Plataforma geoespacial de datos forestales

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Metadatos de: Área basal por formación forestal (m2/ha) (Ráster)


Autor del Metadato
Gabriela Elizabeth Peña I.
Abstract

Esta capa muestra el área basal de los bosques de México, conforme al análisis geoestadístico de los datos del tercer ciclo de muestreo del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) 2015 -2020.

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Purpose

Conocer el área basal por tipo de formación en el territorio nacional

Colaboradores

Gerencia del Sistema Nacional de Monitoreo Forestal
Gerencia Técnica del Sistema de Monitoreo, Reporte y Verificación.
Servicio Forestal de Estados Unidos.
Universidad Nacional Autónoma de México.

Keywords
Monitoreo Forestal
Fecha de publicación

2023-05-16 12:16:00

Derechos
Gerencia del Sistema Nacional de Monitoreo Forestal
Edición

2022

Categoria

Informacion Geocientifica

Historial del procesamiento
El mapeo de área basal se realizó a partir de un modelo que integra los datos disponibles del tercer ciclo del INFyS (2015-2020) y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas. Estas últimas se utilizaron como predictores para modelar la distribución espacial del área basal. Para modelar la distribución espacial se empleó un modelo que pertenece a la familia de los ensambles de aprendizaje automático asistido por computadora. Este modelo ensambla diferentes predicciones de distintos algoritmos aplicados a los mismos datos del INFyS (datos de entrenamiento). La implementación de este ensamble de aprendizaje automático se encuentra implementado en el paquete LANDMAP de R (https://github.com/Envirometrix/landmap). Este enfoque normalmente mejora la calidad (e.g., precisión y exactitud de predicciones espaciales) al ser capaz de combinar más de 40 algoritmos distintos. Algunos de los algoritmos más comunes incluidos son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros. La calidad de los algoritmos que se usan en el ensamble se calcula mediante la aplicación de un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. La spCV genera los residuos independientes del modelo necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE). Finalmente, expresamos la incertidumbre del mapa en porcentaje, como el rango de los intervalos de predicción dividido por su promedio.

Fuente
CONAFOR-GSNMF
Supplemental information

El mapeo de área basal se realizó a partir de un modelo que integra los datos disponibles del tercer ciclo del INFyS (2015-2020) y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas. Estas últimas se utilizaron como predictores para modelar la distribución espacial del área basal. Para modelar la distribución espacial se empleó un modelo que pertenece a la familia de los ensambles de aprendizaje automático asistido por computadora. Este modelo ensambla diferentes predicciones de distintos algoritmos aplicados a los mismos datos del INFyS (datos de entrenamiento). La implementación de este ensamble de aprendizaje automático se encuentra implementado en el paquete LANDMAP de R (https://github.com/Envirometrix/landmap). Este enfoque normalmente mejora la calidad (e.g., precisión y exactitud de predicciones espaciales) al ser capaz de combinar más de 40 algoritmos distintos. Algunos de los algoritmos más comunes incluidos son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros. La calidad de los algoritmos que se usan en el ensamble se calcula mediante la aplicación de un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. La spCV genera los residuos independientes del modelo necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE). Finalmente, expresamos la incertidumbre del mapa en porcentaje, como el rango de los intervalos de predicción dividido por su promedio.


Información de Contacto

Contacto registrado

Nombre
Gabriela Elizabeth Peña I.
Correo Electrónico
gabriela.pena@conafor.gob.mx
Organización
Comisión Nacional Forestal


WKT

POLYGON((-123.32524905876424 11.609878178647694,-123.32524905876424 35.20112910948083,-83.39608497244953 35.20112910948083,-83.39608497244953 11.609878178647694,-123.32524905876424 11.609878178647694))

Codigo de la proyección

EPSG:4326


Dominio espacial
Oeste

-123.3252490588

Este

-83.3960849724

Norte

11.6098781786

Sur

35.2011291095

Periodo de validez de datos

Atributos
Attribute Name Description
GRAY_INDEX

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