{ "culture": "es-CO", "name": "", "guid": "", "catalogPath": "", "snippet": "Monitorear el cultivo de arroz para los años, 2012 al 2015 anualmente y del año 2016 al 2023 semestralmente (semestre 1 y semestre 2) a partir de imágenes de satélite, inteligencia artificial y procesamiento en la nube para conocer e identificar la ubicación espacial, áreas y cambios del cultivo durante un periodo de tiempo con el fin de dar apoyo a las políticas del uso del suelo en la región de la Orinoquia.", "description": "

Mediante el Acuerdo de Donación para el proyecto de Desarrollo Sostenible Bajo en Carbono en la Región de la Orinoquia, firmado en marzo 09 de 2018 y celebrado entre la REPÚBLICA DE COLOMBIA y el BANCO INTERNACIONAL PARA RECONSTRUCCIÓN Y FOMENTO \u2013 BIRF, en lo sucesivo \u201cEl Banco\u201d, se ejecutó el Proyecto de Desarrollo Sostenible Bajo en Carbono - Proyecto BIOCARBONO ORINOQUIA como una iniciativa de ciencia, tecnología, investigación e innovación, que busca identificar y desarrollar alternativas que permitan contribuir con la mejora de las condiciones para la planificación y producción agropecuaria sostenible, con el fin de garantizar la disminución en las emisiones de GEI, implementado en los departamentos de Arauca, Casanare, Meta y Vichada. Para tal fin en el componente uno: \u201cPlaneación integrada del uso del suelo y gobernanza mejorada para el control de la deforestación\u201d, que en sus obligaciones está el mapeo de seis cadenas productivas para los años 2020, 2021 y 2022 y cambios de aumento o disminución del cultivo entre los años 2020- 2021 y 2021-2022 y entre estos el cultivo de arroz a escala 1:25.000, en donde se mapeó el cultivo de arroz para los años, 2012 al 2015 anualmente y del año 2016 al 2023 semestralmente (semestre 1 y semestre 2), obtenidos mediante el entrenamiento de algoritmos de clasificación con procesamiento en la nube, apoyados en imágenes satelitales para cuantificar aproximadamente la cantidad de arroz existente, su ubicación espacial y cambios anuales y semestrales.Para el desarrollo de esta actividad se empleó como información principal: imágenes Sentinel 1, Sentinel 2 y NICFI que cubren la región de la Orinoquia. Cada uno de las capas mapas tendrán estadísticas por porcentaje en hectáreas por municipio y por departamento. Estos entrenamientos semiautomáticos permitirán obtener mapeos anuales tanto de años anteriores o posteriores, además de dar información confiable ya que a cada mapa anual se le realizó validaciones de estándares de calidad cartográfica garantizando la conformidad del mismo.<\/SPAN><\/P><\/DIV><\/DIV><\/DIV>", "summary": "Monitorear el cultivo de arroz para los años, 2012 al 2015 anualmente y del año 2016 al 2023 semestralmente (semestre 1 y semestre 2) a partir de imágenes de satélite, inteligencia artificial y procesamiento en la nube para conocer e identificar la ubicación espacial, áreas y cambios del cultivo durante un periodo de tiempo con el fin de dar apoyo a las políticas del uso del suelo en la región de la Orinoquia.", "title": "Monitoreo del cultivo neto de arroz para el año 2016, escala 1:25.000.", "tags": [ "deep learning", "sensores remotos", "google earth engine", "monitoreo de cultivos", "random forest", "cobertura de la tierra" ], "type": "", "typeKeywords": [], "thumbnail": "", "url": "", "minScale": 150000000, "maxScale": 5000, "spatialReference": "", "accessInformation": "Biocarbono paisajes sostenibles bajos en carbono. (2024). Cadena productiva de arroz para el año 2016, escala 1:25.000. Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA). (2012). Limites departamentales y municipales, escala 1:25.000", "licenseInfo": "" }