7th IMRMPT

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English title:	Assessment of the distribution and concentration of early deforestation alerts in Colombia through spatial analysis
Spanish title:	Evaluaci�n de la distribuci�n y concentraci�n de alertas tempranas de deforestaci�n en Colombia a trav�s del an�lisis espacial
English abstract:	This study presents an integrated approach for analyzing early deforestation alerts in Colombia generated by the Institute of Hydrology, Meteorology, and Environmental Studies (IDEAM). Deforestation is a global environmental concern, affecting biodiversity, contributing to climate change, and negatively impacting local communities. Therefore, identifying and analyzing early deforestation alerts is essential for the timely implementation of mitigation and conservation measures. We used the silhouette method to determine the optimal number of clusters in the early alert data to address this issue. This method is a statistical approach that evaluates the coherence of the formed clusters and helps identify the number of groupings that best represent the underlying structure of the data. Once the optimal number of clusters was determined, we calculated the centroids for each cluster. The centroids represent the geometric center of each cluster and provide a key spatial reference for subsequent analysis. The spatial distribution of deforestation alerts was visualized through histograms, both longitudinally and angularly. Longitudinal histograms allow us to observe how alerts are distributed across different geographic longitudes, which can reveal large-scale deforestation patterns. On the other hand, angular histograms offer a perspective on the spatial orientation of the alerts, which helps understand the predominant directions of deforestation processes. These visualizations are fundamental for identifying critical areas and potential deforestation corridors. Additionally, a statistical mechanics-based index was proposed to correlate alert density with potential deforestation in the studied region. This index was derived from the canonical ensemble, which considered the alert's independent particles to quantify the relationship between alert concentration and the probability of significant deforestation. Statistical mechanics provides a robust theoretical framework for modeling the distribution of events and allows for deriving metrics that can be used for decision-making in environmental policies. The suggested index can be valuable for prioritizing intervention areas and allocating resources more effectively. The integrated approach presented in this study combines cluster analysis techniques, spatial visualization, and statistical modeling, providing a comprehensive methodology for analyzing early deforestation alerts. The results of this approach can be used by environmental authorities, non-governmental organizations, and local communities to improve forest conservation and management strategies. Moreover, the proposed methodology can be adapted and applied to other regions affected by deforestation, contributing to global efforts to combat forest loss. This study offers a novel and robust methodology for analyzing early deforestation alerts in Colombia. Combining the silhouette method for determining optimal clusters, detailed spatial visualization through histograms, and a statistical mechanics-based index provides a powerful tool to understand and address deforestation. This approach not only facilitates the identification of patterns and trends in alert data but also helps correlate these alerts with actual deforestation, enabling better decision-making and more effective actions for forest conservation in Colombia.
Spanish abstract:	En este estudio se presenta un enfoque integrado para el an�lisis de alertas tempranas de deforestaci�n en Colombia, generadas por el Instituto de Hidrolog�a, Meteorolog�a y Estudios Ambientales (IDEAM). La deforestaci�n es una preocupaci�n ambiental cr�tica en Colombia, ya que afecta la biodiversidad, contribuye al cambio clim�tico y tiene impactos negativos en las comunidades locales. Por lo tanto, la identificaci�n y el an�lisis de las alertas tempranas de deforestaci�n son esenciales para implementar medidas de mitigaci�n y conservaci�n de manera oportuna. Para abordar este problema, utilizamos el m�todo de la silueta para determinar el n�mero �ptimo de cl�steres en los datos de alertas tempranas. Este m�todo es un enfoque estad�stico que eval�a la coherencia de los cl�steres formados y ayuda a identificar el n�mero de agrupaciones que mejor representa la estructura subyacente de los datos. Una vez determinado el n�mero �ptimo de cl�steres, procedimos a calcular los centroides para cada uno de ellos. Los centroides representan el centro geom�trico de cada cl�ster y proporcionan una referencia espacial clave para el an�lisis subsiguiente. La distribuci�n espacial de las alertas de deforestaci�n se visualiz� mediante histogramas, tanto en t�rminos longitudinales como angulares. Los histogramas longitudinales permiten observar c�mo se distribuyen las alertas a lo largo de diferentes longitudes geogr�ficas, lo que puede revelar patrones de deforestaci�n a gran escala. Por otro lado, los histogramas angulares ofrecen una perspectiva sobre la orientaci�n espacial de las alertas, lo que es �til para entender las direcciones predominantes de los procesos de deforestaci�n. Estas visualizaciones son fundamentales para identificar �reas cr�ticas y posibles corredores de deforestaci�n. Adem�s, se propuso un �ndice basado en la mec�nica estad�stica para correlacionar la densidad de alertas con la deforestaci�n potencial en la regi�n estudiada. Este �ndice se dise�� para cuantificar la relaci�n entre la concentraci�n de alertas y la probabilidad de que se produzca una deforestaci�n significativa. La mec�nica estad�stica proporciona un marco te�rico robusto para modelar la distribuci�n de eventos y permite derivar m�tricas que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones en pol�ticas ambientales. El �ndice propuesto puede servir como una herramienta valiosa para priorizar �reas de intervenci�n y asignar recursos de manera m�s efectiva. El enfoque integrado presentado en este estudio combina t�cnicas de an�lisis de cl�steres, visualizaci�n espacial y modelado estad�stico, proporcionando una metodolog�a comprensiva para el an�lisis de alertas tempranas de deforestaci�n. Los resultados de este enfoque pueden ser utilizados por autoridades ambientales, organizaciones no gubernamentales y comunidades locales para mejorar las estrategias de conservaci�n y manejo de bosques. Adem�s, la metodolog�a propuesta puede ser adaptada y aplicada a otras regiones afectadas por la deforestaci�n, contribuyendo a los esfuerzos globales para combatir la p�rdida de bosques. En conclusi�n, este estudio ofrece una metodolog�a novedosa y robusta para el an�lisis de alertas tempranas de deforestaci�n en Colombia. Al combinar el m�todo de la silueta para la determinaci�n de cl�steres �ptimos, la visualizaci�n espacial detallada mediante histogramas y un �ndice basado en la mec�nica estad�stica, se proporciona una herramienta poderosa para entender y abordar la deforestaci�n. Este enfoque no solo facilita la identificaci�n de patrones y tendencias en los datos de alertas, sino que tambi�n ayuda a correlacionar estas alertas con la deforestaci�n real, permitiendo una mejor toma de decisiones y acciones m�s efectivas para la conservaci�n de los bosques en Colombia.
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Speaker:

Authors

Name	Institution	Email
Jonatan Esteban Gonz�lez Balaguera	Universidad Nacional de Colombia	Jegonzalezba@unal.edu.co

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Room:	Principal Room
Date:	August 8, 2024
Hour:	15:00 - 15:20

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