In this seminar, you will learn how to use ArcGIS Workflow Manager to organize, centralize, and manage your GIS operations and integrate them with your non-GIS workflows in a flexible and distributed environment.This seminar was developed to support the following:ArcGIS Desktop 10.2 (Standard Or Advanced)ArcGIS Workflow Manager for Desktop

ArcGIS HUB is a great site for managing multiple resources for a community. However, the workflows for managing content focus on content that is already in your ArcGIS Online organisation. This model doesnt work as well when you want to add content from multiple organisations, or when the object you want to add are outside of the wider ArcGIS ecosystem. In such cases you may find you need to edit the html of cards to point to external resources. It is easy to make mistakes when editing code and some may not feel confident doing so.Here we present a workflow that can be used to add and manage content in your ArcGIS HUB without having to edit any code. The workflow involves:

In this seminar, you will learn how ArcGIS Workflow Manager helps you organize, centralize, and standardize workflows in a flexible and distributed environment.This seminar was developed to support the following:ArcGIS Workflow Manager for Desktop

Solutions Playbook for Mapping, Statistics, and Land Administration (MSL) consists of ArcGIS solutions for common workflows of national government accounts in the MSL sector.The contents of the playbook will be gradually completed and regularly updated by Esri Indonesia's Solution Strategist Team for National Government Sector.General Solutions:- Offline Mapping- Field Data Collection: Connecting ArcGIS Field Apps with External GNSS Receivers- Open DataNational Mapping and Charting:- Drone2Map for ArcGIS- Production Mapping- Product On DemandOfficial Statistics:- Workflow Manager- Data ReviewerAssessment, Tax, and Land Records:- Workflow Manager- Data Reviewer- Parcel FabricLast updated: Monday, 27 January 2020Copyright © 2020 Esri Indonesia. All rights reserved.

Descarga aquí el metadato:https://aplicaciones.siatac.co/geonetwork/srv/spa/catalog.search#/metadata/1742d666-50c8-4573-823e-5c5189ac0bbdDescarga aquí el shapefile:https://opendata.arcgis.com/datasets/31b4f21bfb6047659d5bc2b335d99eff_0.zipCorresponde a la capa de cicatrices por quemas en la Amazonía colombiana desde marzo del 2017 a escala 1:100.000. Para generar esta capa se seleccionan las imágenes satelitales, del programa LandSat; deben tener menos del 30% de nubes. Se hace una verificación de la cantidad puntos de calor detectados durante el mes de monitoreo, para corroborar cuales Path Row que cubren la región amazónica (4-57, 4-58, 4-59, 4-60, 4-61, 4-62, 4-63, 9-59, 9-60, 7-58, 7-59, 7-60, 7-61, 5-57, 5-58, 5-59, 5-60, 5-61, 5-62, 3-57, 3-58, 3-59, 8-58, 8-59, 8-60, 6-57, 6-58, 6-59, 6-60, 6-61, 6-62) deben priorizarse para la descarga.Para el procesamiento y clasificación de las imágenes, y los diferentes geoprocesos se usan herramientas del software ArcGis (Esri, 2022a). Con este programa se aplican los “Model Builder” que se han generado para este procesamiento, los cuales hacen parte de los flujos de trabajo (Workflow) construidos en la plataforma SIATAC. Con las imágenes se generan dos composiciones de color RGB , (1) una que integra el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI (B5-B4/B5+B4), el Radio Normalizado de Quema-NBR (B5-B7/ (B5+B7) y la banda del infrarrojo cercano -IR (B5); (2) la otra composición se hace con las bandas B7-B5-B2; estas composiciones resaltan las áreas que han sufrido procesos de quema de la vegetación (Murcia & Otavo, 2018).Con la composición RGB (1) se hace una clasificación no supervisada tipo clúster (Clúster Iso) (Esri, 2022b) y se generan 11 clases. Sobre esta capa ráster se hace una verificación visual para determinar cuál de las 11 clases corresponde a las cicatrices, este proceso se hace con respaldo en el protocolo metodológico (Murcia et al., 2018) y las dos composiciones ya generadas. Una vez seleccionada la clase que se ha verificado como cicatrices, se hace una reclasificación binaria de las unidades, en la que uno (1) son cicatrices y cero (0) las otras clases. En el mismo proceso (Model Builder) se hace la vectorización y se genera la capa de polígonos de cicatrices.Luego se hace una verificación visual de los polígonos generados, para descartar aquellos que no son cicatrices, para esto se aplican los criterios previstos en el protocolo metodológico (Murcia et al., 2018) teniendo como referente las dos composiciones previamente generadas. Con la capa resultado se hace un proceso de análisis espacial de intersección (Esri, 2022c) para descartar las cicatrices que ya fueron clasificadas en el mes anterior.A la capa resultante se le hace control de calidad para verificar la exactitud temática, validando aspectos como delimitación, errores por omisión y errores por comisión. De igual modo, se verifica que la capa cumpla con todos los criterios de topología como la correcta adyacencia entre polígonos, y se aprueba la capa.En el siguiente paso, la capa aprobada se integra en un WorkFlow (Esri, 2022d) de la base de datos en la plataforma SIG de Esri, del SIATAC. Luego se aplica un proceso SIG de intersección mediante el cual se clasifican las cicatrices que se ubican en áreas que eran bosques, según la capa de bosques más reciente generada por el IDEAM (Ideam, 2022). Sobre los polígonos restantes, se aplica el mismo proceso SIG (intersección) con la capa de coberturas de la tierra, del periodo más reciente (Sinchi, 2022) y se clasifican las cicatrices que se ubican en donde había vegetación secundaria u otras coberturas, principalmente pastos.La capa resultante se somete a un proceso de análisis espacial de intersección para generar la información de las cicatrices con el tipo de cobertura vegetal afectada, por cada Unidad Espacial de Referencia (UER): Grandes paisajes, Jurisdicción de Corporaciones Autónomas Regionales o de Desarrollo sostenible, Estado legal del territorio, Departamentos y Municipios. Para finalizar, las estadísticas se publican en el portal del Sistema de Información Ambiental Territorial de la Amazonia colombiana -SIATAC (https://siatac.co/cicatrices-de-quema/).BIBLIOGRAFÍAMurcia, U. & Otavo, S. (2018). La amazonia se quema: Detección de áreas con mayor ocurrencia de incendios de vegetación como estrategia para la prevención y control. Revista Colombiana Amazónica No 11 de 2018, 59-72. https://sinchi.org.co/11-revista-colombia-amazonica.Cañon I., Gordillo G., León A., Murcia U., Romero H., Velásquez M. (2018). Protocolo para el monitoreo de cicatrices por quemas en la Amazonia colombiana. 46pp.Esri. (2022a). ArcGIS Desktop.https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-desktop/overview.Esri. (2022b). Clasificación no supervisada de clúster ISO.https://pro.arcgis.com/es/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/iso-cluster-unsupervised-classification.htmEsri. (2022c). Intersección (Análisis).https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/analysis/intersect.htmEsri. (2022d). ArcGIS Workflow Manager (Análisis).https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-workflow-manager/overviewIdeam. (2022). Sistema de Monitoreo de bosques y carbono SMBYC.https://smbyc.ideam.gov.co/MonitoreoBC-WEB/reg/indexLogOn.jspSinchi. (2022). Sistema de Monitoreo de las Coberturas de la tierra de la Amazonia colombiana SIMCOBA. Datos abiertos.https://datos.siatac.co/pages/coberturasDiccionario de datos:objectid: Corresponde al identificador propio de cada registro dentro de la capa de informaciónarea_ha: Corresponde al área en hectáreas de la unidad seleccionadaarea_km2: Corresponde al área en kilómetros cuadrados de la unidad seleccionadaano: Corresponde al año de publicación de la cicatriz de quemaorigen: Corresponde a la cobertura que fue afectada por la cicatriz de quemames: Corresponde al mes de publicación de la cicatriz de quemafecha_registro: Corresponde a la fecha de publicación de la cicatriz de quemashape: Corresponde a geometría del elementost_area(shape): Corresponde al área del elementost_length(shape): Corresponde al perímetro del elementoFuente:Modelos de Funcionamiento y Sostenibilidad del Laboratorio SIG y SRBogotá D.C., Colombia siatac.coCalle 20 # 5 - 44Código Postal: 110311 Teléfono: +57 (1) 4442060Horario de atención: 8:00 am - 5:00 pm de Lunes a Viernes Información de contacto:Establecer previo contacto telefónico o a través de correo electrónico, para realizar la solicitud o fijar una cita en el horario de atención.