A continuación encontrará la definición de los términos comúnmente utilizados en la descripción de la metodología y los productos de MapBiomas Venezuela.

Término	Descripción
Algoritmo	Un algoritmo es una secuencia finita de instrucciones rigurosas, típicamente utilizadas en matemáticas e informática para resolver problemas específicos o realizar cálculos. Estas instrucciones proporcionan un procedimiento paso a paso para lograr un resultado deseado. Los algoritmos sirven como especificaciones para diversas tareas de cálculo y procesamiento de datos.
Aprendizaje automático (Machine learning)	Se refiere a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar predicciones o tomar decisiones basadas en ellos. Implica entrenar algoritmos en datos de teledetección para reconocer patrones, clasificar objetos o extraer información valiosa de manera automática.
Árbol de decisión empírico	En el contexto del aprendizaje automático y el análisis de datos, los árboles de decisión son un algoritmo popular utilizado para tareas de clasificación y regresión. Un árbol de decisión empírico es un árbol de decisión construido en función de datos observados o evidencia empírica.
Asset (término en inglés)	Un asset de Google Earth Engine se refiere a un conjunto de datos o información geoespacial almacenado y gestionado dentro de la plataforma de Google Earth Engine. Pueden incluir diversos tipos de datos geoespaciales, tales como imágenes de satélite, datos vectoriales, y tablas, entre otros. Google Earth Engine permite a los usuarios de la plataforma subir, organizar y acceder a los assets con fines de análisis y visualización.
ATBD (Documento de Base Teórica del Algoritmo)	Un Documento de Base Teórica del Algoritmo (ATBD, por sus siglas en inglés) es un documento técnico exhaustivo que proporciona una explicación detallada de los fundamentos teóricos y los principios detrás de un algoritmo específico o método de procesamiento de datos. Los ATBD suelen crearse en el contexto de proyectos de observación de la Tierra, teledetección e investigación científica.
Banda (o banda espectral)	Una banda espectral representa un rango específico de longitudes de onda dentro del espectro electromagnético detectado por los sensores de los satélites. Estas bandas son fundamentales en la teledetección, ya que permiten la recopilación de datos sobre la superficie terrestre y su entorno. Incluyen bandas visibles para la luz visible, bandas de infrarrojo cercano más allá de la visión humana y bandas de infrarrojo térmico para la radiación de calor. Al analizar datos de diferentes bandas, los especialistas en teledetección pueden obtener información valiosa sobre aspectos como la cobertura terrestre, la salud de la vegetación y la temperatura, entre otros, mejorando su comprensión de la Tierra.
Bioma	Un bioma es una comunidad biológica a gran escala caracterizada por especies vegetales y animales distintivas adaptadas a un área geográfica específica con condiciones ambientales similares. Estas condiciones incluyen factores tales como el clima, la temperatura, la precipitación y el tipo de suelo. Los biomas son ecosistemas principales que pueden abarcar extensas regiones de la Tierra y a menudo se definen por los tipos de vegetación dominante que los caracterizan.
Bosque aleatorio (Random Forest)	Es un algoritmo de aprendizaje automático utilizado para la clasificación de imágenes y análisis de datos. Pertenece a la categoría de aprendizaje en conjunto, lo que significa que combina los resultados de múltiples modelos de aprendizaje automático (árboles de decisión) para hacer predicciones o clasificaciones más precisas.
Clasificación	La clasificación es el proceso de categorizar o etiquetar cada píxel de una imagen en clases o categorías predefinidas basadas en sus características espectrales.
Clasificador	Un clasificador es un tipo de algoritmo o modelo que se utiliza para categorizar o etiquetar datos en clases o categorías predefinidas. Con imágenes de satélite, la elección del clasificador depende de los objetivos específicos del análisis, la complejidad del paisaje y la calidad de los datos de entrenamiento disponibles. Algunos de los clasificadores comúnmente utilizados incluyen: Clasificación Supervisada, Clasificación No Supervisada, Clasificación Basada en Objetos, Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios.
Colección	En MapBiomas, una colección se refiere a una versión o conjunto específico de su proyecto de cartografía de la cobertura terrestre y el uso del suelo. Cada colección representa un conjunto de datos que cubre un período y región específicos. Las colecciones se actualizan periódicamente, mejorando la precisión espacial y/o temática de la información e incluyendo nuevos años, lo que permite a los usuarios acceder y analizar los cambios en la cobertura terrestre a lo largo del tiempo con información actualizada.
Combinación RGB	En teledetección, la combinación RGB se refiere al proceso de crear una imagen compuesta utilizando tres bandas diferentes de datos, que típicamente representan las longitudes de onda roja, verde y azul de la luz. Cada banda captura información de una porción específica del espectro electromagnético. Al combinar estas bandas en una composición RGB, se puede crear una imagen a color que sea visualmente interpretable por el ojo humano.
Computación en la nube (cloud computing)	En Google Earth Engine, la computación en la nube se refiere al uso de servidores remotos alojados en internet para almacenar, gestionar y procesar datos geoespaciales e imágenes de satélite. Este enfoque aprovecha la potencia informática y la capacidad de almacenamiento de centros de datos remotos, lo que permite a los usuarios acceder y analizar vastas cantidades de datos de observación de la Tierra sin necesidad de contar con recursos informáticos locales extensos. La plataforma utiliza la infraestructura en la nube de Google para proporcionar a los usuarios herramientas eficientes y escalables para el análisis geoespacial, lo que permite realizar tareas tales como la clasificación de la cobertura terrestre, el análisis de series temporales y la detección de cambios a escala global. Este enfoque basado en la nube mejora la accesibilidad y la colaboración, convirtiéndose en un recurso valioso para investigadores, científicos y profesionales del medio ambiente en sus esfuerzos de análisis geoespacial.
Consistencia espacial	Se refiere a la medida en que los datos capturados por un sensor o imágenes satelitales mantienen una coherencia espacial o una relación espacial consistente en términos de patrones, distribución y estructuras geoespaciales. La consistencia espacial es esencial para asegurar que los datos sean fiables y adecuados para su uso en análisis de teledetección y aplicaciones que requieren información geoespacial precisa.
Consistencia temporal	Se refiere a la estabilidad y coherencia de los datos recopilados a lo largo del tiempo por un sensor o plataforma de observación, como un satélite. Implica que los valores de las mediciones o imágenes capturadas en diferentes momentos temporales mantienen una relación coherente y confiable.La consistencia temporal es fundamental en la teledetección, ya que permite realizar un seguimiento preciso de los cambios y las tendencias en la superficie terrestre a lo largo del tiempo.
Dashboard (Tablero de control)	Es un componente del proyecto MapBiomas que proporciona una interfaz visual en la web para acceder y explorar datos geoespaciales relacionados con la cobertura terrestre y el uso del suelo. Sirve como una plataforma fácil de usar para ver y analizar información derivada de datos de teledetección y otras fuentes. El Tablero ofrece herramientas y características interactivas que permiten a los usuarios visualizar cambios en la cobertura terrestre a lo largo del tiempo, en referencia a unidades espaciales (estados, cuencas, áreas protegidas, territorios indígenas y muchas otras), así como acceder a capas de datos detalladas y estadísticas. Es un recurso valioso para investigadores, responsables de políticas y el público en general interesado en monitorear y comprender la dinámica de la cobertura terrestre y los cambios ambientales.
Ecoregión	Una ecorregión es un área geográfica distintiva con características ecológicas específicas, como clima, vegetación y vida silvestre. Estas regiones se definen en función de factores ambientales y sirven como unidades importantes para la conservación de la biodiversidad y la gestión de ecosistemas. Difieren en escala y enfoque de los biomas. Una ecorregión es un área más pequeña y geográficamente específica con características ecológicas únicas, como clima y especies. Por otro lado, los biomas son más grandes y abarcan múltiples ecorregiones, caracterizadas por patrones de vegetación y clima amplios. Las ecorregiones proporcionan detalles más precisos para la conservación y la gestión, mientras que los biomas ofrecen una visión más amplia de las principales zonas ecológicas de la Tierra.
Editor de Código (Code Editor) inglés)	El Editor de Código de Google Earth Engine es un entorno de desarrollo en línea para crear y ejecutar scripts de análisis geoespacial. Proporciona acceso a una amplia colección de datos de observación de la Tierra y capacidades de procesamiento. Los usuarios pueden escribir código en JavaScript para manipular y analizar imágenes de satélite y conjuntos de datos geoespaciales. El Editor de Código ofrece una interfaz fácil de usar para la codificación, la visualización y el intercambio de análisis geoespaciales.
Escena Landsat	Se refiere a una imagen individual o instantánea de la superficie de la Tierra capturada por un satélite Landsat. Una escena Landsat generalmente abarca un área de aproximadamente 170 kilómetros (unos 106 millas) en la dirección norte-sur y 183 kilómetros (unas 114 millas) en la dirección este-oeste.
Feature Space (término en inglés)	En Google Earth Engine, el término “Feature space” (o espacio de características) se refiere a la representación de datos geoespaciales como entidades individuales. Las características son la unidad básica de datos en Earth Engine y pueden representar varios elementos geográficos, como puntos, líneas o polígonos. Cada característica suele contener tanto la geometría (ubicación) como las propiedades (atributos) que la describen. El espacio de características es fundamental para realizar análisis y manipulaciones geoespaciales dentro de Google Earth Engine.
Filtro Espacial	El filtro espacial es una técnica utilizada para mejorar, modificar o analizar los valores de los píxeles basándose en sus relaciones espaciales dentro de una imagen. Estos filtros se utilizan comúnmente en el procesamiento de imágenes y la teledetección para reducir el ruido, resaltar ciertas características o suavizar los datos. Por ejemplo, los filtros de promediado calculan el valor promedio de los píxeles vecinos para reducir el ruido, mientras que los filtros de detección de bordes enfatizan los bordes y límites dentro de una imagen. Los filtros espaciales desempeñan un papel crucial en la mejora de la calidad y la interpretabilidad de las imágenes clasificadas al refinar los valores de los píxeles según su contexto espacial, lo que los convierte en herramientas valiosas en tareas de análisis y clasificación de imágenes.
Filtro Temporal	Es una técnica computacional utilizada para mejorar la calidad de los datos de series temporales, especialmente en aplicaciones de teledetección. Ayuda a eliminar el ruido, artefactos o inconsistencias presentes en conjuntos de datos multitemporales adquiridos a lo largo del tiempo. Los filtros temporales pueden incluir métodos como el suavizado temporal o las redes neuronales convolucionales, que analizan datos a lo largo de múltiples pasos de tiempo para detectar patrones, tendencias y anomalías. Al aplicar filtros temporales, se mejora la precisión y confiabilidad de la clasificación multitemporal, así como la detección de cambios en el uso del suelo, lo que los convierte en herramientas valiosas en teledetección y monitoreo ambiental. Estos filtros ayudan a extraer información significativa de datos de series temporales y a reducir el impacto del ruido y los errores.
Google Cloud Storage (término en inglés)	Es un servicio web proporcionado por la  Google Cloud Platform que ofrece almacenamiento de archivos en línea tipo RESTful. Permite a los usuarios almacenar y acceder a datos de manera escalable y segura utilizando la infraestructura de Google. Google Cloud Storage está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y es conocido por su rendimiento y sus avanzadas características de seguridad. Los usuarios pueden aprovechar este servicio para diversas necesidades de almacenamiento de datos, incluyendo copias de seguridad, contenido multimedia y datos de aplicaciones.
Google Earth Engine (término en inglés)	Es una plataforma geoespacial de Google basada en la nube que proporciona acceso a un extenso archivo de datos satelitales y geoespaciales. Permite a los usuarios analizar, visualizar y procesar estos datos para diversas aplicaciones, incluyendo la monitorización ambiental, el análisis del uso de la tierra y más.
Imagen Landsat	Una imagen Landsat es una fotografía digital de la superficie de la Tierra capturada por un satélite del programa Landsat. Estas imágenes tienen una resolución espacial moderada, lo que significa que proporcionan un equilibrio entre capturar detalles finos y cubrir áreas extensas. Esto las hace adecuadas para diversos estudios de la cobertura terrestre y el uso del suelo. Las imágenes están compuestas por múltiples bandas espectrales, cada una capturando diferentes longitudes de onda de la luz. Estos datos multiespectrales permiten analizar características terrestres, la salud de la vegetación, la calidad del agua y más.
Imagen matricial (raster image)	Es un tipo de imagen digital que representa datos en una cuadrícula de píxeles. Cada píxel contiene información sobre una ubicación específica en la superficie de la Tierra, lo que lo convierte en un formato fundamental para almacenar y analizar datos geoespaciales.
Índice espectral	En teledetección, un índice espectral es un valor numérico calculado a partir de los valores de reflectancia de diferentes longitudes de onda en el espectro electromagnético. Estos índices se utilizan para cuantificar propiedades o características específicas de la superficie de la Tierra. Por ejemplo, los índices de vegetación como el NDVI (índice diferencial normalizado de vegetación) evalúan la salud y la densidad de la vegetación comparando la reflectancia en las bandas espectrales roja y del infrarrojo cercano. Los índices espectrales ayudan a los expertos en teledetección y científicos a extraer información valiosa sobre la cobertura del suelo, la salud de la vegetación y la calidad del agua, ente otros, a partir de imágenes satelitales o aéreas.
Interpretación visual	En teledetección, la interpretación visual  se refiere al proceso de analizar manualmente imágenes de satélite o fotografías aéreas para identificar y clasificar características de la superficie de la Tierra. Implica el uso del ojo humano y conocimiento experto para reconocer e interpretar objetos, cobertura terrestre y cambios a lo largo del tiempo. Este método es fundamental para tareas como la cartografía del uso del suelo, la evaluación de desastres y el monitoreo ambiental, donde la experiencia humana añade contexto y precisión al análisis.
Mapa de clases estables	En MapBiomas, los mapas de clases estables se refiere a mapas temáticos que representan píxeles de clases de cobertura terrestre o uso del suelo que han permanecido inalteradas o estables durante un período de tiempo específico. Estas clases suelen incluir categorías como bosques, cuerpos de agua o áreas urbanas permanentes. Los mapas de clases estables son importantes para monitorear y evaluar tendencias a largo plazo en la cobertura terrestre y el uso del suelo, ya que ayudan a identificar áreas que han mantenido sus características y pueden servir como línea de base para la comparación con clases de cobertura terrestre en proceso de cambio. Estos mapas son valiosos para la gestión ambiental, la planificación del uso del suelo y los esfuerzos de conservación.
Mapa de Integración	Es el resultado del proceso de combinar o fusionar múltiples mapas temáticos o capas de datos geoespaciales en una única representación espacial coherente. Estos mapas temáticos pueden representar diferentes aspectos de la cobertura terrestre, el uso del suelo o cambios en el paisaje.
Mapa de Transición	Un mapa de transición ilustra los cambios en la cobertura de suelo y uso de la tierra a lo largo del tiempo. Muestra cómo han evolucionado las distintas categorías de cobertura de suelo a lo largo de los años. Estos mapas proporcionan información crucial sobre los cambios en los ecosistemas, como deforestación, urbanización o expansión agrícola. Al analizar los mapas de transición, los investigadores y los responsables de políticas pueden comprender mejor la dinámica de los cambios en el uso de la tierra y sus impactos ambientales, ayudando a tomar decisiones informadas para una gestión sostenible del suelo y esfuerzos de conservación.
Mapas de cobertura y uso del suelo	Los mapas de cobertura terrestre y uso del suelo son representaciones gráficas de la superficie de la Tierra, que muestran diferentes categorías tanto de la cobertura física de la tierra (cobertura terrestre) como de la forma en que los humanos utilizan esa tierra (uso del suelo). La cobertura terrestre describe los tipos de características naturales y artificiales, como bosques y cuerpos de agua, mientras que el uso del suelo indica las actividades humanas que tienen lugar en esas áreas, como agricultura, o uso industrial. Estos mapas son esenciales para la monitorización ambiental, la planificación urbana y la gestión de recursos naturales, proporcionando información valiosa para tomadores de decisiones e investigadores.
Mapas de referencia	En teledetección, los mapas de referencia son mapas detallados y precisos creados mediante levantamientos en tierra, GPS o imágenes aéreas de alta resolución. Sirven como línea de base para la comparación con datos de teledetección. Estos mapas proporcionan información sobre la superficie terrestre, como tipos de cobertura terrestre, infraestructura y límites. Los mapas de referencia son esenciales para validar y calibrar análisis de teledetección, garantizando la precisión de los resultados de clasificación y ayudando en aplicaciones como la planificación urbana, el monitoreo ambiental y la gestión de desastres.
Mosaico de imagen	Es una imagen compuesta creada al combinar múltiples imágenes individuales en una representación continua y cohesionada. Esta técnica se utiliza a menudo para superar limitaciones en la cobertura espacial, asegurando que se pueda analizar un área más amplia. Los mosaicos de imágenes son particularmente valiosos en la teledetección, donde se unen imágenes satelitales o aéreas para proporcionar una vista integral de una amplia área geográfica. Se emplean diversos algoritmos y métodos para alinear y fusionar estas imágenes y crear una representación visual continua y detallada utilizada en aplicaciones como la cartografía de cobertura terrestre, la monitorización ambiental y los sistemas de información geográfica (SIG).
Muestras de entrenamiento	Las muestras de entrenamiento son puntos de datos representativos, polígonos o píxeles dentro de una imagen que se utilizan para enseñar a un algoritmo de computadora a reconocer y clasificar características específicas o tipos de cobertura terrestre. Estas muestras se etiquetan manualmente para indicar la clase o categoría correcta a la que pertenecen, tales como bosque, agua o áreas urbanas.
Muestras de validación	En teledetección, el término “muestras de precisión” generalmente se refiere a un conjunto de puntos de datos de verdad en el terreno o muestras de referencia que se utilizan para evaluar la precisión y exactitud de un algoritmo o modelo de clasificación. Estas muestras de precisión son esenciales para la validación y evaluación de la precisión en el contexto de la clasificación en teledetección.
Pixel	Es el elemento o unidad más pequeña en una imagen digital capturada por instrumentos de teledetección, como satélites o sensores aéreos. Los píxeles son los bloques de construcción de la imagen y se organizan en un patrón de cuadrícula para crear una imagen completa de una extensión dada de  la superficie de la Tierra.
Post-clasificación	Se refiere a un proceso en el que se realizan ajustes o refinamientos a una clasificación previamente generada a partir de datos de teledetección. Esto implica corregir errores o reasignar categorías después de la clasificación inicial. Por ejemplo, si se identificaron errores en la clasificación de un bosque como suelo desnudo, se pueden realizar correcciones para mejorar la precisión. La post-clasificación es importante para garantizar que los resultados reflejen con precisión la realidad y se utiliza comúnmente en aplicaciones como la cartografía y el monitoreo ambiental.
Precisión (Análisis de precisión)	En teledetección, el Análisis de Precisión es el proceso de evaluar la confiabilidad y exactitud de los datos obtenidos a través de tecnologías de teledetección. Evalúa qué tan bien los datos de teledetección coinciden con la realidad. Este análisis implica comparar los datos de teledetección con datos de referencia o verdad terrestre para medir el nivel de acuerdo o desacuerdo. Los factores clave en el análisis incluyen la precisión, el sesgo y los errores en la adquisición de datos, que pueden afectar la calidad y confiabilidad de la información de teledetección. Al realizar un análisis de precisión, los profesionales de la teledetección pueden determinar las limitaciones de sus datos y tomar decisiones informadas sobre su uso apropiado en aplicaciones como monitoreo ambiental, planificación de uso de la tierra y gestión de desastres.
Resolución espacial	La resolución espacial se refiere al nivel de detalle o claridad en una imagen de satélite. Representa las características más pequeñas discernibles en la superficie de la Tierra que pueden distinguirse en la imagen. Una mayor resolución espacial significa un detalle más fino y la capacidad de distinguir objetos más pequeños, mientras que una menor resolución espacial resulta en imágenes menos detalladas con tamaños de características más grandes. La resolución espacial es un factor crucial en la teledetección porque afecta la capacidad de identificar y analizar características terrestres específicas, lo que la hace esencial para diversas aplicaciones como la planificación urbana, la agricultura y el monitoreo ambiental.
Scripts (término en inglés)	En Google Earth Engine, un script es un fragmento de código escrito en JavaScript o Python que define los procesos para analizar y visualizar datos geoespaciales. Estos scripts se pueden utilizar para acceder y manipular imágenes satelitales o datos vectoriales, entre otros.
Sensor satelital	Un sensor satelital es un instrumento o dispositivo montado en un satélite diseñado para recopilar información sobre la superficie de la Tierra y su entorno. Capturan varios tipos de datos, incluyendo imágenes, mediciones de radiación y otros parámetros ambientales. Los sensores operan detectando y registrando radiación electromagnética, como luz visible, infrarroja y señales de microondas, que son emitidas o reflejadas desde la superficie de la Tierra.Los sensores del programa Landsat incluyen un sensor multiespectral que captura datos en varias bandas espectrales, incluyendo visible, infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta (utilizado para monitorear cambios en la cobertura terrestre, la salud de la vegetación y otros fenómenos de la superficie terrestre) y un sensor infrarrojo térmico diseñado para medir la radiación térmica emitida desde la superficie de la Tierra.
Serie temporal de mapas	Las series temporales de mapas son una colección de mapas derivados de imágenes capturadas a lo largo del tiempo, generalmente desde satélites o plataformas aéreas, que muestran cambios en la superficie terrestre o en sus características. Permiten la observación de variaciones, como cambios estacionales en la vegetación, crecimiento urbano o desastres naturales, al comparar múltiples imágenes adquiridas en diferentes momentos. Estos mapas son cruciales para monitorear y analizar tendencias a largo plazo, lo que facilita la toma de decisiones informadas en campos como la agricultura, la gestión ambiental y la respuesta ante desastres.
Shapefile (término en inglés)	Un shapefile es un formato común de datos vectoriales geoespaciales utilizado para almacenar una variedad de características geográficas vectoriales, incluyendo puntos, líneas y polígonos. Los shapefiles se utilizan ampliamente para organizar y compartir información geográfica.
Temas Transversales	En la metodología de clasificación de MapBiomas, los temas transversales se refieren a clases de coberturas o usos que se clasifican de manera independiente, sin considerar simultáneamente otras clases. Esta aproximación se utiliza porque, en clasificaciones generales que involucran múltiples clases, estas clases específicas tienden a confundirse con otras. Posteriormente debe hacer un proceso de integración entre la clasificación general y los temas transversales para generar los mapas finales anuales de cobertura y uso del suelo.
Workspace (término en inglés)	En Google Earth Engine, el workspace (espacio de trabajo) es un entorno virtual donde puedes almacenar y organizar conjuntos de datos, scripts de código y los resultados de tus análisis en Earth Engine. Los espacios de trabajo son fundamentales para mantener organizado tu trabajo y para colaborar con otros.