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Conocer y cuantificar los recursos forestales (bosques y vegetación natural) fue una de las tareas prioritarias que se planteó en la política forestal chilena de los años 90, dada la importancia que le asigna la sociedad a los bosques y vegetación natural, en términos no tan sólo de producción de madera, sino en todos los servicios ambientales que ofrece, entre ellos: producción de agua, protección del suelo, captura de carbono, hábitat de vida silvestre y recreación.
En esa línea, esta colección contiene el catastro de usos de suelo y vegetación a nivel regional en Chile. Se incluye uso de la tierra, rango de altura, cobertura y especies.
Los datos están actualizados a julio del 2021.
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datasetViewer.previewCollectionInfo
| Nombre de Región | Código |
|---|
| Magallanes y la Antártica Chilena | 12REG_2005_WGS18SUR |
| Tarapacá | Catastro_RV_R01_2016 |
| Antofagasta | Catastro_RV_R02_1997 |
| Atacama | Catastro_RV_R03_1997 |
| Coquimbo | Catastro_RV_R04_2014 |
| ··· | ··· |
| Aysén | Catastro_RV_R11_2011 |
| Metropolitana | Catastro_RV_R13_2013 |
| Arica y Parinacota | Catastro_RV_R15_2015 |
| Los Lagos | CBN_10REG_2013 |
| Los Ríos | CBN_XIV_2013 |
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datasetViewer.download1 datasetViewer.here. datasetViewer.download3
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datasetViewer.programaticAccess1 itrend-ds:CA917686FAA0724
datasetViewer.programaticAccess2 Código
datasetViewer.programaticAccess3 datasetViewer.programaticAccess4 datasetViewer.programaticAccess5 datasetViewer.here
```python
import pytrend
import pandas as pd
session = pytrend.itrend_developer_tools()
session.set_credentials(
access_key_id = '', # Ingresa tu access_key_id
secret_access_key = '' # Ingresa tu secret_access_key
)
# Conjunto de datos
dataset_id = 'itrend-ds:CA917686FAA0724'
collection_id = 'Código'
# Obtener formatos disponibles
dataset_formats = session.get_dataset_formats(dataset_id)
fmt = dataset_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: dataset_formats = [csv]
# Descargar archivo
response = session.download_file(dataset_id, fmt)
# Descargar un elemento
filename = response.get('filename')
delimiter = response.get('delimiter')
df = pd.read_csv(filename, delimiter)
element_formats = session.get_element_formats(dataset_id)
efmt = element_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: element_formats = [shp, geojson]
for r, row in df.iterrows():
element_id = row[collection_id]
element_response = session.download_file(dataset_id, efmt, element_id)
break
```
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datasetViewer.attributionMessage1
datasetViewer.attribution1 Corporación Nacional Forestal, «Catastros de uso de suelo y vegetación». datasetViewer.attribution2
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datasetViewer.attributionMessage2
datasetViewer.attribution3 Corporación Nacional Forestal («Catastros de uso de suelo y vegetación»), datasetViewer.attribution4
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https://www.plataformadedatos.cl/datasets/es/CA917686FAA0724
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