MaxGeeking Out On MaxEnt/Presence Only Species Modeling

Sunny_ENR

¡Extra! ¡Extra! ¡Léanlo todo! 

Presence-Only Predictive Modeling<\/A> (también conocido como MaxEnt) ya está disponible en ArcGIS 2.9 y estoy MUY EMOCIONADO. ¿Por qué es tan importante? Bueno, primero, es simplemente muy divertido... 

Ok, pero en serio - es emocionante porque hay muchos fenómenos que ocurren y sabemos dónde han ocurrido pero no necesariamente dónde NO HAN ocurrido. Como Bigfoot, por ejemplo. (Es broma... ¿o no?) 

Para biólogos de vida silvestre (incluidos aquellos que estudian la criptozoología), botánicos u otros -ólogos que buscan entender dónde algo PODRÍA estar... o más específicamente, dónde podrían darse las condiciones para apoyar la presencia de dicho fenómeno... pero que solo saben dónde ya<\/EM> existe<\/EM>, el modelado MaxEnt es extremadamente útil. 

¿Cómo funciona? <\/STRONG>

No soy matemático, pero si quieres conocer los detalles técnicos puedes leer la documentación<\/A>. O puedes mencionar al equipo @GeoSpatialAnalysis<\/a> en tu respuesta. ¡Ja! 

Pero aquí está mi versión de cómo funciona: 

Digamos que tengo una especie de planta rara y solo tengo un puñado de poblaciones conocidas. Me han encargado planificar mi trabajo de campo durante su temporada de floración y quiero maximizar mi tiempo enfocando búsquedas en lugares donde la especie PODRÍA ocurrir. Tal vez sé algunas cosas sobre lo que parece preferir: una geología específica, proximidad a un arroyo, una pendiente no muy empinada, y ¡OH! quizás algunas características del hábitat. ¡Genial! 

Puedes cargar todos esos conjuntos de datos subyacentes en ArcGIS Pro: una capa de geología, ejecutar una Acumulación de Distancia sobre una capa de arroyos, derivar alguna pendiente y cargar datos de cobertura terrestre. Además, carguemos nuestros datos de presencia para nuestra especie de interés. 

Ahora vamos a ejecutar la herramienta MaxEnt, que básicamente es pedirle a la máquina que observe dónde ocurre la presencia, considere los conjuntos de datos subyacentes que podrían EXPLICAR por qué esta especie está aquí y no allá, y luego califique el resto de nuestra área de estudio según qué tan cerca encontremos criterios similares que coincidan. Una mejor puntuación significa que hay mayor probabilidad de que las condiciones adecuadas puedan darse para que esta especie también se encuentre allí. 

¿Cuáles son algunas consideraciones?

<\/STRONG><\/P>Nuevamente, recomiendo totalmente leer la documentación para los detalles, pero en resumen, siempre les digo a las personas que ejecutar esta herramienta realmente requiere saber algo sobre el fenómeno contra el que intentas aplicarla. 

¿Por qué? Porque modelar cualquier cosa - usando MaxEnt o de otra manera - requiere iteración. Debes hacerlo varias veces. Aquí hay un buen ejemplo: una vez ejecuté MaxEnt para una especie de salamandra y obtuve un resultado REALMENTE BUENO la primera vez que corrí el modelo. PERO... cuando realmente miré el resultado y no solo la puntuación, me di cuenta de que el modelo había detectado lo que se llama "sesgo de muestreo"... Resulta que tenía muchos registros cerca de CARRETERAS, porque paraba la camioneta, bajaba y muestreaba, y encontraba un registro. Así que mi primera ejecución me dijo ¡LAS CARRETERAS SON GENIALES PARA LAS SALAMANDRAS! 

Ups. Tuve que eliminar mi sesgo de muestreo mediante un adelgazamiento (una herramienta disponible en Presence-only Prediction Tool en ArcGIS Pro) y ejecutarlo nuevamente, luego comencé a revisar mis variables explicativas (geología, pendiente, etc.) y preguntarme "¿Esta capa ayuda en algo a mi modelo?" y decidir si quería conservarla o no. Es bastante fácil hacer esto porque como parte del resultado obtienes pequeños gráficos de cada una de tus variables explicativas que te indican qué atributo de esa variable importa más y cuánto influye en el modelo. 

Bastante impresionante, ¿verdad? 

Y puedes hacer esto para plantas, animales u otros tipos de fenómenos! Es MUY FÁCIL y súper poderoso y tiene muchísimos casos potenciales de uso (¡corredores faunísticos, te estoy mirando!) 

Para más información consulta esta publicación del blog<\/A>. <\/P>

Patesj_dev

This is awesome! When I was working on my master's on Spiraea virginiana, I did some modeling using presence-only data in GIS but felt like it needed much more rigor in order to be able to support conclusions. It's great that ESRI is enhancing the capabilities in the tools to support the need.