lado. Por lo tanto la retícula o malla
que se usará para rasterizar los archivos vectoriales tendrá las coordenadas arriba
señaladas y un píxel de 50 metros, es decir 1814 columnas por 1916 filas (siempre se
trabaja con valores enteros por lo tanto se redondea hacia arriba).
Con estos datos podemos iniciar el proceso de rasterización.
Para ello desplegar el menú de Reformat y luego RASTERVECTOR como aparece en a
figura de abajo:
4
Inmediatamente se despliega otra ventana.
Aquí tendremos que consignar, uno a uno, los archivos a rasterizar, comencemos por
cuencatragadero. Entonces las opciones son
a) de vector a raster;
b) de polígono a raster,
c) el nombre del archivo vectorial y el archivo de imagen a actualizar.
5
Cuando le damos el OK entonces se desplegará otra ventana como la que sigue:
La imagen a actualizar
“cuencatragadero” no
existe. Ejecutamos la
opción INITIAL para
crearla.
Para crear una imagen raster a partir de un vector es preciso tener una “imagen vacía”
para actualizar en este momento es que tenemos que tener presente los parámetros
de la imagen que vamos a analizar.
En efecto, en el paso anterior nos
pregunta cuál es la imagen a
actualizar y le dimos el nombre
cuencatragadero esta imagen no
existe y por ello será preciso crearla
a través de la opción SÍ. Al hacerlo se
despliega otra ventana:
La primera opción es copiar los
parámetros de una imagen ya
existente pero como no hemos generado ninguna, esta opción nos servirá en las
rasterizaciones sucesivas, después de haber creado al menos una. Por lo tanto
tendremos que definir los parámetros espaciales (la segunda opción).
En primer lugar le damos el nombre de la imagen “cuencatragadero”, se trata de
valores enteros ya que definirá a un polígono que representa la cuenca. El valor inicial
será siempre 0 que corresponderá al fondo o píxeles que no contengan atributos.
Luego será preciso indicar la información de referencia “output reference
information”, al hacerlo se desplegará una ventana como la que se muestra más abajo
en la que ya se pueden apreciar los parámetros de la imagen de salida, que son
idénticos al extent que observamos antes, esto significa que idrisi reconoce el archivo
vectorial, también reconoce el sistema de referencia, las unidades de referencia y las
unidades de distancia.
6
Sí es necesario especificar la cantidad de columnas y de filas de ello se deducirá el
tamaño de la unidad mínima del
territorio, es decir el tamaño del
píxel. Aquí es donde tenemos
que incorporar los datos que se
señalaron antes: es decir 1814
columnas por 1916 filas, esto me
definirá, aproximadamente el
píxel o celda de 50 metros (es
posible trabajar con mayor o
menor precisión de acuerdo con
la necesidad del análisis).Al
aceptar, si se desea, en la
ventana de documentación de
salida “output documentation”
podemos incluir el título de la
imagen y la unidad de valores.
Tal como se observa abajo.
Luego de todas estas indicaciones surge la siguiente representación:
7
En apariencia podrían ser los mismos archivos pero el de la izquierda es el vectorial y el
de la derecha es raster, es posible apreciar la diferencia en la leyenda. Se observa que
el archivo raster “cuencatragadero.rst” registra el valor del fondo 0, mientras que esto
no se registra en el vector.
cuencatragadero.vct
cuencatragadero.rst
Será preciso rasterizar todos los archivos ya que en algún
momento de nuestras prácticas los necesitaremos.
8
FASE D: Asignación de valores de atributos a imágenes
raster
En este momento tendremos los 14 archivos de imagen en nuestra carpeta de trabajo.
Si los visualizamos con el explorador de Windows apreciaremos que los archivos *.rst
son los de mayor tamaño, a éstos acompañan los archivos *rdc que es la
documentación del raster, y los que ya se habían generado en el proceso de
importación de los vectores, es decir *.vct que es el archivo vectorial; *.vdt la
documentación del vectorial; *.mdb que es la base de datos Access que acompaña a
los vectores y su conexión a la base gráfica a través de los *.vlx; y los *.adc que es la
documentación de los ficheros de valores de atributos. Es decir que son 7 ficheros por
cada tema importado de shape.
Los archivos raster de líneas (cursos de agua y red vial) se verán como sigue más abajo
y se tendrá que efectuar un cambio de escala muy grande para poder observarlos, tal
como se aprecia más abajo. Cuanto mayor es el cambio de escala se podrá observar en
forma más clara el efecto de la rasterización.
En el caso de los polígonos sucede algo análogo
9
Cada uno de estos ficheros puede ser visualizado con una paleta cualitativa ya que por
defecto se despliega empleando el campo de IDR_ID que contiene la tabla de atributos
que fue importada junto con los vectores. No obstante para poder apreciar los
atributos del territorio tenemos que abrir el archivo *vlx y desplegar nuevamente el
tema pero esta vez conectado a alguno de los campos de interés. Veamos con un
ejemplo cómo se logra.
EJEMPLO:
En el caso de los suelos si lo desplegamos sin conexión vamos a ver todos los polígonos
con diferente simbología, tantos colores (escala cualitativa) como identificadores que
representan polígonos tenga la imagen. Si quisiéramos conocer los suelos según el
limitante de primer orden, entonces es preciso, en primer lugar abrir la base de datos
*.vlx que lleva el nombre de sueloslimit.vlx, esto se logra con el ícono “Database
workshop” (como se ve abajo) que también se encuentra disponible en el menú “Data
Entry”-
10
Cuando abrimos la base de datos para poder desplegar el mapa con el contenido que
deseamos tenemos que posicionamos en el campo correspondiente. Es importante
resaltar que sólo se pueden obtener imágenes o vectores de campos de tipo numérico.
Por ejemplo si quisiéramos ver un mapa que represente el limitante de los suelos del
oriente, entonces, tal como aparece abajo nos posicionamos en el campo indicado:
Luego desplegamos con el display que se encuentra dentro de la base, este despliegue
es temporal, no queda almacenado en la carpeta de archivos sino en una carpeta
temporal. Si quisiéramos una nueva imagen o archivo vectorial con esta información,
entonces, ubicados en el campo de referencia y con el botón derecho especificamos
nuestra preferencia (archivo vectorial o raster) y en este caso sí queda permanente en
el directorio de trabajo.
En nuestro caso solo utilizaremos la base de datos para efectuar las reclasificaciones
pertinentes.
11
FASE E: Diseño del esquema de procedimientos
Retomemos en este momento nuestro objetivo:
OPTIMIZACION DE USO DE SUELO: CAPACIDAD DE ACOGIDA o
APTITUD AGRÍCOLA
Para encontrar estos sitios tendremos en cuenta los siguientes criterios:
ejidos, cursos de agua, bañados, esteros, lagunas, red vial, alturas, pendiente,
orden de suelos, suborden de suelos, 1er. limitante suelo,
Analicemos cada una de estas variables y consideremos su empleo como factores o
limitantes.
En el caso de los ejidos, en primer lugar, son considerados limitantes ya que no
es posible hacer agricultura en el mismo espacio, pero, a la vez, hay que
considerar 1500 metros de distancia a los ejidos por la restricción que impone
la Ley de Biocidas.
En el caso de los bañados, las lagunas, los esteros, los cursos de agua, la red
vial, también son criterios que actúan como restricciones o limitantes, ya que,
al igual que con los ejidos, no es posible practicar agricultura sobre ellos.
En el caso de la red vial es importante considerar también que a medida que
aumenta la distancia a los caminos disminuye su importancia. Lo mismo sucede
con los ejidos. Ambos serán factores.
La presencia de cuerpos de agua y cursos de ríos es importante para definir las
áreas protegidas, por lo tanto, la distancia a los cuerpos y cursos de agua
definirán el factor “áreas protegidas”.
En el caso de los suelos excluiremos aquellos que son ácidos, anegadizos y con
presencia de sodio como limitantes. Serán entonces restricciones. Los demás
serán considerados todos de igual manera.
Por otro lado sólo se tendrán en cuenta los molisoles y alfisoles.
Las alturas y la pendiente serán empleados para definir las áreas con riesgo de
inundación.
Con esto tenemos definido nuestro esquema de procedimientos de la siguiente forma:
12
FASE F: Elaboración de las capas criterios: Limitantes Factores
En este momento tenemos que comenzar a concretar nuestro proceso de EMC.
Para ello iniciamos el trabajo de elaborar las capas-restricciones. En aquellos sitios
donde hay ejidos (más 1500 metros), cursos de agua, red vial, esteros, bañados,
lagunas, suelos con acidez, sodio y anegados no se pueden emplear; además hay que
construir una capa con área protegidas, por lo tanto habrá que realizar procesos de
reclasificación con el objeto de obtener capas binarias, es decir capas en las que nos
encontremos solamente con dos valores: 0 y 1. El 0 significa que no es una alternativa
adecuada y el 1 significa que podemos considerar el lugar como alternativa para
nuestro objetivo.
Para las áreas protegidas se consideran áreas buffer de 1500 metros a lagunas,
esteros, bañados y ríos.
Para reclasificar una imagen tenemos que recurrir a un comando “reclass” que se
encuentra disponible en GIS Analysis → Database Query → Reclass tal como se ve a
continuación:
13
La reclasificación consiste en otorgar un nuevo valor 0 ó 1, según corresponda, a los
píxeles contenidos en la imagen. Así, por ejemplo, si los bañados tienen asignados
como valor el identificador que
le corresponde a cada uno de
ellos, habrá que convertir ese
valor a 0 ó 1, es decir
reclasificar a una imagen
binaria.
A la izquierda tenemos la
ventana de reclasificación. En
primer término lo que
tenemos que reclasificar es
una imagen, por ejemplo
bañados;
el
tipo
de
clasificación será definida por
el usuario; será necesario
indicar el fichero de entrada y
colocar un nombre al fichero de salida. El proceso de reclasificación consiste en asignar
un nuevo valor de (assign a new value of) a todos los valores desde (to all values from),
hasta justo antes de (to just less than).
Por lo tanto en el caso de los bañados será:
Nuevo valor 0 →→ a todos los valores desde 1 hasta antes de 180
14
Nuevo valor 1 →→ a todos los valores desde 0 hasta menores de 1
El resultado para los bañados es el que sigue:
En el caso de los suelos según su 1er. Limitante para las prácticas agrícolas tendremos
en cuenta que las restricciones corresponden a los siguientes suelos:
Suelos ácidos (valor 4), suelos anegadizos (valor 5), suelos con sodio (valor 9 y 11). En
todos estos casos el nuevo valor es 0. Los otros limitantes tendrán como nuevo valor
1.
El resultado será:
15
El procedimiento se repite para todos los limitantes o restricciones. Siempre que sea
necesario tendremos que recurrir a las tablas de atributos o a base de datos para
conocer los valores.
Los suelos según su orden tienen los siguientes códigos: Suelos inceptisol (2) sólo éste
tendrá un valor de 0 en la reclasificación. En cambio los alfisoles (3 y 4 ) y molisoles (1 y
5) son los adecuados por lo tanto se reclasificarán a 1. El resultado es el de abajo.
Una vez que concluimos con las capas que constituyen las restricciones tenemos que
comenzar a trabajar en las capas factores. En los casos en que se trata de distancia hay
que considerar que previamente a crear el mapa de distancias hay que definir un
buffer de 1500, excepto en el caso de distancias a la red vial. El comando distance que
se encuentra en GIS Analysis → Distance Operators→distance, calculará la distancia a
cada una de los elementos de referencia, por ejemplo ejidos más 1500 metros de la
restricción de la Ley de Biocidas, distancia a los cursos de agua más un área protegida
de 1500 metros, red vial, caminos transitables permanentemente, etc. y nos devolverá
una imagen de distancia en metros, tal son nuestras unidades de medida.
16
Abajo se observa la imagen de los cursos de agua más un buffer de 1500 metros y en la
imagen de la derecha la distancia a esa imagen.
Igualmente sucede con la distancia a los ejidos más un buffer de 1500 metros:
Como verán los factores, a diferencia de los limitantes que sólo presentan valor 0 ó 1,
tomar diversos valores, en el caso de las distancias, van desde 0 metro a más de 50
kilómetros
Dos criterios factores se considerarán de forma particular. (1) en el caso de la
topografía o las alturas sólo se tendrán en cuenta los espacios con una altura de 60
metros en adelante y (2) en el caso de la pendiente se considerarán los espacio con
pendientes mayores a 1º, por lo tanto se reclasificarán estas imágenes alcanzando un
resultado parecido al de abajo.
17
Hasta aquí hemos preparado los limitantes y los factores.
FASE G: Estandarización de los factores
Para poder realizar una EMC es imprescindible que todos los criterios-factores estén
estandarizados en el mismo sentido. En otras palabras las capas factores tienen
asignados sus respectivos valores, distancias, alturas, aptitud, no es posible
combinarlos sin un previo ajuste que permita medirlos con la misma escala y en la
misma dirección. Por otro lado hay que considerar que el Idrisi para poder aplicar la
EMC trabaja en valores enteros en una escala de 256 niveles.
A su vez, para lograr la estandarización tenemos varias posibilidades. La más simple es
emplear la herramienta STRETCH, que se encuentra en el menú procesamiento de
imagen (Image Processing), mejoramiento (Enhancement).
El Stretch permite re-escalar
los valores de una imagen en
una nueva escala de valores
a través de tres métodos:
A
través
de
un
“estiramiento” o stretching
lineal se crea una nueva
imagen en donde el menor
valor y el mayor valor de la
imagen
se
re-escalan
18
linealmente entre dos nuevos valores asignados, por ejemplo 0 y 255.
Así por ejemplo, si la mínima distancia a la red vial es 0 y la mayor distancia es 51846
metros, entonces el 0 de la nueva imagen se corresponderá con el 0 metro y el 255 de
la nueva imagen se corresponderá con el valor 51846.
Si se considera necesario es posible excluir el 0 en la nueva imagen o darle un nuevo
valor, recordemos que por defecto el 0 corresponde al fondo del mapa.
Y también, en esta opción, se puede re-escalar entre dos valores determinados
distintos del mínimo y máximo contenido en la imagen; en otras palabras, por ejemplo,
si en el caso de la altura del terreno tenemos preferencia por determinadas alturas, se
especifica el valor más bajo a re-escalar, diferente del mínimo que registra la imagen
de entrada, e igualmente se procede con el valor máximo.
Otra opción de stretching es la “ecualización del histograma”, en este caso la imagen
resultante se forma considerando sólo los valores mínimos y máximos que presenta la
imagen. Así los píxeles con el mismo valor no serán asignados a clases diferentes, es
decir no serán separados como sucede en el caso anterior. Sin embargo, esto no
implica que la imagen resultante sea más significativa. En este método de reescalonamiento no se puede trabajar con datos verdaderos, sino que se tendrá que
convertir a formato byte.
La estandarización de los factores en Idrisi también se puede lograr a través la opción
FUZZY, que se encuentra en el menú principal GIS Analysis →Decision Support
→FUZZY.
La traducción literal de Fuzzy es Borroso. La lógica fuzzy es la que permite obtener
mapas de aptitud continua para cada factor, así cada píxel se clasifica en cuanto al
nivel que tiene entre los extremos apto-no apto.
19
Para emplear la técnica Fuzzy en la estandarización de los factores es preciso
considerar muy adecuadamente el factor que será incluido en la EMC, ya que en
cualquiera de las distintas funciones que presenta se tendrán que especificar valores
de los puntos de inflexión (control points) que presenta la curva de comportamiento
de la variable en relación a nuestra preferencia dentro del procedimiento.
Por ejemplo si pensamos en la altura del terreno como factor y consideramos que
nuestra preferencia, en relación al objetivo planteado, son los espacios comprendidos
entre 65 y 75 metros y el comportamiento de la variable es simétrico entonces
tendremos que especificar lo siguiente:
El tipo de pertenencia
borrosa es la Sigmoidea
(que responde a variables
que
presentan
un
comportamiento
de
crecimiento
o
decrecimiento monótono
o simétrico), la forma del
comportamiento
es
simétrico y los puntos de
inflexión son a: 60 metros
y d: 100 metros así no
excluiremos
ninguna
porción
del
terreno
20
estudiado (recordemos que los valores inferiores a 60 fueron excluidos para evitar
áreas con riesgo de inundación y el valor máximo es de 94 metros). El punto b: 65
metros y el c: 75 metros determinan nuestra preferencia. Recordemos que se debe
trabajar con datos binarios y en una escala de 0 a 255. Los resultados son:
Consideradas las posibles técnicas que me permiten re-escalar los valores que
presentan las variables que actúan como factores, será necesario adecuarlos a todos
ellos de igual modo para poder hacerlos útiles de cara a la aplicación de cualquier
método de EMC.
21
FASE H: Ponderación de los factores
En los procesos de evaluación multicriterio es altamente frecuente “ponderar” los
factores. En muy pocas ocasiones todos presentan el mismo peso o importancia. Si
bien existen métodos para establecer los pesos de los factores, su especificación suele
ser tema de mucha polémica, ya que no todos los decisores tienen las mismas
preferencias frente a los factores.
Uno de los métodos más extendidos para determinar ponderaciones en los procesos
EMC es el de comparación por pares que se encuentra, a su vez, como parte del
Método de Jerarquías Analíticas (AHP: Analytical Hierarchy Process) propuesto por
Thomas Saaty. Se basa en la generación de una matriz cuadriculada en la que se
comparan factores con factores, según la siguiente escala:
1/9
1/7
1/5
1/3
1
3
5
7
9
EXTREM
ADAME
NTE
MUY
FUERTE
MENTE
FUERTE
MENTE
MODERA
DAMENT
E
IGUAL
MODERA
DAMENT
E
FUERTE
MENTE
MUY
FUERTE
MENTE
EXTREM
ADAME
NTE
VARIABLES MENOS IMPORTANTES
VARIABLES MÁS IMPORTANTES
En Idrisi la técnica de comparación por
pares de factores está presente
también como un soporte a la decisión
espacial: GIS Analysis → Decision
Support
→
WEIGHT
(peso/ponderación).
Este procedimiento de apoyo a la
decisión permite obtener los pesos o
ponderación de todos los factores que,
con posterioridad, intervendrán en la
evaluación multicriterio.
La primera opción que tenemos que señalar es si queremos usar un archivo de
comparación por pares existente o si es preciso crear uno. La segunda opción es la que
nos corresponde en nuestro caso ya que aún no hemos realizado ninguna operación al
respecto, por ello tendremos que ingresar el nombre (se generará así un archivo
weight.pcf (fichero comparación por pares) y si acaso quisiéramos podemos generar
22
opcionalmente una archivo de apoyo a la decisión que tendrá como extensión *.dsf. A
continuación ingresamos la cantidad de factores que deseamos comparar, en el
ejemplo de la figura sólo se aprecian 6, luego se buscan en el directorio de trabajo y se
incorporan.
En el paso siguiente (next) se desplegará la matriz que vemos abajo a la izquierda, en la
que tendremos que ir incorporando, de la diagonal hacia los valores (juicios de valor)
que establecen la relación entre los factores. Tal como vemos en la figura de abajo a la
derecha.
En el ejemplo se debe leer que la importancia relativa de cada factor (columna) con los
de cada fila, así, entonces podemos decir que la importancia de la distancia a los ejidos
es 3 veces mayor que la distancia a los caminos transitables permanentemente.
23
La importancia de este procedimiento radica en que no sólo nos calcula los pesos o
ponderaciones, sino que además, a través de una matriz de consistencia, nos permite
conocer el grado de pertinencia que tienen nuestras relaciones entre factores.
Si la matriz está “mal lograda”, es decir si no hemos sabido expresar numéricamente
las relaciones, entonces surgirá un mensaje como el que sigue:
Aquí
se
nos
informa que el
ratio
de
consistencia
es
“malo” y que hay
que considerar la
re-evaluación de
la matriz, además
nos muestra la
matriz
de
consistencia
expresando que
los
valores
cercanos
a
0
presentan buena consistencia, mientras que los valores altos indican las
comparaciones a ser reconsideradas.
Realizada
la
reconsideración
podemos obtener
una
ventana
semejante a la de
la izquierda en la
cual se muestran
las
ponderaciones de
los factores, se
expresa el ratio
de consistencia,
que es aceptado.
24
FASE I: Aplicación de los métodos de EMC
Hasta aquí hemos diseñado el esquema de procedimientos, hemos preparado las
capas limitantes y factores, se han estandarizados los valores de las variables factores,
se han definido las ponderaciones de los factores y finalmente, estamos en la etapa de
aplicar alguna de las posibilidades de EMC que ofrece Idrisi, también tenemos que
recurrir a GIS Analysis → Decision Support →MCE.
Idris ofrece tres posibilidades de EMC:
•
Interseccion boleana (Boolean intersection)
•
Combinación lineal ponderada (WLC= Weihted Linear Combination)
•
Media ponderada ordenada o Sumatoria Lineal Ponderada Ordenada (OWA=
Ordered Weihted Average)
25
Tanto en el método WLC como en el OWA es necesario incorporar la cantidad y
nombre de los archivos que representan las restricciones o limitantes, a la izquierda; y
la cantidad y nombre de los factores a la derecha, en ese caso indicando además el
peso o ponderación del factor obtenido en el paso anterior.
La diferencia entre WLC y OWA, radica fundamentalmente, en que en ese último
método, además de los pesos de los factores, se utiliza otra serie de pesos
“ordenados” que controlan cómo se agregan esos factores ponderados. El método
funciona de la siguiente manera: una vez que se ha calculado la puntuación final de
cada factor, aplicando los pesos correspondientes, se ordenan los factores y en función
de su posición se les otorg el peso ordenado correspondiente, esta operación se realiza
para cada píxel (o alternativa).
26

EJERCICIOS PRACTICOS - Plan de Estudio de la Especialización

Transcripción

Documentos relacionados

Prensaestopas NEWCAP CT EMC NEWCAP CT EMC

ESTADOS ALTERADOS DE CONCIENCIA

EMC Global Financial Services: OpenScale | EMC