ser301-2024:comentario_sobre_proposta_1_-_jocilene
Essa é uma revisão anterior do documento!
Olá Jocilene,
Vamos lá.
Primeiro , parabéns pelo texto que está claro, sintético e apresenta o seu propósito
E baseado nele vou tecer alguns comentários para que busquemos os ajustes necessários
que ajudarão a você e ter o melhor proveito do curso na direção da sua Tese.
Em síntese você parece estar preocupada com uma questão relativa a avaliação de diferentes Bases de Dados que apresentam
uma medida (em geral um indicador ou um sistema de indicadores) para um processo *degradação da terra*
(e no meio disso você cita outro processo *desertificação*).
Você constata que existem vários produtos de mapeamento para os dois processos e depois estabelece seu interesse e foco
em um deles a *degradação* ("Apesar disso, existe uma lacuna na identificação das semelhanças e diferenças
entre esses mapeamentos de *degradação*")
E você deseja estabelecer alguma métrica ou um sistema de métricas para tratar com as diferenças e similaridades entre
os mapeamentos que buscam representar este processo.
Pontos importantes:
[1] É necessário ANTES de tudo entender o que cada produto de mapeamento está MEDINDO quando
mede *degradação da terra*. Se há distâncias no CONCEITO haverão diferenças nas medidas expressas nos mapas.
Ou se o CONCEITO é o mesmo mas a forma de medir é diferente , haverão diferenças nos mapas.
O MAPEAMENTO CONCEITUAL é o primeiro passo. E ele envolve a DEFINIÇÃO CLARA DO CONCEITO que se está MEDINDO em cada proposta.
E como os elementos do CONCEITO são mapeados para variáveis e/ou indices e indicadores.
[2] É possível HARMONIZAR estas diferentes definições e as diferentes medidas?
[3] Voce precisa de métricas adequadas para apreender os erros de quantificação e os erros de localização.
A distribuição espacial dos erros é fundamental na análise. Você pode ter bons indicadores de acrucaia e
precisao globais mas uma péssima distribuição espacial dos erros.
[4] Uma referência, um mapas referência ( uma "vwerdade) sempre ajuda muito.
[5] matrizes de confusão parecem simples MAS não são, e são ótimas ferramentas quando
usadas apropriadamente e interpretadas adequadamente. Exploradas de maneira incorreta trazem confusão para a análise e para o analista!
[6] Um livrio recente do cara que mais estudou esta questão é o primeiro passo para você olhar ferramentas que vai precisar para
fazer o que deseja. O livro é:
E este paper do SBSR do Pontius e do Fonseca avaliando os dados de DESMATAMENTO de tres produtos é interessante para voce e seu propósito:
COMPARISON AMONG TIME SERIES MAPS OF DEFORESTATION IN THE AMAZON: HOW INDEPENDENT MONITORING SYSTEMS RELATE TO OFFICIAL DATA
Antonio Victor Galvão da Fonseca, Robert Gilmore Pontius Jr. SBSR, 2023.
ser301-2024/comentario_sobre_proposta_1_-_jocilene.1727717604.txt.gz · Última modificação: 2024/09/30 17:33 por miguel