Explorar el área de estudio y los datos

Primero, descargará el proyecto de ArcGIS Pro que contiene todos los datos que necesita en este flujo de trabajo. Vamos a explorar las áreas de hábitat de los pumas, entender la estrategia de análisis propuesta y revisar los datos.

Explorar las áreas de hábitats de los pumas

Primero descargará el paquete de proyecto y lo abrirá en ArcGIS Pro. Después explorará las áreas de hábitat del puma.

  1. Descargue la carpeta comprimida Mountain_Lion_Corridors.
    Nota:
    Dependiendo de su navegador web, puede que se le pida que elija la ubicación del archivo antes de iniciar la descarga. La mayoría de los navegadores descargan los archivos de manera predeterminada en la carpeta Descargas del equipo.
  2. Busque el archivo descargado en su equipo.
  3. Haga clic con el botón derecho en el archivo y extráigalo en un lugar que pueda encontrar fácilmente, como su carpeta Documentos.

    A continuación, abrirá el proyecto en ArcGIS Pro.

  4. Inicie ArcGIS Pro. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta de organización con licencia de ArcGIS.
    Nota:

    Si no tiene acceso a ArcGIS Pro o una cuenta de organización de ArcGIS, consulte las opciones de acceso a software.

  5. En ArcGIS Pro, en Abrir, haga clic en Abrir otro proyecto.

    Botón Abrir otro proyecto

    Nota:

    Si es la primera vez que utiliza ArcGIS Pro, haga clic en Abrir un proyecto existente.

  6. En la ventana Abrir proyecto, vaya a la carpeta del proyecto que extrajo, haga clic en Mountain_Lion_Corridors.aprx para seleccionarlo y haga clic en Aceptar.

    Mountain_Lion_Corridors.aprx en la carpeta del proyecto

    Se abrirá el proyecto.

    Vista inicial del proyecto

    En el mapa, dos capas están activadas actualmente. La capa Área de estudio muestra el área de interés de este flujo de trabajo, representada como un polígono rectangular (en negro). El mapa base Topográfico mundial proporciona contexto geográfico general. Puede ver que el área de estudio está ubicada en el área metropolitana de Los Ángeles, en Estados Unidos. Incluye las diversas comunidades, como el Valle de San Fernando, Burbank y Santa Clara, así como varias cadenas montañosas que se extienden por toda el área. A continuación, explorará las áreas de hábitat de los pumas.

  7. En el panel Contenido, en Core Mountain Lion Habitats, haga clic en la casilla de verificación para activar la capa.

    Casilla de verificación Core Mountain Lion Habitats

    El área de estudio contiene cuatro hábitats principales de los pumas, representados en morado. Estos son los hábitats que desea conectar proponiendo ubicaciones para corredores para fauna. Tenga en cuenta que los pumas pueden estar presentes en una zona más grande alrededor de cada hábitat principal, pero los polígonos morados muestran las áreas con mayor concentración de pumas.

    Capa Core Mountain Lion Habitats mostrada en el mapa

    Nota:

    En este tutorial, se centrará en esta área de estudio específica para limitar el tiempo que tardan en ejecutarse las herramientas de análisis. Sin embargo, existen otras áreas de hábitat de los pumas en el norte de California, y se podría aplicar el mismo flujo de trabajo a una mayor área de estudio para conectar más de estos hábitats entre sí.

    Los tres hábitats identificados como Los Padres, Santa Mónica y San Gabriel representan un verdadero hábitat principal de los pumas. Se encuentran en áreas naturales amplias y montañosas y contienen importantes poblaciones de pumas. La ubicación de Santa Susana, creada por el Servicio de Parques Nacionales y situada justo a las afueras del parque del Cañón del Pico, no representa un área central significativa, pero sirve como importante puerta geográfica para vincular entre sí las otras tres áreas de hábitat inconexas geográficamente.

    En lugar de administrar los pumas presentes en los cuatro hábitats como cuatro poblaciones separadas, queremos administrarlos como una única metapoblación, una población de poblaciones. Al garantizar que esta población global de pumas pueda moverse de un área de hábitat a otro, se mantendrá sana y genéticamente diversa. Además, si los pumas se extinguen localmente en una de las áreas, los pumas de otras áreas podrán recolonizarla. Esta es la razón por la que es esencial establecer corredores para fauna para conectar estas áreas de hábitat existentes.

    Desactivará las etiquetas porque ya no las necesitará.

  8. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa Core Mountain Lion Habitats y elija Etiqueta.

    Opción de menú Etiqueta

    En el mapa, desaparecen las etiquetas.

Comprender la estrategia e identificar criterios pertinentes

Ahora conoceremos la estrategia de análisis que le permitirá identificar los mejores corredores. A continuación, identificará criterios relevantes para el análisis.

Los mejores corredores son aquellos que los pumas encontrarán menos estresantes y peligrosos a medida que se mueven por el paisaje; con los que se sentirán los más cómodos. Por ejemplo, pasar por un área urbanizada sería una fuente de estrés considerable, además de peligroso. En cambio, pasar por un bosque protegido que está desierto de seres humanos y coches supondrá poco estrés y un riesgo bajo. Identificará los mejores corredores realizando un análisis del menor coste, en el que determinará qué caminos a través del paisaje tienen el menor coste para los pumas en términos de estrés y peligro.

Continuará en dos pasos generales:

Paso 1: crear una superficie de coste para toda el área de estudio. Será un ráster (es decir, una cuadrícula de celdas o píxeles) en la que se ha asignado un valor de coste a cada celda. Los valores numéricos bajos se corresponden con el coste bajo y los valores numéricos altos con un coste alto. La siguiente ilustración muestra una superficie de coste con valores que varían de 1 a 5.

Una superficie de coste con valores que varían de 1 a 5

Paso 2: determinar las rutas óptimas que conectan los hábitats principales de las áreas sobre la superficie de coste. Una ruta acumula valores de coste a medida que va de celda a celda en el ráster de superficie de coste. Las rutas óptimas son las que tienen el menor coste acumulado. En la siguiente ilustración, la línea muestra la ruta de menor coste para ir del punto A al punto B.

Una línea que muestra la ruta de menor coste para ir del punto A al punto B

Para crear una superficie de coste, se necesitan cinco pasos:

  1. Identificar varios criterios de coste que tienen sentido para el tema (aquí los pumas se mueven por el paisaje).
  2. Identificar datasets para representar estos criterios.
  3. Si es necesario, preprocesar los datasets para que puedan representar plenamente los criterios.
  4. Transformar los datasets de criterios a una escala común (de 1 a 10).
  5. Ponderar y combinar los datasets de criterios en un solo ráster de superficie de coste.

Decidiremos varios criterios de coste que tienen sentido para los pumas. Como recordatorio, desea representar el coste de los pumas a medida que se mueven por el paisaje, en términos de peligro y estrés potenciales. También incluiría la capacidad de encontrar presas por el camino y no pasar hambre. Seguirá los siguientes criterios:

  • Irregularidad del terreno: el terreno irregular sirve para varios propósitos, ya que permite que los pumas se oculten dentro del terreno y los ayude a acechar a su presa. También desanima la presencia humana y el desarrollo humano. Cuanto mayor es la irregularidad, menor será el coste.
  • Cobertura de suelo densa de vegetación: la presencia de árboles y arbustos proporciona seguridad al moverse y cubrirse para acechar a las presas. La presa preferida de los pumas también suele vivir en este tipo de cubierta del suelo, lo que reduce las posibilidades de que los pumas pasen hambre. Cuanto más densa sea la vegetación de un área, menor será el coste.
  • Áreas protegidas: a pesar de que los propios pumas no saben si un área está protegida, tales áreas ofrecen el entorno natural que prefieren, con una presencia humana mínima y sin desarrollo urbano. También son una garantía de que el entorno natural permanecerá intacto en el futuro. Cuanto más protegida esté un área, menor será el coste.
  • Distancia a las carreteras: las carreteras, además de peligrosas para los pumas, también son sinónimo de desarrollo urbanístico. Cuanto mayor sea la distancia a las carreteras, menor será el coste.
Nota:

Puede obtener más información sobre la superficie de coste y el análisis de costes en los artículos Análisis de distancia simplificado y Determinar cómo encuentra la distancia el viajero.

Encontrará más información sobre los pumas en las páginas Descripción general acerca de los pumas y Vida familiar de los pumas, creadas por el Cougar Fund.

Revisar los datos para la superficie de coste

Para representar cada criterio de coste en su análisis, debe tener un dataset apropiado. Ahora revisará los cuatro datasets seleccionados. El primero es la capa Elevation que utilizará para representar el criterio de irregularidad del terreno.

  1. En el panel Contenido, active la capa Elevation.

    Capa Elevation activada

    Aparece la capa Elevation.

    Capa Elevation mostrada en el mapa

    Se trata de una capa ráster en la que cada celda representa la elevación sobre el nivel del mar. Las celdas con menor elevación aparecen en tonos oscuros y las celdas con mayor elevación aparecen en tonos más claros. Puede ver las áreas elevadas montañosas en blanco y gris claro y los valles más llanos en gris negro y oscuro.

    Se acercará para visualizar mejor cómo la capa ráster se compone de celdas.

  2. En el mapa, elija un área que tenga mucha variación de elevación y acerque hasta que pueda ver las celdas individuales que componen el ráster.

    Capa de elevación acercada

    Mostrará el valor de elevación de algunas de estas celdas.

  3. En la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en la flecha desplegable de Explorar y elija Seleccionado en Contenido.

    Opción Seleccionado en Contenido

    Esta opción garantiza que se vea información sobre la capa que está seleccionada.

  4. En el panel Contenido, haga clic en la capa Elevación para seleccionarla.

    Capa Elevation seleccionada

  5. Haga clic en una de las celdas para visualizar la ventana emergente de información y ver su valor de elevación (en metros).

    En la siguiente imagen de ejemplo, la celda representa una elevación de unos 890,8 metros.

    Ventana emergente informativa que muestra un valor de elevación de 890,8 metros

  6. Haga clic en más celdas para ver cómo varía su valor de elevación.
  7. Cierre la ventana emergente informativa.
  8. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Study Area y elija Zoom a capa.

    Opción de menú Zoom a capa

    Como tal, la capa representa la elevación y no la irregularidad. Más adelante en el flujo de trabajo, deberá preprocesarla para derivar una nueva capa que pueda representar efectivamente el criterio de irregularidad. A continuación, asignará el coste más bajo a los valores de mayor irregularidad.

    A continuación, revisará el dataset que utilizará para el segundo criterio, cobertura de suelo densa de vegetación.

  9. En el panel Contenido, desactive la capa Elevation. Active la capa Land Cover.

    Capa Elevation y capa Land Cover activada

    Aparece la capa Land Cover.

    Capa Land Cover mostrada en el mapa

    La capa Land Cover es otra capa ráster, aunque no tiene un degradado de color de blanco a negro simple como el de la capa Elevation. Para comprender el contenido que se muestra de esta capa, investigará su simbología.

  10. En el panel Contenido, haga clic en la flecha junto a la capa Land Cover para expandirla y ver su simbología.

    Capa Land Cover expandida para mostrar la leyenda

    Esta capa representa diferentes tipos de cobertura del suelo, como Bosques de hoja perenne o Cultivos. Cada uno de estos tipos de suelo se simboliza con un color: los colores rojos son áreas urbanas desarrolladas, mientras que los colores verdes corresponden a bosques o pastos. Los tonos marrones son áreas de matorrales o herbáceas. Esta capa no requiere preprocesamiento y se puede utilizar directamente en el análisis de menor coste, donde asignará el coste más bajo a los tipos de cobertura de vegetación densa, como bosque y matorrales.

    A continuación, revisará la capa que utilizará para el tercer criterio: áreas protegidas.

  11. En el panel Contenido, haga clic en la flecha junto a la capa Land Cover para contraer la simbología.
  12. Desactive la capa Land Cover y active la capa Protected_Status.

    Capa Land Cover desactivada y capa Protected_Status activada

    La capa Protected_Status aparece en el mapa.

    Capa Protected_Status mostrada en el mapa

    Esta capa ráster indica el nivel de protección de todas las tierras contenidas en la Base de datos de áreas protegidas de los Estados Unidos (PAD-US): de alta protección en verde oscuro y no protegido en verde claro. Un ejemplo de tierra altamente protegida sería un bosque nacional. Un ejemplo de suelo no protegido sería un área recreativa. Las áreas sin color del mapa no se rastrean en PAD-US y, por lo general, corresponden a áreas urbanas, agrícolas u otras formas de áreas privadas, que suelen ser las menos favorables para los pumas. Esta capa no requiere preprocesamiento y se puede utilizar directamente en el análisis de menor coste, donde asignará el coste más bajo a los niveles más altos de protección.

    Por último, revisará el dataset relacionado con el cuarto criterio: la distancia a las carreteras.

  13. En el panel Contenido, desactive la capa Protected_Status y active la capa Roads.

    En el mapa, aparece la capa Roads.

    Capa Roads mostrada en el mapa

    La capa Roads no es una capa ráster, sino una capa vectorial que representa las entidades como líneas. (Otros tipos de capas vectoriales pueden contener puntos o polígonos). Cada línea representa una carretera, que va de carreteras pequeñas a autopistas principales, aunque no distinguirá entre estos tipos diferentes para la mayoría del flujo de trabajo. Para utilizar esta capa en el análisis de menor coste, deberá preprocesarla y derivar de ella un ráster que represente la distancia desde cualquier celda a las carreteras más cercanas. A continuación, asignará el coste más bajo a los valores de celda de distancia a las carreteras más altos.

  14. En el panel Contenido, desactive la capa Roads.

Ahora se ha familiarizado con los cuatro datasets que utilizará para representar los criterios en el análisis de menor coste.

Crear una capa de sombreado

Antes de empezar a preparar los datos para el análisis, creará una capa de sombreado para agregar más contexto al mapa y ayudarle a comprender el paisaje. Una capa de sombreado resalta el relieve del paisaje con sombra y luz, para una representación en pantalla familiar al ojo humano. Puede derivarlo de la capa Elevation.

  1. En la cinta, en la pestaña Imágenes, en el grupo Análisis, haga clic en Funciones ráster.

    Botón Funciones ráster

  2. En el panel Funciones ráster, en el cuadro de búsqueda, escriba Sombreado y pulse Intro. En Superficie, haga clic en el botón Sombreado.

    Búsqueda y botón de Sombreado

    Aparece la función ráster Sombreado.

  3. En los parámetros Propiedades de sombreado, en Ráster, elija Elevation.

    Parámetros de la función ráster Sombreado

  4. Haga clic en Crear capa nueva.

    Aparece una nueva capa Hillshade_Elevation en el mapa.

    Capa Hillshade_Elevation mostrada en el mapa

    La capa demuestra al ojo humano dónde se encuentran las cadenas montañosas y los valles en toda el área de estudio. Aunque no utilizará esta capa en el análisis propiamente dicho, la utilizará como fondo útil para visualizar las distintas capas que generará a lo largo del análisis.

    Cambiará el nombre de la capa Hillshade_Elevation.

  5. En el panel Contenido, haga clic en Hillshade_Elevation para seleccionarla y vuelva a hacer clic en ella para editarla. Escriba Sombreado y pulse Intro.

    Capa de sombreado renombrada

    Dado que esta capa se utilizará principalmente como fondo, la situará por debajo de las capas de datos en el panel Contenido.

  6. En el panel Contenido, arrastre la capa Sombreado hacia abajo y suéltela debajo de la capa Protected_Status.

    Capa Sombreado situada por debajo de la capa Protected_Status

    Vamos a guardar el proyecto.

  7. En la barra de acceso rápido, haga clic en Guardar.

    Botón Guardar

Hasta ahora, en este flujo de trabajo, ha descargado el proyecto y lo ha abierto. Ha revisado los hábitats de los pumas del área de estudio, ha aprendido los principios del análisis de menor coste y ha identificado cuatro criterios para el análisis. Por último, ha explorado los cuatro datasets que representarán los criterios y ha generado una capa de sombreado.


Preparar los datos para el análisis

Ahora, preparará sus datos para el análisis. Dos de las capas, Elevation y Roads, requieren preprocesamiento. Las otras dos se pueden usar directamente.

Ya sea para preparar los datos o realizar el propio análisis, debe ejecutar varias herramientas de geoprocesamiento. Puede ejecutar cada una de estas herramientas individualmente; sin embargo, en este tutorial, aprenderá a reunirlas todas en un modelo de geoprocesamiento. Un modelo es una serie de herramientas de geoprocesamiento que se ejecutan en un orden que usted específica. Puede ejecutar un modelo tantas veces como desee, utilizarlo para automatizar un flujo de trabajo o compartirlo con colegas. También le permite ajustar rápidamente un análisis, ya que puede modificar cualquiera de los parámetros de las herramientas y volver a ejecutar todo el análisis de una vez.

Configurar los parámetros del entorno

Antes de empezar a crear el modelo, se recomienda que establezca los parámetros del entorno de geoprocesamiento. Estos parámetros se aplican a todas las herramientas de geoprocesamiento que ejecute y son útiles a la hora de limitar el alcance de su procesamiento o determinar cómo se guardarán los datos.

En primer lugar, establecerá una opción para que las capas de salida creadas por las herramientas de geoprocesamiento sobrescriban las capas existentes con el mismo nombre. Esta opción es útil si se prevé repetir un flujo de trabajo de análisis varias veces sin llenar el proyecto de capas extra. Esta opción podría estar activada de forma predeterminada, pero es bueno confirmar que esté activa antes de iniciar el análisis.

  1. En la cinta, haga clic en la pestaña Proyecto.

    Pestaña Proyecto

  2. En la barra de tareas vertical, haga clic en Opciones.

    Botón de opciones

    Aparece la ventana Opciones.

  3. En la ventana Opciones, haga clic en la pestaña Geoprocesamiento.

    Pestaña Geoprocesamiento

  4. Confirme que la opción Permitir que las herramientas de geoprocesamiento sobrescriban los datasets existentes esté activada.

    Casilla Permitir que las herramientas de geoprocesamiento sobrescriban los datasets existentes activado

  5. En la ventana Opciones, haga clic en la pestaña ModelBuilder.

    Pestaña ModelBuilder

  6. Desactive la opción Agregar salida a capa de grupo del modelo.

    Opción Agregar salida a capa de grupo del modelo desactivada

    Estas opciones garantizarán que pueda repetir su análisis sin problemas.

  7. Haga clic en Aceptar.

    Los ajustes cambiados mediante la ventana Opciones, como acaba de hacer, se guardarán en todos sus proyectos en ArcGIS Pro. El resto de los ajustes que va a seleccionar son específicos del proyecto, así que se deben seleccionar desde dentro del proyecto.

  8. En la parte superior de la barra de tareas vertical, haga clic en la flecha hacia atrás para volver al proyecto.

    Flecha hacia atrás

  9. En la cinta, en la pestaña Análisis del grupo Geoprocesamiento, haga clic en Entornos.

    Botón Entornos

    Aparece la ventana Entornos. En primer lugar, comprobará que el espacio de trabajo predeterminado (la ubicación donde se guardan las capas nuevas creadas por las herramientas de geoprocesamiento) sea la geodatabase conectada al proyecto.

  10. En la ventana Entornos, dentro de Espacio de trabajo, confirme que tanto Espacio de trabajo actual como Espacio de trabajo temporal tengan el valor Mountain_Lion_Corridors.gdb.

    Espacio de trabajo actual y Espacio de trabajo temporal tienen el valor Mountain_Lion_Corridors.gdb.

    Ambos espacios de trabajo indican la ubicación donde se guardan los datos, pero el espacio de trabajo temporal sirve para los datos que no se desea mantener. Para este ejercicio, mantendrá la misma ubicación para ambos.

  11. En Coordenadas de salida, en Sistema de coordenadas de salida, elija Elevation.

    El sistema de coordenadas cambia automáticamente al sistema de coordenadas de la capa Elevation, NAD 1983 UTM Zona 11N. Al elegir un sistema de coordenadas predeterminado, se asegura de que todas las capas de salida que cree utilicen el mismo sistema de coordenadas.

    Sistema de coordenadas de salida configurado como NAD 1983 UTM Zone 11N

  12. En Extensión de procesamiento, en Extensión, expanda Extensión de una capa y elija Área de estudio.

    Este parámetro garantiza que todas las capas de salida se recorten automáticamente según el área de estudio. Al reducir el tamaño de la salida, se reduce el tiempo de procesamiento y se garantiza que los resultados abarquen el área de su interés.

    Extensión se actualiza a las coordenadas de las esquinas de Área de estudio.

    Extensión ajustada a las coordenadas de las esquinas del área de estudio

  13. En Análisis de ráster, para Tamaño de celda, elija Igual que la capa Elevation.

    La capa Elevation y otras capas ráster de este proyecto tienen una resolución de 30 metros. Significa que cada celda representa un área de 30 metros cuadrados en el mundo real. El parámetro Tamaño de celda garantiza que todas las capas ráster de salida generadas durante el análisis tengan el mismo tamaño de celda.

    Sugerencia:

    Para comprobar la resolución de una capa ráster, haga doble clic en su nombre en el panel Contenido para abrir su ventana Propiedades de capa. Haga clic en Fuente y expanda Información de ráster. Los parámetros Tamaño de celda indican la resolución de la capa.

  14. En Análisis de ráster, para Ráster de alineación, elija Elevation.

    El parámetro Ajustar a ráster hace que todas las capas ráster de salida tengan la misma alineación de celdas que la capa seleccionada, de modo que las celdas se solapen exactamente.

    Tamaño de celda y Ráster de alineación configuradas para Elevation

  15. Haga clic en Aceptar.

Crear irregularidad a partir de la elevación

Ahora creará un nuevo modelo de geoprocesamiento y lo utilizará para generar la capa de irregularidad a partir de la capa de elevación.

  1. En la cinta, en la pestaña Análisis del grupo Geoprocesamiento, haga clic en ModelBuilder.

    Botón ModelBuilder

    Se abre un modelo nuevo en blanco. En primer lugar, le agregará la capa Elevation. La capa aparece en el panel Contenido del mapa, de modo que puede arrastrarla desde aquí.

  2. En el panel Contenido, arrastre la capa Elevación al área en blanco de ModelBuilder.

    Capa Elevación en el área en blanco de ModelBuilder

    La capa se muestra en el modelo como un óvalo azul con el nombre de la capa. Los óvalos azules son variables de datos de entrada: representan los datos iniciales que procesará con una herramienta de geoprocesamiento.

    A continuación, agregará la herramienta de geoprocesamiento. En este flujo de trabajo, la irregularidad se definirá mediante variaciones grandes y exageradas en la elevación. Utilizará la herramienta de geoprocesamiento Estadísticas focalizadas para generar una capa que muestre la amplitud en la variación de elevación. Para cada celda del ráster de Elevation, la herramienta examinará las celdas que la rodean (también conocidas como vecindad) y calculará el rango entre los valores de celda más bajos y más altos. Por ejemplo, si los valores más bajos y más altos de la vecindad de una celda son 430 y 450 metros, el rango será de 20 metros y ese será el valor asignado a esa celda. Los valores de rango más altos corresponden a una irregularidad más pronunciada. En primer lugar, localizará la herramienta Estadísticas focalizadas.

  3. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Insertar, haga clic en el botón Herramientas.

    Botón Herramientas

    Se abre el panel Geoprocesamiento.

  4. En el cuadro de búsqueda, escriba Estadísticas focalizadas.

    Búsqueda de Estadísticas focalizadas

  5. En los resultados de búsqueda, arrastre la herramienta Estadísticas focalizadas (herramientas de Spatial Analyst) hasta el modelo, a la derecha del elemento de datos de entrada Elevation.

    Estadísticas focalizadas en el modelo

    Actualmente, la herramienta se muestra como un rectángulo gris, conectado a una salida que también es de color gris. Ambos elementos están atenuados porque actualmente están inactivos. Debe conectarlos a una capa de entrada para activarlas.

    Nota:

    Puede reposicionar cualquier elemento del modelo de la forma que desee, simplemente arrastrándolos. También puede cambiar su tamaño.

  6. Asegúrese de que ninguno de los elementos esté seleccionado haciendo clic en cualquier lugar del espacio en blanco de ModelBuilder.
  7. Dibuje una flecha arrastrando desde Elevation hasta Estadísticas focalizadas.

    Flecha de Elevation a Estadísticas focalizadas

    Al soltar el botón del ratón, los dos elementos del modelo se conectan y aparece una lista de opciones de conexión.

  8. Haga clic en Ráster de entrada.

    Opción Ráster de entrada

    Significa que el elemento Elevation desempeñará el papel del ráster de entrada en relación con la herramienta. La herramienta se vuelve de color amarillo y la salida de color verde, lo cual indica que están activos y que la herramienta está lista para ejecutarse.

    Se activa el elemento Estadísticas focalizadas.

    Antes de ejecutarla, configurará parámetros adicionales para ajustar los resultados.

  9. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Estadísticas focalizadas para abrir los parámetros.

    Cambiará el nombre de la salida y elegirá el tipo de estadística para calcular el rango de vecindad.

  10. En Ráster de salida, cambie el nombre de salida a Irregularidad. En Tipo de estadística, seleccione Rango.

    Parámetros de Estadísticas focalizadas

    Nota:

    Para obtener más información sobre cualquier parámetro de la herramienta, apunte al parámetro y al icono de información que aparece junto a él para ver una explicación detallada. También puede hacer clic en el botón del interrogante de la esquina superior derecha de la herramienta para ver más información.

  11. Haga clic en Aceptar.

    El nombre del elemento de salida cambia a Irregularidad. Finalmente, modificará el elemento de salida para que la capa de salida se agregue al mapa al ejecutar la herramienta.

  12. Haga clic con el botón derecho en el elemento del modelo Irregularidad y hasta clic en Agregar a visualización.

    Opción Agregar a visualización

    Le pondrá un nombre al modelo y lo guardará.

  13. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Modelo, haga clic en la flecha hacia abajo Guardar y seleccione Guardar como.

    Opción Guardar como

  14. En la ventana Guardar modelo como, en Nombre, escriba AnálisisMenorCoste y haga clic en Guardar.
    Nota:

    Por ahora, el modelo solo contiene los elementos para producir la capa Irregularidad. Sin embargo, a lo largo de este flujo de trabajo, agregará más y más herramientas al modelo hasta que haya formado el análisis de menor coste completo.

    Se guarda el modelo. Ahora ejecutará el modelo.

  15. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Ejecutar, haga clic en Ejecutar.

    Botón Ejecutar

    Se ejecuta el modelo. Aparece una ventana que le informa sobre el estado del proceso. Tras unos momentos, la capa Irregularidad resultante se agrega al panel Contenido.

    Capa Irregularidad en el panel Contenido

    Una sombra paralela gris detrás de los elementos Estadísticas focalizadas y Irregularidad también indica que la herramienta ha terminado de ejecutarse.

    Sombra paralela gris detrás de los elementos Estadísticas focalizadas e Irregularidad

  16. Cierre la ventana Información de proceso.
  17. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Pestaña Mapa

    La capa Irregularidad aparece en el mapa.

    Capa Irregularidad mostrada en el mapa

    La capa Irregularidad representa el nivel de irregularidad con tonos de color que van del negro al blanco. Las celdas más oscuras presentan la menor irregularidad, mientras que las celdas más claras presentan más.

Simbolizar la capa Irregularidad y revisarla

Ahora cambiaremos la simbología de la capa para aumentar la visibilidad de la irregularidad.

  1. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Irregularidad.

    Símbolo de la capa Irregularidad

    Aparece el panel Simbología correspondiente a la capa Irregularidad.

  2. En el panel Simbología, en Simbología principal, en Esquema de color, expanda el menú desplegable y active la casilla de verificación Mostrar nombres. Desplácese hacia abajo y elija Rojo-Amarillo-Verde (continuo).

    Esquema de color Rojo-Amarillo-Verde (continuo) elegido

    El mapa se actualiza a la nueva simbología.

    Capa Irregularidad con la nueva simbología

    Las áreas verdes son las áreas más accidentadas y las áreas rojas las menos accidentadas. Para agregar más contexto, hará que la capa Sombreado se muestre en transparencia.

  3. En el panel Contenido, verifique que las capas Irregularidad y Sombreado estén activadas y que Elevation, Land Cover y Protected_Status estén desactivadas.

    Las capas Irregularidad y Sombreado están activadas y Elevation, Land Cover y Protected_Status están desactivadas.

  4. En el panel Contenido, haga clic en la capa Irregularidad para seleccionarla.
  5. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en el grupo Efectos, en Transparencia, escriba 20 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 20 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza y muestra la capa Irregularidad superpuesta sobre la capa Sombreado.

  6. Capa Irregularidad superpuesta sobre la capa Sombreado
    Sugerencia:

    La combinación de dos capas con Multiplicar genera un resultado con colores vivos. Al agregar la transparencia, los colores obtenidos pueden suavizarse para ajustar con precisión el resultado.

  7. Examine el mapa.

    Viendo la irregularidad en relación con el relieve del terreno, está claro que los picos altos y rocosos de las montañas tienden a ser más accidentados, y los valles bajos tienden a ser más planos y más graduales. Una mayor irregularidad significa un menor coste para los pumas, en términos de estrés y peligro. Observe que las áreas de hábitat principales de los pumas se encuentran, como era de esperar, en áreas muy accidentadas.

  8. Cierre el panel Simbología.

Crear distancia a las carreteras

Partiendo de la capa Roads, ahora derivará una capa ráster de distancia a las carreteras. Indicará la distancia de cada celda a la carretera más cercana.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo. En el panel Contenido, arrastre la capa Roads al modelo, debajo de la capa Elevation.

    Capa Roads en el modelo

    Para calcular la distancia a las carreteras, utilizará la herramienta Acumulación de distancia, que calculará la distancia en línea recta desde cada celda hasta la carretera más cercana.

  2. Abra el panel Geoprocesamiento y busque Acumulación de distancia.

    Búsqueda de Acumulación de distancia

    Sugerencia:

    Si ha cerrado el panel Geoprocesamiento o no lo encuentra, puede abrirlo desde la pestaña ModelBuilder de la cinta haciendo clic en el botón Herramientas.

  3. Desde los resultados de búsqueda, arrastre la herramienta Acumulación de distancia hacia el modelo, junto a la entrada Roads.

    Acumulación de distancia en el modelo

    Esta herramienta tiene varias salidas, pero solo le interesa el ráster de acumulación de distancia, por lo que omitirá los otros rásteres de salida.

  4. Dibuje una línea entre la entrada Roads y la herramienta Acumulación de distancia para conectarlas. Al soltar el botón del ratón, seleccione Datos de ráster de entrada o de origen de entidades.

    Opción Ráster o datos de origen de entidad de entrada

    La herramienta y el elemento Ráster de acumulación de distancia de salida se activan, pero no así los otros rásteres de salida. Se debe a que estos rásteres de salida son opcionales y no se crean de forma predeterminada. Abrirá los parámetros de la herramienta para cambiar el nombre de la salida de acumulación de distancia.

  5. Haga doble clic en la herramienta Acumulación de distancia para abrir sus parámetros.
  6. En Ráster de acumulación de distancia de salida, cambie el nombre de salida a Distancia_a_las_carreteras.

    Parámetros de Acumulación de distancia

  7. Haga clic en Aceptar.
  8. En el modelo, haga clic con el botón derecho en el elemento Distancia_a_las_carreteras y seleccione Agregar a la visualización.

    Vamos a guardar el modelo.

  9. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Modelo, haga clic en el botón Guardar.

    Botón Guardar

    Sugerencia:

    De forma predeterminada, el modelo se almacena en la caja de herramientas de su proyecto. Si cierra el modelo accidentalmente, puede abrirlo de nuevo a través del panel Catálogo. Para ello, en la cinta, en la pestaña Ver, elija Panel Catálogo. En el panel Catálogo, expanda Cajas de herramientas y, a continuación, expanda Mountain_Lion_Corridors.tbx. Haga clic con el botón derecho en el modelo AnálisisMenorCoste y haga clic en Editar.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta. Sin embargo, no queremos volver a ejecutar la herramienta Estadísticas focales. Es posible ejecutar solo una parte del modelo seleccionando la herramienta que se desea ejecutar.

  10. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Acumulación de distancia y elija Ejecutar.

    Opción Ejecutar

    Se ejecuta la herramienta. Tras unos momentos, la capa resultante se agrega al panel Contenido.

  11. Cierre la ventana de procesamiento y haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Cambiaremos la simbología de la capa.

  12. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Distancia_a_las_carreteras para abrir el panel Simbología.
  13. En el panel Simbología, en Simbología principal, para Esquema de color, elija Rojo-Amarillo-Verde (continuo).

    Simbología Rojo-Amarillo-Verde (continuo)

    El mapa se actualiza a la nueva simbología. Ahora haremos que se muestre la capa Sombreado.

  14. En el panel Contenido, desactive la capa Irregularidad y verifique que las capas Distancia_a_las_carreteras y Sombreado estén activadas.
  15. En el panel Contenido, haga clic en la capa Distancia_a_las_carreteras para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Transparencia, escriba 30 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 30 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Distancia_a_las_carreteras superpuesta sobre Sombreado

    En el panel Contenido, la leyenda de la capa indica que los valores de celda varían de 0 a más de 10.000 metros (aproximadamente 7 millas). Tenga en cuenta que la mayor parte del área de estudio está cerca de una carretera (en rojo) y que las áreas más alejadas (en amarillo claro o verde) son escasas y están fragmentadas. Esto indica hasta qué punto se ha extendido el desarrollo humano en esta área. Las pocas áreas alejadas de las carreteras suelen estar en los picos montañosos más altos. Puede ver que las áreas de hábitat principales de los pumas están en su mayor parte en estas pocas áreas alejadas de las carreteras. Una mayor distancia a las carreteras significa un menor coste para los pumas en términos de estrés y peligro. Sin embargo, cuando hay carreteras casi por todas partes, es imposible evitarlas por completo.

  16. Cierre el panel Simbología.
  17. Pulse Ctrl+S para guardar el proyecto.

En esta parte del flujo de trabajo, establece los parámetros del entorno de geoprocesamiento para preparar su análisis. A continuación, creó un modelo y lo usó para procesar las capas Elevation y Roads y derivar nuevas capas que representan más directamente la irregularidad y la distancia a los criterios de carretera. No es necesario preprocesar las otras dos capas de datos. A continuación, seguirá creando el modelo e implementará el análisis de menor coste.


Generar la superficie de coste

Ahora tiene cuatro capas de datos que representan los criterios de análisis: irregularidad del terreno, distancia a las carreteras, cobertura vegetal densa y áreas protegidas. Sin embargo, todos tienen métodos de medición y rangos de valores diferentes. Para combinar las cuatro capas de forma significativa, primero debe transformarlas a una escala de coste común de 1 a 10, siendo 1 el coste más bajo y 10 el más alto. A continuación, combinará las cuatro capas resultantes en una única superficie de coste: un ráster que representa el coste total para los pumas a medida que se mueven por el paisaje en términos de estrés y peligro.

Elegir la herramienta de transformación correcta

En función del tipo de ráster que desee convertir a la escala común, utilizará diferentes herramientas. Existen dos tipos principales de rásteres: continuos y de categorías.

Por ejemplo, Distancia_a_las_carreteras es un ráster continuo. Significa que los valores de sus celdas representan cantidades (distancias en este caso) y tienen un significado relativo entre sí. Si una de sus celdas tiene un valor de 600 metros y otra de 650 metros, se puede decir que la segunda celda representa una distancia mayor que la primera.

Por el contrario, Land Cover es un ráster de categorías. Significa que sus valores de celda representan categorías y no tienen un significado relativo entre sí. Por ejemplo, no tendría sentido decir que Bosque de hoja perenne sea mayor que Cultivos.

Nota:

Los rásteres de categorías se denominan también rásteres temáticos o discretos. Encontrará más información sobre los rásteres continuos y de categorías en la página Introducción a los datos ráster y de imagen.

Estas cuatro capas de criterios pertenecen a los siguientes tipos:

  • Irregularidad: continuo
  • Distancia hasta las carreteras: continuo
  • Land Cover: de categorías
  • Protected Status: de categorías

Transformará los rásteres continuos a una escala común con la herramienta Re-escalar por función, que aplica funciones lineales y no lineales continuas. En los rásteres de salida, a cada celda se le asignará un valor de coste continuo (valor de coma flotante) de entre 0 y 10.

Transformará los rásteres de categorías a una escala común con la herramienta Reclasificar, que le permite establecer el valor de coste para cada categoría individual. Por ejemplo, podría decidir que el tipo de cobertura de suelo Bosque de hoja perenne debería recibir un valor de coste bajo de 1 y que el tipo Desarrollado, de alta intensidad debería recibir un valor de coste alto de 10. En los rásteres de salida, se asignará a cada celda un valor de coste entero comprendido entre 0 y 10.

Transformar la irregularidad

Empezará por transformar el dataset Irregularidad a la escala común, utilizando la herramienta Re-escalar por función. Los valores de irregularidad más elevados representan menos estrés y peligro para los pumas, por lo que deben transformarse en valores de coste más bajos (cerca de 1 en la escala de 1 a 10).

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En el panel Geoprocesamiento, busque Re-escalar por función.

    Búsqueda de Re-escalar por función

  3. Arrastre la herramienta Re-escalar por función (herramientas de Spatial Analyst) hacia el modelo, junto a la salida Irregularidad.
  4. Dibuje una flecha para conectar la salida Irregularidad a la herramienta Re-escalar por función. Elija Ráster de entrada.

    Opción Ráster de entrada

    Esta herramienta y su salida se activan. A continuación, debe especificar el nombre de salida y la función de transformación.

  5. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Re-escalar por función para abrir sus parámetros.

    Algunos de los parámetros se completaron automáticamente, según la entrada de la capa Irregularidad. Al leer los parámetros Umbral inferior y Umbral superior, puede ver que los valores de irregularidad pueden variar de 0 a 223,39.

  6. Elija los siguientes valores para los parámetros:
    • En Ráster de salida, cambie el nombre de la capa de salida a Irregularidad_Coste.
    • En Función de transformación, elija MSLarge.
    • En Escala Desde, escriba 10. En Escala Hasta, escriba 1.

    Parámetros de Re-escalar por función

    Los valores de Irregularidad cercanos a 0 se transformarán al coste más alto de 10. Los valores de Irregularidad cercanos a 223 se transformarán al coste más bajo de 1.

  7. Haga clic en Aceptar.

    Los parámetros se guardan.

  8. En el modelo, haga clic con el botón derecho en el elemento de salida Irregularidad_Coste y elija Agregar a visualización.

    Vamos a guardar el modelo.

  9. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, haga clic en el botón Guardar.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta.

  10. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Re-escalar por función y elija Ejecutar.

    Tras unos momentos, la capa resultante se agrega al panel Contenido.

  11. Cierre la ventana de procesamiento y haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Desea invertir la simbología de la nueva capa, de modo que los valores de coste bajo aparezcan en verde y los valores de coste alto en rojo.

    Nota:

    Rojo y verde tienen sólidas asociaciones simbólicas, el rojo se utiliza a menudo para indicar elementos negativos, tales como peligros y advertencias, mientras que el verde indica elementos positivos y una invitación para seguir adelante.

  12. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Irregularidad_Coste para abrir el panel Simbología.
  13. En el panel Simbología, en Simbología principal, active la casilla de verificación Invertir.

    Casilla de verificación Invertir

  14. En el panel Contenido, desactive la capa Distancia_a_las_carreteras y verifique que las capas Irregularidad_Coste y Sombreado estén activadas.
  15. En el panel Contenido, haga clic en la capa Irregularidad_Coste para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Transparencia, escriba 20 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 20 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Mapa que muestra la transparencia ajustada al 20 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    La capa Irregularidad_Coste tiene un aspecto relativamente similar a la de la capa Irregularidad, pero representa valores de coste que varían entre 1 y 10.

  16. En el panel Contenido, verifique que Irregularidad_Coste esté seleccionado.
  17. En el mapa, haga clic en varias celdas de Irregularidad_Coste para ver sus valores en la ventana emergente informativa.

    En la siguiente imagen de ejemplo, la celda tiene un valor de coste de aproximadamente 3,39.

    Celda con un valor de coste de aproximadamente 3,39

  18. Cierre la ventana emergente.
  19. Cierre el panel Simbología.

Transformar la distancia a las carreteras

A continuación, transformará el dataset Distancia_a_las_carreteras a la escala de coste común. Dado que es un ráster continuo, utilizará de nuevo la herramienta Re-escalar por función y el proceso será muy similar al seguido para Irregularidad. Las áreas más alejadas de las carreteras representan menos estrés y peligro para los pumas, por lo que deberían transformarse en valores de menor coste.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En caso necesario, en el panel Geoprocesamiento, busque Re-escalar por función.
  3. Arrastre la herramienta Re-escalar por función (herramientas de Spatial Analyst) al modelo, junto a la salida Distancia_a_las_carreteras.

    La herramienta se agrega como Re-escalar por función (2) para diferenciarla de la primera que utilizó para Irregularidad.

  4. Dibuje una flecha para conectar la salida Distancia_a_las_carreteras con la herramienta Re-escalar por función (2). Elija Ráster de entrada.

    Opción Ráster de entrada

  5. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Re-escalar por función (2) para abrir sus parámetros.

    Puede ver que los valores originales de Distancia_a_las_carreteras varíen entre 0 y 10.961,62.

  6. Elija los siguientes valores para los parámetros:
    • En Ráster de salida, cambie el nombre de la capa de salida a Distancia_a_las_carreteras_Coste.
    • En Función de transformación, elija MSLarge.
    • En Escala Desde, escriba 10. En Escala Hasta, escriba 1.

    Parámetros de Re-escalar por función

    Los valores de Distancia_a_las_carreteras cercanos a 0 se transformarán en el coste más alto de 10. Los valores de Distancia_a_las_carreteras cercanos a 10.961 se transformarán en el coste más bajo de 1.

  7. Haga clic en Aceptar.
  8. En el modelo, haga clic con el botón derecho en el elemento de salida Distancia_a_las_carreteras_Coste y elija Agregar a visualización.
  9. Guarde el modelo.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta.

  10. En el modelo, haga clic con el botón derecho del ratón en la herramienta Re-escalar por función (2) y elija Ejecutar.

    Se ejecuta la herramienta.

  11. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Desea invertir la simbología de la nueva capa, de modo que los valores de coste bajo aparezcan en verde y los valores de coste alto en rojo.

  12. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Distancia_a_las_carreteras_Coste para abrir el panel Simbología.
  13. En el panel Simbología, en Simbología principal, active la casilla de verificación Invertir.

    Casilla de verificación Invertir

    El mapa se actualiza. Para agregar más contexto, hará que la capa Sombreado se muestre en transparencia.

  14. En el panel Contenido, desactive la capa Irregularidad_Coste y verifique que las capas Distancia_a_las_carreteras_Coste y Sombreado estén activadas.
  15. En el panel Contenido, haga clic en la capa Distancia_a_las_carreteras_Coste para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Transparencia, escriba 30 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 30 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Distancia_a_las_carreteras_Coste superpuesto sobre Sombreado.

  16. Cierre el panel Simbología.

    Aquí de nuevo, la capa Distancia_a_las_carreteras_Coste tiene un aspecto relativamente similar a la capa Distancia_a_las_carreteras, pero representa valores de coste que varían entre 1 y 10.

  17. Opcionalmente, seleccione Distancia_a_las_carreteras_Coste y haga clic en varias celdas para ver sus valores.
  18. Cierre el panel Simbología.

Transformar la cobertura de suelo

Ahora transformará el dataset Land Cover. Es un ráster de categorías, por lo que utilizará la herramienta Reclasificar, que le permite decidir el valor de coste para cada categoría de forma individual.

Los tipos de cobertura de suelo con alta densidad de vegetación representan menos estrés y peligro para los pumas, por lo que deben transformarse en los valores de coste más bajos en la escala 1 a 10. Los suelos desnudos o urbanizados se deben transformar en los valores de coste más altos.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.

    Primero, agregará la capa Land Cover como variable de datos de entrada.

  2. En el panel Contenido, arrastre la capa Land Cover a ModelBuilder y suéltela debajo del elemento Ráster de ubicación de origen de salida atenuado.

    Capa Land Cover en el modelo

  3. En el panel Geoprocesamiento, busque Reclasificar.

    Búsqueda de Reclasificar

  4. Arrastre la herramienta Reclasificar (herramientas de Spatial Analyst) hacia el modelo, junto al elemento Land Cover.
  5. Dibuje una flecha para conectar el elemento Land Cover a la herramienta Reclasificar. Elija Ráster de entrada.

    Opción Ráster de entrada

    A continuación, debe especificar el nombre de salida y las transformaciones de uno a uno.

  6. Haga doble clic en la herramienta Reclasificar para abrir sus parámetros y elija las siguientes opciones:
    • Para Campo Reclass, verifique que ClassName esté seleccionado.
    • Debajo de la tabla Reclasificación, verifique que esté seleccionado Único.

    En la tabla Reclasificación, la columna Valor se rellena con los tipos de cobertura de suelo. En la columna Nuevo, reemplazará los valores predeterminados por valores de coste de 1 a 10 en función de su evaluación de cada tipo de cobertura de suelo. Los pumas se sienten más seguros en los tipos de cubierta forestal y arbustiva, aunque también pueden hacer uso de áreas agrícolas o abiertas. Los terrenos urbanizados no son seguros y deben recibir un valor de coste elevado. Por último, las áreas cubiertas de agua obtendrán el mayor valor de coste, ya que resultan inhóspitas para los pumas.

  7. En la tabla Reclasificación, actualice la columna Nuevo con los valores indicados a continuación.

    ValorNuevo

    Aguas abiertas

    10

    Espacio abierto, desarrollado

    8

    Desarrollado, de baja intensidad

    7

    Desarrollado, de intensidad media

    8

    Desarrollado, de alta intensidad

    9

    Tierra yerma

    6

    Bosque caducifolio

    2

    Bosque de hoja perenne

    1

    Bosque mixto

    2

    Monte bajo/monte bajo

    3

    Herbácea

    3

    Heno/pasto

    4

    Cultivos

    6

    Humedales boscosos

    4

    Humedales emergentes herbáceos

    4

    NODATA

    NODATA

  8. En Ráster de salida, cambie el nombre de salida a Cobertura_del_suelo_Coste.

    Parámetros de Reclasificar

  9. Haga clic en Aceptar.
  10. En el modelo, haga clic con el botón derecho en el elemento de salida Cobertura_del_suelo_Coste y elija Agregar a visualización.
  11. Guarde el modelo.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta.

  12. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Reclasificar y elija Ejecutar.

    Tras unos momentos, la capa resultante se agrega al panel Contenido.

  13. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Se muestra la nueva capa Cobertura_del_suelo_Coste, pero la capa Distancia_a_las_carreteras_Coste se muestra debajo en la parte oceánica del área de estudio.

    La capa Distancia_a_las_carreteras_Coste se muestra en el mapa debajo de la parte oceánica del área de estudio.

    Desactivará esa última capa.

  14. En el panel Contenido, desactive la capa Distancia_a_las_carreteras_Coste.

    El mapa se actualiza.

    Capa Cobertura_del_suelo_Coste mostrada en el mapa

    Los colores que representan los valores de coste se asignaron al azar. Cambiaremos su simbología para hacerla más visible.

  15. En el panel Contenido, haga clic en cualquiera de los símbolos de la capa Cobertura_del_suelo_Coste para abrir el panel Simbología.
  16. En el panel Simbología, en Simbología principal, en Campo 1, elija Valor.

    Valor del parámetro Campo 1

  17. En Esquema de color, elija Rojo-Amarillo-Verde (9 clases).

    Opción de simbología Rojo-Amarillo-Verde (9 clases)

    Nota:

    Solo hay 9 clases y no 10, porque el valor de coste 5 no se asignó a ninguna categoría.

    Invertiremos la simbología de la nueva capa.

  18. En el panel Simbología, en la pestaña Valores, haga clic en Más > símbolos > Invertir orden.

    Opción Invertir orden

  19. En el panel Contenido, haga clic en la capa Cobertura_del_suelo_Coste para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Combinación de capas configurado como Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Capa Cobertura_del_suelo_Coste mostrada con la nueva simbología

    Los tipos de cobertura de suelo de menor coste se encuentran principalmente en las cadenas montañosas pobladas por una gran cantidad de bosques y matorrales. Los tipos de cobertura de suelo de mayor coste tienden a estar ubicados en los valles más llanos de baja altitud, que son donde se ha producido la mayor parte del desarrollo humano. Los hábitats principales de los pumas están claramente anidados en medio de áreas de bajo coste. Tiene sentido que así sea, ya que los leones gravitarían de forma natural hacia una cobertura de suelo de bajo estrés.

  20. Cierre el panel Simbología.

Transformar el estado protegido

Ahora transformará el último dataset de criterios, Protected_Status. Es un ráster de categorías, por lo que volverá a utilizar la herramienta Reclasificar y el proceso será muy similar al seguido con Land Cover. Las áreas más protegidas representan menos estrés y peligro para los pumas, por lo que deberían transformarse en valores de menor coste.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En el panel Contenido, arrastre la capa Protected_Status a ModelBuilder y suéltela debajo del elemento Land Cover.

    Capa Protected_Status en el modelo

  3. En el panel Geoprocesamiento, arrastre la herramienta Reclasificar (herramientas de Spatial Analyst) al modelo, junto al elemento Protected_Status.
  4. Dibuje una flecha para conectar el elemento Protected_Status a la herramienta Reclasificar (2). Elija Ráster de entrada.

    Opción Ráster de entrada

  5. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Reclasificar (2) para abrir sus parámetros y elija las siguientes opciones:
    • En Campo de zona, verifique que Protected_Status esté seleccionado.
    • Debajo de la tabla Reclasificación, verifique que esté seleccionado Único.

    En la tabla Reclasificación, la columna Valor se rellena con los niveles de Protected_Status. En la columna Nuevo, reemplazará los valores predeterminados por valores de coste comprendidos entre 1 y 10, según su evaluación de cada categoría de estado de protección. Los pumas sienten el menor estrés en las áreas más protegidas, por lo que éstas deberían recibir el valor de coste más bajo. A diferencia de lo que ocurre con la cobertura de suelo, también reclasificará las celdas NODATA, que corresponden a ubicaciones que no se rastrean en la base de datos de áreas protegidas y que suelen ser áreas de alto estrés como las urbanizadas y otras ubicaciones propensas al desarrollo. Las celdas NODATA deben recibir el valor de coste más alto.

  6. En la tabla Reclasificación, actualice la columna Nuevo con los valores indicados a continuación.

    ValorNuevo

    1 – Muy alto

    1

    2 – Alto

    3

    3 – Medio

    6

    4 – No protegido

    9

    NODATA

    10

  7. En Ráster de salida, cambie el nombre de salida a Estado_protegido_Coste.

    Parámetros de Reclasificar

  8. Haga clic en Aceptar.
  9. En el modelo, haga clic con el botón derecho en el elemento de salida Estado_protegido_Coste y elija Agregar a visualización.
  10. Guarde el modelo.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta.

  11. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Reclasificar (2) y elija Ejecutar.

    Tras unos momentos, la capa resultante se agrega al panel Contenido.

  12. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Los colores que representan los valores de coste se asignaron al azar. Cambiaremos su simbología para hacerla más visible.

  13. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Estado_protegido_Coste para abrir el panel Simbología.
  14. En el panel Simbología, en Simbología principal, en Campo 1, elija Valor.

    Valor del parámetro Campo 1

  15. En Esquema de color, elija Rojo-Amarillo-Verde (5 clases).

    Opción de simbología Rojo-Amarillo-Verde (5 clases)

  16. En el panel Simbología, en la pestaña Valores, haga clic en Más > símbolos > Invertir orden.
  17. En el panel Contenido, desactive la capa Cobertura_del_suelo_Coste y verifique que las capas Estado_protegido_Coste y Sombreado estén activadas.
  18. En el panel Contenido, haga clic en la capa Estado_protegido_Coste para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Transparencia, escriba 30 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 30 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Estado_protegido_Coste superpuesto sobre Sombreado

    Las áreas de menor coste (en verde oscuro y verde claro) en términos de estado de protección se encuentran en las cadenas montañosas. Muchas áreas no están protegidas (en naranja o roja). Esto no significa que los pumas no puedan pasar, pero suelen ser zonas de mayor estrés.

  19. Cierre el panel Simbología.

Crear una capa de superficie de coste ponderado

Ahora ha agregado los pasos a su modelo para convertir las cuatro capas de datos de criterios a la misma escala de coste del 1 al 10. Ahora combinaremos estas capas de costes en una única superficie de coste que simula la forma en que los pumas experimentarán el paisaje a medida que se muevan por él. Lo hará con la herramienta Suma ponderada, que sumará los valores de las cuatro capas de coste dando un determinado peso a cada capa. Los pesos le permiten hacer que algunas capas desempeñen un papel más importante que otras (haciendo que ciertas entidades representen un mayor coste) a la hora de crear la superficie de coste combinada. Para cada celda, esta herramienta multiplica los valores de cada ráster de entrada por el peso dado y, a continuación, suma los cuatro valores para crear un nuevo valor que representa el coste total.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En el panel Geoprocesamiento, busque Suma ponderada.

    Búsqueda de Suma ponderada

  3. Arrastre la herramienta Suma ponderada (herramientas de Spatial Analyst) hacia el modelo, a la derecha de las cuatro capas de coste.

    Suma ponderada en el modelo

    Conectará las cuatro capas de coste a la herramienta.

  4. Arrastre una flecha de Irregularidad_Coste hasta la herramienta Suma ponderada. Elija Rásteres de entrada.

    Opción Rásteres de entrada

  5. Conecte del mismo modo las demás capas de coste a la herramienta.

    Capas de coste conectadas a la herramienta Suma ponderada

    A continuación, editaremos los parámetros de la herramienta para aplicar el peso elegido a cada entrada.

  6. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Suma ponderada para abrir sus parámetros.

    Las cuatro capas transformadas se agregan como rásteres de entrada. El peso predeterminado para cada una es de 1, lo que significa que todas tienen el mismo peso. Ahora deberemos cambiar algunos de estos pesos. Usted decide que el criterio de cobertura de suelo debería desempeñar un papel más importante, ya que no desea que los pumas pasen por las áreas urbanas. Del mismo modo, decide que el criterio de irregularidad es muy significativo, ya que las áreas llanas y no irregulares suponen dificultades para los pumas. Por tanto, incrementaremos los pesos de estos dos criterios para garantizar que los pumas eviten las áreas urbanas y eviten las áreas llanas: los pesos más altos aumentarán considerablemente el coste asociado a estas áreas. Puesto que hemos creado un modelo del flujo de trabajo, siempre se puede volver atrás y ajustar los pesos más adelante para afinar los resultados.

  7. En Distancia_a_las_carreteras_Coste y Estado_protegido_Coste, mantenga un valor de Peso de 1. En Irregularidad_Coste y Cobertura_del_suelo_Coste, cambie Peso a 1,25.
  8. En Ráster de salida, cambie el nombre de salida a Superficie_Coste.

    Parámetros de Suma ponderada

  9. Haga clic en Aceptar.
  10. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la salida Superficie_Coste y elija Agregar a la visualización.
  11. Guarde el modelo.

    A continuación, vamos a ejecutar la herramienta.

  12. En el modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Suma ponderada y elija Ejecutar.

    Tras unos momentos, la capa resultante se agrega al panel Contenido.

  13. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Invertirá la simbología de la nueva capa, de modo que los valores de coste bajo aparezcan en verde y los valores de coste alto, en rojo.

  14. En el panel Contenido, haga clic en el símbolo de la capa Superficie_Coste para abrir el panel Simbología.
  15. En el panel Simbología, en Simbología principal, active la casilla de verificación Invertir.

    Casilla de verificación Invertir

    El mapa se actualiza. Para agregar más contexto, hará que la capa Sombreado se muestre en transparencia.

  16. Desactive todas las capas, excepto Study_Area, Superficie_Coste, Sombreado, Mapa topográfico mundial y Sombreado mundial.
  17. En el panel Contenido, haga clic en la capa Superficie_Coste para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa ráster, en Transparencia, escriba 20 %. En Combinación de capas, elija Multiplicar.

    Transparencia cambiada al 20 % y Combinación de capas cambiado a Multiplicar

    El mapa se actualiza.

    Superficie_Coste superpuesto sobre Sombreado

    Esta capa Superficie_Coste simula cómo los pumas experimentarán el paisaje a medida que se mueven por él. Las áreas verdes tienen el menor coste en términos de estrés y peligro, mientras que las áreas rojas tienen el coste más alto, y las áreas en beige tienen un coste medio. Puede ver que casi todas las áreas de coste bajo y medio están ubicadas en regiones montañosas. Todos los hábitats principales de los pumas se encuentran en áreas de bajo coste (verde oscuro o verde claro). Tiene sentido que así sea, ya que los pumas desean vivir naturalmente en áreas de bajo estrés y bajo peligro. Es una buena indicación de que, aunque es el primer intento y el modelo se podría afinar aún más, los resultados son correctos.

  18. Cierre el panel Simbología.
  19. Pulse Ctrl+S para guardar el proyecto.

En esta parte del flujo de trabajo, agregó pasos a su modelo para transformar los cuatro datasets de criterios a una escala común de 1 a 10 y combinar las capas resultantes en una única superficie de coste. Ejecutó los pasos del modelo, simbolizó los resultados y los investigó. A continuación, agregará una herramienta a su modelo que determinará las mejores ubicaciones para los corredores para pumas.


Identificar las rutas de menor coste

Anteriormente, elaboró un modelo que crea una superficie de coste que simula la experiencia de los pumas al moverse por el paisaje. Ahora utilizará esta superficie de coste para determinar las rutas óptimas que interconectan los parches de hábitats principales. Modelizar la ubicación de los corredores se puede imaginar como determinar la ruta de menor resistencia. En una ruta de menor coste, desea viajar entre ubicaciones especificadas acumulando el menor coste posible. Conceptualmente, piense que la superficie de coste tiene un número de canicas en cada celda ráster (correspondiente al valor del coste). Se le da una bolsa al puma y por cada celda que atraviese tiene que meter las canicas de la celda en su bolsa. Su objetivo es llegar de un hábitat principal a otro reuniendo el menor número posible de canicas.

Identificar las rutas de mínimo coste

Para crear las rutas óptimas, utilizará la herramienta de geoprocesamiento Conexiones de región óptimas. Esta herramienta identifica una red óptima de rutas de menor coste entre regiones identificadas. La herramienta utilizará dos entradas: la superficie de coste y los hábitats principales de los pumas.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En el panel Contenido, arrastre la capa Core Mountain Lion Habitats al modelo, cerca de la salida Superficie_Coste.

    Capa Core Mountain Lion Habitats en el modelo

    A continuación, agregará la herramienta Conexiones de región óptimas.

  3. En el panel Geoprocesamiento, busque Conexiones de región óptimas.

    Búsqueda de Conexiones de región óptimas

  4. Arrastre la herramienta Conexiones de región óptimas al modelo, junto a las entradas Superficie_Coste y Core Mountain Lion Habitats.

    Herramienta Conexiones de región óptimas agregada al modelo

  5. Arrastre una flecha para conectar la entrada Superficie_Coste a la herramienta Conexiones de región óptimas. Elija Ráster de costes de entrada.

    Opción Ráster de costes de entrada

  6. Arrastre una flecha para conectar la entrada Core Mountain Lion Habitats a la herramienta Conexiones de región óptimas. Elija Datos de entrada de región en forma de ráster o entidad.

    Opción Datos de entrada de región en forma de ráster o entidad

    Las regiones de entrada que desea conectar pueden ser datos ráster o vectoriales. La capa Core Mountain Lion Habitats es una capa vectorial de polígonos.

  7. En el modelo, haga doble clic en la herramienta Conexiones de región óptimas para abrir sus parámetros.

    Introducirá los nombres de las dos capas de salida de la herramienta.

  8. En Líneas de conectividad de salida óptima, cambie el nombre de salida a Rutas_de_pumas.

    Esta es la capa de salida principal. Contendrá la red óptima de rutas (o líneas) para que los pumas se muevan de un área de hábitat a cualquier otro parche (posiblemente pasando por otra área).

  9. En Clase de entidad de salida de las conexiones vecinas, escriba Rutas_de_pumas_Vecinos.

    Parámetros de Conexiones de región óptimas

    Esta es una salida secundaria opcional que identifica todas las rutas de cada área a cada una de sus áreas vecinas más cercanas (o de menor coste). Las rutas a las vecinas con menor coste pueden proporcionar rutas alternativas para llegar a áreas específicas.

  10. Haga clic en Aceptar.
  11. Haga clic con el botón derecho en cada una de las dos salidas y seleccione Agregar a visualización.
  12. Guarde el modelo.

    Ejecutará la herramienta Conexiones de región óptimas y explorará los resultados.

  13. En el modelo, haga clic con el botón derecho en Conexiones de región óptimas y elija Ejecutar.

    Tras unos momentos, las dos capas resultantes, Rutas_de_pumas y Rutas_de_pumas_Vecinos, se agregan al panel Contenido.

  14. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.

    Las capas nuevas son capas vectoriales de líneas. La simbología predeterminada puede ser difícil de ver, así que la cambiará.

  15. En el panel Contenido, haga clic en los símbolos de la capa Rutas_de_pumas_Vecinos para abrir el panel Simbología.
  16. En caso necesario, en el panel Simbología, haga clic en Galería. En la pestaña Galería, busque 2,5 puntos. En la lista Símbolos encontrados, haga clic en el símbolo 2,5 puntos.

    Símbolo 2,5 puntos

    El mapa se actualiza.

  17. Del mismo modo, aplique el símbolo 2,5 puntos a la capa Rutas_de_pumas.

    Capa Rutas_de_pumas_Vecinos con la nueva simbología

    Primero explorará la capa Rutas_de_pumas.

  18. En el panel Contenido, desactive la capa Rutas_de_pumas_Vecinos.

    Capa Rutas_de_pumas_Vecinos con la nueva simbología

    La capa Rutas_de_pumas representa la red de rutas óptima para conectar las cuatro áreas de hábitat con el mínimo coste. Observará que las rutas pasan principalmente por áreas verdes más oscuras y verdes más claras de la capa Superficie_Coste. Tiene sentido que así sea, ya que se trata de las áreas de menor coste. Las rutas solo pasan por áreas rojas si no queda otra alternativa. Esta red es la forma más eficaz de conectar los cuatro parches y representa las ubicaciones óptimas para crear corredores para los pumas.

  19. Active la capa Rutas_de_pumas_Vecinos.

    La capa Rutas_de_pumas_Vecinos se muestra sobre la capa Superficie_Coste

    Esta capa contiene las mismas rutas que la capa anterior, pero ofrece rutas adicionales que conectan cada área de hábitat con sus áreas vecinas de menor coste. Estas rutas adicionales no son necesarias, pero proporcionan opciones complementarias. Del mismo modo, puede ver que pasan principalmente por áreas de color verde oscuro y de color verde claro, siempre que sea posible.

  20. Guarde el proyecto.

Limpiar el modelo

Antes de seguir evaluando los resultados, limpiará el modelo para finalizarlo.

  1. Haga clic en la pestaña AnálisisMenorCoste para volver a su modelo.
  2. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Ver, haga clic en Ajustar a ventana.

    Botón Ajustar a ventana

    El modelo se redibuja para ajustarse completamente a la ventana.

    Modelo ajustado completamente a la ventana

    Es posible que la posición de los elementos del modelo no esté perfectamente alineada ni esté distribuida uniformemente. Utilizará la funcionalidad Diseño automático para reorganizar el modelo de forma óptima.

  3. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Ver, haga clic en Diseño automático.

    Botón Diseño automático

    El modelo se redibuja para optimizar la ubicación de los elementos.

    Modelo redibujado para optimizar la ubicación de los elementos

    Sugerencia:

    Si no está completamente satisfecho con la ubicación automatizada, puede cambiar la posición de algunos de los elementos manualmente.

    Para representar mejor la estructura del modelo, vamos a reorganizarla en tres secciones o grupos:

    • Preprocesar datasets
    • Crear superficie de coste
    • Encontrar las rutas de menor coste
  4. En el modelo, dibuje un cuadro alrededor de las herramientas Estadísticas focalizadas y Acumulación de distancia y sus elementos de salida asociados para seleccionarlos.

    Un cuadro alrededor de las herramientas Estadísticas focalizadas y Acumulación de distancia

  5. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Grupo, haga clic en Agrupar.

    Botón Agrupar

    Los elementos seleccionados están ahora encapsulados en un grupo. Le cambiará el nombre.

  6. Haga doble clic en el nombre Grupo.

    Nombre de grupo

  7. En la ventana que aparece, escriba el nuevo nombre Preprocesar datasets y pulse Intro.

    Grupo Preprocesar datasets

    El primer grupo está completo y ahora creará el segundo. Primero, apartará el elemento Core Mountain Lion Habitats.

  8. Haga clic en el elemento Core Mountain Lion Habitats para seleccionarlo y arrástrelo para situarlo debajo de la herramienta Conexiones de región óptimas.

    Elemento Core Mountain Lion Habitats arrastrado debajo de la herramienta Conexiones de región óptimas

  9. Dibuje un cuadro alrededor de las herramientas Re-escalar por función, Reclasificar y Suma ponderada y sus elementos de salida asociados.
  10. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, haga clic en Grupo.
  11. Cambie el nombre del nuevo grupo a Crear superficie de coste.

    Grupo Crear superficie de coste

    El segundo grupo está completo. Ahora creará el tercero.

  12. Arrastre un rectángulo alrededor de la herramienta Conexiones de región óptimas, sus elementos de salida asociados y el elemento Core Mountain Lion Habitats.
  13. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, haga clic en Grupo.
  14. Cambie el nombre del nuevo grupo a Encontrar las rutas de menor coste.

    Grupo Encontrar las rutas de menor coste

  15. Arrastre los grupos ligeramente alejados entre sí para aumentar la legibilidad del modelo.

    Modelo finalizado

  16. Guarde el modelo.

    Ahora el modelo está terminado.

Seguir utilizando el modelo

Para un uso futuro, siempre puede recuperar el modelo desde el panel Catálogo.

  1. Cierre el modelo.

    Botón Cerrar para el modelo

  2. En la cinta, en la pestaña Vista, en el grupo Ventanas, haga clic en Panel Catálogo.

    Botón del panel Catálogo

  3. En el panel Catálogo, expanda Cajas de herramientas y la caja de herramientas Rutas_de_pumas.tbx.

    El modelo que creó se encuentra allí.

    Modelo LeastCostAnalysis de la caja de herramientas Rutas_de_pumas.tbx

    Sugerencia:

    La caja de herramientas Resultados.tbx contiene una copia del modelo que se creó para usted y se proporciona para fines de referencia o comparación.

  4. Haga clic con el botón derecho en el modelo AnálisisMenorCoste y elija Editar.

    Editar opción

    El modelo se vuelve a abrir y está listo para su uso, ya sea para ejecutarlo o para seguir editándolo.

  5. En la cinta, en la pestaña ModelBuilder, en el grupo Ejecutar, haga clic en Validar.

    Opción Validar

    La validación comprueba que todos los elementos de datos y los valores de los parámetros sean válidos. También restablece el estado del modelo, de modo que quede listo para ejecutarse de nuevo.

    Ahora puede ejecutar el modelo completo tantas veces como desee haciendo clic en el botón Ejecutar. Sin embargo, tenga en cuenta que los estilos de simbología que aplicó a las capas de resultados anteriores del flujo de trabajo se perderían. No lo ejecutará ahora.

    Sugerencia:

    Aunque queda fuera del ámbito de este tutorial, es posible aplicar estilos de simbología automáticamente a las capas de salida dentro del modelo incorporándole la herramienta Aplicar simbología de capa.

  6. Pulse Ctrl+S para guardar el proyecto.

En esta parte del flujo de trabajo, agregó una herramienta al modelo para determinar las rutas de menor coste entre los hábitats principales de los pumas. A continuación, ejecutó la herramienta, simbolizó las capas de salida y las examinó. Por último, limpió el modelo para finalizarlo y aprendió qué uso puede darle en el futuro.


Evaluar los resultados

Ahora evaluará los resultados en mayos profundidad.

Comparar los resultados con otras capas

Primero, comparará las rutas propuestas con las distintas capas de coste.

  1. Haga clic en la pestaña Mapa para activarla.
  2. En el panel Contenido, desactive la capa Rutas_de_pumas_Vecinos y verifique que las capas Rutas_de_pumas, Core Mountain Lion Habitats y Superficie_Coste estén visibles, como en la siguiente imagen de ejemplo.

    Capas Rutas_de_pumas, Core Mountain Lion Habitats y Superficie_Coste mostradas en el mapa

    Antes vio que las rutas propuestas atraviesan las áreas de menor coste dentro del ráster de superficie de coste, siempre que es posible. Si no hay otra alternativa, podrían atravesar algunos tramos cortos de mayor coste. En general, estas rutas parecen buenas opciones para desarrollar corredores para la fauna con el fin de interconectar los hábitats principales de los pumas. Ahora estudiará las cuatro capas de coste con criterios individuales por separado para comprobar cómo encajan las rutas en cada una de ellas.

  3. En el panel Contenido, desactive Superficie_Coste y active Irregularidad_Coste. Examine el mapa.

    Superficie_Coste desactivada y Irregularidad_Coste activada

    Las rutas atraviesan casi únicamente terrenos de alta irregularidad. Desde el punto de vista de este criterio, los senderos muestran corredores de alta calidad muy prometedores para los pumas.

  4. En el panel Contenido, desactive Irregularidad_Coste y active Distancia_a_las_carreteras_Coste. Examine el mapa.

    Irregularidad_Coste desactivada y Distancia_a_las_carreteras_Coste activada

    Aunque las rutas tienen el coste más bajo posible, como se esperaba, no hay forma de evitar las ubicaciones cercanas a carreteras en esta área de estudio. Más adelante en el flujo de trabajo, hará una distinción más detallada entre autopistas y carreteras pequeñas y conocerá los posibles enfoques para abordar esta complicada situación de la alta densidad de carreteras.

  5. En el panel Contenido, desactive Distancia_a_las_carreteras_Coste y active Cobertura_del_suelo_Coste. Examine el mapa.

    Distancia_a_las_carreteras_Coste desactivada y Cobertura_del_suelo_Coste activada

    Las rutas atraviesan casi únicamente coberturas de suelo de bajo coste. Desde el punto de vista de este criterio, las rutas vuelven a mostrar corredores de alta calidad muy prometedores para los pumas.

  6. En el panel Contenido, desactive Cobertura_del_suelo_Coste y active Estado_protegido_Coste.

    Cobertura_del_suelo_Coste desactivada y Estado_protegido_Coste activada

    Las rutas óptimas hacen todo lo posible para atravesar áreas protegidas, pero gran parte de los valles y algunas de las regiones montañosas están desprotegidas, y las rutas no pueden evitar atravesarlas. Más adelante en el flujo de trabajo, aprenderá cómo mejorar esta situación cambiando el estado de protección en las extensiones del terreno a lo largo de las rutas.

Al examinar las rutas contra las capas de coste individuales, confirma la fuerza de estas ubicaciones de corredores propuestas, pero también resalta algunos retos. A continuación, aprenderá cómo se pueden abordar estos retos.

Visualizar áreas para proteger

La implementación de corredores para fauna a lo largo de las rutas propuestas requeriría varias acciones. Uno de ellos sería preservar las tierras no urbanizadas restantes a lo largo de estas rutas, mientras estemos a tiempo. Por ejemplo, el estado de California podría poner en marcha un programa para otorgar algún estado de protección a estas franjas de tierra. Visualizará el terreno que presentaría la prioridad más alta para este programa.

Puede definir un corredor para fauna silvestre como una franja de tierra de un ancho determinado que discurre a lo largo de una ruta propuesta. En este flujo de trabajo, elegirá un ancho para los corredores de 2 kilómetros (1,24 millas). Visualizará los corredores para fauna silvestre creando una zona de influencia de 1 kilómetro (o 1000 metros) a cada lado de las rutas propuestas.

  1. En el panel Geoprocesamiento, busque Zona de influencia por pares. En la lista de resultados, haga clic la herramienta Zona de influencia por pares.
  2. En la herramienta Zona de influencia por pares, elija los siguientes valores de los parámetros.
    • En Entidades de entrada, elija Rutas_de_pumas.
    • En Clase de entidad de salida, escriba Corredores_vida_silvestre.
    • En Distancia, escriba 1000 y elija Metros.
    • En Tipo de disolución, elija Disolver todas las entidades de salida en una única entidad.

    Parámetros de Zona de influencia por pares

  3. Haga clic en Ejecutar.

    La zona de influencia de Corredores_vida_silvestre aparece en el mapa en azul semitransparente.

  4. Compruebe que Estado_protegido_Coste todavía esté activada, como en la siguiente imagen de ejemplo.

    Zona de influencia de Corredores_vida_silvestre en el mapa en azul semitransparente

    Nota:

    En este flujo de trabajo, ha creado una zona de influencia básica (denominada zona de influencia euclidiana). Un enfoque más avanzado sería crear una zona de influencia de costes, que tendría en cuenta la superficie de coste. Se puede hacer en la herramienta Acumulación de distancia utilizando las rutas y la superficie de coste y estableciendo una distancia máxima. También se puede hacer con la herramienta Corredor de menor coste. Más información en la página de documentación Conectar ubicaciones con corredores. Consulte también el artículo Conexión de ubicaciones con recorridos óptimos.

    En la capa Estado_protegido_Coste, las áreas que no están protegidas aparecen en rojo y naranja.

  5. Examine el mapa e identifique visualmente las áreas que están dentro de la zona de influencia de Corredores_vida_silvestre y aparezcan en rojo o naranja en la capa Estado_protegido_Coste.

    Estas son las áreas que deberían convertirse en tierras protegidas siempre que sea posible.

    Sugerencia:

    Aunque está más allá del alcance de este tutorial, también puede extraer las extensiones de tierra que acaba de identificar visualmente. Puede hacerlo utilizando la herramienta Reclasificar para derivar de la capa Estado_protegido_Coste un nuevo ráster que solo contenga suelo desprotegido (es decir, valores 9 y 10); los demás valores se reclasifican como NoData. A continuación, utilizaría la herramienta Extraer por máscara en esta capa resultante para extraer las celdas ráster que representan suelo desprotegido y están dentro de la zona de influencia de Wildlife_Corridor.

Evaluar la necesidad de pasos elevados para la fauna silvestre

Otro tipo de acciones necesarias para implementar corredores para fauna silvestre sería ayudar a los pumas a atravesar las áreas más peligrosas, como las autovías. Ahora investigará sus datos para obtener más información.

Aunque en un mundo ideal los corredores para fauna silvestre no atravesarían ninguna carretera, ha comprobado que esto es imposible en el área de estudio, debido al alto nivel de urbanización que ya ha tenido lugar. Sin embargo, puede resultar útil distinguir entre distintos tipos de carreteras. Los pumas podrían cruzar por carreteras más pequeñas con un nivel de accidentes relativamente bajo; mientras que estarían en un gran peligro cada vez que intenten cruzar por una autopista. Si es inevitable que un corredor para fauna silvestre atraviese una autopista, un planteamiento bien establecido es construir un paso elevado para la fauna silvestre para que puedan cruzar por encima de ella, como se muestra en la siguiente imagen de ejemplo.

Paso elevado para fauna silvestre
Esta foto muestra un ejemplo de paso elevado para la fauna silvestre en Estonia.

Identificará los lugares en los que las rutas propuestas se cruzan con autopistas en el área de estudio. En primer lugar, derivará una nueva capa de la capa Roads que muestre solo las autopistas. Lo hará mediante una consulta de definición. Primero, creará una copia de la capa Roads.

  1. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa Roads y elija Copiar.

    Opción Copiar

  2. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Mapa y elija Pegar.

    Opción Pegar

    Se agrega una copia de la capa Roads. Le cambiará el nombre.

  3. Haga clic en la nueva capa Roads para seleccionarla y vuelva a hacer clic en ella para entrar en el modo de edición. Escriba Autopistas y pulse Intro.

    Capa Autopistas

    Creará la consulta de definición.

  4. Haga clic con el botón derecho en Autopistas y elija Propiedades.

    Opción Propiedades

  5. En la ventana Propiedades de capa: Autopistas, en la columna de la izquierda, elija Consulta de definición.

    Opción Consulta de definición

  6. Haga clic en Nueva consulta de definición.

    Botón Nueva consulta de definición

  7. En Consulta 1, forme la consulta Carto es menor o igual que 2.

    Consulta de definición Carto es menor o igual que 2.

    El atributo Carto almacena un valor numérico que codifica los tipos de carreteras de mayor (1) a menor (6). La consulta solo conservará las carreteras con valores Carto de 1 y 2, que son las autopistas y rampas de autopista.

  8. Haga clic en Aplicar y haga clic en Aceptar.
  9. En el panel Contenido, active la capa Autopistas. Desactive las capas Corredores_vida_silvestre, Estado_protegido_Coste y Hillshade.

    El nuevo mapa debe tener el aspecto de la siguiente imagen de ejemplo:

    Capas Rutas_de_pumas and Autopistas mostradas en el mapa

    Elegirá un símbolo más visible para la capa Autopistas.

  10. Haga clic en el símbolo de Autopistas para abrir el panel Simbología.
  11. En caso necesario, en el panel Simbología, haga clic en Galería. En la pestaña Galería, en ArcGIS 2D, haga clic en Autopista.

    Símbolo de autopista

  12. En el panel Contenido, arrastre la capa Rutas_de_pumas sobre la capa Autopistas, para que se dibuje sobre la capa Autopistas en el mapa.

    Capa Rutas_de_pumas arrastrada sobre la capa Autopistas

    En el mapa, las carreteras se muestran ahora como líneas rojas gruesas. Puede identificar cuatro ubicaciones en las que una ruta propuesta cruza una autopista.

    Cuatro ubicaciones en las que una ruta propuesta cruza una autopista

    Este número de intersecciones entre caminos y autopistas no es sorprendente, ya que el área de Los Ángeles es conocida por su extenso sistema de carreteras. Contemplando el mapa, se hace evidente que no es posible que las rutas eviten estas autopistas completamente, incluso considerando la posibilidad de tomar desvíos más largos. Por lo tanto, la construcción de pasos elevados se debe tener en cuenta en estas cuatro intersecciones. Estudiará más de cerca una de estas ubicaciones.

  13. En la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en Marcadores y elija State Route 126.

    Marcador State Route 126

    Cambiará a un mapa base de imágenes para tener una mejor perspectiva de la situación sobre el terreno.

  14. En la cinta, en la pestaña Mapa del grupo Capa, haga clic en Mapa base. En la lista de mapas base, elija Híbrido de imágenes.

    Mapa base Híbrido de imágenes

    El mapa se actualiza mostrando una vista fotográfica del área junto con algunas indicaciones cartográficas.

    Vista fotográfica del área

  15. Examine el mapa y acérquese a la intersección entre la autopista y la ruta propuesta para verla con más detalle.

    Vista fotográfica ampliada del área

    Puede ver que el camino tiene que cruzar no solo la ruta 126 (o Henry Mayo Dr.), sino también una vía férrea de la compañía Southern Pacific. Un solo paso elevado podría pasar por encima de los dos al mismo tiempo, ya que están muy cerca el uno del otro. Un poco más al sur, también habría que estudiar el río Santa Clara para ver si es transitable por los pumas. Si no es así, también habría que organizar algún tipo de paso en este punto.

    Nota:

    No sería necesario construir el paso elevado en la ubicación exacta propuesta. Podría resultar sensato desplazarlo ligeramente, si con ello se evita una pendiente pronunciada o se proporciona una cubierta vegetal más densa para que los pumas se sientan más seguros.

  16. Si lo desea, puede usar los otros marcadores para revisar las otras tres ubicaciones de cruce.
  17. Pulse Ctrl+S para guardar el proyecto.

Sin duda, la implementación de corredores de vida silvestre en el área de estudio presenta desafíos, ya que ya está bastante urbanizada. Sin embargo, ahora tiene un plan concreto y bien informado que proponer al gobierno local y a otras instituciones pertinentes. El método de análisis y el modelo creado, aunque simplificados para mejorar la claridad, es un punto de partida excelente para realizar análisis parecidos en otras regiones del mundo. Puede seguir editando los parámetros de la herramienta en el modelo para afinar mejor los resultados. ¿Qué sucede al cambiar los pesos de la herramienta Suma ponderada? ¿Qué ocurriría si agregara un quinto criterio a la superficie de coste? Con un flujo de trabajo documentado y editable, puede probar teorías y realizar ajustes según sea necesario para perfeccionar sus análisis. También podría mejorar su análisis agregando datos suplementarios sobre los esfuerzos locales de conservación, la propiedad de la tierra y la agricultura.

Para obtener más información sobre el puma y las actividades para protegerlo, consulte el Cougar Fund.

Encontrará más tutoriales en la galería de tutoriales.