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El objetivo del producto es reportar los cambios en la delimitación de las áreas productivas de papa para el primer y segundo semestre de 2021, determinadas a partir de la detección mediante monitoreo satelital, inteligencia artificial y procesamiento en la nube. Esta capa vectorial permite conocer la ubicación espacial, la extensión y los cambios en las áreas productivas a lo largo del tiempo, con el fin de apoyar las políticas institucionales. |
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El objetivo del producto es reportar los cambios en la delimitación de las áreas productivas de papa para el primer y segundo semestre de 2021, determinadas a partir de la detección mediante monitoreo satelital, inteligencia artificial y procesamiento en la nube. Esta capa vectorial permite conocer la ubicación espacial, la extensión y los cambios en las áreas productivas a lo largo del tiempo, con el fin de apoyar las políticas institucionales. |
| accessInformation:
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Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2012). Cartografía básica, escala 1:100.000.
Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA). (2024). Monitoreo del cultivo de papa nacional para el periodo 2021-2023, escala 1:25.000. |
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5000 |
| typeKeywords:
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[] |
| description:
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<DIV STYLE="text-align:Left;"><DIV><DIV><P><SPAN>"El gobierno nacional, a través de la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA), busca promover el uso eficiente del suelo y los recursos naturales mediante el diseño de instrumentos a escalas semidetalladas que identifiquen los suelos con capacidad productiva en el marco del concepto de crecimiento verde (UPRA, 2016). En este contexto, y considerando la importancia de los cultivos y su relevancia en Colombia, se ha implementado un sistema de monitoreo para este cultivo.</SPAN></P><P><SPAN>El desarrollo metodológico de este proyecto incluye el diseño e implementación de un sistema de monitoreo satelital de coberturas para la detección de áreas productivas del cultivo de papa a nivel nacional en Colombia. Este sistema se basa en el procesamiento de imágenes satelitales ópticas y de radar, utilizando datos de Sentinel 1, Sentinel 2 y NICFI (Planet). Mediante el entrenamiento de algoritmos de clasificación de inteligencia artificial con procesamiento en la nube, se cuantifica el área productiva y su ubicación espacial. La información principal utilizada incluye límites departamentales, municipales y veredales, y cartografía básica a escala 1:25.000.</SPAN></P><P><SPAN> Esta capa delimita semestralmente las áreas agrícolas en estado productivo del cultivo de papa, utilizando un enfoque basado en monitoreo satelital de coberturas, procesamiento en la nube y algoritmos de inteligencia artificial. Dichas zonas se identifican por presentar alto contenido de biomasa vegetal y vigor foliar, así como dinámicas temporales y geográficas asociadas al manejo agrícola. El objetivo es proporcionar información espacial crítica sobre la ubicación, extensión y cambios en las áreas productivas del cultivo de papa, apoyando así la toma de decisiones y la planificación de políticas agrícolas efectivas.</SPAN></P><P><SPAN>Con lo anterior, se obtiene como producto final seis capas geográficas de tipo polígono del monitoreo del cultivo de papa a nivel nacional para los años 2021, 2022 y 2023, que contiene información de ubicación municipal y departamental, el intervalo de análisis se realiza semestralmente y dos capas geográficas de cambios entre los tres periodos obtenidos en el año a través de una diferencia asimétrica.</SPAN></P></DIV></DIV></DIV> |
| licenseInfo:
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<DIV STYLE="text-align:Left;"><DIV><DIV><P><SPAN>Este producto es público para cualquier usuario y no posee información clasificada o reservada, permitiendo su uso sin ir en contravía de la normatividad legal vigente. Para su uso se debe citar la fuente UPRA, esto en observancia de la normatividad de Derechos de Autor. Clasificación de la información: Información Pública de uso externo.</SPAN></P></DIV></DIV></DIV> |
| catalogPath:
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Cambios en el monitoreo del cultivo de papa a nivel nacional del primer y segundo semestre del 2021. Escala 1:25:000. Agosto 2024 |
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| tags:
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["Cobertura de la tierra","Deep Learning","Google Earth Engine","Monitoreo de cultivos","Random Forest","Sensores remotos"] |
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es-CO |
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150000000 |
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