Aplicación de redes neuronales artificiales y técnicas sig para la predicción de coberturas forestales
En México, como en todo el mundo, se tiene la necesidad de realizar un inventario de sus recursos forestales, a fin de llevar a caboen forma oportuna y adecuada la planeación y la ejecución de programas de manejo forestal. Un método para la obtención de este tipode información es a través de modelos...
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma Chapingo |
| Repositorio: | Redalyc-UACHP |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:62980104 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=62980104 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Agrociencias SIG sensores remotos redes neuronales coberturas forestales |
| Sumario: | En México, como en todo el mundo, se tiene la necesidad de realizar un inventario de sus recursos forestales, a fin de llevar a caboen forma oportuna y adecuada la planeación y la ejecución de programas de manejo forestal. Un método para la obtención de este tipode información es a través de modelos de predicción. El presente estudio tiene como objetivo evaluar la habilidad de las redesneuronales artificiales (RNA) en la predicción de tipos de coberturas forestales. Las RNA desarrolladas en este trabajo se basaron eninformación geográfica (altitud, exposición, pendiente, distancia a los escurrimientos, geología y edafología) e imágenes de satélitehaciendo uso del análisis de componentes principales (acp1, acp2 y acp3), para definir la variable dependiente (vegetación). Estainformación fue procesada con una RNA de retropropagación (Backpropagation) con dos capas ocultas, con sus respectivas funcionesde activación (tangencial hiperbólica y gausiana). Obteniendo una r2=0.8617 para la fase de entrenamiento y una r2=0.8514 en la fasede prueba, alcanzando un 83 % de sitios predichos correctamente, sobrepasando lo alcanzado por otros autores con métodostradicionales. |
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