Definir el hábitat con un polígono convexo mínimo

En esta sección, utilizará la herramienta Geometría mínima de delimitación para comprender el área observada más grande ocupada por el alce en esta región. La herramienta Geometría mínima de delimitación calcula polígonos que representan el área más pequeña necesaria para incluir los datos de entrada. Aunque la herramienta calcula formas como por ejemplo círculos y rectángulos, utilizará el tipo Envoltura convexa, que dibuja una línea recta entre los vértices exteriores del dataset de entrada y es el método más sencillo al examinar el hábitat de un animal.

  1. Descargue el paquete de proyecto pElk_Home_Range.

    Se descargará en su equipo un archivo llamado Elk_Home_Range.ppkx.

    Nota:

    Un archivo .ppkx es un paquete de proyecto de ArcGIS Pro y puede contener mapas, datos y otros archivos que puede abrir en ArcGIS Pro. Más información sobre cómo administrar archivos .ppkx en Guía de paquetes de proyectos de ArcGIS Pro (archivos .ppkx).

  2. Busque el archivo descargado en su equipo. Haga doble clic en el archivo Elk_Home_Range.ppkx para abrir el proyecto en ArcGIS Pro.
  3. Si es necesario, inicie sesión en ArcGIS Pro con su cuenta con licencia de ArcGIS.

    Si no tiene acceso a ArcGIS Pro o una cuenta de ArcGIS (para ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise), consulte las opciones de acceso a software.

    El mapa muestra ubicaciones de datos de telemetría de alces recopilados en 2009 en el suroeste de Alberta, sureste de la Columbia Británica y en el noroeste de Montana. Los datos utilizados en este tutorial representan un subconjunto de datos recopilados en el estudio original, que abarca varios años. Este subconjunto de datos se ha proyectado y preprocesado para incluir un atributo que indica en qué estación se registró el punto. Este atributo se utilizará como el campo de caso en el análisis de distribución direccional para mostrar el cambio con el tiempo. Para obtener más información sobre el estudio y acceso al dataset completo, consulte el estudio en MoveBank.

  4. En la cinta, haga clic en la pestaña Análisis. En el grupo Geoprocesamiento, haga clic en ModelBuilder.

    Agregue un modelo a su proyecto.

    Aparece una ventana de ModelBuilder en blanco. Empezará a construir su modelo arrastrando herramientas dentro del mismo desde el panel Análisis.

  5. En la cinta ModelBuilder, dentro del grupo Insertar, haga clic en Herramientas.

    Abra las herramientas de geoprocesamiento.

    Se abre el panel Geoprocesamiento.

  6. En el panel Geoprocesamiento, busque la herramienta Geometría mínima de delimitación. Arrastre la herramienta al modelo.

    Agregue la herramienta Geometría mínima de delimitación al panel del modelo.

    Al modelo se agrega un rectángulo que muestra la herramienta de geoprocesamiento Geometría mínima de delimitación y un óvalo que representa la clase de entidad de salida de la herramienta.

  7. En el modelo, haga doble clic en el rectángulo Geometría mínima de delimitación para abrir los parámetros.

    El primer parámetro es las entidades de entrada para las que calculará la geometría mínima de delimitación.

  8. En Entidades de entrada, elija la clase de entidad Elk_in_Southwestern_Alberta_2009.
  9. En el parámetro Tipo de geometría, elija Envoltura convexa, y en Clase de entidad de salida escriba Elk_data_MBG.

    Parámetros de Geometría mínima de delimitación

  10. Haga clic en Aceptar.

    Herramienta Geometría mínima de delimitación en el panel del modelo

    El círculo azul que representa la clase de entidad Elk_data_2009 se agrega al modelo con una flecha que apunta a la herramienta Geometría mínima de delimitación para mostrar que esta capa es una entrada a la herramienta.

  11. En su modelo, haga clic con el botón derecho en la salida verde y elija Agregar a visualización.

    Esto agregará la salida al mapa después de que se ejecute.

  12. Haga clic con el botón derecho en la herramienta Geometría mínima de delimitación en el modelo y haga clic en Ejecutar.

    =

    Ejecute la herramienta Geometría mínima de delimitación.

    Se ejecuta la herramienta. Cuando finalice, la nueva capa Elk_data_MBG se agregará al mapa.

  13. Haga clic en la pestaña Mapa.

    Resultados de Geometría mínima de delimitación

La capa resultante representa la geometría mínima de delimitación del alce canadiense. No obstante, los animales individuales no pasan el mismo tiempo por todo su hábitat. En la siguiente sección, explorará aún más su hábitat con densidad kernel para comprender dónde pasa el alce más o menos tiempo.

Examine dónde se congrega el alce con la herramienta Densidad kernel.

Suele ser útil disponer de un contorno del hábitat observado, aunque puede sobreestimar el hábitat. Otros análisis como densidad kernel pueden ayudar a definir con mayor precisión dónde se congregan los animales. La estimación de densidad kernel genera un ráster de salida que muestra estimaciones de la probabilidad de uso del espacio por parte de los animales. En función de las ubicaciones donde se observaron los alces, o del uso conocido que hicieron los animales del espacio, densidad kernel estima la probabilidad de que el alce se observe en áreas circundantes. La función Densidad kernel crea esta estimación asumiendo que mientras más se observe al alce alrededor de una ubicación determinada N, más probabilidades hay de que la ubicación N también tenga alces.

Ya que un valor de densidad mayor en una ubicación significa una mayor probabilidad de observar alces alrededor de dicha ubicación, el ráster de salida de densidad kernel puede ayudar a visualizar el hábitat de los animales. Los valores de densidad serán comparativamente mayores dentro del hábitat y caerán abruptamente en el borde del hábitat. Pueden utilizarse diferentes valores umbral para definir el perímetro del hábitat.

  1. Haga clic en la pestaña Modelo. En el panel Geoprocesamiento, busque la herramienta Densidad kernel. Arrastre la herramienta dentro del modelo debajo de la herramienta Geometría mínima de delimitación.
  2. Haga clic en el óvalo Elk_in_Southwestern_Alberta_2009 y arrastre su ratón para conectarlo a la herramienta Densidad kernel. En la ventana que se abre, elija Entidad de punto o polilínea de entrada.

    Conecte la clase de entidad Elk_data como las entidades de puntos de entrada para el análisis de Densidad kernel.

    El óvalo Elk_in_Southwestern_Alberta_2009 tiene ahora dos líneas que lo conectan a dos herramientas diferentes.

  3. Haga doble clic en la herramienta Densidad kernel para abrir los parámetros.

    El parámetro Entidades de puntos o polilíneas de entrada se define en la capa Elk_in_Southwestern_Alberta_2009.

  4. En Ráster de salida, escriba Elk_KernelDensity.

    Aceptará el resto de opciones predeterminadas. Las unidades de área y tamaño de celda de salida se determinan con la proyección y entradas del mapa. Si se dejan en blanco, el valor Radio de búsqueda se calculará en función del dataset de entrada y el valor utilizado puede encontrarse en los mensajes de la herramienta después de que se complete el procesamiento.

  5. Haga clic en Aceptar.
  6. Haga clic con el botón derecho en la salida Elk_KernelDensity en el modelo y elija Agregar a visualización.
  7. Haga clic con el botón derecho en Densidad kernel y elija Ejecutar.

    Nota:

    Al hacer clic en el botón Ejecutar de la barra de herramientas, se ejecutará todo el modelo. Debido a que ya ha ejecutado la herramienta Geometría mínima de delimitación y no desea volverla a ejecutar, elige ejecutar solo la herramienta Densidad kernel.

  8. Haga clic en la pestaña Mapa. En el panel Contenido, desactive las capas Elk_in_Southwestern_Alberta_2009 y Elk_data_MBG para revisar los resultados de sus análisis de Densidad kernel.

    La salida de la herramienta densidad kernel se muestra con la simbología predeterminada.

    Ahora que ha calculado densidad kernel, puede utilizar la salida para ayudar a visualizar el hábitat potencial.

  9. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa de densidad kernel y elija Simbología.

    Abra el panel Simbología para el resultado de Densidad kernel.

    Se abre el panel Simbología. Actualmente, la capa está recibiendo estilo mediante el método Intervalos iguales, lo que crea clases en rangos iguales independientemente de la extensión de los datos. Este método funciona mejor para describir rangos familiares, como por ejemplo porcentajes o temperaturas, donde es importante enfatizar el valor del atributo en relación con otros atributos. En su lugar, desea utilizar los resultados de densidad kernel para describir si es más o menos probable que el alce se encuentre en una ubicación.

  10. En el panel Simbología, en Simbología principal, haga clic en Clasificar y elija Extender.

    Elija Extender para la Simbología principal

    El ráster se dibuja ahora utilizando una rampa de color negro a blanco que muestra valores de 0, o ninguna presencia probable, como negro. Cambiará la rampa de color para visualizar mejor la salida de densidad kernel.

  11. En Esquema de color, haga clic en la rampa de color. En Formatear esquema de color, active Mostrar nombres y Mostrar todo.
  12. Elija la rampa de color Mapa de calor: azul oscuro metalizado-blanco-semitransparente.

    Elegir simbología de mapa de calor

    La capa Elk_KernelDensity se actualiza para mostrar la nueva rampa de color del mapa de calor. Las áreas en blanco brillante tienen más probabilidades de tener alces mientras que las áreas en tonos más oscuros de azul tienen menos probabilidades de tener alces.

    Resultado de Elk_KernelDensity

La herramienta Densidad kernel genera una superficie continua que muestra la probabilidad de la presencia de alces en una ubicación dentro del hábitat.

Buscar clústeres usando la herramienta Clustering basado en densidad

La herramienta densidad kernel puede ayudarle a encontrar clústeres a través de la población total. Ahora utilizará la herramienta Clustering basado en densidad para encontrar dónde tiende a pasar tiempo un alce individual. La herramienta Clustering basado en densidad identifica clústeres y ruido en datos de puntos. Utilizará los puntos observados para un único alce, E106, que tiene tanto los puntos más observados en el dataset como un área geográfica grande de desplazamiento. Ya que este alce se desplazó tanto durante el año 2009, utilizará la herramienta para encontrar clústeres donde pasó mucho tiempo comparado con puntos observados que podrían ser valores atípicos o ruido en los datos.

  1. En la cinta, en el grupo Selección, haga clic en Seleccionar por atributos.

    Abra la herramienta Seleccionar por atributos.

    Se abre la herramienta Seleccionar por atributos.

  2. En Filas de entrada, elija Elk_in_Southwestern_Alberta_2009.
  3. Para Expresión, haga clic en la casilla Seleccionar un campo y elija el campo ind_ident. En la última casilla, haga clic en el menú desplegable y elija E106.

    Expresión Seleccionar por atributos

    La expresión completa debería ser Cuando ind_ident es igual a E106.

  4. Haga clic en Aceptar.

    Los puntos asociados con el alce E106 se resaltan en el mapa. Ejecutará el siguiente análisis con esta selección activa para analizar clústeres específicos para este individuo.

  5. Haga clic en la pestaña Modelo y agregue la herramienta de geoprocesamiento Clustering basado en densidad debajo de la herramienta Densidad kernel.
  6. Conecte el óvalo Elk_in_Southwestern_Alberta_2009 a la herramienta Clustering basado en densidad como las entidades de puntos de entrada.
  7. Haga doble clic en Clustering basado en densidad para abrir los parámetros de la herramienta y cambie de nombre de las entidades Salida a Elk_E106_DBC.

    A continuación, elegirá la opción Método de clustering. Distancia definida, o DBSCAN, encuentra clústeres basados en una distancia de búsqueda que especifique en la herramienta. El Autoajuste, HDBSCAN, buscará clústeres basados en la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a un grupo específico.

  8. En Método de clustering, elija Autoajuste (HDBSCAN), y en Entidades mínimas por clúster, escriba 100. Haga clic en Aceptar.

    Parámetros de la herramienta Clustering basado en densidad

    El valor Entidades mínimas por clúster de 100 se eligió para crear un número menor de clústeres. Para probar otros valores de clúster y métodos, puede cambiar los parámetros Método de clustering y Entidades mínimas.

  9. Haga clic con el botón derecho en la salida para elegir Agregar a visualización.
  10. Haga clic con el botón derecho en la herramienta Clustering basado en densidad y haga clic en Ejecutar.

    Cuando finalice la ejecución de la herramienta, la ventana Mensajes muestra que se identificaron cuatro clústeres.

  11. Haga clic en la pestaña Mapa para ver los resultados. En el panel Contenido, desactive todas las capas excepto para la capa Elk_E106_DBC y el mapa base.

    Resultado de clustering DBC

    Los cuatro clústeres en estas ubicaciones registradas del alce se muestran en el mapa. Para investigar los resultados de los parámetros de clustering utilizados, se crearon dos gráficos con la Distribución de probabilidad de pertenencia y la capa Entidades por clúster.

  12. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Elk_data_DBC y elija Tabla de atributos.

    En la tabla de atributos Elk_data_DBC, cada punto identificado como parte de un clúster muestra la probabilidad de que el punto forme parte del clúster además de la estabilidad del clúster. Los puntos también están etiquetados como Valores atípicos o Ejemplares. Los ejemplares son los puntos más representativos del clúster, mientras que los valores atípicos se puntúan por lo cerca que están del ejemplar.

  13. Cierre la tabla de atributos.
  14. En la cinta, en el grupo Selección, haga clic en Borrar.

    Borre la selección de los datos.

    Los datos seleccionados se borran y puede continuar su análisis en todos los puntos de datos en la capa Elk_in_Southwestern_Alberta_2009.

Utilizar la herramienta Elipses de desviación estándar para comprender el hábitat y el cambio a lo largo del tiempo

La herramienta Elipses de desviación estándar es otra herramienta útil a la hora de examinar el hábitat de las especies. Aunque el polígono de envoltura convexa que calculó con la herramienta Geometría mínima de delimitación describe el alcance de las observaciones, las Elipses de desviación estándar pueden determinar estadísticamente un hábitat en 1, 2 o 3 desviaciones estándar basándose en la tendencia central, dispersión y tendencias direccionales de las entidades. Aunque puede ser útil comprender la distribución general de los hábitats de animales observados, la distribución direccional también puede mostrar patrones con el tiempo. Utilizará esta herramienta dos veces, primero para mostrar una distribución general y segundo para cambios estacionales en el hábitat del alce. La estación en la que se registró cada punto se refleja en el campo summer_indicator. En el campo summer_indicator, los valores de 1 representan puntos recopilados en diciembre, enero y febrero; los valores de 2 representan puntos recopilados en marzo, abril y mayo; valores de 3 representan puntos recopilados en junio, julio y agosto; y valores de 4 representan puntos recopilados en septiembre, octubre y noviembre.

  1. Haga clic en la pestaña del modelo y agregue la herramienta Distribución direccional (Elipse de desviación estándar) por debajo de la herramienta Clustering basado en densidad.
  2. Conecte el óvalo Elk_in_Southwestern_Alberta_2009 a la herramienta Distribución direccional para Clase de entidad de entrada.
  3. Haga doble clic en Distribución direccional para abrir los parámetros. Nombre el valor del parámetro Clase de entidad de elipse de salida con Elk_data_DD.
  4. En Tamaño de elipse, elija 2 desviaciones estándar. Deje las demás variables vacías y haga clic en Aceptar.

    La creación de elipses de 2 desviaciones estándar capturará aproximadamente el 95 por ciento de la población. Ya que cada punto de ubicación de animales tiene la misma importancia, no utilizará el parámetro Campo de peso. El parámetro Campo de caso se utiliza para agrupar entidades para cálculo; utilizará este parámetro posteriormente para calcular elipses de distribución direccional por mes de observación.

  5. Haga clic con el botón derecho en la salida verde en el modelo y active Agregar a visualización y ejecute la herramienta Distribución direccional.

    La salida se agrega al mapa.

    Resultado de la distribución direccional

    Esta distribución se centra en el centro medio para todas las entidades. Ya que el alce migra estacionalmente para pastoreo y reproducción, también puede ser útil encontrar la distribución direccional para el verano y otras estaciones.

  6. En la pestaña Modelo, haga clic con el botón derecho en la herramienta Distribución direccional desde la sección anterior y elija Copiar.
  7. Haga clic con el botón derecho en el panel del modelo debajo de Distribución direccional y elija Pegar para duplicar esta herramienta dentro del modelo.

    Ya que copió la herramienta, los parámetros que definió previamente aún estarán aplicados.

  8. Haga doble clic en la herramienta Distribución direccional pegada y cambie el nombre del parámetro de Clase de entidad de elipse de salida a Elk_data_DD_season.
  9. En el parámetro Campo de caso, elija summer_indicator y haga clic en Aceptar.
  10. Agregue la salida a la visualización y ejecute la herramienta.

    Distribución direccional para cada estación

    El resultado de Elk_data_DD_season se dibuja en el mapa. Con la simbología actual, todas las elipses que muestran datos mensuales están simbolizadas de la misma forma. Cambiará la simbología para que cada mes tenga un color único.

  11. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Elk_data_Year y elija Simbología.
  12. En el panel Simbología, para Simbología principal, seleccione Valores únicos. En Campo, elija summer_indicator.

    Simbolizar por valores únicos

    Ahora cada elipse se dibuja con un color diferente, aunque debido a que el tipo de geometría es poligonal, todas tendrá un relleno que dificulta la comparación.

  13. Junto a Esquema de color, haga clic en el botón de opciones de Esquema de color y elija Aplicar a relleno y contorno.

    Aplique formato de color a contorno.

    Los contornos de polígono se actualizan de gris al mismo color que el relleno. Ahora retirará el relleno para que pueda ver todas las elipses.

  14. En Clases, haga clic en Más y elija Formatear todos los símbolos.

    Formatee todos los símbolos de polígono simultáneamente.

    Aparece el panel Formatear múltiples símbolos de polígono.

  15. Haga clic en la pestaña Propiedades y expanda Apariencia, y haga clic en Color. Elija Sin color y haga clic en Aplicar.

    Elija Sin color para el relleno del polígono.

    Las elipses se vuelven a dibujar mostrando solo el contorno. Hará que estos contornos sean más grandes para que destaquen sobre el mapa base.

  16. En Ancho del contorno, cambie el símbolo a 3 pt y haga clic en Aplicar.

    Anillos de distribución estacional simbolizados con diferentes colores

  17. Guarde el proyecto.

Acaba de aprender cinco formas de explorar el hábitat de un alce canadiense empleando Geometría mínima de delimitación, Densidad kernel, Clustering basado en densidad, Desviación direccional y Desviación direccional por estación. El modelo que construyó se guarda y puede reutilizarse o compartirse con toda su organización.