Resumen:
El uso de la tierra y los cambios de cobertura (LUCC) se han identificado como una de las principales causas de Pérdida de biodiversidad y de forestación en el mundo. Fundamentalmente, el uso del suelo urbano ha sustituido a Cobertura agrícola y forestal causando pérdida de servicios ambientales. Seguimiento y cuantificación. Los LUCC son esenciales para lograr una gestión adecuada de la tierra. El objetivo de este estudio fue analizar. El LUCC en el área metropolitana de Tepic-Xalisco durante el período 1973-2015. Para encontrar lo mejor Ajustar y obtener las diferentes clases de uso del suelo, se aplicaron técnicas de clasificación supervisadas utilizando Clasificación de máxima verosimilitud (MLC), máquinas de vectores de soporte (SVM) y neuronal artificial Redes (ANNs). Los resultados fueron validados con puntos de control (verdad de fondo) a través de la cruz. tabulación. Los mejores resultados se obtuvieron del método SVM con índices kappa por encima del 85%. El análisis de transición deduce que el suelo urbano ha crecido significativamente durante 42 años, aumentando 62 km2 y reemplazo de áreas agrícolas a una tasa de 1.48 km2 / año. Pérdida forestal de 5.78 km2 anuales. También se identificó. Los resultados muestran la distribución de los diferentes usos del suelo y la dinámica desarrollada, en el pasado. Esta información se puede usar para simular futuros LUCC y modelar diferentes escenarios
Descripción:
The use of land and changes in coverage (LUCC) have been identified as one of the main causes of biodiversity loss and afforestation in the world. Fundamentally, the use of urban land has replaced agricultural and forestry coverage causing loss of environmental services. Monitoring and quantification. The LUCC are essential to achieve an adequate management of the land. The objective of this study was to analyze. The LUCC in the metropolitan area of Tepic-Xalisco during the period 1973-2015. To find the best fit and obtain different kinds of land use, supervised classification techniques were applied using Maximum Likelihood Classification (MLC), support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANNs). The results were validated with control points (truth in the background) through the cross. tabulation. The best results were obtained from the SVM method with kappa indexes above 85%. The transitional analysis deduces that the urban land has grown significantly during 42 years, increasing 62 km2 and replacing agricultural areas at a rate of 1.48 km2 / year. Forest loss of 5.78 km2 per year. It was also identified. The results show the distribution of the different land uses and the dynamics developed in the past. This information can be used to simulate future LUCC and model different scenarios
Repositorio Institucional Aramara
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