An Interval-based Multiobjective Approach to Feature Subset Selection Using Joint Modeling of Objectives and Variables

This paper studies feature subset selection in classification using a multiobjective estimation of distribution algorithm. We consider six functions, namely area under ROC curve, sensitivity, specificity, precision, F1 measure and Brier score, for evaluation of feature subsets and as the objectives of the problem. One of the characteristics of these objective functions is the existence of noise in their values that should be appropriately handled during optimization. Our proposed algorithm consists of two major techniques which are specially designed for the feature subset selection problem. The first one is a solution ranking method based on interval values to handle the noise in the objectives of this problem. The second one is a model estimation method for learning a joint probabilistic model of objectives and variables which is used to generate new solutions and advance through the search space. To simplify model estimation, l1 regularized regression is used to select a subset of problem variables before model learning. The proposed algorithm is compared with a well-known ranking method for interval-valued objectives and a standard multiobjective genetic algorithm. Particularly, the effects of the two new techniques are experimentally investigated. The experimental results show that the proposed algorithm is able to obtain comparable or better performance on the tested datasets.

Multi-objective Estimation of Distribution Algorithm Based on Joint Modeling of Objectives and Variables

This paper proposes a new multi-objective estimation of distribution algorithm (EDA) based on joint modeling of objectives and variables. This EDA uses the multi-dimensional Bayesian network as its probabilistic model. In this way it can capture the dependencies between objectives, variables and objectives, as well as the dependencies learnt between variables in other Bayesian network-based EDAs. This model leads to a problem decomposition that helps the proposed algorithm to find better trade-off solutions to the multi-objective problem. In addition to Pareto set approximation, the algorithm is also able to estimate the structure of the multi-objective problem. To apply the algorithm to many-objective problems, the algorithm includes four different ranking methods proposed in the literature for this purpose. The algorithm is applied to the set of walking fish group (WFG) problems, and its optimization performance is compared with an evolutionary algorithm and another multi-objective EDA. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better on many of the problems and for different objective space dimensions, and achieves comparable results on some compared with the other algorithms.

Environmental variables modeling based on remote sensing data using time series analysis: forestry and agricultural applications

En la actualidad, el seguimiento de la dinámica de los procesos medio ambientales está considerado como un punto de gran interés en el campo medioambiental. La cobertura espacio temporal de los datos de teledetección proporciona información continua con una alta frecuencia temporal, permitiendo el análisis de la evolución de los ecosistemas desde diferentes escalas espacio-temporales. Aunque el valor de la teledetección ha sido ampliamente probado, en la actualidad solo existe un número reducido de metodologías que permiten su análisis de una forma cuantitativa. En la presente tesis se propone un esquema de trabajo para explotar las series temporales de datos de teledetección, basado en la combinación del análisis estadístico de series de tiempo y la fenometría. El objetivo principal es demostrar el uso de las series temporales de datos de teledetección para analizar la dinámica de variables medio ambientales de una forma cuantitativa. Los objetivos específicos son: (1) evaluar dichas variables medio ambientales y (2) desarrollar modelos empíricos para predecir su comportamiento futuro. Estos objetivos se materializan en cuatro aplicaciones cuyos objetivos específicos son: (1) evaluar y cartografiar estados fenológicos del cultivo del algodón mediante análisis espectral y fenometría, (2) evaluar y modelizar la estacionalidad de incendios forestales en dos regiones bioclimáticas mediante modelos dinámicos, (3) predecir el riesgo de incendios forestales a nivel pixel utilizando modelos dinámicos y (4) evaluar el funcionamiento de la vegetación en base a la autocorrelación temporal y la fenometría. Los resultados de esta tesis muestran la utilidad del ajuste de funciones para modelizar los índices espectrales AS1 y AS2. Los parámetros fenológicos derivados del ajuste de funciones permiten la identificación de distintos estados fenológicos del cultivo del algodón. El análisis espectral ha demostrado, de una forma cuantitativa, la presencia de un ciclo en el índice AS2 y de dos ciclos en el AS1 así como el comportamiento unimodal y bimodal de la estacionalidad de incendios en las regiones mediterránea y templada respectivamente. Modelos autorregresivos han sido utilizados para caracterizar la dinámica de la estacionalidad de incendios y para predecir de una forma muy precisa el riesgo de incendios forestales a nivel pixel. Ha sido demostrada la utilidad de la autocorrelación temporal para definir y caracterizar el funcionamiento de la vegetación a nivel pixel. Finalmente el concepto “Optical Functional Type” ha sido definido, donde se propone que los pixeles deberían ser considerados como unidades temporales y analizados en función de su dinámica temporal. ix SUMMARY A good understanding of land surface processes is considered as a key subject in environmental sciences. The spatial-temporal coverage of remote sensing data provides continuous observations with a high temporal frequency allowing the assessment of ecosystem evolution at different temporal and spatial scales. Although the value of remote sensing time series has been firmly proved, only few time series methods have been developed for analyzing this data in a quantitative and continuous manner. In the present dissertation a working framework to exploit Remote Sensing time series is proposed based on the combination of Time Series Analysis and phenometric approach. The main goal is to demonstrate the use of remote sensing time series to analyze quantitatively environmental variable dynamics. The specific objectives are (1) to assess environmental variables based on remote sensing time series and (2) to develop empirical models to forecast environmental variables. These objectives have been achieved in four applications which specific objectives are (1) assessing and mapping cotton crop phenological stages using spectral and phenometric analyses, (2) assessing and modeling fire seasonality in two different ecoregions by dynamic models, (3) forecasting forest fire risk on a pixel basis by dynamic models, and (4) assessing vegetation functioning based on temporal autocorrelation and phenometric analysis. The results of this dissertation show the usefulness of function fitting procedures to model AS1 and AS2. Phenometrics derived from function fitting procedure makes it possible to identify cotton crop phenological stages. Spectral analysis has demonstrated quantitatively the presence of one cycle in AS2 and two in AS1 and the unimodal and bimodal behaviour of fire seasonality in the Mediterranean and temperate ecoregions respectively. Autoregressive models has been used to characterize the dynamics of fire seasonality in two ecoregions and to forecasts accurately fire risk on a pixel basis. The usefulness of temporal autocorrelation to define and characterized land surface functioning has been demonstrated. And finally the “Optical Functional Types” concept has been proposed, in this approach pixels could be as temporal unities based on its temporal dynamics or functioning.

Transition to a cyclable city: policies and variables affecting cycling commuting

The growing interest in achieving the objectives of cycling policies has increased the need to know the key variables that influence the use of the bicycle for daily mobility. This paper makes a contribution in this research line by examining a varying nature of variables – objective and psychological - and their influence on cycling commuting in the context of a “climber cycling city”: Vitoria-Gasteiz (Spain). Statistical differences of the variables were determined between cycling commuters and commuters by other modes. The objective variables analyzed allowed us to identify the cycling commuting profile in Vitoria-Gasteiz, but showed a small effect on cycling commuting. However, analyses on seven cycling psychological variables identified and defined, showed a higher influence, especially “Individual capacities” and “Non-commuting cycling habit”. Their results allowed recommending a wide et of policy initiatives. These policy recommendations were made considering that Vitoria-Gasteiz is a “city in transition” towards cycling: a high level of cycling share for the Spanish contex t and the safety issue not being the main barrier for cycling. However the psychological latent variable “Non-commuting cycling habit” indicates that normalization of the bicycle as a mode of transport needs more progress.

Estimación de variables dasométricas a partir de datos LiDAR y obtención de modelos de referencia para las distribuciones de alturas y diámetros del arbolado

La Gestión Forestal Sostenible se define como “la administración y uso de los bosques y tierras forestales de forma e intensidad tales que mantengan su biodiversidad, productividad, capacidad de regeneración, vitalidad y su potencial para atender, ahora y en el futuro, las funciones ecológicas, económicas y sociales relevantes a escala local, nacional y global, y que no causan daño a otros ecosistemas” (MCPFE Conference, 1993). Dentro del proceso los procesos de planificación, en cualquier escala, es necesario establecer cuál será la situación a la que se quiere llegar mediante la gestión. Igualmente, será necesario conocer la situación actual, pues marcará la situación de partida y condicionará el tipo de actuaciones a realizar para alcanzar los objetivos fijados. Dado que, los Proyectos de Ordenación de Montes y sus respectivas revisiones son herramientas de planificación, durante la redacción de los mismos, será necesario establecer una serie de objetivos cuya consecución pueda verificarse de forma objetiva y disponer de una caracterización de la masa forestal que permita conocer la situación de partida. Esta tesis se centra en problemas prácticos, propios de una escala de planificación local o de Proyecto de Ordenación de Montes. El primer objetivo de la tesis es determinar distribuciones diamétricas y de alturas de referencia para masas regulares por bosquetes, empleando para ello el modelo conceptual propuesto por García-Abril et al., (1999) y datos procedentes de las Tablas de producción de Rojo y Montero (1996). Las distribuciones de referencia obtenidas permitirán guiar la gestión de masas irregulares y regulares por bosquetes. Ambos tipos de masas aparecen como una alternativa deseable en aquellos casos en los que se quiere potenciar la biodiversidad, la estabilidad, la multifuncionalidad del bosque y/o como alternativa productiva, especialmente indicada para la producción de madera de calidad. El segundo objetivo de la Tesis está relacionado con la necesidad de disponer de una caracterización adecuada de la masa forestal durante la redacción de los Proyectos de Ordenación de Montes y de sus respectivas revisiones. Con el fin de obtener estimaciones de variables forestales en distintas unidades territoriales de potencial interés para la Ordenación de Montes, así como medidas de la incertidumbre en asociada dichas estimaciones, se extienden ciertos resultados de la literatura de Estimación en Áreas Pequeñas. Mediante un caso de estudio, se demuestra el potencial de aplicación de estas técnicas en inventario forestales asistidos con información auxiliar procedente de sensores láser aerotransportados (ALS). Los casos de estudio se realizan empleando datos ALS similares a los recopilados en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA). Los resultados obtenidos muestran que es posible aumentar la eficiencia de los inventarios forestales tradicionales a escala de proyecto de Ordenación de Montes, mediante la aplicación de estimadores EBLUP (Empirical Best Linear Unbiased Predictor) con modelos a nivel de elemento poblacional e información auxiliar ALS similar a la recopilada por el PNOA. ABSTRACT According to MCPFE (1993) Sustainable Forest Management is “the stewardship and use of forests and forest lands in a way, and at a rate, that maintains their biodiversity, productivity, regeneration capacity, vitality and their potential to fulfill, now and in the future, relevant ecological, economic and social functions, at local, national, and global levels, and that does not cause damage to other ecosystems”. For forest management planning, at any scale, we must determine what situation is hoped to be achieved through management. It is also necessary to know the current situation, as this will mark the starting point and condition the type of actions to be performed in order to meet the desired objectives. Forest management at a local scale is no exception. This Thesis focuses on typical problems of forest management planning at a local scale. The first objective of this Thesis is to determine management objectives for group shelterwood management systems in terms of tree height and tree diameter reference distributions. For this purpose, the conceptual model proposed by García-Abril et al., (1999) is applied to the yield tables for Pinus sylvestris in Sierra de Guadrrama (Rojo y Montero, 1996). The resulting reference distributions will act as a guide in the management of forests treated under the group shelterwood management systems or as an approximated reference for the management of uneven aged forests. Both types of management systems are desirable in those cases where forest biodiversity, stability and multifunctionality are pursued goals. These management systems are also recommended as alternatives for the production of high quality wood. The second objective focuses on the need to adequately characterize the forest during the decision process that leads to local management. In order to obtain estimates of forest variables for different management units of potential interest for forest planning, as well as the associated measures of uncertainty in these estimates, certain results from Small Area Estimation Literature are extended to accommodate for the need of estimates and reliability measures in very small subpopulations containing a reduced number of pixels. A case study shows the potential of Small Area Estimation (SAE) techniques in forest inventories assisted with remotely sensed auxiliary information. The influence of the laser pulse density in the quality of estimates in different aggregation levels is analyzed. This study considers low laser pulse densities (0.5 returns/m2) similar to, those provided by large-scale Airborne Laser Scanner (ALS) surveys, such as the one conducted by the Spanish National Geographic Institute for about 80% of the Spanish territory. The results obtained show that it is possible to improve the efficiency of traditional forest inventories at local scale using EBLUP (Empirical Best Linear Unbiased Predictor) estimators based on unit level models and low density ALS auxiliary information.

El perfil de los consumidores de productos de comercio justo. Análisis de las variables que influyen en su intención de compra

El consumo mundial, impulsor del desarrollo y crecimiento económico de los pueblos, no ha sido igual para todas las naciones, ya que sus efectos han sido diferentes para los ciudadanos de los países del Norte y los del Sur, principalmente por dos razones: una, porque han originado complejos y diferentes estilos de vida y aspiraciones, lo que ha originado grandes diferencias entre los individuos de unos y otros países, y, dos, por su falta de valores sociales y éticos. Ante esta situación, la sociedad en su conjunto debe tomar conciencia de este hecho, y a través de un consumo responsable y de un mayor conocimiento de las relaciones comerciales entre los pueblos, debe optar por consumir productos elaborados bajo criterios de justicia y equidad. Para ayudar a alcanzar estos objetivos de equidad, solidaridad, justicia y ética, nació el Comercio Justo, que, en el caso de España, llegó con veinte años de retraso en la década de los ochenta. Aunque a día de hoy sus ventas crecen a un buen ritmo, siguen siendo inferiores al resto de los países europeos, por cuatro razones: (1) el desconocimiento que la mayoría de los potenciales consumidores tienen de este movimiento social; (2) la dificultad de acceder a los productos que comercializan; (3) el poco impulso que se ofrece desde las Administraciones Públicas; y, (4) porque hay pocas investigaciones en las que se haya analizado el Comercio Justo desde la perspectiva de la demanda, lo que ha implicado que no haya un conocimiento profundo sobre los consumidores de este tipo de productos y sobre sus motivaciones de compra. En base a todo lo expuesto, el presente trabajo se concibe como un estudio exploratorio, que tiene como objetivo principal analizar el perfil de los consumidores y no consumidores de productos de Comercio Justo, sus motivaciones de compra y no compra, así como las variables que influyen en la intención de compra futura, tanto en el segmento de consumidores actuales, como en el segmento de no consumidores de este tipo de productos. Para la realización de este trabajo, se ha utilizado, por una parte, una metodología cualitativa, que ha permitido acceder a la información sobre las opiniones y actitudes que intervienen en los procesos de decisión de compra; y, por otra, una metodología cuantitativa, a través de una encuesta online dirigida a 6.500 individuos, que ha permitido tener información, a través de sendos análisis descriptivos univariante y bivariante, de los individuos encuestados sobre el objeto del estudio. Para validar los modelos y contrastar las hipótesis planteadas, se ha utilizado el análisis de fiabilidad y validación de las escalas de medición seleccionadas (Alpha de Cronbach); el análisis factorial exploratorio, para comprobar la dimensionalidad y validez convergente de las escalas de medida; el análisis factorial confirmatorio, para validar la idoneidad de los modelos de medida propuestos; la regresión logística, para comprobar la validez del modelo general de la probabilidad de la compra o no compra de productos de Comercio Justo; y la regresión lineal múltiple, para comprobar la validez de los modelos específicos de intención de compra futura en los segmentos de compradores y de no compradores. Para realizar todos estos análisis, se han utilizado las herramientas informáticas SPSS v21 y AMOS. Las principales conclusiones del trabajo son: (1) que se deben establecer unos criterios claros que definan quién es quién en el movimiento de Comercio Justo, sus fines, sus objetivos, los productos que comercializan, así como su funcionamiento y desarrollo en España; (2) que, a pesar de las grandes ventajas y posibilidades del Comercio Justo, hay una falta de demanda de estos productos por parte de los consumidores responsables, debido principalmente a la falta de información-comunicación sobre el propio movimiento, y, muy especialmente, a la falta de información sobre los productos, los canales de comercialización, las políticas de precios, las políticas de comunicación, etc., y a la necesidad de que estos productos estén accesibles en los lugares donde los consumidores hacen su compra habitual; y (3) que el Comercio Justo español debe afrontar una serie de desafíos, como son la coordinación entre las diferentes organizaciones que participan en su desarrollo; la sensibilización de los consumidores; la creación de una imagen de marca que defina de una manera clara y sencilla qué es el Comercio Justo; la orientación al cliente y no al producto; y extender la red de comercialización de productos de Comercio Justo a los canales donde los consumidores hacen su compra habitualmente. ABSTRACT Global consumption, the driver of economic growth and development of nations, is not the same for all countries, since its effects have been different on people coming from the North or the South. This is due mainly to two reasons: firstly, because they have developed complex and different lifestyles and aspirations, which have led to significant differences between individuals of one country and another and secondly, because they lack social and ethical values. Given this situation, society as a whole should be aware of this fact, and through responsible consumption and a greater knowledge of trade relations between countries, should opt for consuming products produced with criteria of justice and equity. Fair Trade began as a way to help reach these goals of equity, solidarity, justice and ethics. In the case of Spain it did not start until 20 years later, in the eighties. Although today sales of Fair Trade products are growing at a good rate, they are still below that of other European countries, for four reasons: (1) unawareness of this social movement; (2) the difficult access to these products; (3) insufficient government support; (4) the limited research carried out to analyse Fair Trade from the perspective of demand, resulting in a lack of knowledge about this type of consumer and their purchasing motivations. Based on the above, the present study is designed as an exploratory investigation, aimed at analyzing the profile of consumers and non-consumers of Fair Trade, their motivations for buying and not buying, as well as the variables which influence future purchase intention in both the current consumer segment, and the non-user segment of such products. To carry out this study we have used, on the one hand, a qualitative methodology, to obtain information about the views and attitudes involved in the purchase decision process; and on the other, a quantitative methodology, through an online survey of 6,500 individuals, which provided information through two separate univariate and bivariate descriptive analysis, of the individuals interviewed about the object of this study. To validate the models and contrast hypotheses, we have used the reliability analysis and validation of the selected measurement scales (Cronbach's Alpha); exploratory factor analysis to verify the dimensionality and convergent validity of the measurement scales; confirmatory factor analysis to validate the adequacy of the models of measurement proposed; logistic regression, to verify the validity of the general model of the probability of buying or not buying Fair Trade products; and multiple linear regression to test the validity of specific models in future purchase intention in the segments of buyers and non-buyers. To carry out these analyses, we used SPSS v21 software tools and AMOS. The principal conclusions of the investigation are: (1) the need to establish clear criteria which define who is who in the Fair Trade movement, its goals, objectives, the products they sell, as well as its operation and development in Spain; (2) that despite the great advantages and possibilities of Fair Trade, there is a lack of demand for these products by responsible consumers, mainly due to the lack of information-communication about the movement itself, and especially on the range of products, sales channels, pricing policies, communication policies, etc., and the need for these products to be available in places where consumers make their usual purchase; and (3) that Spanish Fair Trade must address a number of challenges such as: coordination between the different organizations involved in trade development; consumer awareness; creation of a brand image that defines in a clear and simple way what Fair Trade is; focus on the customer rather than the product; and expansion of the network of Fair Trade sales outlets to include the channels where consumers usually make their purchases.