Plataforma geoespacial de datos forestales

IDEFOR
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Autor del Metadato
Johny Romero
Abstract

Conjunto de datos espaciales de localización de los cambios en la cobertura del suelo para el período 2016-2020 del estado de Tabasco.

La versión completa (segmentada) se encuentra disponible para su descarga en el siguiente link: https://idefor.cnf.gob.mx/documents/1157/download

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

Purpose

Planeación y gestión de recursos del gobierno del estado de Tabasco. Inventarios de recursos forestales a nivel estatal. Uso interno del Concejo Civil Mexicano para la Silvicultura Sostenible

Keywords
Monitoreo Forestal SAMoF
Fecha de publicación

2022-08-12 14:00:00

Derechos
Público
Edición

2022

Categoria

Ambiental

Historial del procesamiento
Generación de Geomedias de los años 2016, 2018 y 2020 derivadas del promedio de la Serie de tiempo de imágenes Landsat 8 sensor OLI adquiridas en los años 2016, 2018 y 2020 respectivamente. Collection 2 USGS Generación de mapas de cobertura: 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 Generación de Mapas de Cambio de Cobertura del Suelo: Comparación de Geomedias de las 7 bandas de las imágenes incluyendo el NDVI entre los períodos. estimación de Los 7 Componentes principales para expresar el universo radiométrico en un espacio cartesiano usando el algoritmo Multivariate Alteration Detection transformation (IMAD) Generación de un modelo de regresión usando el algoritmo Maximum Autocorrelation Factor transformation (IMAF) Con los cuales se estiman polígonos de cambio potenciales de cobertura del suelo basado en sus propiedades radiométricas y son marcados en forma booleana. Los archivos restar son vectorizados y se agrega una tabla de atributos en la cual por cada polígono se le agrega sus estadísticas radiométricas de las bandas para el período indicado como tiempo 1 y el del tiempo 2 además de los valores de TCD de Hansen y los correspondientes valores de la transformación IMAF para cada período. Además, se le agregan los campos de cobertura del suelo sugeridos por el modelo para cada año y un campo que define la probabilidad de que el cambio sugerido ocurra. Los polígonos potenciales son interpretados por un grupo de expertos y etiquetados como cambios o permanencias y se le asigna la dirección del cambio. Los polígonos post-procesados pasan un proceso de control de la calidad y finalmente son compilados e integrados al mapa de referencia 2016. Este proceso genera Mejoras de etiqueta provenientes al Mapa de Cobertura del Suelo 2016 v1.3 del estado de Tabasco generando una nueva versión del mapa de cobertura del suelo llamada v1.4 a través de un Join de tabla. Después de obtener el mapa de cobertura del suelo al año base 2016 en su versión corregida (V1.4) se realiza un proceso de unión de los polígonos marcados como cambio de cobertura del suelo para los períodos 2016-2018 y 2018-2020 en un archivo integrado. 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.” A un nivel de Tierras Forestales y Tierras No Forestales (FL y NFL) Después de obtener la ET de los cambios de cobertura del suelo se comienza un proceso de preparación de la información para su publicación.

Fuente
CONAFOR
Supplemental information

Generación de Geomedias de los años 2016, 2018 y 2020 derivadas del promedio de la Serie de tiempo de imágenes Landsat 8 sensor OLI adquiridas en los años 2016, 2018 y 2020 respectivamente. Collection 2 USGS
Generación de mapas de cobertura:
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
Generación de Mapas de Cambio de Cobertura del Suelo:
Comparación de Geomedias de las 7 bandas de las imágenes incluyendo el NDVI entre los períodos.
estimación de Los 7 Componentes principales para expresar el universo radiométrico en un espacio cartesiano usando el algoritmo Multivariate Alteration Detection transformation (IMAD)
Generación de un modelo de regresión usando el algoritmo Maximum Autocorrelation Factor transformation (IMAF)
Con los cuales se estiman polígonos de cambio potenciales de cobertura del suelo basado en sus propiedades radiométricas y son marcados en forma booleana.
Los archivos restar son vectorizados y se agrega una tabla de atributos en la cual por cada polígono se le agrega sus estadísticas radiométricas de las bandas para el período indicado como tiempo 1 y el del tiempo 2 además de los valores de TCD de Hansen y los correspondientes valores de la transformación IMAF para cada período. Además, se le agregan los campos de cobertura del suelo sugeridos por el modelo para cada año y un campo que define la probabilidad de que el cambio sugerido ocurra.
Los polígonos potenciales son interpretados por un grupo de expertos y etiquetados como cambios o permanencias y se le asigna la dirección del cambio.
Los polígonos post-procesados pasan un proceso de control de la calidad y finalmente son compilados e integrados al mapa de referencia 2016. Este proceso genera Mejoras de etiqueta provenientes al Mapa de Cobertura del Suelo 2016 v1.3 del estado de Tabasco generando una nueva versión del mapa de cobertura del suelo llamada v1.4 a través de un Join de tabla.
Después de obtener el mapa de cobertura del suelo al año base 2016 en su versión corregida (V1.4) se realiza un proceso de unión de los polígonos marcados como cambio de cobertura del suelo para los períodos 2016-2018 y 2018-2020 en un archivo integrado.
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.” A un nivel de Tierras Forestales y Tierras No Forestales (FL y NFL)
Después de obtener la ET de los cambios de cobertura del suelo se comienza un proceso de preparación de la información para su publicación.


Información de Contacto

Contacto registrado

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


WKT

POLYGON((-94.1300251700081 17.2508933407839,-94.1300251700081 18.6509649510463,-90.9874591998527 18.6509649510463,-90.9874591998527 17.2508933407839,-94.1300251700081 17.2508933407839))

Codigo de la proyección

EPSG:4326


Dominio espacial
Oeste

-94.1300251700

Este

-90.9874591999

Norte

17.2508933408

Sur

18.6509649510

Periodo de validez de datos

Atributos
Attribute Name Description
ID_IDEFOR ID numérico para clase DA_IDEFOR

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