SIOSE alta resolución - terreno forestal

El mapa de aquí arriba se fundamenta en el SIOSE de Alta Resolución (SIOSE AR), el sistema de información sobre ocupación del suelo más avanzado de España. Este modelo representa un salto evolutivo, pasando de la fotointerpretación tradicional a una estrategia basada en la integración de datos de alta precisión. El mapa reproducido se basa en datos año 2020 en la mayoría de las provincias y otros de 2017 (Andalucía, C. Valenciana, Aragón, Galicia, Cantabria. Región de Murcia y Cataluña).

1. Caracterización del Territorio Natural

Para la generación de la información forestal que observamos en el mapa, el SIOSE AR integra fuentes temáticas fundamentales que garantizan un detalle geométrico máximo:

• Foto Fija del Mapa Forestal de España: Proporciona la base estructural de las masas arbóreas.
• Datos LiDAR (PNOA): Esenciales para determinar alturas y densidades de vegetación de manera objetiva.
• SIGPAC y Catastro: Utilizados para la delimitación precisa de parcelas y la separación entre entornos agrícolas y forestales.

2. Un Proyecto Cooperativo y Tecnológico

El SIOSE AR se desarrolla bajo el Plan Nacional de Observación del Territorio (PNOT), coordinado por el Instituto Geográfico Nacional (IGN). Sus pilares principales son:

• Gestión Descentralizada: Cooperación directa entre la Administración General del Estado y las Comunidades Autónomas.
• Automatización: Un alto nivel de integración de procesos que permite una actualización más frecuente y reduce costes.
• Estándares Europeos: Alineado con el modelo de datos orientado a objetos y los estándares de Copernicus EAGLE.

3. El valor de la Observación Remota

La calidad de este mapa forestal es posible gracias a las fuentes de observación remota. Las imágenes de satélite del programa Copernicus y las ortoimágenes del PNOA son piezas clave para la captura de datos y la revisión visual final, asegurando una continuidad de referencia en la ocupación del suelo en España.

Para más información y acceso a los datos oficiales, puedes visitar el Centro de Descargas del CNIG (IGN).

 

Obra derivada de sioseAR 2020 CC-BY 4.0 scne.es