Software

Modelización de cambios de usos y coberturas del suelo (Land use and cover change, LUCC):

  • Land Change Modeler (LCM). Modelo integrado en el SIG TerrSet (IDRISI), desarrollado por la Universidad de Clark, USA. Está basado en redes neuronales (Multi Layer Perceptron) para la fase de entrenamiento, en cadenas de Markov para la estimación de la cantidad de cambios y en la evaluación multiobjetivo para la localización de los cambios y persistencia. Dispone de un buen número de funciones integradas en el propio modelo relacionadas con la planificación, la biodiversidad y el hábitat, así como la posibilidad de incluir variables dinámicas. http://www.clarklabs.org/
  • CA_MARKOV. Modelo integrado en el SIG TerrSet (IDRISI), desarrollado por la Universidad de Clark, USA. Es un modelo combinado por evaluación multicriterio (EMC) para la fase de entrenamiento, cadenas de Markov para la estimación de la cantidad de cambios y evaluación multiobjetivo (EMO) y autómatas celulares (AC) para la fase de localización. Es considerado un modelo supervisado. http://www.clarklabs.org/
  • DINAMICA EGO. SIG gratuito on-line, desarrollado por el CSR de la Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil. Está basado en autómatas celulares, que modelizan las transiciones potenciales entre categorías mediante los pesos de evidencia. Este modelo autoriza sub regiones, patrones espaciales y variables temporales, entre otras posibilidades, y tiene un marcado carácter interactivo. http://www.csr.ufmg.br/dinamica/
  • Metronamica. Desarrollado y distribuido por el Research Institute of Knowledge Systems (RIKS) de los Países Bajos. Es un programa informático compatible con GIS basado en autómatas celulares para la modelización de la ocupación del suelo. http://www.metronamica.nl/

Modelización de la fenología de la vegetación:

  • Modelos de simulación de elaboración propia a partir de programación pura o macro-tools del tipo Matlab o R: regresión logística y métodos de inteligencia artificial (redes neuronales, árboles de regresión, Random Forest, y máquinas de vectores soporte) y SGeMS de Análisis Geoestadísitico de Datos Espaciales.