En este glosario est\u00e1n t\u00e9rminos com\u00fanmente utilizados en la descripci\u00f3n de metodolog\u00eda y productos de MapBiomas Amazon\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Palabra<\/strong><\/td>| Definici\u00f3n<\/strong><\/td><\/tr> | Precisi\u00f3n (an\u00e1lisis de precisi\u00f3n)<\/td> | An\u00e1lisis cuantitativo de la precisi\u00f3n de mapeo. Indica el error de alocaci\u00f3n y el error de \u00e1rea.<\/td><\/tr> | Algoritmo<\/td> | Conjunto de reglas y procedimientos establecidos para solucionar una tarea.<\/td><\/tr> | Muestras de precisi\u00f3n<\/td> | Puntos colectados de la im\u00e1genes por a\u00f1o y clasificados por el int\u00e9rprete con una clase de cobertura o uso del suelo.<\/td><\/tr> | Muestras de entrenamiento<\/td> | Puntos o pol\u00edgonos utilizados para entrenar al clasificador.<\/td><\/tr> | \u00c1rbol de decisi\u00f3n emp\u00edrico<\/td> | Secuencia de reglas binarias que define la clasificaci\u00f3n de un pixel. En los \u00e1rboles de decisi\u00f3n emp\u00edricos, el formato y los par\u00e1metros son definidos por los analistas, as\u00ed como la parametrizaci\u00f3n de cada nodo de decisi\u00f3n.<\/td><\/tr> | Asset<\/td> | Colecci\u00f3n de datos georeferenciados, im\u00e1genes o mapas disponibles para procesar o analizar en Google Earth Engine.<\/td><\/tr> | ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document)<\/td> | Documento que contiene la descripci\u00f3n metodol\u00f3gica y los algoritmos utilizados.<\/td><\/tr> | Banda<\/td> | Cada capa de informaci\u00f3n de un Asset, sea mapa o imagen.<\/td><\/tr> | Banda espectral<\/td> | Intervalo de valores de longitudes de onda del espectro electromagn\u00e9tico registradas por un sensor en un sat\u00e9lite. Los datos Landsat poseen varias bandas, cada una cubre un rango espec\u00edfico del espectro electromagn\u00e9tico visible y no visible.<\/td><\/tr> | Carta o Carta millon\u00e9sima<\/td> | Divisi\u00f3n cartogr\u00e1fica del \u00e1rea de estudio en cartas de 1\u00b0 de latitud por 1.5\u00b0 de longitud. Esta divisi\u00f3n se utiliza para organizar el trabajo de procesamiento de los mapas de MapBiomas Amazon\u00eda. Cada carta abarca un \u00e1rea de aproximadamente 18,7 mil Km2 o cerca de 20 millones de p\u00edxeles.<\/td><\/tr> | Escena<\/td> | Porci\u00f3n definida del planeta que es continuamente registrada (im\u00e1genes) por el sensor de un sat\u00e9lite. Cada escena es identificada por una combinaci\u00f3n \u00fanica de un n\u00famero de l\u00ednea (path) y columna (row) . En el caso de Landsat, suelen tener 6,900 p\u00edxeles por l\u00ednea y 5,400 l\u00edneas por escena aproximadamente, cubriendo 170 km de Norte a Sur y 183 km de Este a Oeste.<\/td><\/tr> | Clasificaci\u00f3n<\/td> | Asignaci\u00f3n (distribuci\u00f3n) de los p\u00edxeles de una imagen satelital en clases tem\u00e1ticas de la leyenda.<\/td><\/tr> | Clasificador<\/td> | Nombre gen\u00e9rico para un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n automatizada (ejemplos de clasificadores son Random Forest, \u00c1rboles de decisi\u00f3n, etc.).<\/td><\/tr> | Code Editor<\/td> | Ambiente de desarrollo integrado (IDE) en l\u00ednea que hace parte de Google Earth Engine y que permite el desenvolvimiento de aplicaciones del Earth Engine mediante scripts y la visualizaci\u00f3n de los resultados a trav\u00e9s de una interfaz gr\u00e1fica.<\/td><\/tr> | Collect Mobile<\/td> | Aplicaci\u00f3n para celular desarrollado por MapBiomas para la colecci\u00f3n de datos de referencia en el campo.<\/td><\/tr> | Colecci\u00f3n<\/td> | Versi\u00f3n de la serie temporal de mapas y datos de cobertura y uso suelo del proyecto MapBiomas Amazon\u00eda. Las colecciones pueden variar en el per\u00edodo analizado, metodolog\u00eda y leyenda.<\/td><\/tr> | Computaci\u00f3n en nube<\/td> | Procesamiento de datos realizado de forma distribuida en procesadores disponibles en el Internet. MapBiomas Amazon\u00eda utiliza computaci\u00f3n en nube a trav\u00e9s de Google Earth Engine y Google Cloud Computing.<\/td><\/tr> | Consistencia espacial<\/td> | Coherencia en la distribuci\u00f3n espacial de los p\u00edxeles de una clase con las caracter\u00edsticas del paisaje local. Por ejemplo, la ocurrencia de algunos p\u00edxeles de glaciar en medio de un bosque indica una inconsistencia espacial.<\/td><\/tr> | Consistencia temporal<\/td> | Historia de asignaci\u00f3n de un p\u00edxel a una determinada clase a lo largo del tiempo y coherencia con las posibles o probables transiciones de cobertura o uso del suelo. Por ejemplo, un p\u00edxel que ha sido clasificado como bosque durante 20 a\u00f1os, pero que aparece como no bosque en un a\u00f1o en medio de la serie, es probablemente una inconsistencia o error de clasificaci\u00f3n.<\/td><\/tr> | Dashboard (panel de control)<\/td> | Plataforma de presentaci\u00f3n visual de la informaci\u00f3n y datos consolidados para facilitar el seguimiento de la informaci\u00f3n.<\/td><\/tr> | Feature space<\/td> | Conjunto de informaciones espectrales utilizadas como insumos de clasificaci\u00f3n con Random Forest, como las bandas, \u00edndices y m\u00e9tricas utilizadas.<\/td><\/tr> | Filtro espacial<\/td> | Herramienta de post-clasificaci\u00f3n que corrige errores de inconsistencia espacial en una clase menores a la unidad m\u00ednima de mapeo.<\/td><\/tr> | Filtro temporal<\/td> | Herramienta de post-clasificaci\u00f3n que corrige errores de inconsistencia temporal entre clases y a\u00f1os.<\/td><\/tr> | Google Cloud Storage<\/td> | Servicio web de Google para almacenamiento de archivos en l\u00ednea y acceso a datos que utiliza la infraestructura de Google Cloud Platform.<\/td><\/tr> | Google Earth Engine<\/td> | Plataforma para el an\u00e1lisis de conjuntos de datos geoespaciales a escala multi-petabyte basada en la Nube que permite a los usuarios analizar datos a escala global. Todo el procesamiento de im\u00e1genes y la producci\u00f3n de datos de MapBiomas se realizan en esta plataforma.<\/td><\/tr> | Imagen Landsat<\/td> | Imagen de sat\u00e9lite generada por los sat\u00e9lites del proyecto Landsat. Landsat es un esfuerzo conjunto del Servicio Geol\u00f3gico de los Estados Unidos (USGS) y la Administraci\u00f3n Nacional de Aeron\u00e1utica y del Espacio (NASA).<\/td><\/tr> | Integraci\u00f3n<\/td> | Rutina de superposici\u00f3n de las clasificaciones de los biomas, pa\u00edses y temas transversales, generando mapas integrados regionalmente. Los datos por pa\u00edses y ciertas clases de MapBiomas (temas transversales) son trabajados por separado. \u00c9stos son integrados en un solo mapa posteriormente usando reglas de prevalencia.<\/td><\/tr> | Mapa de integraci\u00f3n<\/td> | Mapa final que consolida los mapas de los biomas, pa\u00edses y temas transversales.<\/td><\/tr> | Mapa de transici\u00f3n<\/td> | Mapa que presenta los principales cambios (transiciones) de cobertura y uso de la tierra. Se produce a partir de la comparaci\u00f3n entre dos mapas (por ejemplo, 2000 y 2017). Estos mapas identifican, para cada p\u00edxel, si \u00e9ste experiment\u00f3 cambio (o no) de clases. Cada cambio recibe un c\u00f3digo que representa la clase para el a\u00f1o inicial T1 y la clase para el a\u00f1o final T2.<\/td><\/tr> | Mosaico de imagen<\/td> | Conjunto de p\u00edxeles Landsat de buena calidad (poca interferencia de nubes, por ejemplo) seleccionados en un per\u00edodo determinado. Los mosaicos de MapBiomas se construyen analizando individualmente cada p\u00edxel de las im\u00e1genes Landsat disponibles para el per\u00edodo de an\u00e1lisis. En el mosaico se busca representar de la mejor forma posible el \u00e1rea de an\u00e1lisis para un per\u00edodo espec\u00edfico.<\/td><\/tr> | \u00cdndice espectral<\/td> | Par\u00e1metro resultante de operaciones matem\u00e1ticas entre los valores num\u00e9ricos del p\u00edxel en las diferentes bandas espectrales de una imagen. Por ejemplo, el \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de la Diferencia Normalizada (NDVI) se calcula como: (NIR – R) \/ (NIR + R) – siendo NIR la banda del infrarrojo cercano y R la banda del Rojo.<\/td><\/tr> | P\u00edxel<\/td> | Unidad m\u00e1s peque\u00f1a en una imagen digital. Las im\u00e1genes satelitales est\u00e1n compuestas por una matriz de p\u00edxeles, cada uno con un valor digital. El p\u00edxel en MapBiomas corresponde al p\u00edxel de las im\u00e1genes Landsat con 30m de resoluci\u00f3n espacial promedio. El \u00e1rea del p\u00edxel sufre variaciones seg\u00fan latitud, cuanto m\u00e1s lejos de la L\u00ednea ecuatorial el \u00e1rea tiende a ser menor.<\/td><\/tr> | Post-clasificaci\u00f3n<\/td> | Rutinas automatizadas realizadas despu\u00e9s de la clasificaci\u00f3n de los mapas para mejorar la consistencia de los mismos. Los filtros temporal y espacial son ejemplos de rutinas de post-clasificaci\u00f3n.<\/td><\/tr> | Random Forest<\/td> | M\u00e9todo de clasificaci\u00f3n supervisada que se basa en \u00e1rboles de decisi\u00f3n.<\/td><\/tr> | R\u00e1ster<\/td> | Matriz de valores que componen una imagen digital, donde la unidad m\u00e1s peque\u00f1a es el p\u00edxel.<\/td><\/tr> | Resoluci\u00f3n espacial<\/td> | Tama\u00f1o del p\u00edxel de una imagen satelital. La resoluci\u00f3n espacial es una medida del nivel de detalle de una imagen. Por ejemplo, las im\u00e1genes Landsat tienen una resoluci\u00f3n espacial promedio de 30m.<\/td><\/tr> | Script<\/td> | Conjunto de instrucciones escritas en lenguaje de programaci\u00f3n para que una funci\u00f3n sea ejecutada.<\/td><\/tr> | Sensor del sat\u00e9lite<\/td> | Instrumento de un sat\u00e9lite para percepci\u00f3n remota de energ\u00eda electromagn\u00e9tica. Un sat\u00e9lite puede tener m\u00faltiples sensores para captar distintos intervalos espectrales.<\/td><\/tr> | Shapefile<\/td> | Formato digital de archivo de datos espaciales representados en formato vectorial.<\/td><\/tr> | Tema transversal<\/td> | Clase mapeada en un proceso en paralelo y que posteriormente pasan a ser parte del mapa en la fase de integraci\u00f3n. Son ejemplos de temas transversales en MapBiomas Amazon\u00eda las clases de manglar y bosques inundados.<\/td><\/tr> | WebCollect<\/td> | Plataforma de recolecci\u00f3n de puntos utilizados para el an\u00e1lisis de precisi\u00f3n.<\/td><\/tr> | Workspace<\/td> | Plataforma Web desarrollada por MapBiomas para la parametrizaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de mapas de cobertura y uso del suelo. La plataforma sirve de interfaz entre el trabajo de los analistas y el procesamiento en Google Earth Engine.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" | En este glosario est\u00e1n t\u00e9rminos com\u00fanmente utilizados en la descripci\u00f3n de metodolog\u00eda y productos de MapBiomas Amazon\u00eda. Palabra Definici\u00f3n Precisi\u00f3n (an\u00e1lisis de precisi\u00f3n) An\u00e1lisis cuantitativo de la precisi\u00f3n de mapeo. Indica el error de alocaci\u00f3n y el error de \u00e1rea. 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