Un análisis multicriterio, en el contexto de los SIG, es todo aquel proceso analítico que permite identificar diversas soluciones ante un problema, utilizando principalmente variables cartográficas como datos de partida. Por ejemplo, en la localización de los mejores lugares para construir un parque eólico con el menor impacto visual, mayor rendimiento energético, ausencia de zonas protegidas y menor densidad forestal.

Aunque puedes gestionar tus análisis multiecriterio tanto en el ámbito vectorial (variables discretas) como en el ámbito de imágenes (variables continuas), serán estos últimos (los ráster), los que te darán más juego para conseguir un resultado cuantitativo más rico. En otros contextos, también puedes encontrar estos análisis escondidos, indirectamente, en herramientas que utilizan criterios como base para llegar a una solución. Por ejemplo, criterio de distancias, velocidad, número de semáforos y tipos de viales cuando realizas un análisis de redes para conectar dos puntos.

Mientras que el juego de variables vectoriales terminarán por identificarte la combinación de superposición de zonas con presencia o ausencia de dicha variable, el juego de variables ráster también te permitirá identificar esa combinación territorial pero, además, podrá aportarte un valor cuantitativo para priorizar las zonas territoriales. De esta forma, cuando aplicas un análisis multicriterio partiendo de datos ráster, la posibilidad de una riqueza de valores territoriales es mayor pudiendo disponer de  múltiples alternativas y priorizar valores a partir de tus criterios iniciales. De una manera más resumida, un análisis ráster puede identificarte cinco zonas apropiadas según tus criterios, pero puntuarlas para generar un ránking de prioridades a partir de los diferentes valores contenidos en sus píxels.

Una vez tengas todas tus variables disponibles, podrás editar y analizarlas aplicando los criterios de prioridad de análisis advirtiendo las zonas más o menos apropiadas y disponer de todo el pull de capas que entrarán en juego para obtener el resultado final de tu análisis.

¿Para qué me sirve un análisis multicriterio?

Para todo, hasta para debatirlos con tus colegas y un par de cervezas. Básicamente, la gestión territorial para identificar zonas apropiadas a tus criterios de partida, se basará en un análisis multicriterio. Casos directos los encontrarás en ejemplos como:

• Identificar zonas para reintroducir una especie, por ejemplo, utilizando como criterios de análisis sus variables biológicas de clima y vegetación asociadas.
• Generar alternativas para el emplazamiento de una actividad humana, por ejemplo, utilizando los criterios de variables que menor impacten al medio ambiente.
• Localizar lugares donde construir un vertedero, por ejemplo, utilizando criterios de proximidad a zonas urbanas, tipos de suelo y afección ambiental.
• Delimitar zonas protegidas, por ejemplo, utilizando criterios de variables de mayor riqueza de especies, menor presión humana o mayor diversidad de ecosistemas.
• Sectorización de zonas de mayor erosionabilidad, por ejemplo, empleando criterios de análisis basados en datos climáticos, pendientes, vegetación o usos del suelo.
• Elaboración de mapas de riesgo de incendios, por ejemplo, recurriendo a variables vinculadas a la pendiente, tipo de vegetación, proximidad a carreteras, morfología del territorio o presencia de especies pirófitas.

Cada variable es trabajada y adaptada bajo unos criterios que justifican su implicación en el esquema de prioridades del análisis. Posteriormente son combinadas con el resto para, a través de esos criterios, obtener un resultado cuantitativo que te permita seleccionar la mejor alternativa territorial, aunque no sea necesariamente la mejor opción. Aquí, el álgebra de mapas tiene una importancia vital en la combinación de estas variables.

¿Cómo elaborar un análisis multicriterio?

Cada análisis es un mundo, y cada casuística implica unas consideraciones particulares, capas específicas y herramientas concretas. Tu mayor reto estará en intentar disponer de las variables de análisis y adaptarlas o reclasificarlas según los principios de tus criterios para que todas ellas puedan ser metidas en la batidora del análisis. En un segundo orden de prioridades, necesitarás contar con destrezas ante herramientas de álgebra de mapas, análisis estadísticos o componentes principales entre otros.

Algunos aspectos a tener en cuenta a la hora de procesar las capas para identificar los lugares de solapamiento de mayor interés, vendrán determinadas por herramientas como:

• Las convencionales funciones vectoriales intersect, unión, merge o buffer, o las opciones de edición de tablas y calculadora de campos.
• Herramientas específicas ráster como las herramientas de reclasificación, interpolación, análisis de distancias, morfología, conversión y, principalmente, la calculadora ráster.

Herramientas para el análisis multicriterio

En muchas ocasiones necesitarás recurrir a variables cartográficas secundarias generadas a partir de un análisis particular. En estos casos, será necesario contar con herramientas específicas que analicen datos primarios para generar tu variable de interés. Por ejemplo, a partir de datos LiDAR podrás elaborar un mapa de pendiente. A partir de un DEM podrás generar un índice de posición topográfica. O a partir de una imagen satélite podrás conseguir un índice de humedad o datos de temperatura superficial.

Dispones de múltiples herramientas de análisis específicos para generar datos secundarios derivados o índices desde diferentes entornos de SIG de escritorio. Aquí tienes un amplio listado de herramientas con las que contar e incorporar en software como ArcGIS, QGIS o gvSIG.

¿Qué diferencia el álgebra de mis análisis multicriterio?

Ambos tienen un trasfondo analítico similar pero, en este caso, el álgebra de mapas será una simple vía a utilizar para llegar a un resultado combinando todas tus capas en las que, previamente, habrás evaluado los criterios de importancia partiendo de trabajos como la reclasificación, edición, conversión y explotación de datos secundarios.