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Planteamiento intrumental del inventario: pruebas realizadas y resultados obtenidos
B
ases
para
la
realización
del
S
istema
C
ompartido
de
I
nfomación
sobre
los
P
aisajes
de
A
ndalucía
: A
plicación
a
S
ierra
M
orena
Fase 6. Validación
El procedimiento de validación ha consistido en realizar
una clasificación
TWINSPAN
con las mismas variables que
lasutilizadasen la identificacióndetipos aescala subregio-
nal, utilizando como elemento a clasificar cuadrículas de 2
x2km.
El algoritmo
TWINSPAN
no está implementando enningún
programa estadístico de imágenes, ni tampoco en un SIG,
de talmanera quepara aplicarlo seha utilizadounprogra-
maestadístico clásico, PCOrd.
El paso de variables cualitativas a cuantitativas se ha reali-
zadocalculando la frecuencia relativadecadaclasedecada
variableen cadaelementoa clasificar (cuadrículas).
El
TWINSPAN
es un clasificador jerárquico que realiza di-
visiones dicotómicas, estableciendo grupos a partir de los
valores de las variables. Para ello, cada variable de tipo
cuantitativo es dividida en variables de tipo cualitativo―
pseudovariables―. Las pseudovariables se generan esta-
bleciendoniveles de corte (definidos por el usuario) en los
valoresde las variables.
La presencia diferencial de pseudovariables discrimina en-
tresí a losgrupos formadosencadadivisión. Existeunvalor
que cuantificaestadiferencia: el valor indicador.
El
TWINSPAN
establece en cada división dos grupos (uno
negativoyotropositivo) apartirde lasvariablesquetienen
mayor valor indicador: las variables indicadoras.
Las variables indicadoras son las que caracterizanaun gru-
po frenteaotro: suelevadapresenciaenungrupo contras-
ta con laescasez enotro.
Una variable indicadora del grupo positivo será una varia-
ble indicadora perfecta cuando se presente en todas las
cuadrículasdel grupopositivoyenningunadel negativo (su
valor indicador será1).
Una variable indicadora del grupo negativo será una varia-
ble indicadora perfecta cuando se presente en todas las
cuadrículasdel gruponegativoyenningunadel positivo (su
valor indicador será -1).
Es pertinente indicar que los grupos también se caracteri-
zanpor las variablespreferenciales, cuyovalor indicador es
ligeramente inferior a0,5envalor absoluto. Estas variables
preferenciales pueden ser muy útiles a la hora de realizar
una descripción semántica de los grupos, que podría re-
sultar algo pobre, si se basa en exclusiva de las variables
indicadoras.
Los resultados del primer nivel de división del
TWINSPAN
identifican dos grandes grupos, uno de los cuales (el ama-
rillo), es homólogo a uno de los tipos paisajísticos a escala
subregional anteriormente mostrados. En la imagen an-
terior, semuestra la distribución territorial de cada grupo
para el primer nivel de división, el número de cuadrículas
que componen cada grupo y las variables indicadoras que
caracterizanenmayormedidaadichos grupos.
En el siguiente nivel de división, se obtienen los otros dos
grupos homólogos a los otros dos tipos paisajísticos iden-
tificados mediante
ISODATA
, con sus variables indicadoras
correspondientes.
Como puede comprobarse en la siguiente imagen, existe
gran similitudentre lostipos paisajísticos identificadosme-
diante
ISODATA
y losgrupos identificadosporel
TWINSPAN
.
La independencia de ambosmétodos, conprocedimientos
de clasificación diferentes y con elementos a clasificar tan
dispares (cuadrículas de 2 x 2 km y píxeles), y la gran si-
militud en los resultados obtenidos, permiten afirmar que
lostipospaisajísticos identificadosaescala subregional han
sidovalidadosmediantemétodosmultivariantes.
