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La capa cicatrices de quema por región (Histórico) corresponde a la capa de cicatrices por quemas en la Amazonía colombiana, generada mediante monitoreo mensual continuo desde marzo de 2017 hasta la actualidad, a escala 1:100.000. La capa se produce a partir de mosaicos de imágenes Sentinel-2 procesados en la plataforma de análisis geoespacial en la nube Google Earth Engine, calculando la mediana por píxel en ventanas temporales de 30 días para reducir nubosidad, bruma, sombras y datos atípicos. Sobre estos mosaicos se derivan índices espectrales (NDVI, NBR, NBR2, SAVI y MNDWI) que, junto con puntos de calor de los sensores MODIS y VIIRS, sirven como insumo para una clasificación supervisada mediante el algoritmo de machine learning Random Forest, delimitando los polígonos de cicatrices de quema. |
| summary:
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La capa cicatrices de quema por región (Histórico) corresponde a la capa de cicatrices por quemas en la Amazonía colombiana, generada mediante monitoreo mensual continuo desde marzo de 2017 hasta la actualidad, a escala 1:100.000. La capa se produce a partir de mosaicos de imágenes Sentinel-2 procesados en la plataforma de análisis geoespacial en la nube Google Earth Engine, calculando la mediana por píxel en ventanas temporales de 30 días para reducir nubosidad, bruma, sombras y datos atípicos. Sobre estos mosaicos se derivan índices espectrales (NDVI, NBR, NBR2, SAVI y MNDWI) que, junto con puntos de calor de los sensores MODIS y VIIRS, sirven como insumo para una clasificación supervisada mediante el algoritmo de machine learning Random Forest, delimitando los polígonos de cicatrices de quema. |
| extent:
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[[-77,-4],[-66,4]] |
| accessInformation:
|
Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas - SINCHI. Modelos de Funcionamiento y Sostenibilidad del Laboratorio SIG y SR. |
| thumbnail:
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thumbnail/thumbnail.png |
| maxScale:
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1 |
| typeKeywords:
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["Data","Service","Map Service","ArcGIS Server"] |
| description:
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<p>Corresponde a la capa de cicatrices por quemas en la Amazonía colombiana, generada mediante monitoreo mensual continuo desde marzo de 2017, a escala 1:100.000. La capa se produce a partir de mosaicos de imágenes Sentinel-2 procesados en la plataforma de análisis geoespacial en la nube Google Earth Engine, calculando la mediana por píxel en ventanas temporales de 30 días para reducir nubosidad, bruma, sombras y datos atípicos. Sobre estos mosaicos se derivan índices espectrales (NDVI, NBR, NBR2, SAVI y MNDWI) que, junto con puntos de calor de los sensores MODIS y VIIRS, sirven como insumo para una clasificación supervisada mediante el algoritmo de machine learning Random Forest, delimitando los polígonos de cicatrices de quema.</p>
<p>La capa resultante se depura y valida en ArcGIS Pro, eliminando polígonos superpuestos con cicatrices mapeadas en meses anteriores, territorios artificializados y superficies de agua, y verificando la calidad temática y topológica (adyacencia entre polígonos y área mínima cartografiable). Posteriormente, las cicatrices se clasifican según el tipo de cobertura vegetal afectada mediante la intersección con la capa Bosque/No Bosque (SMByC–IDEAM, 2024) y con el mapa de coberturas de la tierra del SIMCOBA para la Amazonía colombiana (Instituto SINCHI, 2024). Finalmente, se generan estadísticas de área quemada por Unidad Espacial de Referencia (UER) y los resultados se publican en el portal del Sistema de Información Ambiental Territorial de la Amazonia colombiana – SIATAC, para apoyar la gestión de monitoreo, prevención y control de las quemas en la región.</p> |
| licenseInfo:
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| catalogPath:
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| title:
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Ciq_Region_100K |
| type:
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Map Service |
| url:
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| tags:
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["Tema","Cicatrices de quema","100K","Region","Monitoreo Ambiental","Histórico"] |
| culture:
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es-CO |
| name:
|
Ciq_Region_100K |
| guid:
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F6AC9E66-FFCA-450F-AD85-E1314B8A560C |
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0 |
| spatialReference:
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GCS_SIRGAS |