Modelo híbrido para la predicción de cambios en el uso y la cobertura del suelo utilizando técnicas satelitales

Este artículo propone un modelo híbrido identificado como kriging de modelos de predicción ordinaria que contribuye a predecir el espacio-temporal de los cambios en el uso y la cobertura del suelo (LULC) utilizando una variable predictora única representada por la reflectancia de superficie derivada de imágenes satelitales, transformada en el componente principal 1 (PC1). Las herramientas utilizadas permiten conocer las tendencias de los modelos de predicción espacial y temporal de semivariancias de PC1 y juzgar el ajuste entre las variables observadas y predichas al analizar estadísticas de predicción como: error cuadrático medio, error absoluto medio, error porcentual absoluto medio, error medio y error porcentual medio. A partir de la observación de estadísticas, se puede seleccionar el mejor ajuste espacio-temporal. La predicción de cambios en LULC a través de la predicción de PC1 puede seguirse para diferentes momentos futuros en la serie de tiempo. Las muestras evaluadas de la predicción de PC1 en la etapa de validación dan un coeficiente de correlación superior a 0.8 y un coeficiente de determinación ajustado superior a 0.7; siendo un ajuste exitoso entre los valores observados y predichos, permitiendo seleccionar el modelo híbrido propuesto para predecir la variable PC1 en un futuro. Asimismo, no se requiere una serie de tiempo extensa para obtener una buena predicción, lo que se ha obtenido como resultado de la prueba de tres series de tiempo anuales en diferentes períodos constituidos por un mínimo de cinco años (2014-2018) y un máximo de ocho años (1991-2003).