• Catálogo de Datos - Metadatos
  •  
  •    

  2020 - Mapa de Estimación de superficie plantada del cultivo de Banano en el Ecuador continental, escala 1:25.000, año 2020

Comprende el monitoreo del cultivo de banano a través del uso de imágenes satelitales, correspondiente al año 2020.
 

(2021) . 2020 - Mapa de Estimación de superficie plantada del cultivo de Banano en el Ecuador continental, escala 1:25.000, año 2020. http://geoportal.agricultura.gob.ec:8080/geonetwork/srv/api/records/30bd9bda-bf86-4454-aa7e-08a2b3b26245
 

Simple

Fecha ( Creación )
2020-01-02
Fecha ( Publicación )
2021-05-28
Edición
Tercera edición - DGGA
Fecha de edición
2021-05-28
Formulario de presentación
Mapa digital
Propósito
Identificar las zonas de producción del cultivo y cuantificar la superficie de plantación durante el año determinado.
Estado
Terminado

  Orígen

MAG - CGINA - DGGA - Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria - DGGA  
Av. Eloy Alfaro N30 - 350 y Av. Amazonas, Edificio MAG - 5to piso Quito Pichincha 170518 Ecuador

  593 3960100 ext. 1143  
Horas de servicio
Lunes a viernes de 8h00 a 16h30
Página web
Geoportal del Agro Ecuatoriano  
Mantenimiento y frecuencia de actualización
Annually
Palabras clave ( Tema )
  • estimación , superficie plantada , cultivo , banano
Palabras clave ( Lugar )
  • Ecuador continental
Palabras clave ( Temporal )
  • 2020
Palabras clave ( Disciplina )
  • cobertura y uso de la tierra , tierra agropecuaria , 25000
Uso específico
Permite analizar la situación agro-económica del cultivo y brindar las bases necesarias para la estructura y formulación de las políticas de importaciones, excedentes de producción y fijación de precios.

  Orígen

MAG - CGINA - DGGA  
Limitación de uso

Licencia CC BY-NC-SA: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual

* Para información detallada consulte el siguiente link:

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode

Restricciones de Acceso
Licencia
Restricciones de uso
Licencia
Limitación de uso

Licencia CC BY-NC-SA: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual -

Esta licencia permite a otros entremezclar, ajustar y construir a partir de su obra con fines no comerciales, siempre y cuando le reconozcan la autoría y sus nuevas creaciones estén bajo una licencia con los mismos términos.

* Para información detallada consulte el siguiente link:

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es

Tipo de representación espacial
Vector
Denominador
25000
Idioma del metadato
spa
Codificación
UTF8
Categoría temática
  • Cobertura de la tierra con mapas básicos e imágenes
N
S
E
W


Información Suplementaria
La Unidad Mínima Cartografiable (UMC) establecida es de 0.5 hectáreas. Superficie que se ha establecido debido a la representatividad del conjunto de agricultores que cuentan con cultivos menores a 1 hectárea y contribuyeron a la productividad de Banano durante el año 2020.
Identificador del Sistema de Referencia
WGS 84 / UTM zone 17S (EPSG:32717)
Nivel topológico
Sólo geometría
Tipo de objeto geométrico
Complejo
Formato de la distribución
  • ZIP (ArcGIS 10.0 )

    Especificación
    El ZIP contiene: Base de datos geográfica en formato (.shp) y simbología (.lyr)

  • PDF mapa (Impresión )

    Especificación
    Se imprimirá una copia del mapa de acuerdo a las necesidades del usuario

  • XLS datos (Excel 97 - 2003 )

    Especificación
    La tabla Excel contiene las estadísticas del mapa a nivel cantonal

  • XLS leyenda (Excel 97 - 2003 )

    Especificación
    La tabla Excel contiene la leyenda del mapa

  Guardián

MAG - CGINA - DGGA - Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria - DGGA  
Av. Eloy Alfaro N30 - 350 y Av. Amazonas, Edificio MAG - 5to piso Quito Pichincha 170518 Ecuador

  593 3960100 ext. 1125  
Horas de servicio
Lunes a viernes de 8h00 a 16h30
Unidades de distribución
MB
Tamaño de transferencia
2.27
Recurso en línea
Geoportal del Agro Ecuatoriano  

Geoportal del Agro Ecuatoriano

Recurso en línea
Documento que permite interpretar el contenido de la Base de datos geográfica catalogada.  

Catálogo de Objetos Geográficos y Productos Cartográficos Agropecuarios del Ministerio de Agricultura y Ganadería: Consultar página 38

Recurso en línea
shp_estimacion_cultivo_banano_2020.zip  

Comprimido de la Base de datos geográfica catalogada en formato (.shp) y simbología (.lyr)

Recurso en línea
m_estimacion_banano_2020.pdf  

Mapa en formato (.pdf)

Recurso en línea
t_datos_estimacion_banano_2020.xls  

Tabla de datos en formato (.xls)

Recurso en línea
t_leyenda_estimacion_banano_2020.xls  

Tabla de leyenda en formato (.xls)

Recurso en línea
vw_ea010_cultivo_banano_2020  

Servicio WMS

Nombre
CDROM
Jerarquía
Conjunto de datos
Conjunto de datos
a) La información geográfica de este mapa pasó por un adecuado proceso de control de calidad conforme a la norma ISO 19157; b) La base de datos geográfica fue catalogada y estandarizada conforme al Catálogo de Objetos Geográficos y Productos Cartográficos Agropecuarios del Ministerio de Agricultura y Ganadería (documento elaborado en base a los lineamientos técnicos establecidos por el Catálogo Nacional de Objetos Geográficos, que ha tomado como referencia las normas ISO/TS 19110:2005 e ISO 19126:2009).
Declaración
La identificación del cultivo se realizó a partir de imágenes radar, mientras que la digitalización se realizó sobre imágenes ópticas de los años 2020 y 2021.
Descripción

La Coordinación General de Información Nacional Agropecuaria - CGINA (antes denominada CGSIN), a través de la Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria - DGGA ejecuta desde el año 2018 el proyecto de “Estimación de superficie plantada de los cultivos de Banano, Caña de azúcar industrial y Palma aceitera, escala 1:25.000” mediante el uso, análisis e interpretación de imágenes satelitales de alta resolución. Adicionalmente, se han empleado imágenes satelitales de mediana resolución y que son de libre acceso, utilizándolas como imágenes de referencia para la identificación de cultivos.

A continuación se describen las fases del proceso para realizar la estimación de banano del año 2020:

1. Selección y adquisición de insumos: Se recolectó información cartográfica base y temática realizada dentro del convenio MAGAP-IEE-SENPLADES en el proyecto “Generación de geoinformación para la gestión del territorio a nivel nacional a escala 1:25.000”, durante los años 2009-2015; imágenes satelitales de los sensores PlanetScope de resolución espacial 3 metros y revisita diaria, SENTINEL-2 de resolución espacial 10 metros y revisita de 5 días, Spot-7 de resolución espacial 1,5 metros y revisita diaria, y SENTINEL-1 (imágenes radar) de resolución espacial 10 metros y revisita de 6 días, esta última utilizada como imagen de referencia para la identificación del cultivo de banano.

2. Definición del área de estudio: Se consideraron las provincias que conforman el Ecuador Continental.

3. Pre-procesamiento digital de imágenes satelitales: Para imágenes PlanetScope, Sentinel-2 y Spot-7 se aplicó el proceso de Layer Stacking, y para imágenes Sentinel-1 se realizaron calibraciones radiométrica y geométrica, así como también la aplicación de filtro para reducir el ruido speckle.

4. Procesamiento digital de imágenes satelitales: Para imágenes Sentinel-1 se realizó una clasificación supervisada a nivel de objeto, por medio de la creación de un índice para identificar zonas de cultivo de banano y no banano.

5. Interpretación visual: comprendió el análisis y delimitación de zonas de cultivos que presentan características similares en cuanto a tono, textura, estructura, forma, color y sitio, identificadas en la imagen satelital sobre la pantalla del computador, usando como referencia la información secundaria.

6. Trabajo de campo: consiste en validar la capa preliminar de estimación obtenida en el paso anterior, a la vez que se levantan puntos GPS de calibración y validación en campo. En este año no se realizó la fase de validación en campo por falta de recursos (movilización y combustible).

7. Reinterpretación y ajuste: consiste en ajustar la cartografía preliminar en función del análisis de los datos recolectados en campo, con el fin de obtener la cobertura final de estimación de superficie sembrada del cultivo en estudio. En este año no se ejecutó este proceso.

8. Fusión de capas geográficas: utilizando las herramientas de geoprocesamiento de ArcGIS, se realizó la intersección entre la capa de estimación y la de límites territoriales cantonales provistos por el Comité Nacional de Límites Internos - CONALI, 2019.

9. Normalización y Estandarización: se realizó el control de calidad temático y geométrico durante todo el proceso de producción de la cartografía de estimación; y, posteriormente se procedió a catalogar la base de datos de la cobertura obtenida.

Raciona
Cumplimiento satisfactorio: Los procesos llevados a cabo para la Normalización y Estandarización de la estimación de superficie plantada del cultivo de Banano para el año 2020 se cumplieron al 100%.
Descripción

Para generación de la capa temática:

- Imágenes satelitales radar Sentinel-1 2020 - 2021 (Identificación del cultivo).

- Imágenes satelitales PlanetScope, Spot-7 2020 y Sentinel-2 2020 - 2021 (Digitalización del cultivo).

- Comité Nacional de Límites Internos (CONALI), límites territoriales cantonales, 1:50.000, 2019.

Para generación del mapa temático:

- Instituto Geográfico Militar (IGM), Cartografía Base, 1:250.000, 2013.

- Comité Nacional de Límites Internos (CONALI), límites territoriales provinciales, 1:50.000, 2019.

gmd:MD_Metadata

Identificador del fichero
30bd9bda-bf86-4454-aa7e-08a2b3b26245   XML
Idioma del metadato
spa
Codificación
UTF8
Fecha
2022-07-14T16:24:45
Nombre estándar del metadato
ISO 19115:2003/19139
Versión estándar del metadato
1.0

  Publicador

MAG - CGINA - DGGA - Analista de Generación de Geoinformación Agropecuaria  
Av. Eloy Alfaro N30 - 350 y Av. Amazonas, Edificio MAG - 5to piso Quito Pichincha 170518 Ecuador

  593 3960100 ext. 1143  
 
 

  Overviews

Vista previa

  Provided by

  Share on social sites

         

  Views

  • INSPIRE
  • Simple
  • Completo
  • XML
30bd9bda-bf86-4454-aa7e-08a2b3b26245  

 

Not available


  •  
  •  
  • API