Mangroves are highly productive ecosystems that provide important ecosystem services, are strategic allies in carbon capture and storage, conserve different plant and wildlife species, are producers of aquatic species such as crabs and shrimp, and local communities have developed strong economic, cultural and identity ties. Despite their great ecological, economic, and social importance, mangroves are threatened by natural and anthropogenic factors, hence the importance of their constant monitoring. Remote sensing technology has demonstrated its ability to map changes in mangroves and technological advances allow faster application of mapping methodologies, optimizing costs and time. To facilitate the sustainable management of mangroves, an open tool based on remote sensing data and machine learning was developed on the Google Earth Engine platform (MANGLEE). MANGLEE was tested in the mangroves of Guayas, Ecuador. Mangrove cover maps were obtained for the years 2018, 2020 and 2022 as well as the mangrove change maps for the two periods 2018-2020 and 2020-2022. This publication is possible by the support of the people of the United States through the United States Agency for International Development (USAID). The content of this publication is the responsibility of its authors and does not necessarily reflect the views of USAID or the Government of the United States of America.

Fertilidad química de los suelos: Capacidad o estado de los suelos para suministrar los elementos nutritivos esenciales necesarios para un desarrollo adecuado de las plantas. * Disponible para descarga las siguientes propiedades químicas del suelo: materia orgánica, potencial hidrógeno, fósforo, potasio, saturación y suma de bases, conductividad eléctrica y capacidad de intercambio catiónico.

Área desmatada à partir de 2008 discretizadas por ano e recortadas pelos limites do bioma Amazônia(*). O mapeamento utiliza imagens do satélite Landsat ou similares, para registrar e quantificar as áreas desmatadas maiores que 6,25 hectares. O PRODES considera como desmatamento a supressão da vegetação nativa, independentemente da futura utilização destas áreas. Os limites dos biomas brasileiros foram alterados conforme publicação do IBGE de 30/10/2019. Este conjunto de dados foi ajustado para o novo recorte. https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-sala-de-imprensa/2013-agencia-de-noticias/releases/25798-ibge-lanca-mapa-inedito-de-biomas-e-sistema-costeiro-marinho (*) Consulte os metadados de "Limites do Bioma Amazônia" para informações sobre os limites do bioma que estamos usando nesta operação: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/481e439e-b0fa-4cb0-890b-11941264db69 Descrição dos atributos do dado composto por: nome do atributo, tipo do dado e descrição --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- uuid - uuid - identificador único universal de cada feição uid - número inteiro - identificador para rastreabilidade da feição na origem/produção do dado state - texto - estado/unidade da federação path_row - texto - código da cena formado por linha/coluna da grade de passagem do satélite Landsat main_class - texto - nome da classe principal atribuída à feição class_name - texto - nome da classe específica atribuída à feição def_cloud - número - Ano que indica desde quando esta área está coberta por nuvens. Fazendo a diferença do ano corrente onde se detectou o desmatamento e def_cloud, temos o número de anos coberto por nuvens. julian_day - número - dia juliano image_date - texto - data da cena usada para obter a feição year - número - ano do desmatamento, usado para facilitar as consultas ao banco de dados area_km - número - área calculada para a feição em km² scene_id - número - identificador da cena no banco de dados, usado para consultas publish_year - data - usado para permitir a publicação do dado no GeoServer com dimensão temporal source - texto - origem do polígono (amazonia, cerrado, caatinga, mata_atlantica, pampa, pantanal), caso o polígono tenha sido incorporado de outro projeto, por exemplo, devido à alteração do mapa de biomas ou ainda às zonas da amazônia legal no cerrado e pantanal satellite - texto - nome do satélite. Em geral será o landsat mas em alguns casos, outro satélites podem ser utilizados sensor - texto - nome do sensor que obteve a imagem geom - feição composta por um ou mais polígonos - geometria obtida por interpretação visual de imagem de satélite A lista de atributos é padronizada com o dado de desmatamento, classe principal do PRODES. Para as demais classe o preenchimento ocorre apenas quando aplicável.