Application of artificial neural networks in modeling deforestation associated with new road infrastructure projects
2017; National University of Colombia; Volume: 84; Issue: 201 Linguagem: Espanhol
10.15446/dyna.v84n201.54310
ISSN2346-2183
AutoresLuisa Fernanda Gómez Ossa, Verónica Botero,
Tópico(s)Wildlife-Road Interactions and Conservation
ResumoLa deforestación tropical es un proceso continuo causado principalmente por la construcción de nuevas vías, las cuales sin una planificación ambiental adecuada contribuyen a la pérdida de biodiversidad. Dado que las redes neuronales artificiales (RNAs) tienen la capacidad de capturar relaciones no lineales, se utilizaron para predecir la deforestación asociada a nuevas vías, como la Variante Porce y la vía El Bagre-San Jacinto del Cauca, en el departamento de Antioquia. El entrenamiento de las RNAs se realizó en modo on line con el algoritmo de retropropagación, en el software R. La capacidad de predicción se evaluó con el área bajo la curva ROC (AUC) y con la red que presentó mejor capacidad predictiva se generó la superficie de deforestación para el escenario base y el escenario simulado incorporando las nuevas vías. La comparación de escenarios indica que las nuevas vías incrementarían la probabilidad de deforestación de aproximadamente 103.729 ha de bosque.
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