{"id":2192,"date":"2024-09-24T07:55:10","date_gmt":"2024-09-24T12:55:10","guid":{"rendered":"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/?page_id=2192"},"modified":"2024-09-25T12:37:11","modified_gmt":"2024-09-25T17:37:11","slug":"atbd-entenda-cada-etapa","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/en\/pt\/atbd-entenda-cada-etapa\/","title":{"rendered":"ATBD &#8211; Entenda cada etapa"},"content":{"rendered":"<h4 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\">CONHE\u00c7A OS PASSOS DA METODOLOGIA MAPBIOMAS<\/h4>\n\n\n\n<p>Aqui detalhamos a metodologia do MapBiomas passo a passo. Para cada classe e tema tratado no mapa existem peculiaridades e caracter\u00edsticas espec\u00edficas que podem ser conferidas em detalhes no ATBD (Documento Base Te\u00f3rico do Algoritmo) e seus ap\u00eandices.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/en\/acceda-a-las-atbd-detalladas\/\">BAIXE A METODOLOGIA COMPLETA &#8211; ATBD<\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico1_pt-1-scaled.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Tudo come\u00e7a com as imagens do sat\u00e9lite Landsat, com resolu\u00e7\u00e3o de 30 metros, dispon\u00edveis gratuitamente na plataforma Google Earth Engine e com uma s\u00e9rie temporal de 39 anos. 16.418 mosaicos foram constru\u00eddos em todo o limite RAISG, cada um com dezenas de milh\u00f5es de pixels no total. Esses pixels s\u00e3o as unidades de trabalho do MapBiomas. As imagens podem conter nuvens, neblina e outras condi\u00e7\u00f5es que podem afetar a qualidade da imagem. Para produzir uma imagem limpa, s\u00e3o selecionados os pixels sem nuvem dentre as imagens dispon\u00edveis para o per\u00edodo selecionado. Para cada um destes pixels s\u00e3o extra\u00eddas m\u00e9tricas que explicam o comportamento do pixel naquele ano. Isso \u00e9 feito com cada uma das 7 bandas espectrais do sat\u00e9lite, assim como para as fra\u00e7\u00f5es e \u00edndices espectrais calculados. Por exemplo, para a Banda 1 \u00e9 coletado a mediana dos valores da banda no per\u00edodo, o valor m\u00e1ximo, o valor m\u00ednimo e a amplitude de varia\u00e7\u00e3o. Ao final cada pixel carrega at\u00e9 156 camadas de informa\u00e7\u00e3o para um ano.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico2_pt-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Para cada ano s\u00e3o montados mosaicos que cobrem toda RAISG representando o comportamento de cada pixel atrav\u00e9s de 156 m\u00e9tricas ou camadas de informa\u00e7\u00e3o. Este conjunto de mosaicos \u00e9 salvo como uma cole\u00e7\u00e3o de dados (Asset) dentro da plataforma de Google Earth Engine. Estes mosaicos ser\u00e3o utilizados de duas formas principais. Primeiro, como fonte de par\u00e2metros para o algoritmo classificar as imagens (ver pr\u00f3ximo passo), e segundo,&nbsp; como base para derivar a composi\u00e7\u00e3o RGB, que permite a visualiza\u00e7\u00e3o da imagem de fundo na plataforma MapBiomas. Esta composi\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 utilizada para a coleta de amostras de treinamento e avalia\u00e7\u00e3o de acur\u00e1cia por interpreta\u00e7\u00e3o visual.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico3_pt-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>A partir dos mosaicos de imagens, as equipes de cada bioma e de cada tema transversal produzem um mapa de cada classe de cobertura e uso da terra (floresta, campo, agricultura, pastagem, \u00e1rea urbana, \u00e1gua etc). Para isso, os analistas do MapBiomas utilizam um classificador autom\u00e1tico chamado de \u201crandom forest\u201d, que roda na nuvem de processadores da Google. Esse sistema \u00e9 baseado em aprendizado de m\u00e1quina: para cada tema a ser classificado, as m\u00e1quinas s\u00e3o \u201ctreinadas\u201d com amostras dos alvos a serem classificados. Estas amostras s\u00e3o obtidas por meio de mapas de refer\u00eancia, gera\u00e7\u00e3o de mapas de classes est\u00e1veis das s\u00e9ries anteriores do MapBiomas, e por coleta direta por interpreta\u00e7\u00e3o visual das imagens Landsat. A classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 feita para um dos anos da s\u00e9rie, podendo ser salvas como um \u00fanico mapa por classe onde cada pixel tem n\u00famero de camadas correspondente ao n\u00famero de anos da s\u00e9rie hist\u00f3rica analisada.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico-4.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>O filtro espacial visa ampliar a consist\u00eancia espacial dos dados, eliminando pixels isolados ou de borda. S\u00e3o definidas regras de vizinhan\u00e7a que podem levar a altera\u00e7\u00e3o da classifica\u00e7\u00e3o do pixel, por exemplo, um pixel que tenha menos de dois dos nove pixels vizinhos na mesma classe ser\u00e1 reclassificado para a classe predominante na vizinhan\u00e7a. Cada pixel em cada ano e para cada classe de uso passa por este processo de filtragem espacial.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico5_pt_-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Para reduzir inconsist\u00eancias temporais, em especial as mudan\u00e7as de cobertura e uso imposs\u00edveis ou n\u00e3o permitidas (ex. Florestal Natural&gt;N\u00e3o Floresta&gt;Floresta Natural) e corrigir falhas por excesso de nuvem ou falta de dados, s\u00e3o aplicadas regras de filtro temporal. Para cada bioma, tema ou regi\u00e3o podem ter regras espec\u00edficas de filtro temporal. No total na Cole\u00e7\u00e3o 6 foram aplicadas tr\u00eas regras. O filtro temporal \u00e9 aplicado em cada pixel analisando todos os anos da Cole\u00e7\u00e3o (ex. Cole\u00e7\u00e3o 6 foram 39 anos).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico-6-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Nesta etapa, os mapas de cada classe s\u00e3o integrados em um \u00fanico mapa que representa a cobertura e o uso da terra de todo territ\u00f3rio para cada ano. S\u00e3o aplicadas regras de preval\u00eancia: assim, caso um mesmo pixel seja classificado em dois mapas de classes distintas, \u00e9 poss\u00edvel definir a qual pertence no mapa final. As regras de preval\u00eancia podem variar de acordo com as peculiaridades dos biomas, temas ou regi\u00f5es. A integra\u00e7\u00e3o \u00e9 feita para cada ano da s\u00e9rie e gera um mapa integrado para cada ano, geralmente salva como um \u00fanico ASSET com o n\u00famero de camadas anuais do per\u00edodo analisado. O mapa integrado passa por mais uma etapa de filtro espacial para limpar as bordas e pixels soltos como consequ\u00eancia do processo de integra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2024\/09\/grafico7_pt-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Para entender as mudan\u00e7as na cobertura e uso da terra s\u00e3o produzidos mapas com as transi\u00e7\u00f5es das classes entre diferentes pares de anos seleccionados. Assim \u00e9 poss\u00edvel visualizar o dinamismo do territ\u00f3rio, e responder a perguntas como quanto de floresta virou pastagem de um ano para outro, por exemplo, entre outras altera\u00e7\u00f5es na paisagem. mapas de transi\u00e7\u00e3o s\u00e3o produzidos pixel a pixel e ap\u00f3s finalizados tamb\u00e9m passam por um filtro espacial para eliminar pixels de transi\u00e7\u00e3o isolados ou de borda. A partir destes mapas s\u00e3o constru\u00eddas as matrizes de transi\u00e7\u00e3o para cada bioma, estado, munic\u00edpio e os demais cortes territoriais dispon\u00edveis na plataforma MapBiomas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CONHE\u00c7A OS PASSOS DA METODOLOGIA MAPBIOMAS Aqui detalhamos a metodologia do MapBiomas passo a passo. Para cada classe e tema tratado no mapa existem peculiaridades e caracter\u00edsticas espec\u00edficas que podem ser conferidas em detalhes no ATBD (Documento Base Te\u00f3rico do Algoritmo) e seus ap\u00eandices. 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