En este glosario se encuentran los términos utilizados en la descripción de la metodología y productos de MapBiomas.

PalabraDefinición
AlgoritmoConjunto de reglas y procedimientos establecidos para solucionar una tarea.
Árbol de decisión empíricoEs un método de clasificación basado en la construcción de reglas de decisión jerárquicas, en función de las cuales se clasifica cada píxel de una imagen. En los árboles de decisión empíricos el formato y los parámetros del árbol son definidos por los/as analistas, así como la parametrización de cada nodo de decisión (regla).
AssetColección de mapas, imágenes o datos georreferenciados disponibles para procesamiento y análisis en Google Earth Engine.
ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document)Documento con descripción metodológica y de los algoritmos utilizados.
BandaSe refiere a cada capa de información en un Asset – sea mapas o imágenes.
Banda espectralIntervalo de longitud de onda en el espectro electromagnético. El satélite Landsat posee 7 bandas espectrales, dentro de los rangos visibles, infrarrojo cercano, infrarrojo medio e infrarrojo térmico del espectro electromagnético.
Carta o carta al millonésimoDivisión cartográfica del territorio en cartas de 1° de latitud por 1.5° de longitud. Esta división se utiliza para organizar el trabajo de procesamiento de los mapas de MapBiomas. Cada carta abarca un área de aproximadamente 18,7 mil Km2 y cerca de 20 millones de píxeles.
ClasificaciónDistribución de los píxeles en clases de un determinado bioma o tema.
ClasificadorEl nombre genérico para un método de clasificación automatizada (ejemplo de un clasificador es “Random Forest”).
Code EditorHerramienta de programación de Google Earth Engine con interfaz gráfica para la visualización de los resultados.
ColecciónCada versión de la serie histórica anual de mapas y datos de cobertura y uso suelo del proyecto MapBiomas Chaco. Las colecciones pueden variar en el período cubierto, metodología y leyenda.
CollectMobileAplicación para celular desarrollado por MapBiomas para la recolección de datos de referencia en el campo.
Computación en la NubeProcesamiento de datos realizado de forma distribuida en procesadores disponibles en la Internet. MapBiomas utiliza computación en nube a través de Google Earth Engine y Google Cloud Computing.
Consistencia espacialLa distribución de los píxeles de una determinada clase en el espacio debe ser consistente con las características del paisaje del lugar. Por ejemplo, en un área de bosque, en una ladera, aparecen varios píxeles clasificados como agua, indica una inconsistencia espacial.
Consistencia temporalLa historia de clasificación de un píxel en el tiempo es coherente con las transiciones posibles o probables de cobertura o uso del suelo. Por ejemplo, un píxel que se clasifica como bosque durante 20 años, pero en un año en medio de la serie, aparece como no bosque. Es probable que sea un error de clasificación.
Dashboard (panel de control)Plataforma de presentación visual de la información y datos consolidados para facilitar el seguimiento de la información.
EscenaSe refiere a la imagen generada por el sensor de un satélite. El tamaño aproximado de cada escena es de 170 km de norte a sur por 183 km de este a oeste.
Feature SpaceConjunto de informaciones espectrales utilizadas en la clasificación de Random Forest, como las bandas, índices y métricas utilizadas.
Filtro EspacialAnálisis de post-clasificación para corregir errores de consistencia espacial en una clase.
Filtro TemporalAnálisis de post-clasificación para corregir errores de consistencia temporal entre clases y años.
Fusion TableTabla de datos que se conecta con las herramientas de Google. Muy utilizado para parametrizar variables y reglas de procesamiento (reglas para la aplicación del filtro de transición).
Google Cloud StorageHerramienta de Google para almacenar gran cantidad de información en la nube.
Google Earth EngineEs una plataforma de análisis geoespacial basada en la nube que permite a los usuarios visualizar y analizar imágenes de satélites de la superficie de la Tierra. Todo el procesamiento de imágenes y la producción de mapas de MapBiomas se realizan en esta plataforma.
Imagen LandsatImagen de satélite generada por los satélites del proyecto Landsat – Landsat es un esfuerzo conjunto del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) y la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA).
Índice espectralUn índice resultado de operaciones matemáticas entre valores numéricos de píxeles de las bandas espectrales de una imagen. Por ejemplo, el Índice de Vegetación de la Diferencia Normalizada (NDVI) se calcula como: (NIR – R) / (NIR + R) – siendo NIR la banda del infrarrojo cercano y R la banda del Rojo.
IntegraciónRutina de superposición de las clasificaciones de los biomas y temas, generando mapas integrados. Las diferentes clases de MapBiomas se hacen por separado y luego se integran usando reglas de prevalencia para el caso de que un píxel reciba más de una clasificación.
Mapa de IntegraciónMapa final que consolida los mapas de los biomas y temas.
Mapa de TransiciónMapa que presenta las principales transiciones de cobertura y uso de la tierra. Se produce a partir de una comparación entre un par de mapas (por ejemplo, 2000 y 2016). En estos mapas cada píxel puede ser clasificado sin cambio o con cambio. Para cada cambio recibe un código que representa la clase para el año T1 y la clase para el año T2.
Mosaico de imagenConjunto de píxeles Landsat de buena calidad (poca interferencia de nubes, por ejemplo) seleccionados en un período determinado. Los mosaicos de MapBiomas se construyen analizando individualmente cada píxel de las imágenes Landsat disponibles para el período de análisis. En el mosaico busca representar de la mejor forma posible el área de análisis para un período específico.
Muestras de EntrenamientoPuntos o polígonos utilizados para entrenar al clasificador.
Muestras de validaciónPuntos recogidos en las imágenes por año y clasificados por el intérprete con una clase de cobertura o uso de la tierra.
PixelLa unidad más pequeña en una imagen digital. Una imagen de satélite está compuesta por una matriz de píxeles, cada píxel con un valor digital. El píxel en MapBiomas corresponde al píxel de las imágenes Landsat con 30m de resolución promedio. El área del píxel sufre variaciones según latitud cuando más lejos del ecuador el área tiende a ser menor.
Post-clasificaciónRutinas automatizadas de mejora de la consistencia de los mapas realizados después de la clasificación y la integración de los mapas. Los filtros temporal y espacial son ejemplos de post-clasificación.
Precisión (Análisis de precisión)Análisis cuantitativo de la exactitud del mapeo. Indica el error de asignación y el error de área.
Random ForestMétodo de clasificación supervisada que se basa en los árboles de decisión.
RasterImagen digital, compuesta por una matriz de valores (píxel).
Resolución espacialDescribe el nivel de detalle de una imagen. Las imágenes Landsat tienen una resolución espacial promedio de 30m.
ScriptsConjunto de instrucciones escritas en lenguaje de programación para que una función sea ejecutada.
Sensor del satéliteInstrumento de un satélite para la detección remota de energía electromagnética. Un satélite puede tener múltiples sensores para la captura de diferentes rangos espectrales.
ShapefileFormato digital de archivo de datos espaciales representados en formato vectorial.
Temas TransversalesClases de uso que ocurren en los diferentes biomas y que son mapeadas por proceso único para todo el país. Los temas transversales de MapBiomas incluyen leñosas naturales, cultivo de leñosas, herbáceas, vegetación natural dispersa, pastura, agricultura, área no vegetada y cuerpo de agua.
WebCollectPlataforma de recolección de puntos utilizados para entrenamiento de los clasificadores o análisis de precisión.
WorkspacePlataforma Web desarrollada por MapBiomas para la parametrización y clasificación de mapas de cobertura y uso del suelo. La plataforma sirve de interfaz entre el trabajo de los analistas y el procesamiento en Google Earth Engine.