MapBiomas es una iniciativa del “Observatorio del Clima” y de una red de colaboración, conformada por organizaciones no gubernamentales, universidades y empresas de Brasil, que tienen como objetivo utilizar una tecnología de calidad y de bajo costo para producir series anuales de mapas (desde 1985 en adelante).

MapBiomas Perú es una iniciativa coordinada por el Instituto del Bien Común, y fue creada en conjunto con la Red Amazónica de Información Socioambiental Georreferenciada (RAISG). Su objetivo es generar mapas anuales de cobertura y uso del suelo para toda el Perú (1985-2022), con base en la metodología construida por el equipo de Mapbiomas.

MapBiomas Perú involucra a investigadores y especialistas en teledetección, informática, ecosistemas y uso de la tierra del Perú. Todo el trabajo se realiza utilizando computación en la nube a través de la plataforma de Google Earth Engine.

Los mapas de cobertura y uso del suelo y los mosaicos Landsat pueden ser descargados a través del enlace: Colecciones de MapBiomas Perú

En este link usted encontrará una herramienta en Google Earth Engine que permite la descarga completa de la colección, así como la descarga por cortes territoriales o temporales específicos.

No olvide descargar los códigos de la leyenda en: Códigos de la leyenda

Cada capa representa un año de la serie temporal. Para la Colección 2.0, la capa 0 = 1985 y la capa 37 = 2022.

Las grandes series temporales y los mapas de cobertura y uso del suelo generados en la escala que trabaja MapBiomas Perú (píxeles de 30 m) no son prácticos en formato vectorial. Todo el procesamiento de datos se realiza en formato ráster, píxel por píxel.

No existe esa posibilidad en la plataforma MapBiomas Perú. La vectorización de mapas es extremadamente costosa en términos de recursos computacionales y poco práctica para todo el territorio. La solución recomendada, si desea trabajar con vector, es descargar los datos, realizar el recorte territorial o espacial de su interés y luego vectorizar con su software de preferencia.

Sí, los datos de MapBiomas Perú son públicos y gratuitos para uso no comercial o con fines de interés público.

Sí, las colecciones de MapBiomas Perú están disponibles como capas (assets) en la plataforma Google Earth Engine y pueden accederse, procesarse y analizarse directamente en la plataforma, sin necesidad de descargar los datos.Para obtener los ID de las colecciones de MapBiomas Perú en el motor de Google Earth, vaya a: https://peru.mapbiomas.org/herramientas/

Es necesario tener una cuenta en Google Earth Engine (GEE), que se puede registrar a través del siguiente enlace: https://earthengine.google.com

Al acceder al Code Editor de GEE (https://code.earthengine.google.com ) puede iniciar secuencias de comandos (scripts) para ver y procesar datos. En este enlace encontrará ejemplos de scripts para acceder a los datos de MapBiomas Perú en Google Earth Engine:  https://peru.mapbiomas.org/herramientas/

Los datos de MapBiomas Perú son públicos y gratuitos, puede hacer uso de ellos simplemente refiriéndose a la fuente con el siguiente formato: 

“Proyecto MapBiomas Perú – Colección [versión] de la Serie Anual de Mapas de Cobertura y Uso del Suelo del Perú, adquirido el [fecha] a través del link: [LINK]”

“Proyecto MapBiomas Perú es una iniciativa del Instituto del Bien Común (IBC) con la co-creación multi-institucional de RAISG para generar mapas anuales de cobertura y uso del suelo a partir de procesos de clasificación automática aplicada a imágenes de satélite. La descripción completa del proyecto se encuentra en http://peru.mapbiomas.org“

La descripción detallada de la leyenda con su correspondiente código (raster) está disponible para descargar en:
https://peru.mapbiomas.org/codigos-de-la-leyenda/

Sí, las estadísticas de cobertura y uso del suelo, al igual que las matrices de transición están disponibles para todo el país, biomas, departamentos, provincias y distritos para su descarga en: https://peru.mapbiomas.org/estadisticas/

Para descargar los datos por departamento o provincia, se pueden generar con Google Earth Engine, accediendo a la secuencia de comandos (scripts) disponible en el enlace. Debe seleccionar la unidad de interés, los años de interés y exportarlo a su carpeta de Google Drive.

Toolkit: Mapa de Cobertura & Uso

Los píxeles Landsat tienen una resolución promedio de 30 m, por lo que es común asociar el área de un píxel a 900 m2. Pero, dado que los datos originales de MapBiomas Perú se crean siguiendo la representación del estándar GEE (Lat / Long y WGS84), no utiliza una proyección equivalente (equal area). Por lo tanto, la distancia desde el objetivo hasta la línea del Ecuador influye en el tamaño del píxel. Por lo tanto, a escala continental, se debe evitar el cálculo del conteo de píxeles y la multiplicación por 900 m2. 

En MapBiomas Perú aplicamos dos métodos para calcular el área:

1 – Cuando se realiza fuera de Google Earth Engine, reproducimos el dato MapBiomas Perú para el sistema UTM y calculamos el valor métrico del píxel central, ubicado en la intersección entre la carta 1: 250.000 de referencia y el área de interés. A continuación, contabilizamos todos los píxeles dentro del área de interés y multiplicamos por el valor de referencia, en m², del píxel central anteriormente calculado. 

2 – Cuando el cálculo se realiza en Google Earth Engine, aplicamos la función ee.Image.pixelArea () que genera una imagen en la que el valor de cada píxel es el área de ese píxel en metros cuadrados, teniendo en cuenta las posibles distorsiones cartográficas.

Puede acceder a la descripción de todos los mapas de referencia utilizados por MapBiomas Perú en: https://peru.mapbiomas.org/mapas-de-referencia

Un bioma es la agrupación de sistemas ecológicos que comparten los mismos criterios climáticos (temperatura, precipitación) y geográficos (topografía, altitud, entre otros) y que conserva una flora y fauna en común.

El límite de los cuatro biomas del Perú fue elaborado por el Instituto del Bien Común, utilizando como referencia el Mapa Nacional de Ecosistemas del Perú (MINAM, 2019) y el mapa de biomas propuesto por Dinerstein et al, 2017 (https://ecoregions.appspot.com/).