CONOZCA LAS ETAPAS DE LA METODOLOGÍA DE MAPBIOMAS CHACO 

Aquí detallamos paso a paso la metodología de MapBiomas Chaco. Para cada clase tratada en el mapa existen peculiaridades y características específicas que se pueden consultar en detalle en los anexos del ATBD.

Todo comienza con imágenes satelitales Landsat, con una resolución de 30 metros, disponibles gratuitamente en la plataforma Google Earth Engine y con una serie temporal de más de 30 años. Se necesitan 76 escenas Landsat para cubrir el Gran Chaco Americano, cada una con decenas de millones de píxeles. Las imágenes pueden contener nubes, humo y otros artefactos que pueden “contaminarlas”. Para producir una imagen limpia, los píxeles sin nubes se seleccionan de las imágenes disponibles para el período seleccionado. Para cada uno de estos píxeles se extraen métricas que explican el comportamiento del píxel en ese año. Esto se hace para cada una de las 7 bandas espectrales del satélite, así como para las fracciones e índices espectrales calculados. Por ejemplo, para la Banda 1 se recoge la mediana de los valores de la banda en el periodo, el valor máximo, el valor mínimo y la amplitud de variación. Al final, cada píxel transporta hasta 91 capas de información durante un año.

Para cada año, se crea un mosaico que cubre Chaco, representando el comportamiento de cada píxel a través de 91 métricas o capas de información. Este conjunto de mosaicos se guarda como una recopilación de datos dentro de la plataforma Google Earth Engine. Estos mosaicos se utilizarán de dos formas principales. Primero como fuente de parámetros para que el algoritmo clasifique las imágenes (ver siguiente paso). También se utiliza este mosaico para generar la composición RGB que permite visualizar la imagen de fondo en la plataforma MapBiomas. Esta composición también se usa para recolectar muestras de entrenamiento y evaluar la precisión mediante interpretación visual.

Las muestras estables son filtradas para excluir píxeles mal etiquetados. Para su detección se utilizó una metodología con Isolation Forest, algoritmo no supervisado que puede detectar anomalías (outliers) directamente basándose en el concepto de aislamiento, sin utilizar ninguna métrica. El modelado permite etiquetar de manera automática cada muestra como outlier o normal a partir del score. Mediante un toolkit desarrollado en Google Earth Engine, es posible evaluar cada muestra y verificar sus características.

A partir de los mosaicos de imágenes, se elabora el mapa de cobertura y uso del suelo (bosque, pastizales, agricultura, pasturas, áreas no vegetadas, agua, etc.). Para ello, los analistas de MapBiomas Chaco utilizan un clasificador automático llamado “random forest”, que se ejecuta en la nube de procesadores de Google. Este sistema se basa en el aprendizaje automático: para cada clase a clasificar, el algoritmo se “entrena” con muestras de los objetivos a clasificar. Estas muestras se obtienen a través de mapas de referencia, generación de mapas de clases estables a partir de series anteriores de MapBiomas Chaco y por recolección directa de muestras complementarias mediante interpretación visual de imágenes Landsat.

El filtro espacial tiene como objetivo aumentar la consistencia espacial de los datos, eliminando píxeles aislados o de borde. Se definen reglas de vecindad que pueden conducir a un cambio en la clasificación de píxeles. Por ejemplo, un píxel que tiene menos de dos de los nueve píxeles vecinos en la misma clase, se reclasificará a la clase predominante en la vecindad. El filtro se aplica a todas las clases y años de la colección.

Para reducir las inconsistencias temporales, en particular cambios en la cobertura y el uso que son imposibles o no están permitidos (por ejemplo, Bosque natural > No bosque > Bosque natural) y para corregir fallas debido al desbordamiento de nubes o falta de datos, se aplica un filtro temporal. Cada clase puede tener reglas de filtrado temporales específicas. El filtro temporal se aplica a cada píxel analizando todos los años de la Colección (por ejemplo, la Colección 4 tiene 38 años).

Para comprender los cambios en la cobertura y el uso del suelo, se producen mapas con transiciones de clase entre diferentes pares de años seleccionados. Así, es posible visualizar el dinamismo del territorio, y responder preguntas, por ejemplo, cuánto del bosque se convirtió en pasturas de un año para otro. Los mapas de transición se producen píxel a píxel y, una vez finalizados, también se someten a un filtro espacial para eliminar los píxeles de transición aislados o de borde. A partir de estos mapas se construyen matrices de transición para cada unidad administrativa, disponibles en la plataforma MapBiomas Chaco.