{"id":248,"date":"2024-09-24T06:01:03","date_gmt":"2024-09-24T11:01:03","guid":{"rendered":"https:\/\/staging-amazonia.mapbiomas.org\/?page_id=248"},"modified":"2024-09-25T12:37:01","modified_gmt":"2024-09-25T17:37:01","slug":"atbd-entienda-cada-etapa","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/en\/atbd-entienda-cada-etapa\/","title":{"rendered":"ATBD &#8211; Entienda cada etapa"},"content":{"rendered":"<h4 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\">CONOZCA LOS PASOS DE LA METODOLOG\u00cdA DE MAPBIOMAS<\/h4>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed detallamos la metodolog\u00eda de MapBiomas paso a paso. Para cada clase y tema tratado en el mapa existen caracter\u00edsticas espec\u00edficas que se pueden consultar en detalle en el ATBD (Documento Base Te\u00f3rico de Algoritmos) y sus anexos.<\/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\/\">DESCARGAR LA METODOLOG\u00cdA 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_es_2024-1-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>Todo comienza con im\u00e1genes del sat\u00e9lite Landsat, con resoluci\u00f3n de 30 metros, disponibles de forma gratuita en la plataforma Google Earth Engine y con una serie temporal de 39 a\u00f1os. Se construyeron 16.418 mosaicos en todo el l\u00edmite RAISG, cada uno con decenas de millones de p\u00edxeles en total. Estos p\u00edxeles son las unidades de trabajo de MapBiomas. Las im\u00e1genes pueden contener nubes, bruma y otras condiciones que pueden afectar su calidad. Para producir una imagen limpia se seleccionan los p\u00edxeles despejados de las im\u00e1genes disponibles para el per\u00edodo seleccionado. Para cada uno de estos p\u00edxeles se extraen m\u00e9tricas que explican el comportamiento del p\u00edxel en ese a\u00f1o. Esto se hace con cada una de las 7 bandas espectrales del sat\u00e9lite, as\u00ed como con las fracciones e \u00edndices espectrales calculados. Por ejemplo, para la Banda 1 se recoge la mediana de los valores de la banda en el per\u00edodo, el valor m\u00e1ximo, el valor m\u00ednimo en el a\u00f1o\u00a0 y la amplitud de variaci\u00f3n. Al final, cada p\u00edxel durante un a\u00f1o lleva hasta 156 capas de informaci\u00f3n.<\/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_es_2024-1-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>Para cada a\u00f1o se crean mosaicos que cubren toda RAISG, representando el comportamiento de cada p\u00edxel a trav\u00e9s de 156 capas de informaci\u00f3n. Este conjunto de mosaicos se guarda como una colecci\u00f3n de datos (ASSET) dentro de la plataforma Google Earth Engine. Estos mosaicos se utilizar\u00e1n de dos formas principales: primero, como fuente de par\u00e1metros para el algoritmo de clasificaci\u00f3n de las im\u00e1genes (ver siguiente paso), y segundo, como base para derivar la composici\u00f3n RGB, que permite la visualizaci\u00f3n de la imagen de fondo en la plataforma MapBiomas. Esta composici\u00f3n tambi\u00e9n se usa para la recolecci\u00f3n de muestras de entrenamiento y evaluar la precisi\u00f3n mediante interpretaci\u00f3n 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_es_2024-1-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>A partir de los mosaicos, los equipos de cada bioma y de cada tema transversal elaboran un mapa de cada clase de cobertura y uso del suelo (Bosque natural, Formaci\u00f3n campestre, Agricultura, Pastos, \u00c1rea urbana, Cuerpos de agua, etc.). Para ello, los analistas de MapBiomas utilizan un clasificador autom\u00e1tico llamado \u201crandom forest\u201d, el cual se ejecuta en la nube de procesadores de Google. Este sistema se basa en el aprendizaje autom\u00e1tico: para cada tema a clasificar, las m\u00e1quinas se \u201centrenan\u201d con muestras de los objetivos a clasificar. Estas muestras se obtienen a trav\u00e9s de mapas de referencia, generaci\u00f3n de mapas de clases estables a partir de series anteriores de MapBiomas y por recolecci\u00f3n directa por interpretaci\u00f3n visual de im\u00e1genes Landsat. La clasificaci\u00f3n se realiza cada uno de los a\u00f1os de la serie, y se puede guardar como un \u00fanico mapa por clase donde cada p\u00edxel tiene un n\u00famero de capas correspondiente al n\u00famero de a\u00f1os de la serie hist\u00f3rica analizada.<\/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\/grafico4_es_2024-1-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>El filtro espacial tiene como objetivo aumentar la consistencia espacial de los datos, eliminando p\u00edxeles aislados o de borde. Se definen reglas de vecindad que pueden conducir a un cambio en la clasificaci\u00f3n de p\u00edxeles. Por ejemplo, un p\u00edxel que tiene menos de dos de los nueve p\u00edxeles vecinos en la misma clase se reclasificar\u00e1 a la clase predominante en la vecindad. Cada p\u00edxel en cada a\u00f1o y para cada clase de uso pasa por este proceso de filtro 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_es_2024-1-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>Para reducir las inconsistencias temporales, especialmente los cambios imposibles o no permitidos en la cobertura y el uso (por ejemplo, Bosque natural &gt; No bosque &gt; Bosque natural) y corregir las fallas debido al exceso de nubes o falta de datos, se aplican reglas de filtro temporal. Cada bioma, tema o regi\u00f3n puede tener reglas de filtro temporal espec\u00edficas. En total en la Colecci\u00f3n 6 se aplicaron 3 reglas. El filtro temporal se aplica a cada p\u00edxel analizando todos los a\u00f1os de la Colecci\u00f3n (39 a\u00f1os).<\/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\/grafico6_es_2024-1-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>En este paso, los mapas de cada clase se integran en un solo mapa que representa la cobertura y uso de suelo de todo el territorio para cada a\u00f1o. Se aplican reglas de prevalencia: de esta manera, si un mismo p\u00edxel se clasifica en dos mapas de clases diferentes, es posible definir a cu\u00e1l pertenece en el mapa final. Las reglas de prevalencia pueden variar seg\u00fan las peculiaridades de los biomas, temas o regiones. La integraci\u00f3n se realiza para cada a\u00f1o de la serie y genera un mapa integrado para cada a\u00f1o, generalmente guardado como un \u00fanico ASSET con el n\u00famero de capas anuales del per\u00edodo analizado. El mapa integrado pasa por un paso m\u00e1s de filtro espacial para limpiar los bordes y los p\u00edxeles sueltos como resultado del proceso de integraci\u00f3n.<\/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_es_2024-1-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>Para comprender los cambios en la cobertura y el uso del suelo, se producen mapas con transiciones de clase entre diferentes pares de a\u00f1os seleccionados. As\u00ed, es posible visualizar el dinamismo del territorio, y responder preguntas como cu\u00e1nto del bosque se ha convertido en pasto de un a\u00f1o a otro, por ejemplo, entre otros cambios en el paisaje. Los mapas de transici\u00f3n se producen p\u00edxel a p\u00edxel y, una vez finalizados, tambi\u00e9n se someten a un filtro espacial para eliminar los p\u00edxeles de transici\u00f3n aislados o de borde. A partir de estos mapas se construyen matrices de transici\u00f3n para cada bioma, estado, municipio y dem\u00e1s tramos territoriales disponibles en la plataforma MapBiomas Amazon\u00eda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CONOZCA LOS PASOS DE LA METODOLOG\u00cdA DE MAPBIOMAS Aqu\u00ed detallamos la metodolog\u00eda de MapBiomas paso a paso. Para cada clase y tema tratado en el mapa existen caracter\u00edsticas espec\u00edficas que se pueden consultar en detalle en el ATBD (Documento Base Te\u00f3rico de Algoritmos) y sus anexos. 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