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En décadas recientes, las actividades agropecuarias se han expandido ocupando cerca del 40 % de la cobertura mundial del suelo impactando gravemente la biodiversidad. Para entender y manejar estos cambios es indispensable contar con datos actualizados sobre el uso y la cobertura del suelo, generados mediante herramientas que permitan obtener información con mayor frecuencia temporal y extensión espacial. Las imágenes derivadas de sensores tales como MODIS representan una alternativa; sin que hasta el momento se cuente con datos precisos de su fiabilidad a nivel regional. Este trabajo pretende contribuir en el conocimiento sobre el tipo de datos más idóneo para generar información de cobertura de suelo, y los métodos que permiten obtener más detalle conservando una fiabilidad aceptable. El área de estudio es la región del Tancítaro, Michoacán y comprende bosques templados y tropicales secos, pastizales y áreas de cultivos. Los tres tipos de datos MODIS; índices de vegetación, compuestos espectrales de 8 días e imágenes de reflectancia diarias fueron evaluados por medio de dos metodologías; la máxima verosimilitud y redes neuronales, en cada una de estas se incorporaron dos tipos de datos auxiliares. Los resultados muestran que es posible obtener mapas confiables a partir de estos datos de baja resolución si se usan categorías generales.

Palabras clave: Datos MODIS, imágenes multiespectrales, índices de vegetación, reflectancia de la superficie, Tancítaro.
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Universidad Autónoma del Estado de México
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Versión 3.0 | 2017
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