dor_id: 4119188

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Investigaciones Geográficas", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Scimago Journal Rank (SJR); Bibliografía Latinoamericana en revistas de Investigación Científica y social (BIBLAT); Science Direct (Elsevier); Directory of Open Access Journals (DOAJ); Geographical Abstracts, Current, Geographical Publications, GeoDados

561.#.#.u: https://www.geografia.unam.mx/

650.#.4.x: Ciencias Sociales y Económicas

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/index

351.#.#.b: Investigaciones Geográficas

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/article/view/59821/53445

100.1.#.a: Solórzano, Jonathan Vidal; Gallardo-cruz, José Alberto; Peralta-carreta, Candelario

524.#.#.a: Solórzano, Jonathan Vidal, et al. (2020). Potencial del acervo de imágenes Landsat disponible en Google Earth Engine para el estudio del territorio mexicano. Investigaciones Geográficas; Núm. 101. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4119188

245.1.0.a: Potencial del acervo de imágenes Landsat disponible en Google Earth Engine para el estudio del territorio mexicano

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Geografía, UNAM

264.#.0.c: 2020

264.#.1.c: 2020-03-31

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico dianachg@igg.unam.mx

884.#.#.k: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/article/view/59821

001.#.#.#: 073.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/59821

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Actualmente, las imágenes Landsat corresponden a uno de los acervos de mediana resolución de mayor uso e impacto. Por otro lado, la aparición de herramientas como Google Earth Engine ha permitido potenciar enormemente el procesamiento y los resultados obtenidos a partir de estas imágenes. En este estudio se consultó el acervo de imágenes Landsat disponibles en Google Earth Engine para México en el periodo 1972 – 2017 con el fin de analizar el potencial de dicho acervo para estudiar el territorio nacional. En esta consulta se incluyó la información del sensor que lo registró, la clave de la imagen (path / row) y las condiciones de nubosidad sobre la superficie terrestre. En total se encontraron 89,649 imágenes disponibles que cubren todo el país en el periodo mencionado. No obstante, los resultados mostraron que para el período 1972 – 1992 (Landsat 1 – 4) prácticamente no existen imágenes disponibles para México. Por el contrario, a partir de 1993 se encontró un acervo de imágenes numeroso y continuo. Por ello, se sugiere utilizar como periodo inicial 1993 para cualquier estudio futuros interesado en caracterizar la dinámica de la superficie en territorio mexicano a mediano plazo (p. ej., cambio uso de suelo). El mayor número de imágenes fue registrado por el sensor Landsat 5 TM (38,897 imágenes), seguido del 7 ETM+ SLC-off (31,254 imágenes). Por último, para fomentar el uso de Google Earth Engine para el procesamiento de imágenes se programó una rutina para construir mosaicos anuales disponible para cualquier usuario.

773.1.#.t: Investigaciones Geográficas; Núm. 101

773.1.#.o: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/index

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-7279; ISSN impreso: 0188-4611

310.#.#.a: Cuatrimestral

264.#.1.b: Instituto de Geografía, UNAM

doi: https://doi.org/10.14350/rig.59821

handle: 008ed2d5d61abc99

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Potential of the Landsat Imagery Available in Google Earth Engine for Studying the Mexican Territory

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