Resumen

GOMEZ-OSSA, Luisa Fernanda  y  BOTERO-FERNANDEZ, Verónica. Aplicación de redes neuronales artificiales en la modelación de la deforestación asociada a nuevos proyectos de infraestructura vial. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2017, vol.84, n.201, pp.68-73. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.54310.

La deforestación tropical es un proceso continuo causado principalmente por la construcción de nuevas vías, las cuales sin una planificación ambiental adecuada contribuyen a la pérdida de biodiversidad. Dado que las redes neuronales artificiales (RNAs) tienen la capacidad de capturar relaciones no lineales, se utilizaron para predecir la deforestación asociada a nuevas vías, como la Variante Porce y la vía El Bagre-San Jacinto del Cauca, en el departamento de Antioquia. El entrenamiento de las RNAs se realizó en modo on line con el algoritmo de retropropagación, en el software R. La capacidad de predicción se evaluó con el área bajo la curva ROC (AUC) y con la red que presentó mejor capacidad predictiva se generó la superficie de deforestación para el escenario base y el escenario simulado incorporando las nuevas vías. La comparación de escenarios indica que las nuevas vías incrementarían la probabilidad de deforestación de aproximadamente 103.729 ha de bosque.

Palabras clave : Redes neuronales artificiales; predicción; deforestación; vías.

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