Una comparación de la eficacia de la superposición difusa y la clasificación de bosques aleatorios para mapear y dar forma a las percepciones del paisaje post-minería de Gauteng, Sudáfrica
Autores: Khanyile, Samkelisiwe
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Una comparación de la eficacia de la superposición difusa y la clasificación de bosques aleatorios para mapear y dar forma a las percepciones del paisaje post-minería de Gauteng, Sudáfrica
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Paisajes post-minería
Superposición difusa
Clasificación de bosques aleatorios
SIG
MCDA
Evaluación de precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Los paisajes post-minería son multifacéticos, compuestos por múltiples características, especialmente en grandes regiones metropolitanas como Gauteng, Sudáfrica. Este artículo evalúa la eficacia de la superposición difusa y la clasificación de Random Forest para integrar y representar paisajes post-minería y cómo esto influye en la percepción de estos paisajes. Con este fin, este artículo utiliza SIG, MCDA, superposición difusa y modelos de clasificación de Random Forest para integrar las características del paisaje post-minería derivadas de la literatura. Evalúa los resultados utilizando una evaluación de precisión, estadísticas de área y análisis de correlación. Los hallazgos de este estudio indican que tanto la superposición difusa como la clasificación de Random Forest son aplicables para integrar múltiples características del paisaje en diferentes grados. Los mapas resultantes muestran cierta similitud al resaltar los desechos mineros que atraviesan la provincia. Sin embargo, el mapa de superposición difusa tiene una mayor precisión y se extiende sobre una huella más grande debido al uso de un rango de 0 a 1 del modelo. Esto muestra tanto áreas de baja como de alta membresía, así como membresía parcial como valores intermedios. Este modelo también demuestra relaciones fuertes con regiones caracterizadas por la transformación del paisaje y los desechos, y relaciones débiles con áreas de declive económico e inaccesibilidad. En contraste, el modelo de clasificación de Random Forest, aunque también útil para fines de clasificación, presenta una puntuación de precisión más baja y una huella más pequeña. Además, utiliza valores discretos y no resalta algunas áreas de interacción entre las características del paisaje. Se encontró que el modelo de superposición difusa era más favorable para integrar las características del paisaje post-minería en este estudio, ya que captura las sutilezas en la composición de este paisaje. Estos hallazgos destacan la importancia de métodos de mapeo como la superposición difusa para una representación integrada y para dar forma a la percepción y comprensión de la localidad y extensión de paisajes complejos como los paisajes post-minería. Métodos como la superposición difusa pueden apoyar la investigación, la planificación y la toma de decisiones al proporcionar una representación matizada de cómo se integran e interactúan múltiples características del paisaje en el espacio y cómo esto influye en la percepción pública y los resultados de políticas.
Descripción
Los paisajes post-minería son multifacéticos, compuestos por múltiples características, especialmente en grandes regiones metropolitanas como Gauteng, Sudáfrica. Este artículo evalúa la eficacia de la superposición difusa y la clasificación de Random Forest para integrar y representar paisajes post-minería y cómo esto influye en la percepción de estos paisajes. Con este fin, este artículo utiliza SIG, MCDA, superposición difusa y modelos de clasificación de Random Forest para integrar las características del paisaje post-minería derivadas de la literatura. Evalúa los resultados utilizando una evaluación de precisión, estadísticas de área y análisis de correlación. Los hallazgos de este estudio indican que tanto la superposición difusa como la clasificación de Random Forest son aplicables para integrar múltiples características del paisaje en diferentes grados. Los mapas resultantes muestran cierta similitud al resaltar los desechos mineros que atraviesan la provincia. Sin embargo, el mapa de superposición difusa tiene una mayor precisión y se extiende sobre una huella más grande debido al uso de un rango de 0 a 1 del modelo. Esto muestra tanto áreas de baja como de alta membresía, así como membresía parcial como valores intermedios. Este modelo también demuestra relaciones fuertes con regiones caracterizadas por la transformación del paisaje y los desechos, y relaciones débiles con áreas de declive económico e inaccesibilidad. En contraste, el modelo de clasificación de Random Forest, aunque también útil para fines de clasificación, presenta una puntuación de precisión más baja y una huella más pequeña. Además, utiliza valores discretos y no resalta algunas áreas de interacción entre las características del paisaje. Se encontró que el modelo de superposición difusa era más favorable para integrar las características del paisaje post-minería en este estudio, ya que captura las sutilezas en la composición de este paisaje. Estos hallazgos destacan la importancia de métodos de mapeo como la superposición difusa para una representación integrada y para dar forma a la percepción y comprensión de la localidad y extensión de paisajes complejos como los paisajes post-minería. Métodos como la superposición difusa pueden apoyar la investigación, la planificación y la toma de decisiones al proporcionar una representación matizada de cómo se integran e interactúan múltiples características del paisaje en el espacio y cómo esto influye en la percepción pública y los resultados de políticas.