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Introducción

“PROYECTO PILOTO DE APLICACIÓN DEL SISTEMA DE CLASIFICACION Land Cover Clasification System (LCCS) EN URUGUAY” Acosta y Lara, Sergio.* Dell’Acqua, Martín.** Petraglia, Cecilia.** Villar, Claudia.* * Ministerio de Transporte y Obras Públicas

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Presentation Transcript


  1. “PROYECTO PILOTO DE APLICACIÓN DEL SISTEMA DE CLASIFICACION Land Cover Clasification System (LCCS) EN URUGUAY” Acosta y Lara, Sergio.* Dell’Acqua, Martín.** Petraglia, Cecilia.** Villar, Claudia.* * Ministerio de Transporte y Obras Públicas ** Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca

  2. origen de la idea. elección del LCCS de FAO como estándar de clasificación. origen del proyecto: conformación de grupo interinstitucional para comenzar a trabajar con este sistema. Introducción

  3. Definición y propósito del LCCS El Sistema de Clasificación de la Cobertura de la Tierra (Land Cover Classification System-LCCS) es un sistema de clasificación exhaustivo, estandarizado y apriorístico, diseñado para satisfacer los requerimientos específicos de cualquier usuario, y creado para ejercicios de mapeo, independiente de la escala o fuentes utilizadas para mapear. El sistema puede ser aplicado para cualquier iniciativa de clasificación de coberturas de la tierra en cualquier parte del mundo, utilizando un conjunto de criterios de diagnóstico independientes que permiten una correlación con leyendas y clasificaciones ya existentes. Las clases de coberturas de la tierra son definidas por la combinación de este conjunto de criterios de diagnóstico independientes – los denominados clasificadores – que son jerárquicamente ordenados para asegurar un alto grado de precisión.

  4. Taller Nacional GLCN: definición de leyenda preliminar nacional por parte de diversas instituciones, que contempla la más amplia gama de coberturas. Programa Nacional de IDE. aplicación de esta metodología de trabajo en un área piloto utilizando imágenes CBERS (escena 161-138). Introducción

  5. Taller Nacional de Capacitación GLCN-LCCS Dictado por el Consultor de FAO en GIS Craig Von Hagen Fecha: 11 al 21 de octubre de 2005 Lugar: Ministerio de Transporte y Obras Públicas (Rincón 575 piso 12) Organizado por MTOP, MGAP y FAO-Uruguay, con el apoyo del MVOTMA

  6. Aplicar metodología LCCS a un área rural compleja del URUGUAY Probar el uso de imágenes CBERS que se encuentran disponibles en internet http://www.dgi.inpe.br/CDSR/ (gratuitas para América del Sur) Objetivos del trabajo en el área piloto

  7. Ubicación de la zona piloto

  8. antecedentes: clasificación forestal, relevamiento caminería con GPS, parcelario rural 1:20.000, fotografías aéreas (áreas urbanas), otros imágenes: Landsat 5 TM, CBERS 2 softwares: Erdas Imagine 8.5, ArcGIS 9.0, GeoVIS 2.2.7, LCCS 2.4.5 Insumos

  9. Antecedentes del área

  10. creación leyenda preliminar selección del dato satelital georreferenciación (reproyección y rectificación) trabajo de campo interpretación: división de la imagen en tres zonas por la presencia de una alteración en la misma, clasificación no supervisada e interpretación visual armado del mosaico final actualización de la leyenda y traducción a lccs vectorización codificación Metodología

  11. resolución espacial: 20x20 metros resolución espectral: 4 bandas (azul, verde, rojo, infrarrojo cercano) área de cobertura: 113x113 kilómetros fecha: 29 de enero de 2006 Imagen

  12. Resultados

  13. Resultados

  14. Leyenda detallada

  15. Vectorización

  16. Área de las clases

  17. APLICACIÓN LCCS. Se conformó un equipo técnico con conocimiento en esta metodología. El sistema LCCS demostró su aplicabilidad con éxito en las condiciones de Uruguay. Se encontró dificultad en definir a nivel de especies la forestación industrial. Se espera continuar aplicando esta metodología de trabajo a futuros proyectos de clasificación de imágenes satelitales, con la convicción de la utilidad de la adopción del LCCS como standard internacional lo cual mejorará y facilitará la accesibilidad y la comprensión de la información. Conclusiones

  18. UTILIZACIÓN CBERS. Ventajas: libre acceso (y sin costo de adquisición) a imágenes de este año, buena resolución espacial. Desventajas: dificultades para una discriminación de clases más detallada, alteraciones espectrales ya mencionadas. Conclusiones

  19. MUCHAS GRACIAS topografia@dntopografia.gub.uy sig@mgap.gub.uy

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