Propone una metodología para la predicción y estimación de áreas degradadas a partir del análisis de las tendencias lineales de las series de tiempo de los productos MOD13Q1-índice de Mejorado de Vegetación (EVI) y MOD11A2-Temperatura de la Superficie de Suelo (LST) del sensor MODIS. Descargados los datos, se filtraron los píxeles contaminados debido a los artefactos atmosféricos mediante la capa de fiabilidad y se completaron las series con interpolaciones en función al tiempo. Luego, se generaron los máximos compuestos anuales (MCA), cuyas tendencias se determinaron píxel por píxel con su respectivo test de significancia. Se obtuvieron mapas de tendencias de la degradación en base al EVI, mostrando un total de 26.97% de área degradada con significancia (p < Ͳ.Ͳͷ) y 34.97% con significancia (p < Ͳ.ͳ). A su vez, este resultado se relacionó con el mapa de tendencias d...

Propone una metodología para la predicción y estimación de áreas degradadas a partir del análisis de las tendencias lineales de las series de tiempo de los productos MOD13Q1-índice de Mejorado de Vegetación (EVI) y MOD11A2-Temperatura de la Superficie de Suelo (LST) del sensor MODIS. Descargados los datos, se filtraron los píxeles contaminados debido a los artefactos atmosféricos mediante la capa de fiabilidad y se completaron las series con interpolaciones en función al tiempo. Luego, se generaron los máximos compuestos anuales (MCA), cuyas tendencias se determinaron píxel por píxel con su respectivo test de significancia. Se obtuvieron mapas de tendencias de la degradación en base al EVI, mostrando un total de 26.97% de área degradada con significancia (p < Ͳ.Ͳͷ) y 34.97% con significancia (p < Ͳ.ͳ). A su vez, este resultado se relacionó con el mapa de tendencias d...

Clouds and cloud shadows are common features in the visible and infrared images, which are detected in many distant parts of the world, particularly in humid and tropical regions such as the field of study of this article. Many ask us, what is the main reason for the cloud masking. Well, the main reason is to eliminate masking covers that will not be part of the analysis of deforestation which is necessary to remove such that the final interpretation faster and easier to perform. For this we must use some R libraries as rgdal, sp, mgcv and landsat to mask quite satisfactorily all the clouds, cloud shadows, water bodies and topographic shading. Filter the pixels of clouds in the optical images, entails a difficult task if you do not have automatic algorithms that are available in programs like CLASlite or otherwise. Therefore, this study shows a fairly simple and semiautomatic methodology...

The clearing of forests, through agricultural expansion, conversion of forests to pasture, infrastructure development, destructive logging, fires, etc. represent nearly 20% of emissions of greenhouse gases worldwide, more than the entire global transportation sector and second only to the energy sector. Therefore, in order to limit the impacts of climate change within limits that society can tolerate reasonably, global average temperatures must be stabilized within two degrees Celsius. This objective will be virtually impossible to achieve without reducing emissions from the forest sector as well as other mitigation (REDD +). While there are methodologies for monitoring deforestation, most of these methods, if not all, require the user designation of a definition of threshold for classifying and identifying a change in land use from deforestation. Determining thresholds adds significantl...