Mapping deforestation stages and spatial patterns in the Amazon rainforest using fractal analysis and data mining techniques = Mapeo de las etapas y patrones de la deforestación en el bosque Amazónico usando análisis fractales y mineria de datos
Several analyses can be derived from the land-change information provided by remote sensing image datasets. This study was pioneer to examine the stages and spatial patterns of forest loss across the Amazon rainforest according to the information provided by two methodological frameworks (fractal analysis and data mining). These frameworks were tested for analysing two operational deforestation dataset sources (Terra-i and Global Forest Change) at different extent of analysis (four increasing fixed grids sizes). As a result, both frameworks led to different conclusions regarding the dynamics of deforestation in the study area. In the fractal analysis framework, the Global Forest Change (GFC) dataset showed a higher proportion of advanced stages (fractal dimension ranging between 1.00 to 1.64) of deforestation than the Terra-i dataset. Regarding the data mining framework, it suggested the feasibility of artificial neural networks for mapping spatial patterns. The use of this algorithm with an extent of analysis of 30720 m provided the best true model performance using either the GFC or Terra-i datasets (kappa values of 0.73 and 0.70, respectively). In overall, both frameworks indicated some parts of the Amazon rainforest recent deforestation has started to compact as clearings start to agglomerate in medium and large shapes. In terms of agents of forest change, the most dominant spatial pattern typologies point to spontaneous and small agricultural colonisation as the main drivers of recent forest-change dynamics in the study area.
Resumen: Una variedad de información sobre el cambio del uso del suelo y la tierra puede ser derivada de productos generados por imágenes satelitales. Este estudio fue pionero en examinar las etapas y los patrones espaciales de la pérdida de bosques en la selva Amazónica de acuerdo con la información proporcionada por dos marcos metodológicos (análisis fractal y minería de datos). Estos marcos fueron probados para analizar dos fuentes de datos de deforestación (Terra-i y Global Forest Change) en diferentes extensiones geográficas de análisis (cuatro tamaños de cuadrículas fijas crecientes). Como resultado, ambos marcos llevaron a conclusiones diferentes con respecto a la dinámica de la deforestación en el área de estudio. En el enfoque con análisis fractal, el conjunto de datos de Cambio Forestal Global (GFC) mostró una mayor proporción de etapas avanzadas (dimensión fractal que oscila entre 1.00 a 1.64) de deforestación que el conjunto de datos Terra-i. Con respecto al análisis con minería de datos, esté sugirió la viabilidad de redes neuronales artificiales para mapear patrones espaciales. El uso de este algoritmo con un análisis de extensión geográfica de 30.720 m proporcionó el mejor resultado utilizando cualquiera de los conjuntos de datos, GFC o Terra-i (valores kappa de 0,73 y 0,70, respectivamente). En general, ambos enfoques indicaron que algunas partes de la selva tropical Amazónica han comenzado a compactarse recientemente a medida que las talas comienzan a aglomerarse en formas medianas y grandes. En términos de agentes del cambio, las tipologías de patrones espaciales más dominantes apuntan a la colonización agrícola espontánea y pequeña como los principales impulsores de la dinámica reciente del cambio del bosque en el área de estudio.
Citación recomendada (normas APA)
Alejandro Coca Castro, "Mapping deforestation stages and spatial patterns in the Amazon rainforest using fractal analysis and data mining techniques = Mapeo de las etapas y patrones de la deforestación en el bosque Amazónico usando análisis fractales y mineria de datos", Amazonas (Región):-, 2015. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3711070/), el día 2025-05-06.
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