Quali pratiche sono disponibili per modellare l'idoneità del terreno?

Attualmente utilizzo un approccio "classico" basato su raster per dividere un'area di studio in celle. Tutti i livelli di input vengono convertiti in raster con la stessa risoluzione della cella e viene assegnato un punteggio di idoneità.

Una valutazione finale di idoneità per ogni cella viene calcolata combinando la valutazione di ogni strato, con ponderazioni per riflettere l'importanza dei fattori.

Una maschera finale viene applicata per escludere qualsiasi area, come i corpi idrici, che non sono adatti per l'uso del suolo proposto.

I problemi con questo approccio includono:

• scegliere una risoluzione cellulare troppo grande per fornire risultati significativi o un'alta risoluzione che dia un falso senso di precisione.
• trovare i coefficienti correttori per ciascuno dei parametri di input.

Ci sono altri problemi o alternative alla produzione di mappe di idoneità del terreno?

Un'alternativa che è ben nota in alcuni ambienti ma che non sembra essere affatto nota all'interno di GIS è la teoria del valore multi-attributo . Questo è un modo teoricamente ben fondato per stabilire metodi di punteggio accurati che coinvolgono due o più caratteristiche (attributi). Procede considerando sistematicamente i compromessi tra gli attributi. Con problemi di idoneità, ad esempio, dovresti considerare quale cambiamento di elevazione sarebbe necessario per compensare un determinato cambiamento di pendenza al fine di mantenere la stessa idoneità, con considerazioni simili per tutte le possibili coppie di attributi.

Gli approfondimenti forniti dalla teoria includono:

1. È possibile che i pesi di un sottoinsieme di attributi possano variare con i livelli di un altro sottoinsieme di attributi. Quando ciò accade, non è possibile un semplice sistema di ponderazione: sono necessarie formule più complesse.

2. Quando tali dipendenze non valgono (o non sono forti), è spesso possibile trovare come riesprimere gli attributi (come prendere i loro logaritmi o radici quadrate o reciproci) in modo tale che un semplice sistema di punteggio ponderato rappresenti correttamente il valore di ogni combinazione di attributi. (Il semplice test per questo si chiama " condizione di compromessi corrispondente ".)

Non credo di aver mai visto un report di un'applicazione di punteggio GIS (che include tutti gli studi di idoneità) che riconosce la necessità di verificare l'indipendenza degli attributi (1) o di dare fastidio per valutare il modo corretto di esprimere gli attributi (2) . A meno che questo lavoro non venga svolto, nessun sistema di punteggio ha una legittima pretesa di accuratezza o utilità generale nel prendere decisioni.

Questo problema è molto più importante della risoluzione o del MAUP in termini di produzione di un prodotto che è veramente utile per prendere decisioni di ubicazione.

Un termine usato per descrivere questo problema è il "Problema dell'unità areale modificabile " e un documento che ho letto su questo argomento è il pendolarismo in eccesso e il problema dell'unità areale modificabile . L'approccio degli autori è quello di esaminare l'analisi a diverse scale spaziali per vedere in che punto si verifica la convergenza.

Questa è una soluzione soddisfacente per esaminare un parametro, ma quando ce ne sono molti, diventa più complicato. In questo caso, forse potresti usare ModelBuilder o Python per la tua analisi ed eseguirlo più volte variando la dimensione della cella per esaminare se hai risultati notevolmente diversi. A seconda della disponibilità di tempo (e della potenza di calcolo) potresti cercare matematicamente la convergenza (fermati quando la differenza è inferiore a una certa percentuale) o giudicarla più qualitativamente.

Aspetto, altezza e pendenza provengono tutti originariamente dalla stessa fonte raster, quindi la cosa bella nel continuare a usare i raster è che puoi mantenere la stessa risoluzione per questi ingressi senza perdere informazioni a causa del ricampionamento. (Questo paragrafo è principalmente nullo se si utilizzano altre fonti di dati con molte altre risoluzioni. :))

Un'utile estensione oltre a inventare i pesi a mano è quella di utilizzare occorrenze note della cosa per cui si sta modellando l'idoneità e trasmetterla in un programma statistico, come in: http://spatial-analyst.net/wiki/index. php? title = Species_Distribution_Modelling # Habitat_Suitability_Analysis

In questo modo alleni la tua idoneità utilizzando siti noti, anziché WAG. Naturalmente è piuttosto più coinvolto ...