{"id":26,"date":"2023-07-21T20:54:10","date_gmt":"2023-07-21T20:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/staging-uruguay.mapbiomas.org\/?page_id=26"},"modified":"2025-11-18T12:07:05","modified_gmt":"2025-11-18T12:07:05","slug":"atbd-entienda-cada-etapa","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/uruguay.mapbiomas.org\/en\/atbd-entienda-cada-etapa\/","title":{"rendered":"ATBD - step by step"},"content":{"rendered":"

CONOCE LAS ETAPAS DE LA METODOLOG\u00cdA DE MAPBIOMAS URUGUAY<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Aqu\u00ed detallamos paso a paso la metodolog\u00eda de MapBiomas Uruguay. Para cada clase, serie de a\u00f1os y pa\u00eds existen peculiaridades y caracter\u00edsticas espec\u00edficas que se pueden consultar en detalle en los anexos del ATBD<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Mosaicos Anuales<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Todo comienza con im\u00e1genes satelitales Landsat, con una resoluci\u00f3n de 30 metros, disponibles gratuitamente en la plataforma Google Earth Engine y con una serie temporal de m\u00e1s de 30 a\u00f1os. Se necesitan 14 escenas Landsat para cubrir el pa\u00eds, cada una con decenas de millones de p\u00edxeles. Las im\u00e1genes pueden contener nubes, humo y otros artefactos que pueden \u201ccontaminarlas\u201d. Para producir una imagen limpia, los p\u00edxeles sin nubes se seleccionan 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 para cada una de las 7 bandas espectrales del sat\u00e9lite, as\u00ed como para las fracciones e \u00edndices espectrales calculados. Por ejemplo, para la Banda 1 se recoge la mediana de los valores de la banda en el periodo, el valor m\u00e1ximo, el valor m\u00ednimo y la amplitud de variaci\u00f3n. Al final, cada p\u00edxel transporta hasta 91 capas de informaci\u00f3n durante un a\u00f1o.
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Para cada a\u00f1o, se crea un mosaico que cubre Uruguay, representando el comportamiento de cada p\u00edxel a trav\u00e9s de 91 m\u00e9tricas o capas de informaci\u00f3n. Este conjunto de mosaicos se guarda como una recopilaci\u00f3n de datos dentro de la plataforma Google Earth Engine. Estos mosaicos se utilizar\u00e1n de dos formas principales. En primera instancia como fuente de par\u00e1metros para que el algoritmo clasifique las im\u00e1genes (ver siguiente paso). Luego, se utiliza este mosaico para generar la composici\u00f3n RGB que permite visualizar la imagen de fondo en la plataforma MapBiomas. Esta composici\u00f3n tambi\u00e9n se utiliza para recolectar muestras de entrenamiento y evaluar la precisi\u00f3n mediante interpretaci\u00f3n visual.<\/p>\n\n\n\n

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Classification<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A partir de los mosaicos de im\u00e1genes, se elabora el mapa de cobertura y uso del suelo (Bosque natural, Pastizales, Agricultura o pastura, \u00c1rea sin vegetaci\u00f3n, Cuerpo de agua, etc.). Para ello, los analistas de MapBiomas Uruguay utilizan un clasificador autom\u00e1tico llamado \u201crandom forest\u201d, que se ejecuta en la nube de procesadores de Google. Este sistema se basa en el aprendizaje autom\u00e1tico: para cada clase a clasificar, el algoritmo se \u201centrena\u201d con muestras de los objetivos a clasificar. Estas muestras se obtienen a trav\u00e9s de la generaci\u00f3n de mapas de clases estables, a partir de series anteriores de MapBiomas Pampa Trinacional y por recolecci\u00f3n directa de muestras complementarias mediante interpretaci\u00f3n visual de im\u00e1genes Landsat.<\/p>\n\n\n\n

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Filtrado<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Finalmente, los mapas se someten a distintos tipos de filtros. Entre ellos, los m\u00e1s 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 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. Estos dos filtros se aplican a todas las clases y a\u00f1os de la colecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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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 est\u00e1n permitidos (por ejemplo, Bosque natural > No bosque > Bosque natural). Cada clase puede tener reglas de filtrado temporales espec\u00edficas. El filtro temporal se aplica a cada p\u00edxel analizando todos los a\u00f1os de la Colecci\u00f3n (por ejemplo, la Colecci\u00f3n 2 tiene 37 a\u00f1os).<\/p>\n\n\n\n

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Mapas de Transici\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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, por ejemplo, cu\u00e1nto del bosque se convirti\u00f3 en \u00e1rea agropecuaria de un a\u00f1o para otro. 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 unidad territorial disponible en la plataforma MapBiomas Uruguay.<\/p>\n\n\n\n

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