En este glosario están términos comúnmente utilizados en la descripción de metodología y productos de MapBiomas Amazonía.
Palabra | Definición |
Precisión (análisis de precisión) | Análisis cuantitativo de la precisión de mapeo. Indica el error de alocación y el error de área. |
Algoritmo | Conjunto de reglas y procedimientos establecidos para solucionar una tarea. |
Muestras de precisión | Puntos colectados de la imágenes por año y clasificados por el intérprete con una clase de cobertura o uso del suelo. |
Muestras de entrenamiento | Puntos o polígonos utilizados para entrenar al clasificador. |
Árbol de decisión empírico | Secuencia de reglas binarias que define la clasificación de un pixel. En los árboles de decisión empíricos, el formato y los parámetros son definidos por los analistas, así como la parametrización de cada nodo de decisión. |
Asset | Colección de datos georeferenciados, imágenes o mapas disponibles para procesar o analizar en Google Earth Engine. |
ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document) | Documento que contiene la descripción metodológica y los algoritmos utilizados. |
Banda | Cada capa de información de un Asset, sea mapa o imagen. |
Banda espectral | Intervalo de valores de longitudes de onda del espectro electromagnético registradas por un sensor en un satélite. Los datos Landsat poseen varias bandas, cada una cubre un rango específico del espectro electromagnético visible y no visible. |
Carta o Carta millonésima | División cartográfica del área de estudio en cartas de 1° de latitud por 1.5° de longitud. Esta división se utiliza para organizar el trabajo de procesamiento de los mapas de MapBiomas Amazonía. Cada carta abarca un área de aproximadamente 18,7 mil Km2 o cerca de 20 millones de píxeles. |
Escena | Porción definida del planeta que es continuamente registrada (imágenes) por el sensor de un satélite. Cada escena es identificada por una combinación única de un número de línea (path) y columna (row) . En el caso de Landsat, suelen tener 6,900 píxeles por línea y 5,400 líneas por escena aproximadamente, cubriendo 170 km de Norte a Sur y 183 km de Este a Oeste. |
Clasificación | Asignación (distribución) de los píxeles de una imagen satelital en clases temáticas de la leyenda. |
Clasificador | Nombre genérico para un método de clasificación automatizada (ejemplos de clasificadores son Random Forest, Árboles de decisión, etc.). |
Code Editor | Ambiente de desarrollo integrado (IDE) en línea que hace parte de Google Earth Engine y que permite el desenvolvimiento de aplicaciones del Earth Engine mediante scripts y la visualización de los resultados a través de una interfaz gráfica. |
Collect Mobile | Aplicación para celular desarrollado por MapBiomas para la colección de datos de referencia en el campo. |
Colección | Versión de la serie temporal de mapas y datos de cobertura y uso suelo del proyecto MapBiomas Amazonía. Las colecciones pueden variar en el período analizado, metodología y leyenda. |
Computación en nube | Procesamiento de datos realizado de forma distribuida en procesadores disponibles en el Internet. MapBiomas Amazonía utiliza computación en nube a través de Google Earth Engine y Google Cloud Computing. |
Consistencia espacial | Coherencia en la distribución espacial de los píxeles de una clase con las características del paisaje local. Por ejemplo, la ocurrencia de algunos píxeles de glaciar en medio de un bosque indica una inconsistencia espacial. |
Consistencia temporal | Historia de asignación de un píxel 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 píxel que ha sido clasificado como bosque durante 20 años, pero que aparece como no bosque en un año en medio de la serie, es probablemente una inconsistencia o error de clasificación. |
Dashboard (panel de control) | Plataforma de presentación visual de la información y datos consolidados para facilitar el seguimiento de la información. |
Feature space | Conjunto de informaciones espectrales utilizadas como insumos de clasificación con Random Forest, como las bandas, índices y métricas utilizadas. |
Filtro espacial | Herramienta de post-clasificación que corrige errores de inconsistencia espacial en una clase menores a la unidad mínima de mapeo. |
Filtro temporal | Herramienta de post-clasificación que corrige errores de inconsistencia temporal entre clases y años. |
Google Cloud Storage | Servicio web de Google para almacenamiento de archivos en línea y acceso a datos que utiliza la infraestructura de Google Cloud Platform. |
Google Earth Engine | Plataforma para el análisis 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 imágenes y la producción de datos de MapBiomas se realizan en esta plataforma. |
Imagen Landsat | Imagen de satélite generada por los satélites del proyecto Landsat. Landsat es un esfuerzo conjunto del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) y la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA). |
Integración | Rutina de superposición de las clasificaciones de los biomas, países y temas transversales, generando mapas integrados regionalmente. Los datos por países y ciertas clases de MapBiomas (temas transversales) son trabajados por separado. Éstos son integrados en un solo mapa posteriormente usando reglas de prevalencia. |
Mapa de integración | Mapa final que consolida los mapas de los biomas, países y temas transversales. |
Mapa de transición | Mapa que presenta los principales cambios (transiciones) de cobertura y uso de la tierra. Se produce a partir de la comparación entre dos mapas (por ejemplo, 2000 y 2017). Estos mapas identifican, para cada píxel, si éste experimentó cambio (o no) de clases. Cada cambio recibe un código que representa la clase para el año inicial T1 y la clase para el año final T2. |
Mosaico de imagen | Conjunto de píxeles Landsat de buena calidad (poca interferencia de nubes, por ejemplo) seleccionados en un período determinado. Los mosaicos de MapBiomas se construyen analizando individualmente cada píxel de las imágenes Landsat disponibles para el período de análisis. En el mosaico se busca representar de la mejor forma posible el área de análisis para un período específico. |
Índice espectral | Parámetro resultante de operaciones matemáticas entre los valores numéricos del píxel en las diferentes bandas espectrales de una imagen. Por ejemplo, el Índice de Vegetación 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. |
Píxel | Unidad más pequeña en una imagen digital. Las imágenes satelitales están compuestas por una matriz de píxeles, cada uno con un valor digital. El píxel en MapBiomas corresponde al píxel de las imágenes Landsat con 30m de resolución espacial promedio. El área del píxel sufre variaciones según latitud, cuanto más lejos de la Línea ecuatorial el área tiende a ser menor. |
Post-clasificación | Rutinas automatizadas realizadas después de la clasificación de los mapas para mejorar la consistencia de los mismos. Los filtros temporal y espacial son ejemplos de rutinas de post-clasificación. |
Random Forest | Método de clasificación supervisada que se basa en árboles de decisión. |
Ráster | Matriz de valores que componen una imagen digital, donde la unidad más pequeña es el píxel. |
Resolución espacial | Tamaño del píxel de una imagen satelital. La resolución espacial es una medida del nivel de detalle de una imagen. Por ejemplo, las imágenes Landsat tienen una resolución espacial promedio de 30m. |
Script | Conjunto de instrucciones escritas en lenguaje de programación para que una función sea ejecutada. |
Sensor del satélite | Instrumento de un satélite para percepción remota de energía electromagnética. Un satélite puede tener múltiples sensores para captar distintos intervalos espectrales. |
Shapefile | Formato digital de archivo de datos espaciales representados en formato vectorial. |
Tema transversal | Clase mapeada en un proceso en paralelo y que posteriormente pasan a ser parte del mapa en la fase de integración. Son ejemplos de temas transversales en MapBiomas Amazonía las clases de manglar y bosques inundados. |
WebCollect | Plataforma de recolección de puntos utilizados para el análisis de precisión. |
Workspace | Plataforma Web desarrollada por MapBiomas para la parametrización y clasificación 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. |