Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

Application of artificial neural networks in modeling deforestation associated with new road infrastructure projects

Gómez-Ossa, Luisa Fernanda and Botero Fernández, Verónica (2017) Application of artificial neural networks in modeling deforestation associated with new road infrastructure projects. Dyna, 84 (201). pp. 68-73. ISSN 0012-7353

Texto completo

[img]
Vista previa
PDF
692kB

URL oficial: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna

Resumen

Tropical deforestation is an ongoing process mainly caused by the construction of new roads, which, without proper environmental planning, contribute to biodiversity loss. Given that the artificial neural networks (ANNs) have the ability to capture nonlinear relationships, they were used to predict deforestation associated with new roads, such as the “Variante Porce” road and the “El Bagre-San Jacinto del Cauca” road in the department of Antioquia. ANN Training was carried out online using the back-propagation algorithm, part of the R software. The predictive capacity was evaluated using the area under the receiver operator characteristic curve (AUC). Also, a network that showed the best predictive capacity for the deforestation surface was generated for the baseline scenario and the simulated scenario incorporating the new roads. The comparison of scenarios suggested that new roads would increase the probability of deforestation for approximately 103.729 ha of forest., La 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.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Redes neuronales artificiales, Deforestación, Predicción
Temática:5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 55 Ciencias de la tierra / Earth sciences & geology
Unidad administrativa:Sede Medellín > Facultad de Minas > Escuela de Geociencias y Medio Ambiente
Código ID:58184
Enviado por : Unidad de Documentación de Recursos Hidráulicos
Enviado el día :15 Septiembre 2017 20:38
Ultima modificación:15 Septiembre 2017 20:38
Ultima modificación:15 Septiembre 2017 20:38
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Metabiblioteca OAIster BASE BDCOL Registry of Open Access Repositories SNAAC Red de repositorios latinoamericanos eprints Open archives La referencia Tesis latinoamericanas OpenDOAR CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox