{0e5f57b0-f815-4a26-89a1-79c052e375e1} spa CL dataset Jaime Ortega Centro Regional Copernicus para América Latina y el Caribe +562 2978 4728 Av. Beauchef 851 Santiago Metropolitana 8370459 Chile jortega@dim.uchile.cl originator ISO 19115-1:2014 Geographic information -- Metadata -- Part 1: Fundamentals LAMPv2 4326 WGS 84 Cobertura y uso de suelos en América Latina y el Caribe 2023-12-01 creation Para el desarrollo de este proyecto, se definieron clases generales de uso del suelo las que, en conjunto con la información provista por diversas instituciones de los países representados, permitió el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático sobre grandes volúmenes de información satelital multiespectral (Sentinel 2) del programa Copernicus re-muestreada a 20 metros. Además, para este producto, se consideraron las especificidades de los distintos ambientes bioclimáticos de la región. Este servicio de clasificación de cobertura y uso de superficie de suelos (LULC) específicamente diseñado para América Latina y el Caribe (LAC) permitirá contar con un servicio de monitorización continua para que la comunidad científica, la ciudadanía y los tomadores de decisiones tengan acceso a información continua espacial y temporalmente continua sobre la composición del territorio de nuestra región. Jaime Ortega Centro Regional Copernicus para América Latina y el Caribe Director científico +562 2978 4728 Av. Beauchef 851 Santiago Metropolitana 8370459 Chile jortega@dim.uchile.cl https://www.copernicuslac-chile.eu/ information originator license grid 250.000 spa imageryBaseMapsEarthCover environment planningCadastre América Latina y el Caribe -121.727 -25.996 -61.436 32.273 thematicClassification Cobertura y uso de suelos en América Latina y el Caribe Formato multiple https://cobertura-suelo.copernicuslac-chile.eu/es?x=-71.37607&y=-5.37834&z=2.89558 Sitio web dataset Para el desarrollo de este proyecto, se definieron clases generales de uso del suelo las que, en conjunto con la información provista por diversas instituciones de los países representados, permitió el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático sobre grandes volúmenes de información satelital multiespectral (Sentinel 2) del programa Copernicus re-muestreada a 20 metros. Además, para este producto, se consideraron las especificidades de los distintos ambientes bioclimáticos de la región.