Advanced spatial metrics analysis in cellular automata land use and cover change modeling

• Alexander Zamyatin ^[1] ; Pedro Cabral ^[2]
  1. [1] Tomsk Polytechnic University

     Tomsk Polytechnic University

     Rusia

     
  2. [2] Universidade Nova de Lisboa

     Universidade Nova de Lisboa

     Socorro, Portugal

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 78, Nº. 170, 2011, págs. 42-50
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis avanzada de métricas espaciales en la modelización de alteraciones en la utilización y ocupación del suelo con autómatas celulares
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• Resumen
  • español

    Este artículo expone un abordaje que permite una definición de reglas basadas en la transición de autómatas celulares, para la modelización de alteraciones en la ocupación del suelo, aplicando un análisis avanzada de métricas espaciales. Esta considera una metodología en 4 etapas: i) búsqueda de métricas espaciales adecuadas con correlaciones mínimas; (ii) selección de una vecindad adecuada; (iii) selección de la técnica adecuada para la aplicación de las métricas espaciales; y (iv) análisis del nivel contribución de cada métrica espacial para una utilización conjunta. El caso de estudio incluye un conjunto inicial de 7 métricas espaciales de las cuales son seleccionadas 4 para la modelización. Los resultados muestran un desempeño superior tanto si se compara con una modelización sin métricas espaciales o utilizando las 7 métricas iniciales.

  • English

    This paper proposes an approach for a more effective definition of cellular automata transition rules for landscape change modeling using an advanced spatial metrics analysis. This approach considers a four-stage methodology based on: (i) the search for the appropriate spatial metrics with minimal correlations; (ii) the selection of the appropriate neighborhood size; (iii) the selection of the appropriate technique for spatial metrics application; and (iv) the analysis of the contribution level of each spatial metric for joint use. The case study uses an initial set of 7 spatial metrics of which 4 are selected for modeling. Results show a better model performance when compared to modeling without any spatial metrics or with the initial set of 7 metrics