Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo

– Coleção 2 -

(2000-2016)

27.04.2017

UMA INICIATIVA DE

```

CO-CRIADORES

(Pastagem)

(Agricultura)

(Zona Costeira)

(Earth Engine)

(Workspace)

(Dashboard)

Team locations

Belém (PA)

Brasília (DF)

Campo Grande (MS)

Goiânia (GO)

Feira de Santana (BA)

Recife (PE)

São Paulo (SP)

Florianópolis (SC)

Porto Alegre (RS)

Mountain View (CA/EUA)

Purpose

Contribute to the underestanding of land cover & land use change in Brazil andother tropical countries.

• Develop and implement a method for fast and low cost production of acurate annualland cover and/or land use maps of Brazil since 1985.

• Create the tools to facilitate the dissemination and adoption of the method in othercountries/regions.

• Publish the data, analyses, tools and script in a open cloud base platform.

Project in 3 phases of implementation

1985 2000 2008 2017

Collection 2

17 years

2000-2016

Collection 3

33 years

1985-2017

Collection 1

8 years

2008-2015

Mapas de Cobertura e Uso do Solo

LEGENDA GERAL1. Floresta1.1. Formações Florestais Naturais1.1.1. Floresta Densa1.1.2. Floresta Aberta1.1.3. Mangue1.1.4. Floresta Alagada1.1.5. Floresta Degradada1.1.6. Floresta Secundária1.2. Silvicultura2. Formações Naturais não Florestais2.1. Áreas Úmidas Naturais não Florestais2.2. Vegetação Campestre (Campos)2.3. Outras formações não Florestais3. Uso Agropecuário3.1. Pastagem

3.1.1. Pastagem em Campos Naturais (integração)

3.1.2. Outras Pastagens3.2. Agricultura3.2.1. Culturas Anuais3.2.2. Culturas Semi-Perene (Cana de Açucar)3.2.3. Mosaico de Cultivos3.3 Agricultura ou Pastagem (biomas)4.Áreas não vegetadas4.1. Praias e dunas4.3. Outras áreas não vegetadas4.2. Infraestrutura Urbana5. Corpos Dágua6. Não observado

Mosaicos Landsat

Annual mosaic of 9,5 billion pixels (30x30mt) representing

Brazil in each year.

28 bands/parameters

• 7 landsat bands (blue, green, red, thermal…)

• 21 Fractions and index (gv, npv, ndvi, ndfi …)

Statistics of land cover/use per

year

> country, state and municipality

> biomes, watershed

Land cover/use change matrix for

any pair of years

MapBiomas

Workspace

•Parametrizationfor mosaics

•Creation andparametrizationofdecision trees

•Verify results

•Monitor maps production

Colection of scritps& cores.

•Produce mosaics

•Process the classification and temporal filters

• Integration of maps

•Temporal analyses

Method Notes / ATBD

•Algorithm Theory Base Document

•Detailed description of method

•History of versions and lessons learned

Sampling points /WebCollect

•web app to collect samples for acuiracy and training

•Collection of Sampling points

Características Principais

Based on LandsatCollection

(resolution 30 mt)

Processing pixel bypixel

(˜30 x 30 mt)

Organize bystandarized maps

sheeds 1:250.000 (1 x1.5º)

(556 sheeds for Brazil)

Cloud basedprocessing

700 Cartas – 1:250.000

General Approach

USGS

Coleção LandSat

Google Earth Engine

Code Editor / PhytonDesenvolvimento & Produção (Pecuária)

WorkspaceProdução

Servidor de mapas e

dados

Google Cloud Computing

Google Cloud Storage

Dashboard / WebsiteDivulgação dos Dados

Process to Generate Colection 2

USGS

Coleção LandSat

Mosaico

parametrização

Asset 1 Asset 2

Classificação Por Bioma; Temas Trans

Arvore de Decisão Empírica

Arvore de Decisão Estatística

Classificação Temas Transversais

AmazôniaCaatingaCerradoMata AtlânticaPampaPantanalZona CosteiraÁreas urbanasÁgua

AgriculturaFlorestas PlantadasPastagem

Amostras de

treinamento

Construção de

árvores e

parametrização

Asset 3

Filtro Temporal

Definir regras de

filtro temporal

Classificação c/

Filtro TemporalPor Bioma; Temas Trans

Classificação c/

Filtro Temporal Temas Transversais

AmazôniaCaatingaCerradoMata AtlânticaPampaPantanalZona CosteiraÁreas urbanasÁgua

AgriculturaFlorestas PlantadasPastagemFiltro

Temporal

Definir regras de

filtro temporal

IntegraçãoRegras pré-definidas

Mapas de Cobertura

e Uso do Solo

Asset 4

Estatistica e Dados de Transição

Mapas de Cobertura

e Uso do Solo

Asset 4

Estatísticas de

Cobertura/Uso por

ano e território

- Área

- Por Classe

- Por Território

- Por Ano

Dados de Transiçõe21 transições de anos

Dashboard

Mapbiomas

Google Cloud &

Compute Engine

Mapas de Transições

Asset 5

Map Server

Qualidade e Acurácia

Mosaico

Compara amostras com classificação automática e calcula acurácia

Classificação

Automática (Asset)

Coleta de

Amostras

Asset de Amostras

Nível de Acurácia:

ColeçãoPor ano | Por Classe |

Por Bioma

Avaliação da

Qualidade do

Mosaico

(com base em % de

nuvens das imagens

originais)

Nível de

Concordância da

Coleção vs Mapas de

Referencia

Mapas de Referencia

Comparação de Mapas de Referencia

Cartas Processadas

50 k (12,5 k processed 4 times– mosaics,

classification, temporal filter and consolidation)

Imagens landsat processadas

60 mil scenes

Number of pixels processed

650 billion (9,5 bi per year)

Coleta de Amostra de Acurácia

Over 76, 3 mil amostras coletadas

Muito Processamento na Coleção 2.....

Time for processing all collection

25 days for create asset of landsat mosaics

20 days for classification

15 days for temporal filter

15 days for integration

15 days for transitions maps

Apresentação Geral do Projeto

Versão 2.1 – 29.04.2015