En este artículo se transforma la información biofísica y socioeconómica de la cuenca del río Otún (Colombia), con el objetivo de identificar patrones de relación entre ambos tipos de información.
La identificación de patrones se llevó a cabo mediante sistemas de información geográfica (ArgGis 9.1®), el desarrollo de código para evaluación de relaciones (Matlab 7.1®) y minería de datos basada en árboles de decisión, utilizando el algoritmo J-48, desarrollado en el Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). La identificación de patrones permitió concluir que, por lo menos, tres variables físicas (altitud, precipitación y temperatura) y una variable socioeconómica (usos del suelo) influyen en la presencia de los mamíferos. Esta información servirá para tomar decisiones sobre manejo y conservación de la fauna en esta cuenca.
Biophysical and socioeconomic data were gathered at the basin of the Otun River (Colombia) and then processed with the objective of identifying relationship patterns between the two types of information. This task was carried out by using Geographic Information Systems software (ArgGis 9.1 ®), the development of a code for the assessment of relationships (Matlab 7.1®), and data mining tools based on trees; using the J-48 algorithm developed at the Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA).
The identification of patterns allowed concluding that, at least, three physical variables (altitude, rainfall and temperature) and a socioeconomic variable (land use) influence the presence of mammals. This information will be employed in other studies related to Decision Support Systems in the realm of management and conservation of wildlife at the basin.
Neste artigo transforma-se a informação biofísica e socioeconômica da Bacia do rio Otún (Colômbia), com o objetivo de identificar padrões de relação entre ambos os tipos de informação. A identificação de padrões foi realizada mediante sistemas de informação geográfica (ArgGis 9.1®), o desenvolvimento de código para avaliação de relações (Matlab 7.1®) e mineração de dados baseada em árvores de decisão, utilizando o algoritmo J-48, desenvolvido no Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). A identificação de padrões permitiu concluir que, pelo menos, três variáveis físicas (altitude, precipitação e temperatura) e uma variável socioeconômica (usos do solo) influem na presença dos mamíferos.
Esta informação servirá para tomar decisões sobre manejo e conservação da fauna nesta Bacia.
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