Enfoques metodológicos para la estimación de la deforestación … · 2020. 10. 16. · Enfoques...
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Enfoques metodologicos para la estimacion de ladeforestacion en Mexico - Algunas reflexiones
J-F. Mas
CIGA - UNAM
16 de octubre de 2020
J-F. Mas (CIGA-UNAM) Universidad de Guanajuato 16 de octubre de 2020 1 / 9
Contenido de la presentacion
Objetivos
Presentar algunas reflexiones sobre monitoreo de la deforestacion condatos de percepcion remota.
Topicos
El avance de la tecnologıa
El caso de Mexico
Las enfoques para mejorar el monitoreo
Evaluacion del error
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Evolucion de la percepcion remota
Insumos y metodos de analisis
1 Mejor resoluciones temporal,espacial, espectral....
2 Datos no opticos (radar,lidar ...)
3 Bases de datos auxiliares
4 Poder computacional sinprecedentes
5 Nuevos algoritmos
Sin embargo, todavıa no hay unmetodo bien ”establecido” paramonitorear los cambios.
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Mexico: un caso particularmente complicado?
Mexico
1 Gran diversidad biologica:muchos tipos de vegetacion
2 Patrones de cambio complejosespacialmente y temporalmente
3 Parches de cambio pequenos +Dinamica temporal
4 Paisajes en ”mosaico”
5 Sin embargo, situacion similaren muchos otros paıses.
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Los metodos de clasificacion
Interpretacion visual ”anticuada” pero con una riqueza difıcilmentereproducible por un algoritmo.
Tecnicas de IA, Deep learning, etc.
Limitacion de los datos mismos: variabilidad intraclase > diferenciaentre clases + escala/resolucion.
Sistemas expertos basados en diferentes fuentes de datos: espectrales+ temporal + datos auxiliares o otros tipos de datos de PR (radar,lidar...).
Congruencia temporal: Evitar la propagacion del error.
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Los productos deseados
1 Estimaciones numericas(tasas de cambio) versuscartografıa (mapa decambios)
2 Tecnicas de muestreo paraevaluar tasas versus mapeode todo el territorio.
3 Sistema de parcelas basadasen muestreo probabilıstico:menor area a analizar.
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Manejo de la incertidumbre
Rubro en el cual se tiene metodos bien afianzados (Card, Olofsson,Stehman...).
Muestreos, papers para escoger estratificacion, reparticion delesfuerzo de muestreo.
Calculo de los intervalos de confianza, etc.
Con la matriz de confusion obtencion de estadısticas sin sesgo conbase en un mapa de calidad muy pobre.
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Conclusiones
Evolucion muy rapida de los datos y metodos
Aun mucho camino a recoger (incertidumbre)
Colaboracion entre biologos, geomaticos, geografos, informaticos ...
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¡Muchas gracias!
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