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Timestamp: 2018-05-27 17:49:33+00:00

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Esther San Segundo Cabrera
1 Mapas del uso de la tierra Click to edit Master title style De mapas de CS basados en la DR Click a mapas to edit Master de sistemas subtitle de style uso de la tierra
2 Visión general Datos espaciales: - Visión general de los datos de DR disponibles y características; - Visión general de las técnicas de clasificación por DR; - Precisión y validación de mapas.
3 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de los datos de DR disponibles Detección remota: datos Tabal 2.1.1: utilidad de sensores ópticos a múltiples resoluciones para la supervisión de la deforestación Sensor y resolución Ejemplos de sensores corrientes Unidad mínima de trazado de mapas (cambio) Costo Utilidad para la supervisión Baja Bajo o gratuito Supervisión anual pan-tropical coherente para identificar grandes desmontes y localizar puntos calientes para análisis adicionales con resolución media Media Landsat y CBERS son gratuitos desde 2009, <0,001USD/km 2 para datos históricos de 0,02USD/km 2 a 0,5USD/km 2 para datos recientes Herramienta principal para trazar mapas de la deforestación y estimar el cambio en las zonas Alta Fotos aéreas De alto a muy alto, 2-30 USD/km 2 Validación de los resultados de un análisis de baja resolución y algoritmos de entrenamiento Fuente: Sourcebook (Manual de referencia) de GOFC-GOLD (2009)
4 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de los datos de DR Detección remota: datos costo y complejidad del uso frente a la resolución UMM LandsatTM o ETM+, Terra ASTER, IRDS, DMC, SPOT HRV CBERS IKONOS, QuickBird, fotografías aéreas Costo(km 2 - complejidad
5 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de los datos de DR Detección remota: datos Sitios web para obtener datos: - el sitio web GLOVIS del Servicio Geológico de los Estados Unidos (http://glovis.usgs.gov/) - El sitio web Global Land Cover Facility de la Universidad de Maryland (http://glcf.umiacs.umd.edu/index.shtml). Sourcebook (Manual técnico de referencia): - GOFC-GOLD sobre la REDD (para supervisión y presentación de informes) (http://www.gofc-gold.uni-jena.de/redd/index.php)
6 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de las técnicas de DR disponibles Detección remota: análisis de imágenes pre-procesamiento de las imágenes vía satélite clasificación: - interpretación visual - procesamiento de imágenes digitales basado en los píxeles - segmentación de la imagen La selección del método de interpretación puede depender de la capacidad de recursos humanos y técnicos, de los costos relativos de los diferentes métodos y de las características y el tamaño del área en cuestión.
7 Interpretación visual
8 Procesamiento digital por pixeles ALTERNATIVE TO SLASH AND BURN World Agroforestry Centre, United Nations Avenue, Gigiri; P. O. Box , Nairobi, Kenya; Tel: , ; , ; Website: ww.worldagroforestry.org; Brent Swallow, Global Coordinator for the ASB Partnership for the Tropical Forest Margins on Meine van Noordwijk, ICRAF SE Asia coordinator on ASB website: ICRAF Southeast Asia website: Avoided Deforestation with Sustainable Benefits Jambi Land Cover Changes 1990 s
9 Segmentación de imágenes Cortesía de Clark Labs
10 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de las técnicas de DR disponibles Detección remota: análisis de imágenes técnica descripción + - Visual Los analistas dibujan polígonos alrededor de diferencias visuales en las imágenes vía satélite en la pantalla del ordenador. Las imágenes recientes se pueden actualizar coherentemente utilizando el mapa base de una fecha inicial: clasificación interdependiente. Subjetiva Entretenida, depende del conocimiento de la zona y de la dinámica de la ocupación del suelo. Basada en los píxeles Se utilizan algoritmos informáticos para clasificaciones no supervisadas y supervisadas. Objetiva Depende de - el algoritmo de software -el conocimiento de la zona (zonas de entrenamiento) Segmentación El algoritmo agrupa conjuntos de píxeles en función de sus respuestas espectrales y reglas establecidas por el analista. Objetiva Costo bajo para áreas grandes Adecuada para imágenes de resolución moderada-media Depende de -el algoritmo de software -el conocimiento de la zona (zonas de formación)
11 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de las técnicas de DR disponibles Detección remota: análisis de imágenes Comparación entre la clasificación visual y digital de las imágenes Interpretación visual Mosaico de imágenes Clasificación digital
13 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: visión general de las técnicas de DR disponibles Detección remota: análisis de imágenes usando técnicas de segmentación Imagen Segmentación Objetos
14 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Detección remota: los mapas de uso de la tierra son precisos? 1. fuentes de error e incertidumbre; 2. proceso de validación.
15 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Fuentes de error e incertidumbre Incoherencias en la utilización de múltiples imágenes: análisis multitemporal creación de mosaicos para una sola fecha (nubes) estacionalidad/control del tiempo, características espaciales y temporales de los sistemas de uso de la tierra
16 Detección de cambios en el sur de la zona forestal de Camerún entre 2001 y 2008 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Fuentes de error e incertidumbre Estacionalidad, nubes y resolución Detección de cambios Descenso de la vegetación Aumento de la vegetación Sin datos Red de comunicación Carretera pública Carretera forestal Carretera principal de explotación forestal Carretera abandonada de explotación forestal Ferrocarril Red hidrográfica Plan de zonificación forestal Dominio forestal no permanente Plantación agroindustrial Ventas del material dejado en pie Bosque comunitario Extracción minera Dominio forestal permanente Unidad de gestión forestal (UGF) Bosque de consejo Reserva forestal Límite Frontera nacional Zona forestal húmeda Zona protegida Autor: Fuente:
17 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Fuentes de error e incertidumbre Nubes en diferentes fechas en el análisis multitemporal Proyecto PILOTO de REDD en Camerún: TOTAL de un 40% de nubes en la zona forestal en 3 fechas (por cortesía de GAF-AG)
18 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Fuentes de error e incertidumbre Mosaico complejo / UMM / Unidades mixtas Cacao a la sombra en el centro de África
19 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Fuentes de información: verificación de la interpretación de una imagen por observación directa; Datos de referencia Regla general: PCT/Clase
20 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Verificación de la interpretación de una imagen por observación directa; GPS, Cámara digital, Hoja de cálculo Base de datos "Protocolo de verificación de la interpretación de una imagen por observación directa",
21 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Datos de referencia: Imágenes de resolución muy alta (IKONOS y Quickbird) Fotografías aéreas Google Earth
22 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Datos de referencia: GOOGLE EARTH IKONOS
25 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Validación de puntos de referencia y puntos clasificados N.º de identif. de la parcela de referencia Clase determinada a partir de la fuente de referencia Clase reclamada en mapa clasificado 1 Conífera Conífera Sí 2 Frondosas Conífera No 3 Agua Agua Sí 4 Frondosas Frondosas Sí 5 Hierba Frondosas No 6 etc. Fuente: Hyman Acuerdo?
26 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra: precisión y validación Proceso de validación Matriz de errores: Usuarios Productores Notas sobre el SCOS: 1-Bosque, 95% bóveda; 2-Bosque, 80% bóveda; 3-Bosque, 65% bóveda; 4-Bosque, 50% bóveda; 5-palma de aceite; 6-agricultura de roza; 7-breve rotación con barbecho; 8-grandes haciendas ganaderas; 9- sin vegetación. Fuente: White and Hyman, 2009.
27 Trazado de mapas de sistemas de uso de la tierra Trazado de mapas de los SUT: pasos técnicos Proces amient o de imágen es clasific ación Adquisición de datos vía satélite Corrección geométrica y atmosférica Selección de un método de clasificación Producción del mapa Interpr etación posteri or Análisis de precisión Mapa final
28 Descanso para debate
29 Análisis del cambio en el uso Click to edit de la tierra Master title style Click to edit Master subtitle style
30 visión general Comparación de datos de fechas distintas Categorización de los cambios Matriz de cambios
31 Análisis del cambio en el uso de la tierra Tabla con los datos originales para los polígonos por clases para las fechas consideradas (> 4,100 polígonos)
32 Resumen del área cambiado entre 1998 y 2007 Transiciones % area AREA Proceso DISSOLVE
33 Llenando los datos de cambio de uso de la tierra en la hoja que calcula curvas de costo de oportunidad
34 Ocupación del suelo 2003 Cambio a Ocupación del suelo 2006 TF TC P H A OT SD Total TF TC Cambio de P H A OT SD Total TF = terreno forestal. TC = tierra de cultivo. P=pastizal. H=humedal. A=asentamiento. OT= otros terrenos. SD= sin datos
35 Resumen del cambio por clase Tabla 3. Porcentaje de tierra en cada categoría de ocupación del suelo/uso de la tierra correspondiente a 1990, 1998 y 2007 y cambio porcentual correspondiente a los dos períodos Ocup. suelo / Uso tierra Bosque (95%) Bosque (80%) Bosque (65%) Bosque (50%) Mosaico de agricultura de roza Palma de aceite Barbecho breve Pastizal Sin vegetación Agua Zona porcentual Cambio porcentual de la ocupación del suelo/uso de la tierra
37 Recursos en USB Sourcebook Georeferenciando fotos digitales Taller de uso de la tierra Articulos claves
Laboratorio de Sistemas de Observación Terrestre (EOSL) Departamento de Ciencias de la Tierra y la Atmósfera Universidad de Alberta
Laboratorio de Sistemas de Observación Terrestre (EOSL) Departamento de Ciencias de la Tierra y la Atmósfera Universidad de Alberta y CENTRO CIENTÍFICO TROPICAL ESTUDIO DE COBERTURA FORESTAL DE COSTA RICA
ANÁLISIS Y MODELACIÓN DE DEFORESTACIÓN PARA LOS AÑOS 1990, 2000 Y 2010 EN EL CORREDOR MANU-AMARAKAERI PE/2012/CL/PI/7
ANÁLISIS Y MODELACIÓN DE DEFORESTACIÓN PARA LOS AÑOS 1990, 2000 Y 2010 EN EL CORREDOR MANU-AMARAKAERI PE/2012/CL/PI/7 ANÁLISIS Y MODELACIÓN DE DEFORESTACIÓN PARA LOS AÑOS 1990, 2000 Y 2010 EN EL CORREDOR

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