Validación de los resultados de los análisis llevados a cabo en un SIG raster: Cálculo de camino óptimo

Abstract

La aplicación de procesos de validación que aporten cierta robustez y confianza a los resultados obtenidos de los análisis y modelos ejecutados en un entorno SIG (Sistemas de Información Geográfica) sigue siendo una asignatura pendiente. En el presente trabajo se pretende comprobar si la metodología de validación propuesta por Gómez Delgado y Barredo (2005) aplicada a un proceso de Evaluación MultiCriterio(EMC) llevado a cabo en un entorno SIG, puede ser extendida a otros de los análisis habitualmente llevados a cabo en este mismo entorno, y cuyos resultados pueden tener cierta trascendencia también en la toma de decisiones, como es la determinación de la trayectoria y construcción de nuevas infraestructuras en el territorio. Así, se ha realizado un ensayo en dos zonas de la Comunidad de Madrid, aplicando a los resultados del análisis de cálculo óptimo un proceso de validación basado en la combinación de un análisis de sensibilidad y un análisis de incertidumbre. Con esta metodología se pretende comprobar la robustez de los resultados y el impacto que pudiese tener la existencia de errores en los datos de partida.

The application of validation processes that can provide robustness and reliability to results obtained from GIS analysis and models is still needed. The main purpose of the work presented here was to test whether the validation methodology proposed by Gómez Delgado and Barredo (2005), applied to a Multicriteria Evaluation (MCE) process carried out in a GIS environment, could be extended to other GIS analysis whose results could also have an impact in decision making, for instance in regards to the determination of the trajectory and construction of new infrastructures in the territory. Thus, a test was undertaken in two areas of the Comunidad de Madrid (the Region of Madrid). A validation process based on the combination of sensitivity and uncertainty analyses was applied to the results of an optimal computation analysis. With this methodology we aim at verifying the robustness of results and the eventual impact that errors in the ingested data could have.