CONOCE LAS ETAPAS DE LA METODOLOGÍA DE MAPBIOMAS URUGUAY

Aquí detallamos paso a paso la metodología de MapBiomas Uruguay. Para cada clase, serie de años y país existen peculiaridades y características específicas que se pueden consultar en detalle en los anexos del ATBD.

Mosaicos Anuales

Todo comienza con imágenes satelitales Landsat, con una resolución de 30 metros, disponibles gratuitamente en la plataforma Google Earth Engine y con una serie temporal de más de 30 años. Se necesitan 14 escenas Landsat para cubrir el país, cada una con decenas de millones de píxeles. Las imágenes pueden contener nubes, humo y otros artefactos que pueden “contaminarlas”. Para producir una imagen limpia, los píxeles sin nubes se seleccionan de las imágenes disponibles para el período seleccionado. Para cada uno de estos píxeles se extraen métricas que explican el comportamiento del píxel en ese año. Esto se hace para cada una de las 7 bandas espectrales del satélite, así como para las fracciones e índices espectrales calculados. Por ejemplo, para la Banda 1 se recoge la mediana de los valores de la banda en el periodo, el valor máximo, el valor mínimo y la amplitud de variación. Al final, cada píxel transporta hasta 91 capas de información durante un año.

Para cada año, se crea un mosaico que cubre Uruguay, representando el comportamiento de cada píxel a través de 91 métricas o capas de información. Este conjunto de mosaicos se guarda como una recopilación de datos dentro de la plataforma Google Earth Engine. Estos mosaicos se utilizarán de dos formas principales. En primera instancia como fuente de parámetros para que el algoritmo clasifique las imágenes (ver siguiente paso). Luego, se utiliza este mosaico para generar la composición RGB que permite visualizar la imagen de fondo en la plataforma MapBiomas. Esta composición también se utiliza para recolectar muestras de entrenamiento y evaluar la precisión mediante interpretación visual.

Clasificación

A partir de los mosaicos de imágenes, se elabora el mapa de cobertura y uso del suelo (Bosque natural, Pastizales, Agricultura o pastura, Área sin vegetación, Cuerpo de agua, etc.). Para ello, los analistas de MapBiomas Uruguay utilizan un clasificador automático llamado “random forest”, que se ejecuta en la nube de procesadores de Google. Este sistema se basa en el aprendizaje automático: para cada clase a clasificar, el algoritmo se “entrena” con muestras de los objetivos a clasificar. Estas muestras se obtienen a través de la generación de mapas de clases estables, a partir de series anteriores de MapBiomas Pampa Trinacional y por recolección directa de muestras complementarias mediante interpretación visual de imágenes Landsat.

Filtrado

Finalmente, los mapas se someten a distintos tipos de filtros. Entre ellos, los más generales aplicados a toda la serie de mapas son el GAP, el espacial y el temporal. El filtro GAP soluciona los problemas debidos a falta de datos en los mosaicos. El filtro espacial tiene como objetivo aumentar la consistencia espacial de los datos, eliminando píxeles aislados o de borde. Se definen reglas de vecindad que pueden conducir a un cambio en la clasificación de píxeles. Por ejemplo, un píxel que tiene menos de dos, de los nueve píxeles vecinos en la misma clase, se reclasificará a la clase predominante en la vecindad. Estos dos filtros se aplican a todas las clases y años de la colección.

Luego se aplica un filtro temporal, para reducir las inconsistencias temporales y para corregir fallas debido al desbordamiento de nubes. En particular, cambios en la cobertura y el uso que son imposibles o no están permitidos (por ejemplo, Bosque natural > No bosque > Bosque natural). Cada clase puede tener reglas de filtrado temporales específicas. El filtro temporal se aplica a cada píxel analizando todos los años de la Colección (por ejemplo, la Colección 2 tiene 37 años).

Mapas de Transición

Para comprender los cambios en la cobertura y el uso del suelo, se producen mapas con transiciones de clase entre diferentes pares de años seleccionados. Así, es posible visualizar el dinamismo del territorio, y responder preguntas, por ejemplo, cuánto del bosque se convirtió en área agropecuaria de un año para otro. Los mapas de transición se producen píxel a píxel y, una vez finalizados, también se someten a un filtro espacial para eliminar los píxeles de transición aislados o de borde. A partir de estos mapas se construyen matrices de transición para cada unidad territorial disponible en la plataforma MapBiomas Uruguay.