Plataforma geoespacial de datos forestales

IDEFOR
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Metadatos de: Mapa de Cobertura del Suelo del Estado de Chiapas al año base 2016


Autor del Metadato
Johny Romero
Abstract

Conjunto de datos espaciales de localización de la cobertura del suelo del año 2016 para el estado de Chiapas.

La versión completa (segmentada) se encuentra disponible para su descarga en el siguiente link: https://idefor.cnf.gob.mx/documents/1150/download

La versión simplificada (disuelta), se obtiene del botón de DESCARGAR CAPA.

Purpose

Planeación y gestión de recursos del gobierno del estado de Chiapas. Inventarios de recursos forestales a nivel estatal. Mapa de referencia para establecer líneas políticas de cero deforestación

Keywords
Monitoreo Forestal SAMoF
Fecha de publicación

2022-07-28 13:40:00

Derechos
Público
Edición

2022

Categoria

Ambiental

Historial del procesamiento
Generación de compuesto para el año 2016 (Geomedia) Basado en las imágenes Landsat 8 adquiridas durante el año 2016. Segmentación de la Geomedia basada en el segmentador de Berkeley Clasificación supervisada basada en árboles de decisión con See5 Integración, segmentación y clasificación Re-proyección a Cónica Conforme de Lambert Mosaico de los “tile_id” de Landsat Proceso de eliminación de superficies menores a 1 ha Post procesamiento manual realizado por expertos en interpretación visual de imágenes satelitales Cálculo de la exactitud temática basado en la metodología de Pontus Olofsson et al. 2014. “Good Practices for Estimating Area and Assessing Accuracy of Land Change.” Mejoras de etiqueta provenientes del post-procesamiento del Mapa de Cambio de Cobertura 2016-2020 del estado de Chiapas. Mejoras de etiqueta provenientes del post-procesamiento del Mapa de Cambio de Cobertura del Suelo para el periodo 2016-2020 generando la versión 1.4

Fuente
CONAFOR
Supplemental information

Generación de compuesto para el año 2016 (Geomedia) Basado en las imágenes Landsat 8 adquiridas durante el año 2016.
Segmentación de la Geomedia basada en el segmentador de Berkeley
Clasificación supervisada basada en árboles de decisión con See5
Integración, segmentación y clasificación
Re-proyección a Cónica Conforme de Lambert
Mosaico de los “tile_id” de Landsat
Proceso de eliminación de superficies menores a 1 ha
Post procesamiento manual realizado por expertos en interpretación visual de imágenes satelitales
Cálculo de la exactitud temática basado en la metodología de Pontus Olofsson et al. 2014. “Good Practices for Estimating Area and Assessing Accuracy of Land Change.”
Mejoras de etiqueta provenientes del post-procesamiento del Mapa de Cambio de Cobertura 2016-2020 del estado de Chiapas.
Mejoras de etiqueta provenientes del post-procesamiento del Mapa de Cambio de Cobertura del Suelo para el periodo 2016-2020 generando la versión 1.4


Información de Contacto

Contacto registrado

Nombre
Catherine Navarro
Correo Electrónico
catherine.navarro@conafor.gob.mx


WKT

POLYGON((-94.1391560000072 14.5320983696884,-94.1391560000072 17.985287801514,-90.3702137198147 17.985287801514,-90.3702137198147 14.5320983696884,-94.1391560000072 14.5320983696884))

Codigo de la proyección

EPSG:4326


Dominio espacial
Oeste

-94.1391560000

Este

-90.3702137198

Norte

14.5320983697

Sur

17.9852878015

Periodo de validez de datos

Atributos
Attribute Name Description
Shape_Area Valor de la superficie de cada objeto [hectárea]
LC2016V14 Clase SAMOF MC2016 Versión 1.4 producto de la retroalimentación del Mapa de Cambio de Cobertura del suelo para el período 2016-2020
rev_cmt Clase SAMOF MC2016 Versión 1.3 Validada por CMeneses
ValSAMOF16 Nombre de la clase de cobertura del suelo a nivel SAMOF Validada por parte del Gob. del Estado. Ver leyenda que se anexa
SAMOF_16 Clase SAMOF MC2016 Versión 1.2 de cobertura del suelo según tabla anexa
Shape_Leng Perímetro de cada polígono en m
Code_08 Correspondencia entre la serie VI de la CUSyVEG de INEGI y SAMOF2016 según leyenda anexa
CLAVE_6 Clase de la carta de CUSyVEG de la Serie VI de INEGI
confidence Valor de confiabilidad de la etiqueta sugerida por el modelo con base a 100 iteraciones
predicted Clase SAMOF sugerida a partir del modelo crudo de clasificación
ID_UNICO Identificador único de cada registro

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