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Global Subsetting and Visualization Tool para el envolventes: 3, método para determinar el inicio de
espectro-radiómetro de imágenes de media la temporada: amplitud. El archivo con extensión
resolución (MODIS, por sus siglas en inglés). El tpa se procesó posteriormente por lotes con el
producto MYD13Q1 se genera con una resolución programa TSF_seas2img, incluido en TIMESAT,
espacial de 250 m y como un mosaico de donde se y se extrajeron los 11 atributos del modelo de
toma el promedio de las observaciones diarias con fenología (figura 2), un ráster para cada uno de
buena calidad durante un periodo de 16 días. ellos y para cada una de las estaciones del periodo
de estudio. TIMESAT genera n-1 modelos, donde
Dicho producto brinda valores escalados de NDVI n es el número de años en la serie de tiempo.
en el rango de 0 a 10,000 y en un ráster (imagen en
pixeles) con formato TIF. Los datos de NDVI se
depuraron utilizando la información de calidad de
cada pixel en cada fecha; esta información es parte
del producto MYD13Q1. Los datos de calidad se
codifican en un ráster con un byte de 16 bits.

Se tomaron los valores de las posiciones de bit 11
al 14, correspondientes a la característica
“utilidad”. Los valores binarios seleccionados
fueron “0000”, que significa “mejor calidad”, y
“0001”, que significa “segunda mejor calidad”; las
otras 14 graduaciones de calidad no se
consideraron para el estudio. Se generó un ráster
binario que, según la celda, cumplió con el criterio
de calidad (1) o no (0). El ráster de cada fecha se
multiplicó por su archivo binario de calidad
respectivo y las celdas con mala calidad se
rellenaron con -9999999. Figura 2. Mapa de uso de suelo y vegetación para la zona de
estudio en la ciudad de Querétaro y alrededores, de acuerdo con
El programa TIMESAT requiere de un número de la serie IV de Inegi.
fechas igual para cada año, por lo que se rellenó la
serie en ocho fechas, dados los datos faltantes en el En IDRISI, se usó la herramienta “Modelador de
producto MYD13Q1. El relleno se realizó de las tendencias terrestres” para obtener un modelo
acuerdo con el manual de usuario de TIMESAT, de regresión robusto mediante el proceso Theil-
indicando valores de rango inválidos para todo el Sen y se obtuvo una regresión para cada atributo
ráster (-9999999). de fenología. En ArcMap, se usó la herramienta
“Estadísticas zonales” para calcular el promedio y
Los ráster se convirtieron al formato binario de 32 la desviación estándar de la pendiente de cada
bits de IDRISI, el cual genera dos archivos: uno atributo de fenología, en función de la clase de uso
con la extensión rdc, con los datos de encabezado, de suelo y vegetación: urbano, matorral xerófilo y
y el archivo con extensión rst, que es el que puede selvas secas. En R, se calculó un intervalo de
leer TIMESAT. confianza al 99% (IC) para la pendiente de cada
atributo de fenología. El valor de la pendiente se
Los parámetros de TIMESAT fueron: modelo contrastó contra el IC; ya fuera que sobrepasara el
Gausian, rango válido para los datos: 0-10,000, umbral positivo o el negativo, se generaron dos
número de estaciones por año: 1, fuerza de ráster binarios según la celda que sobrepasara el
adaptación: 3, número de interacciones umbral (1) o lo contrario (0). El procedimiento fue

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