MAD-MEX: Automatic Wall-to-Wall Land Cover Monitoring
for the Mexican REDD-MRV Program Using All Landsat Data

Título MAD-MEX: Automatic Wall-to-Wall Land Cover Monitoring
for the Mexican REDD-MRV Program Using All Landsat Data
Autor Steffen Gebhardt , Thilo Wehrmann, Miguel Angel Muñoz Ruiz, Pedro Maeda, Jesse Bishop, Matthias Schramm, Rene Kopeinig, Oliver Cartus, Josef Kellndorfer, Rainer Ressl, Lucio Andrés Santos, Michael Schmidt
Fecha de ingreso 2016-02-29
Fecha de publicación Abril-20|4
Identificador doi:10.3390/rs6053923
Tipo Artículo Científico
Descripción La estimación de las áreas forestales a una escala nacional en el marco del Programa de Naciones Unidas de Reducción de Emisiones de Carbono causadas por la Deforestación y la Degradación de los Bosques (REDD) está basado primordialmente en información de cobertura de la tierra usando tecnología de sensores remotos. Los reportes para un país de la superficie de México pueden ser realizados de una manera estandarizada y efectiva en costos únicamente usando clasificación de imágenes. Este documento describe el sistema de monitoreo de cobertura de la tierra para México. El sistema utiliza cartografía a nivel nacional, datos de referencia, todas las imágenes Landsat disponibles, y el inventario de campo para validación. Siete mapas de cobertura han sido realizados entre 1993 y 2008. El esquema de clasificación definió 9 y 12 clases en niveles jerárquicos. De manera general las exactitudes alcanzadas fueron de hasta un 76%.Los bosques templados y tropicales fueron clasificados con una precisión de hasta el 78% y 82 %, respectivamente. Aunque diseñado específicamente para las necesidades de México, el proceso general es adecuado para otros países participantes en el programa REDD+ para cumplir con las directrices de estandarización y de transparencia de los métodos para asegurar la comparabilidad. Sin embargo, el reporte de cambios es poco aconsejable basado en los productos anuales de cobertura de tierra y se sugiere hacer una combinación de cobertura de tierra anual y algoritmos de detección de cambios.
Materia Sistemas de Monitoreo Satelital
Formato PDF / 21 p.
Idioma Inglés
Editor
Fuente Remote Sens. No. 6, 3923-3943 pp. ISSN 2072-4292
Relación
Mediador Centro de Excelencia Virtual en Monitoreo Forestal en Mesoamérica
Palabras clave , , , , , , ,
Procedencia
Repositorio Repositorio Digital Especializado del Centro de Excelencia Virtual en Monitoreo Forestal en Mesoamérica
Derechos “Reconocimiento, Compartir, Obra Derivada”, de Creative Commons.

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