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Enfoques metodol´ ogicos para la estimaci´on de la deforestaci´ on en M´ exico - Algunas reflexiones J-F. Mas CIGA - UNAM [email protected] 16 de octubre de 2020 J-F. Mas (CIGA-UNAM) Universidad de Guanajuato 16 de octubre de 2020 1/9
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Enfoques metodológicos para la estimación de la deforestación … · 2020. 10. 16. · Enfoques metodol ogicos para la estimaci on de la deforestaci on en M exico - Algunas re

Feb 26, 2021

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Enfoques metodologicos para la estimacion de ladeforestacion en Mexico - Algunas reflexiones

J-F. Mas

CIGA - UNAM

[email protected]

16 de octubre de 2020

J-F. Mas (CIGA-UNAM) Universidad de Guanajuato 16 de octubre de 2020 1 / 9

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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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