Conozca la base metodológica que orienta los mapeos de MapBiomas Argentina: sensoramiento remoto, aprendizaje automático y procesamiento en la nube vía Google Earth Engine.
MapBiomas Argentina surgió como una iniciativa dedicada al mapeo anual de la cobertura y uso de la tierra en Brasil. Con el tiempo, el proyecto amplió su alcance para monitorear otros temas, incluyendo cicatrices de fuego, superficie de agua, vegetación intraurbana, entre otras.
La metodología se fundamenta en sensoramiento remoto, con procesamiento píxel por píxel (30 × 30 metros), usando algoritmos de aprendizaje automático en la plataforma Google Earth Engine. La producción de los mapas se organiza en colecciones — versiones sucesivamente mejoradas que incorporan mejoras metodológicas continuas.
Además de los mapas anuales de cobertura, MapBiomas tiene plataformas especializadas de monitoreo (en Argentina, estás plataformas están en desarrollo)
- MapBiomas Alerta — alertas de deforestación en tiempo casi real
- Monitor del Fuego — cicatrices de quemas a escala mensual (Sentinel-2)
- Monitor de la Recuperación — seguimiento de la regeneración de vegetación nativa
- Monitor de la Minería — mapeo de áreas de extracción mineral
- Monitor del Crédito Rural — verificación de cumplimiento de crédito rural
Los mapas se desarrollan por bioma y se integran en un único mapa para Brasil. La clasificación por bioma permite captar los patrones específicos de vegetación, clima y uso del suelo de cada región. En total, Brasil se mapea en seis biomas: Amazonía, Caatinga, Cerrado, Mata Atlántica, Pampa y Pantanal.
Los equipos de especialistas interdisciplinarios se organizan en dos tipos:
- Equipos de bioma — programadores, especialistas en sensoramiento remoto y conservación liderados por una institución responsable de cada bioma
- Equipos de temas transversales — grupos dedicados a clases que atraviesan todos los biomas, como pastizal, agricultura, áreas urbanizadas, minería y silvicultura
El proceso de generación de los mapas anuales sigue siete etapas principales:
- Recolección de imágenes — selección de píxeles sin nubes de las imágenes Landsat disponibles
- Mosaicos anuales — composición de las métricas espectrales (hasta 105 capas/píxel)
- Clasificación — Random Forest y otros algoritmos entrenados por bioma
- Filtro espacial — eliminación de píxeles aislados o de borde
- Filtro temporal — corrección de transiciones imposibles a lo largo de la serie
- Integración — consolidación del mapa nacional con reglas de prevalencia
- Mapas de transición — seguimiento de cambios entre pares de años
