Uno de los aspectos más importantes del uso de las geotecnologias es el potencial de los SIGs en producir nuevas informaciones a partir de un banco de datos geográficos. Tal capacidad es fundamental para aplicaciones como ordenamiento territorial y estudios de impacto ambiental, donde la información final debe ser deducida y compilada a partir de levantamientos básicos. También es muy relevante en estudios socio-económicos, cuando deseamos establecer indicadores que permitan una visión cuantitativa de información espacial.
Cual es el gran desafio de la producción de nuevas informaciones en un SIG ? La capacidad de comparar y evaluar las diferentes posibilidades de generación de nuevos mapas. Como el SIG ofrece una gran cantidad de funciones de Álgebra de Mapas, no siempre es fácil escoger la forma de combinación de datos más adecuada para nuestros propósitos.
En este contexto, es muy útil disponer de herramientas de soporte a decisión, que nos ayuden a organizar y establecer un modelo racional de combinación de datos. SPRING dispone de una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en Geoprocesamiento, basada en la técnica AHP ("Proceso Analítico Jerárquico").
Decidir es escoger entre alternativas. Con base a esta visión, podemos encarar el proceso de manipulación de datos en un sistema de información geográfica como una forma de producir diferentes hipótesis sobre el tema de estudio.
El concepto fundamental de los modelos de toma de decisán es el de racionalidad. De acuerdo con este principio, indivíduos y organizaciones siguen un comportamiento de elección entre alternativas, basado en criterios objetivos de juicio, cuyo fundamento será satisfacer un nível pre-establecido de aspiraciones.
El modelo racional de toma de decisión define cuatro pasos que deben ser seguidos para una selección apropriada:
Cuando tenemos diferentes factores que contribuyen para nuestra decisión, como hacer para determinar la contribución relativa de cada uno? Para abordar este problena, Thopero Saaty propuso, en 1978, una técnica de elección basada en la lógica de la comparación pareada. En este procedimiento, los diferentes factores que influencian la toma de decisión son comparados dos-a-dos, y un criterio de importancia relativa es atribuido a la relación entre estos factores, tal y como una escala pré-definida (vea tabla).
Escala de Valores AHP para Comparación Pareada
Intensidad de importancia | Definición y Explicación |
---|---|
1 | Importancia igual - los dos factores contribuyen igualmente para el objetivo |
3 | Importancia moderada - un factor es ligeramente más importante que el otro |
5 | Importancia esencial - un factor es claramente más importante que el otro |
7 | Importancia demostrada - Un factor es fuertenente favorecido y su mayor relevancia fue demosstrada en la práctica |
9 | Importancia extrema - La evidencia que diferencia los factores es la de mayor orden posible. |
2,4,6,8 | Valores intermediarios entre juicios - posibilidad de compromisos adicionales |
A partir del establecimiento de criterios de comparación para cada combinación de factores, es posible determinar un conjunto óptimo de pesos que pueden ser utilizados para la combinación de los diferentes mapas.
Consideramos una de las situaciones más comunes en SIG: clasificar el espacio en áreas más o menos adecuadas para una finalidad. Este problena ocurre en gran número de aplicaciones, como zoneamiento, prospección mineral, y selección de áreas para un nuevo proyecto comercial.
Tómese por ejemplo, un estudio de preservación ambiental en áreas de costa, para establecer una política de ocupación, asociada a mapas de riesgo de desmoronamiento y impacto ambiental. Por tanto, vamos a suponer que disponemos de un mapa topográfico, de la carta geotécnica, y de un mapa de uso y ocupación del suelo (obtenido a partir de foto-interpretación o clasificación digital de imágenes de satélite).
El procedimiento tradicional de análisis se basa en el principio de “intersección de conjuntos espaciales de misma orden de medida ” (Yves Lacoste) y está basada en condicionantes (“riesgo máximo ocurre en áreas cuya declividad es mayor del 10%, no son áreas de preservación ambiental, y el tipo de terreno es inadecuado”). La transposición de esta metodología analógica para el ambiente de SIG requiere el uso de operaciones booleanas (OU, E, NÃO) para expresar las diferentes condiciones. Esta técnica utiliza el computador como mera herramienta automatizada de dibujo, ignorando todo el potencial de procesamiento numérico del SIG, y genera discontinuidades inexistentes en el dato original. Por ejemplo, áreas con declividad igual al 9,9% serán clasificadas de forma diferente a regiones con inclinación de 10,1%, no importando las demás condiciones.
Mapas son datos y no dibujos. Tratar mapas como datos significa dar forma numérica al espacio a asociar, a cada localización, un valor que representa la grandeza en estudio; requiere incluso, en la mayor parte de los casos, el uso del formato matricial (“raster”), más adequado a una representación contínua del espacio.
En el caso de estudio, el análisis espacial en SIG será mucho mejor realizado con uso de la técnica de clasificación contínua: los datos son transformados para el espacio de referencia [0..1] y procesados por combinación numérica, a través de media ponderada o inferencia “fuzzy”. Al revés de un mapa temático con limites rígidos generados por las operaciones booleanas, obtendremos una superfície de decisión, sobre forma de una rejilla numérica. Que representa este resultado ? Una visión contínua de la varíación de nueva grandeza (sea la adecuación al plano, indicador de mineralizaciones o susceptibilidad ambiental).
En el ejemplo citado, el resultado será una rejilla numérica que indica, para cada localización, el riesgo de desmoronamiento, en una graduación de 0% a 100%. Cual es la gran ventaja de esta situación? Que nos permite construir escenarios (por ejemplo, riesgo de 10%, 20% o 40%), que indican los diferentes compromisos de toma de decisión (mayor énfasis en protección ambiental o en minimizar el costo económico). Obtenemos así un flexibilidad y un entendimiento mucho mayores sobre los problemas espaciales.
En SPRING, es posible utilizar la técnica de decisión AHP para establecer la combinación óptima de alternativas. Por tanto, siga los pasos a continuación.
ejecutando un análisis de soporte a la decisión:
NOTA: Después seleccionar qué factores desea combinar y establecer la importancia relativa de cada un de ellos. El sistema proveerá una indicación de la consistencia de su juicio (indicada en el ítem "razón de consistencia"). Según los especialistas en AHP, es recomendable que el índice de consistencia sea siempre menor que 0.1. Así, si su índice de consistencia fue mayor que 0.1, considere la posibilidad de rehacer su juicio.
Como resultado, esta función de SPRING genera un esqueleto de programa en LEGAL, que deverá ser completado por el usuario con las informaciones específicas sobre los datos en los cuales desea aplicar el procedimiento. Recuerde que la aplicación de la técnica AHP es sobre la forma de una media ponderada. Así, los datos deberán ser convertidos para una escala de [0..1] antes de la aplicación del programa.
Consulte también:
Programación en LEGAL
Opciones de análisis en SPRING !
Geoestadística
Procesamiento de Imagen