<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<metadata xml:lang="en">
<Esri>
<CreaDate>20231124</CreaDate>
<CreaTime>10072200</CreaTime>
<ArcGISFormat>1.0</ArcGISFormat>
<SyncOnce>TRUE</SyncOnce>
</Esri>
<dataIdInfo>
<idCitation>
<resTitle>geomorfologiaaplicadaasuelossibundoy</resTitle>
</idCitation>
<searchKeys>
<keyword>Geomorfología</keyword>
<keyword>Paisaje Geomorfológico</keyword>
<keyword>Tipo de Relieve</keyword>
<keyword>Forma de terreno</keyword>
<keyword>Geomorfología aplicada a suelos</keyword>
<keyword>Departamento de Putumayo</keyword>
<keyword>Escala 1:25.000</keyword>
<keyword>IGAC</keyword>
<keyword>Agrología</keyword>
</searchKeys>
<idPurp>Mapa temático que representa la distribución de las unidades geomorfológicas delimitadas para el levantamiento semidetallado de suelos del estudio de Sibundoy (Departamento de Putumayo) a escala 1:25.000. Se realizó la caracterización morfológica, morfogenética y composicional de las geoformas en el área de estudio, con base en la cual se realizó su clasificación taxonómica hasta la categoría de forma de terreno, de acuerdo con la metodología del IGAC.</idPurp>
<idAbs>&lt;DIV STYLE="text-align:Left;font-size:12pt"&gt;&lt;P&gt;&lt;SPAN&gt;Mapa temático que representa la distribución de las unidades geomorfológicas delimitadas para el levantamiento semidetallado de suelos del estudio de Sibundoy (Departamento de Putumayo) a escala 1:25.000. Se realizó la caracterización morfológica, morfogenética y composicional de las geoformas en el área de estudio, con base en la cual se realizó su clasificación taxonómica hasta la categoría de forma de terreno, de acuerdo con la metodología del IGAC.&lt;/SPAN&gt;&lt;/P&gt;&lt;/DIV&gt;</idAbs>
<idCredit>Instituto Geográfico Agustín Codazzi - IGAC</idCredit>
<resConst>
<Consts>
<useLimit/>
</Consts>
</resConst>
</dataIdInfo>
<Binary>
<Thumbnail>
<Data EsriPropertyType="PictureX">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0a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</Data>
</Thumbnail>
</Binary>
</metadata>
