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Este estudio ha desarrollado un modelo preciso de ocupación del suelo para predecir los cambios de superficies permeables a impermeables en la bahía de Chesapeake.
Utilizando datos longitudinales de cobertura del suelo de 1 m de resolución del Centro de Innovación para la Conservación (CIC), este modelo alcanzó impresionantes precisiones equilibradas: 98,96% para Portsmouth, 99,88% para la Isla de Wight y 95,76% para James City. Basándose en el análisis de la importancia de las características, el modelo también evaluó la influencia de los factores socioeconómicos y medioambientales locales, junto con sus desfases espaciales representados por splines naturales.
Estos resultados y conclusiones son cruciales para los planificadores del uso del suelo y el medio ambiente, ya que les proporcionan herramientas para identificar las zonas de expansión urbana y diseñar estrategias adecuadas de infraestructura verde, al tiempo que dan prioridad a la conservación del suelo. Además, este modelo ofrece información sobre los factores socioeconómicos y medioambientales que impulsan los cambios en la ocupación del suelo. Su adaptabilidad a nivel de condado y su dependencia de datos ampliamente disponibles lo convierten en una opción viable para que otros municipios de la cuenca de Chesapeake lleven a cabo análisis similares.
Como prueba de concepto, este proyecto destaca el potencial de la conservación de precisión para facilitar tanto la preservación del suelo como el avance de la planificación de la infraestructura verde, sirviendo así de valioso recurso para los responsables políticos y los planificadores de la región.
Título Original:
"Modeling the Land Cover Change in Chesapeake Bay Area for Precision Conservation and Green Infrastructure Planning"
Autor/es:
Xinge Zhang, Kenan Li, Yuewen Dai & Shujing Yi| Tipo de Documento: | En Web |
|---|---|
| Año de publicación: | 2024 |
| Idioma: | Inglés |
| País/territorio: | Estados Unidos |
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Referencia
Zhang, X.; Li, K.; Dai, Y.; Yi, S. Modeling the Land Cover Change in Chesapeake Bay Area for Precision Conservation and Green Infrastructure Planning. Remote Sens. 2024


