Este conjunto de datos forma parte de un catálogo de publicadores y no lo administra Google Earth Engine. Comunícate con contato@mapbiomas.org si encuentras errores o consulta más conjuntos de datos en el catálogo de MapBiomas. Obtén más información sobre los conjuntos de datos de publicadores.
- Propietario del catálogo
- MapBiomas
- Disponibilidad del conjunto de datos
- 1985-01-01T00:00:00Z–2024-12-31T00:00:00Z
- Proveedor del conjunto de datos
- MapBiomas
- Contacto
- contato@mapbiomas.org
- Etiquetas
Descripción
El conjunto de datos de cobertura y uso del suelo (LULC) de MapBiomas para Brasil se produce anualmente a través del proyecto MapBiomas con imágenes satelitales de Landsat y técnicas de clasificación de aprendizaje automático. El conjunto de datos proporciona mapas coherentes y detallados temáticamente con una resolución de 30 metros, abarca varias décadas y se actualiza cada año.
Cada imagen de la colección contiene clasificaciones anuales de la cobertura terrestre con valores de píxeles que representan clases de cobertura terrestre categóricas, como bosques, agricultura, pastizales, cuerpos de agua y áreas urbanas. La leyenda de clasificación está estandarizada y se mantiene en todos los años, lo que permite realizar análisis multitemporales del cambio en el uso de la tierra, la deforestación, la reforestación y otras dinámicas del paisaje.
La clasificación se basa en los datos de reflectancia de la superficie de Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 y 9 (OLI/TIRS), que se preprocesaron y se combinaron en mosaicos para generar composiciones sin nubes para cada año. El proceso de clasificación incluye árboles de decisión automatizados entrenados con muestras de referencia, junto con la validación manual de expertos regionales.
Cada imagen contiene una banda llamada "classification", que representa la clasificación de la cobertura del suelo para ese año, versión y ID de colección específicos.
Para obtener más información, la leyenda de clasificación, la metodología y las evaluaciones de precisión, visita el sitio web de MapBiomas.
Se recomienda consultar la leyenda de clasificación para interpretar los valores de clase. Ten en cuenta que MapBiomas proporciona mapas de clasificación discretos, no probabilidades. Estos mapas son más adecuados para las transiciones de mapas, el análisis de series temporales y las aplicaciones de supervisión de políticas territoriales.
Bandas
Tamaño de píxel
30 metros
Bandas
| Nombre | Tamaño de los píxeles | Descripción |
|---|---|---|
classification |
metros | Clasificación del uso y la cobertura del suelo, con valores enteros que corresponden a las clases de la leyenda de MapBiomas. |
Tabla de clases de clasificación
| Valor | Color | Descripción |
|---|---|---|
| 1 | #1f8d49 | Bosque |
| 3 | #1f8d49 | Formación forestal |
| 4 | #7dc975 | Formación de la sabana |
| 5 | #04381d | Mangrove |
| 6 | #007785 | Bosque inundable |
| 9 | #7a5900 | Plantación forestal |
| 10 | #d6bc74 | Vegetación herbácea y arbustiva |
| 11 | #519799 | Pantano |
| 12 | #d6bc74 | Pradera |
| 14 | #ffefc3 | Agricultura |
| 15 | #edde8e | Pastizal |
| 18 | #e974ed | Agricultura |
| 19 | #c27ba0 | Recorte temporal |
| 20 | #db7093 | Caña de azúcar |
| 21 | #ffefc3 | Mosaico de usos |
| 22 | #d4271e | Área sin vegetación |
| 23 | #ffa07a | Playa, duna y lugar de arena |
| 24 | #d4271e | Área urbana |
| 25 | #db4d4f | Otras áreas sin vegetación |
| 26 | #2532e4 | Agua |
| 29 | #ffaa5f | Afloramiento rocoso |
| 30 | #9c0027 | Minería |
| 31 | #091077 | Acuicultura |
| 32 | #fc8114 | Hypersaline Tidal Flat |
| 33 | #2532e4 | Río, lago y océano |
| 35 | #9065d0 | Aceite de palma |
| 36 | #d082de | Cultivo perenne |
| 39 | #f5b3c8 | Soja |
| 40 | #c71585 | Arroz |
| 41 | #f54ca9 | Otros cultivos temporales |
| 46 | #d68fe2 | Café |
| 47 | #9932cc | Citrus |
| 48 | #e6ccff | Otros cultivos perennes |
| 49 | #02d659 | Vegetación de bancos de arena boscosos |
| 50 | #ad5100 | Vegetación herbácea de bancos de arena |
| 62 | #ff69b4 | Algodón (beta) |
| 75 | #c12100 | Planta de energía fotovoltaica (beta) |
Propiedades de imágenes
Propiedades de la imagen
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| año | INT | Año de la clasificación del uso y la cobertura del suelo. |
| version | STRING | Es la versión de la clasificación de uso y cobertura del suelo. |
| collection_id | DOUBLE | Es el identificador de la colección de la clasificación de uso y cobertura del suelo. |
Condiciones de Uso
Condiciones de Uso
Citas
Souza et al. (2020) – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine – Remote Sensing, Volume 12, Issue 17, 10.3390/rs12172735.
DOI
Explora con Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
/** MapBiomas Collection 10 - LULC Visualization for 2024 */ // Define the asset path for MapBiomas Collection 10 var assetPath = 'projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/v1'; // Define the year for visualization var year = 2024; // Load the classified image for the year 2024 from Collection 10 var collection = ee.ImageCollection(assetPath) .filter(ee.Filter.eq('collection_id', 10.0)) .filter(ee.Filter.eq('version', 'v1')) .filter(ee.Filter.eq('year', year)); // Define visualization parameters var visParams = { min: 0, max: 75, // Maximum class value in Collection 10 palette: [ 'ffffff', // [0] Not Observed '32a65e', // [1] -- '32a65e', // [2] -- '1f8d49', // [3] Forest Formation '7dc975', // [4] Savanna Formation '04381d', // [5] Mangrove '026975', // [6] Floodable Forest '000000', // [7] -- '000000', // [8] -- '7a6c00', // [9] Forest Plantation 'ad975a', // [10] -- '519799', // [11] Wetland 'd6bc74', // [12] Grassland 'd89f5c', // [13] Other Non Forest Formations 'FFFFB2', // [14] -- 'edde8e', // [15] Pasture '000000', // [16] -- '000000', // [17] -- 'f5b3c8', // [18] Agriculture 'C27BA0', // [19] -- 'db7093', // [20] Sugar Cane 'ffefc3', // [21] Mosaic of Uses 'db4d4f', // [22] Non vegetated area 'ffa07a', // [23] Beach, Dune and Sand Spot 'd4271e', // [24] Urban Area 'db4d4f', // [25] Other Non Vegetated Areas '0000FF', // [26] -- '000000', // [27] -- '000000', // [28] -- 'ffaa5f', // [29] Rocky Outcrop '9c0027', // [30] Mining '091077', // [31] Aquaculture 'fc8114', // [32] Hypersaline Tidal Flat '2532e4', // [33] Rivers, Lakes and Ocean '93dfe6', // [34] Glacier '9065d0', // [35] -- 'd082de', // [36] -- '000000', // [37] -- '000000', // [38] -- 'f5b3c8', // [39] Soybean 'c71585', // [40] Rice 'f54ca9', // [41] Other Temporary Crops 'cca0d4', // [42] -- 'dbd26b', // [43] -- '807a40', // [44] -- 'e04cfa', // [45] -- 'd68fe2', // [46] Coffee '9932cc', // [47] Citrus 'e6ccff', // [48] Other Perennial Crops '02d659', // [49] Wooded Sandbank Vegetation 'ad5100', // [50] Herbaceous Sandbank Vegetation '000000', // [51] -- '000000', // [52] -- '000000', // [53] -- '000000', // [54] -- '000000', // [55] -- '000000', // [56] -- 'CC66FF', // [57] -- 'FF6666', // [58] -- '006400', // [59] -- '8d9e8b', // [60] -- 'f5d5d5', // [61] Salt Flats 'ff69b4', // [62] Cotton 'ebf8b5', // [63] -- '000000', // [64] -- '000000', // [65] -- '91ff36', // [66] -- '7dc975', // [67] -- 'e97a7a', // [68] -- '0fffe3', // [69] Coral Reefs '000000', // [70] -- '000000', // [71] -- '000000', // [72] -- '000000', // [73] -- '000000', // [74] -- 'c12100', // [75] Photovoltaic Power Plant ] }; // Add the layer to the map Map.addLayer(collection, visParams, 'MapBiomas LULC 2024'); // Center the map on the image with a zoom level of 5 (covers Brazil) Map.centerObject(collection, 5);