Predicción de la base de plantación de árboles urbanos en autómatas celulares guiados para mejorar la conexión de la infraestructura verde

La urbanización y el cambio climático plantean importantes retos a los ecosistemas urbanos, lo que subraya la necesidad de estrategias innovadoras para mejorar la infraestructura verde urbana. La plantación de árboles urbanos, un aspecto crucial de la infraestructura verde, se ha analizado para optimizar su posicionamiento utilizando métricas de datos, puntuación de prioridades y SIG. Sin embargo, debido a la naturaleza dinámica de la información medioambiental, la precisión de los enfoques actuales se ve comprometida.

Este estudio tiene como objetivo presentar un enfoque novedoso que integra el aprendizaje profundo y los autómatas celulares para priorizar las ubicaciones de plantación de árboles urbanos para anticipar la red óptima de árboles urbanos. Inicialmente, se cotejaron y visualizaron datos SIG para identificar un lugar de estudio adecuado dentro de Londres. Los modelos CycleGAN se entrenaron utilizando salidas de autómatas celulares y muestras de redes de micorrizas forestales. La comparación validó la aplicabilidad de los autómatas celulares, permitió observar información de características espaciales en los resultados y guió el diseño de parámetros del sistema de autómatas celulares 3D para predecir las ubicaciones de plantación de árboles. Las ubicaciones se optimizaron simulando la conectividad de la red de árboles urbanos tras la plantación, siguiendo el patrón de comportamiento espacial de la red micorrícica forestal.

Los resultados destacan el papel de las redes arbóreas robustas en el fomento de la estabilidad ecológica y la amortiguación de los impactos del cambio climático en contextos urbanos. El enfoque propuesto aborda las limitaciones metodológicas y prácticas existentes, proporcionando estrategias innovadoras para la plantación óptima de árboles y la priorización de la infraestructura verde urbana, informando así la planificación y el diseño urbano sostenible.

Estos hallazgos ilustran la relación simbiótica entre los árboles urbanos y las ciudades del futuro, y ofrecen ideas sobre la planificación de la densidad del arbolado en las calles, optimizando la distribución espacial de los árboles dentro de los paisajes urbanos para un desarrollo urbano sostenible.

Título Original:

"Prediction of Urban Trees Planting Base on Guided Cellular Automata to Enhance the Connection of Green Infrastructure"

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