Mapa Anual de Culturas Agrícolas Temporárias
Metadata quality:
Direção-Geral do Território
A Direção-Geral do Território é o organismo público nacional ao qual incumbe: Prosseguir as políticas públicas de ordenamento do território e de urbanismo, no respeito pelos fins, princípios gerais e objetivos consagrados na respetiva Lei de Bases; Zelar pela consolidação do sistema de gestão…
Informations
- Licencia
- Creative Commons Attribution 4.0 - CC BY 4.0
- ID
- 649b7f0c078190f8a3e77188
Temporality
- Fecha de creación
- 26 de septiembre de 2022
- Latest resource update
- 21 de septiembre de 2023
Extras
- harvest:domain
- snig.dgterritorio.gov.pt
- harvest:name
- SNIG DGT
- harvest:source_id
- 60d2010f0781904a78bfa58a
- harvest:last_update
- 2023-09-21T01:30:16.251689
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Descripción
O Mapa Anual de Culturas Agrícolas Temporárias (MACAT) é um produto do Sistema de Monitorização da Ocupação do Solo (SMOS), uma iniciativa inovadora, concebida e desenvolvida pela Direção-Geral do Território, com o objetivo de produzir de forma contínua informação cartográfica sobre o uso e ocupação do solo. O SMOS utiliza os mais recentes desenvolvimentos das tecnologias do espaço e Inteligência Artificial para criar produtos com mais detalhe, qualidade, rapidez e disponibilizados com política de dados abertos. Todos os produtos podem ser visualizados no viSMOS (https://smos.dgterritorio.gov.pt/vi-smos).
O MACAT é um produto experimental, resultando de atividades de investigação e desenvolvimento da DGT, sendo os utilizadores incentivados a reportarem para smos@dgterritorio.pt uma análise crítica sobre a utilização do mapa.
O MACAT foi criado com o objetivo de fornecer informação complementar à Carta de Ocupação do Solo Conjuntural (COSc), tendo uma frequência de produção e atualização anual, e um formato raster com pixels de 10 m. Foram produzidas duas edições experimentais para o ano de 2020 e 2021.
O MACAT classifica a agricultura anual dentro das áreas de agricultura temporária delimitadas na Carta de Uso e Ocupação do Solo (COS) de 2018, especificamente as classes 2.1.1.1 e 2.1.1.2 (a nomenclatura da COS é descrita em https://www.dgterritorio.gov.pt/sites/default/files/documentos-publicos/ET-COS-1995-2007-2010-2015-2018-v1.pdf). Dentro desse perímetro, o MACAT disponibiliza informação adicional para as áreas da COSc classificadas como Culturas anuais de outono/inverno e Culturas anuais de primavera/verão, especificamente as classes 211 e 212 (a nomenclatura das COSc é descrita em https://www.dgterritorio.gov.pt/sites/default/files/documentos-publicos/Nomenclatura_COSc.pdf). O MACAT inclui ainda os pixels classificadas na COSc como Matos, Vegetação herbácea espontânea e Superfícies sem vegetação (classes 410, 420 e 500) desde que ocorram dentro das áreas de agricultura temporária da COS2018.
A nomenclatura do MACAT é composta por mais de 30 classes a identificar culturas agrícolas e outras ocupações (a nomenclatura do MACAT é descrita em https://www.dgterritorio.gov.pt/sites/default/files/ficheiros-cartografia/nomenclatura_macat.pdf). As culturas agrícolas correspondem a culturas anuais (e.g., trigo) selecionadas com base no Sistema de Identificação Parcelar (SIP) do Instituto de Financiamento da Agricultura e Pescas (IFAP). A seleção das culturas é feita de forma independente nas 14 unidades de paisagem que dividem o território continental na metodologia de produção da COSc. Em cada unidade de paisagem, são selecionadas todas as culturas anuais que ocupam 1%, ou mais, da área do SIP na respetiva unidade de paisagem. Assim, o MACAT inclui todas as principais culturas anuais mesmo que a sua distribuição seja representativa apenas numa zona restrita do território. As restantes classes não agrícolas que integram a nomenclatura do MACAT são as três classes referidas acima (Matos, Vegetação herbácea espontânea e Superfícies sem vegetação) que podem ocorrer em áreas agrícolas da COS2018, por exemplo, como resultado de pousio ou outras práticas de gestão.
O MACAT é produzido através de tecnologias espaciais e Inteligência Artificial, que inclui algoritmos de machine learning e regras de conhecimento pericial para classificar automaticamente séries multiespectrais e intra-anuais de dados de imagens óticas de satélite Sentinel-2. Para realizar este processo é construída uma base de dados espectral formada por compósitos mensais, índices espectrais e métricas intra-anuais de imagens Sentinel-2 para o ano agrícola em análise (i.e., de outubro 2020 a setembro 2021 para o MACAT2021). A base de dados de treino de cada classe para a classificação automática é obtida por processamento automático de informação auxiliar e por fotointerpretação.
Se não está familiarizado com a disponibilização de dados geográficos através de serviços de visualização (e.g., WMS) e descarregamento pode consultar os Guias de Apoio na página de dados abertos da DGT (https://www.dgterritorio.gov.pt/dados-abertos).
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