Gas monitoring methodology and application to CCS projects as defined by atmospheric and remote sensing survey in the natural analogue of Campo de Calatrava

CO2 capture and storage (CCS) projects are presently developed to reduce the emission of anthropogenic CO2 into the atmosphere. CCS technologies are expected to account for the 20% of the CO2 reduction by 2050. Geophysical, ground deformation and geochemical monitoring have been carried out to detect potential leakage, and, in the event that this occurs, identify and quantify it. This monitoring needs to be developed prior, during and after the injection stage. For a correct interpretation and quantification of the leakage, it is essential to establish a pre-injection characterization (baseline) of the area affected by the CO2 storage at reservoir level as well as at shallow depth, surface and atmosphere, via soil gas measurements. Therefore, the methodological approach is important because it can affect the spatial and temporal variability of this flux and even jeopardize the total value of CO2 in a given area. In this sense, measurements of CO2 flux were done using portable infrared analyzers (i.e., accumulation chambers) adapted to monitoring the geological storage of CO2, and other measurements of trace gases, e.g. radon isotopes and remote sensing imagery were tested in the natural analogue of Campo de Calatrava (Ciudad Real, Spain) with the aim to apply in CO2 leakage detection; thus, observing a high correlation between CO2 and radon (r=0,858) and detecting some vegetation indices that may be successfully applied for the leakage detection.

Atmospheric and remote sensing surveys evaluated at the natural analogue "Campo de Calatrava" and its relation with isotopic Radon activity and CO2 flux as strategy for CCS projects

C0 capture and storage (CCS) projects are presently developed to reduce the emission of anthropogenic co2 into the atmosphere. CCS technologies are expected to account for the 20% of the C0 reduction by 2050.The results of this paper are referred to the OXYCFB300 Compostilla Project (European Energy Program for Recover). Since the detection and control of potential leakage from storage formation is mandatory in a project of capture and geological storage of C02 (CCS), geophysical , ground deformation and geochemical monitoring have been carried out to detect potentialleakage, and, in the event that this occurs, identify and quantify it. This monitoring needs to be developed prior, during and after the injection stage. For a correct interpretation and quantification of the leakage, it is essential to establish a pre-injection characterization (baseline)of the area affected by the C02 storage at reservoir level as well as at shallow depth, surface and atmosphere, via soil gas measurements.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.

System Engineering Approach to Initial Design of LEO Remote Sensing Missions

The satellite remote sensing missions are essential for long-term research around the condition of the earth resources and environment. On the other hand, in recent years the application of microsatellites is of interest in many space programs for their less cost and response time. In microsatellite remote sensing missions there are tight interrelations between different requirements such as orbital altitude, revisit time, mission life and spatial resolution. Also, all of these requirements can affect the whole system level design characteristics. In this work, the remote sensing microsatellite sizing process is divided into three major design disciplines; a) orbit design, b) payload sizing and c) bus sizing. Finally, some specific design cases are investigated inside the design space for evaluating the effect of different design variables on the satellite total mass. Considering the results of the work, it is concluded that applying a systematic approach at the initial design phase of such projects provides a good insight to the not clearly seen interactions inside their highly extended design space

Anomaly Detection Using Remote Sensing for the Archaeological Heritage Registration

The aim of this work is an approach using multisensor remote sensing techniques to recognize the potential remains and recreate the original landscape of three archaeological sites. We investigate the spectral characteristics of the reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of archaeological materials in several hyperspectral scenes of the prehispanic site in Palmar Sur (Costa Rica), the Jarama Valley site and the celtiberian city of Segeda in Spain. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of HyMAP, AHS, MASTER and ATM have been used. Several experiments on natural scenarios of Costa Rica and Spain of different complexity, have been designed. Spectral patterns and thermal anomalies have been calculated as evidences of buried remains and change detection. First results, land cover change analyses and their consequences in the digital heritage registration are discussed.

Laser remote sensing applications (LiDAR) in forest hydrology and the management of river ecosystems.

La utilización de sensores láser desde plataformas aéreas (LiDAR) ofrece nuevas posibilidades en el cartografiado de sistemas fluviales, tanto en áreas densamente cubiertas por vegetación, como en aquellas que presentan una escasa cubierta. La información topográfica de alta resolución que se obtiene a partir de las medidas láser puede ser utilizada en el análisis y estimación de diversas variables hidrológicas, y en el estudio de diferentes componentes del medio fluvial. Entre éstas, cabe citar la vegetación riparia, la morfología fluvial, el régimen hidrológico o el grado de alteración de los ecosistemas debido a las presiones de origen antrópico. La gestión del medio fluvial puede ser mejorada en gran medida gracias a la precisión y fiabilidad de esta información. En muchas ocasiones, el escaso relieve de los valles fluviales y la densa cubierta vegetal que existe en ellos han dificultado la aplicación de otras técnicas de teledetección. Sin embargo, los datos obtenidos mediante altimetría láser son especialmente aconsejables para estos trabajos, mediante análisis numéricos o a través de la simple interpretación de las imágenes obtenidas. Este artículo muestra las posibilidades de uso de los datos LiDAR en hidrología forestal y en la gestión de zonas húmedas, a lo largo de tramos con condiciones climáticas bien diferenciadas. En todas ellas, se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de distinto software, con el fin de mostrar la mejor metodología de tratamiento de la información láser. Asimismo, se muestra la diferencia con otras técnicas de teledetección, y se muestra la fácil integración de los datos LiDAR con otras herramientas y metodologías de estudio de las variables citadas.

Aerial Remote Sensing in Agriculture: A Practical Approach to Area Coverage and Path Planning for Fleets of Mini Aerial Robots

In this paper, a system that allows applying precision agriculture techniques is described. The application is based on the deployment of a team of unmanned aerial vehicles that are able to take georeferenced pictures in order to create a full map by applying mosaicking procedures for postprocessing. The main contribution of this work is practical experimentation with an integrated tool. Contributions in different fields are also reported. Among them is a new one-phase automatic task partitioning manager, which is based on negotiation among the aerial vehicles, considering their state and capabilities. Once the individual tasks are assigned, an optimal path planning algorithm is in charge of determining the best path for each vehicle to follow. Also, a robust flight control based on the use of a control law that improves the maneuverability of the quadrotors has been designed. A set of field tests was performed in order to analyze all the capabilities of the system, from task negotiations to final performance. These experiments also allowed testing control robustness under different weather conditions.

Environmental variables modeling based on remote sensing data using time series analysis: forestry and agricultural applications

En la actualidad, el seguimiento de la dinámica de los procesos medio ambientales está considerado como un punto de gran interés en el campo medioambiental. La cobertura espacio temporal de los datos de teledetección proporciona información continua con una alta frecuencia temporal, permitiendo el análisis de la evolución de los ecosistemas desde diferentes escalas espacio-temporales. Aunque el valor de la teledetección ha sido ampliamente probado, en la actualidad solo existe un número reducido de metodologías que permiten su análisis de una forma cuantitativa. En la presente tesis se propone un esquema de trabajo para explotar las series temporales de datos de teledetección, basado en la combinación del análisis estadístico de series de tiempo y la fenometría. El objetivo principal es demostrar el uso de las series temporales de datos de teledetección para analizar la dinámica de variables medio ambientales de una forma cuantitativa. Los objetivos específicos son: (1) evaluar dichas variables medio ambientales y (2) desarrollar modelos empíricos para predecir su comportamiento futuro. Estos objetivos se materializan en cuatro aplicaciones cuyos objetivos específicos son: (1) evaluar y cartografiar estados fenológicos del cultivo del algodón mediante análisis espectral y fenometría, (2) evaluar y modelizar la estacionalidad de incendios forestales en dos regiones bioclimáticas mediante modelos dinámicos, (3) predecir el riesgo de incendios forestales a nivel pixel utilizando modelos dinámicos y (4) evaluar el funcionamiento de la vegetación en base a la autocorrelación temporal y la fenometría. Los resultados de esta tesis muestran la utilidad del ajuste de funciones para modelizar los índices espectrales AS1 y AS2. Los parámetros fenológicos derivados del ajuste de funciones permiten la identificación de distintos estados fenológicos del cultivo del algodón. El análisis espectral ha demostrado, de una forma cuantitativa, la presencia de un ciclo en el índice AS2 y de dos ciclos en el AS1 así como el comportamiento unimodal y bimodal de la estacionalidad de incendios en las regiones mediterránea y templada respectivamente. Modelos autorregresivos han sido utilizados para caracterizar la dinámica de la estacionalidad de incendios y para predecir de una forma muy precisa el riesgo de incendios forestales a nivel pixel. Ha sido demostrada la utilidad de la autocorrelación temporal para definir y caracterizar el funcionamiento de la vegetación a nivel pixel. Finalmente el concepto “Optical Functional Type” ha sido definido, donde se propone que los pixeles deberían ser considerados como unidades temporales y analizados en función de su dinámica temporal. ix SUMMARY A good understanding of land surface processes is considered as a key subject in environmental sciences. The spatial-temporal coverage of remote sensing data provides continuous observations with a high temporal frequency allowing the assessment of ecosystem evolution at different temporal and spatial scales. Although the value of remote sensing time series has been firmly proved, only few time series methods have been developed for analyzing this data in a quantitative and continuous manner. In the present dissertation a working framework to exploit Remote Sensing time series is proposed based on the combination of Time Series Analysis and phenometric approach. The main goal is to demonstrate the use of remote sensing time series to analyze quantitatively environmental variable dynamics. The specific objectives are (1) to assess environmental variables based on remote sensing time series and (2) to develop empirical models to forecast environmental variables. These objectives have been achieved in four applications which specific objectives are (1) assessing and mapping cotton crop phenological stages using spectral and phenometric analyses, (2) assessing and modeling fire seasonality in two different ecoregions by dynamic models, (3) forecasting forest fire risk on a pixel basis by dynamic models, and (4) assessing vegetation functioning based on temporal autocorrelation and phenometric analysis. The results of this dissertation show the usefulness of function fitting procedures to model AS1 and AS2. Phenometrics derived from function fitting procedure makes it possible to identify cotton crop phenological stages. Spectral analysis has demonstrated quantitatively the presence of one cycle in AS2 and two in AS1 and the unimodal and bimodal behaviour of fire seasonality in the Mediterranean and temperate ecoregions respectively. Autoregressive models has been used to characterize the dynamics of fire seasonality in two ecoregions and to forecasts accurately fire risk on a pixel basis. The usefulness of temporal autocorrelation to define and characterized land surface functioning has been demonstrated. And finally the “Optical Functional Types” concept has been proposed, in this approach pixels could be as temporal unities based on its temporal dynamics or functioning.

Offshore remote sensing of the ocean by stereo vision systems

In recent years, remote sensing imaging systems for the measurement of oceanic sea states have attracted renovated attention. Imaging technology is economical, non-invasive and enables a better understanding of the space-time dynamics of ocean waves over an area rather than at selected point locations of previous monitoring methods (buoys, wave gauges, etc.). We present recent progress in space-time measurement of ocean waves using stereo vision systems on offshore platforms, which focus on sea states with wavelengths in the range of 0.01 m to 1 m. Both traditional disparity-based systems and modern elevation-based ones are presented in a variational optimization framework: the main idea is to pose the stereoscopic reconstruction problem of the surface of the ocean in a variational setting and design an energy functional whose minimizer is the desired temporal sequence of wave heights. The functional combines photometric observations as well as spatial and temporal smoothness priors. Disparity methods estimate the disparity between images as an intermediate step toward retrieving the depth of the waves with respect to the cameras, whereas elevation methods estimate the ocean surface displacements directly in 3-D space. Both techniques are used to measure ocean waves from real data collected at offshore platforms in the Black Sea (Crimean Peninsula, Ukraine) and the Northern Adriatic Sea (Venice coast, Italy). Then, the statistical and spectral properties of the resulting observed waves are analyzed. We show the advantages and disadvantages of the presented stereo vision systems and discuss future lines of research to improve their performance in critical issues such as the robustness of the camera calibration in spite of undesired variations of the camera parameters or the processing time that it takes to retrieve ocean wave measurements from the stereo videos, which are very large datasets that need to be processed efficiently to be of practical usage. Multiresolution and short-time approaches would improve efficiency and scalability of the techniques so that wave displacements are obtained in feasible times.

Remote sensing of LAI, chlorophyll and leaf nitrogen pools of crop- and grasslands in five European landscapes.

Leaf nitrogen and leaf surface area influence the exchange of gases between terrestrial ecosystems and the atmosphere, and play a significant role in the global cycles of carbon, nitrogen and water. The purpose of this study is to use field-based and satellite remote-sensing-based methods to assess leaf nitrogen pools in five diverse European agricultural landscapes located in Denmark, Scotland (United Kingdom), Poland, the Netherlands and Italy. REGFLEC (REGularized canopy reFLECtance) is an advanced image-based inverse canopy radiative transfer modelling system which has shown proficiency for regional mapping of leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll (CHLl) using remote sensing data. In this study, high spatial resolution (10–20 m) remote sensing images acquired from the multispectral sensors aboard the SPOT (Satellite For Observation of Earth) satellites were used to assess the capability of REGFLEC for mapping spatial variations in LAI, CHLland the relation to leaf nitrogen (Nl) data in five diverse European agricultural landscapes. REGFLEC is based on physical laws and includes an automatic model parameterization scheme which makes the tool independent of field data for model calibration. In this study, REGFLEC performance was evaluated using LAI measurements and non-destructive measurements (using a SPAD meter) of leaf-scale CHLl and Nl concentrations in 93 fields representing crop- and grasslands of the five landscapes. Furthermore, empirical relationships between field measurements (LAI, CHLl and Nl and five spectral vegetation indices (the Normalized Difference Vegetation Index, the Simple Ratio, the Enhanced Vegetation Index-2, the Green Normalized Difference Vegetation Index, and the green chlorophyll index) were used to assess field data coherence and to serve as a comparison basis for assessing REGFLEC model performance. The field measurements showed strong vertical CHLl gradient profiles in 26% of fields which affected REGFLEC performance as well as the relationships between spectral vegetation indices (SVIs) and field measurements. When the range of surface types increased, the REGFLEC results were in better agreement with field data than the empirical SVI regression models. Selecting only homogeneous canopies with uniform CHLl distributions as reference data for evaluation, REGFLEC was able to explain 69% of LAI observations (rmse = 0.76), 46% of measured canopy chlorophyll contents (rmse = 719 mg m−2) and 51% of measured canopy nitrogen contents (rmse = 2.7 g m−2). Better results were obtained for individual landscapes, except for Italy, where REGFLEC performed poorly due to a lack of dense vegetation canopies at the time of satellite recording. Presence of vegetation is needed to parameterize the REGFLEC model. Combining REGFLEC- and SVI-based model results to minimize errors for a "snap-shot" assessment of total leaf nitrogen pools in the five landscapes, results varied from 0.6 to 4.0 t km−2. Differences in leaf nitrogen pools between landscapes are attributed to seasonal variations, extents of agricultural area, species variations, and spatial variations in nutrient availability. In order to facilitate a substantial assessment of variations in Nl pools and their relation to landscape based nitrogen and carbon cycling processes, time series of satellite data are needed. The upcoming Sentinel-2 satellite mission will provide new multiple narrowband data opportunities at high spatio-temporal resolution which are expected to further improve remote sensing capabilities for mapping LAI, CHLl and Nl.

Random-modulation cw lidar system for space-borne carbon dioxide remote sensing based on a high-brightness semiconductor laser

In this paper, we report on the progresses of the BRITESPACE Consortium in order to achieve space-borne LIDAR measurements of atmospheric carbon dioxide concentration based on an all semiconductor laser source at 1.57 ?m. The complete design of the proposed RM-CW IPDA LIDAR has been presented and described in detail. Complete descriptions of the laser module and the FSU have been presented. Two bended MOPAs, emitting at the sounding frequency of the on- and off- IPDA channels, have been proposed as the transmitter optical sources with the required high brightness. Experimental results on the bended MOPAs have been presented showing a high spectral purity and promising expectations on the high output power requirements. Finally, the RM-CW approach has been modelled and an estimation of the expected SNR for the entire system is presented. Preliminary results indicate that a CO2 retrieval precision of 1.5 ppm could be achieved with an average output power of 2 W for each channel.

Conflicts for control of Mapuche-Pehuenche land and natural resources in the Biobío highlands

Análisis de las políticas aplicadas por el Estado chileno y sus efectos en el uso del territorio por parte de las comunidades indígenas de la zona del Alto Bíobio. Se observa que históricamente las comunidades han ido perdiendo el control de sus tierras

A multi-scale analysis of transforming agricultural markets in the context of globalization: implications for natural resources, food prices and rural poverty in Latin America

Vivimos una época en la que el mundo se transforma aceleradamente. La globalización está siguiendo un curso imparable, la población mundial así como la población urbana siguen creciendo, y en los países emergentes los ingresos promedios aumentan, resultando en un cambio también acelerado de las dietas y hábitos alimentarios. En conjunto esos factores están causando un aumento fundamental de la demanda de alimentos. Junto con la apertura de los mercados agrícolas, estos procesos han provocado un crecimiento del comercio internacional de alimentos durante la última década. Dado que muchos países de América Latina están dotados de abundancia de recursos naturales, estas tendencias han producido un crecimiento rápido de las exportaciones de bienes primarios desde América Latina al resto del mundo. En sólo 30 años la participación en el mercado agrícola de América Latina casi se ha duplicado, desde 10% en 1980 a 18% en 2010. Este aumento del comercio agrícola ha dado lugar a un debate sobre una serie de cuestiones cruciales relacionadas con los impactos del comercio en la seguridad alimentaria mundial, en el medio ambiente o en la reducción de la pobreza rural en países en desarrollo. Esta tesis aplica un marco integrado para analizar varios impactos relacionados con la transformación de los mercados agrícolas y los mercados rurales debidos a la globalización y, en particular, al progresivo aumento del comercio internacional. En concreto, la tesis aborda los siguientes temas: En primer lugar, la producción mundial de alimentos tendrá que aumentar considerablemente para poder satisfacer la demanda de una población mundial de 9000 millones personas en 2050, lo cual plantea grandes desafíos sobre los sistemas de la producción de alimentos. Alcanzar este logro, sin comprometer la integridad del medio ambiente en regiones exportadoras, es un reto aún mayor. En este contexto, la tesis analiza los efectos de la liberalización del comercio mundial, considerando distintas tecnologías de producción agraria, sobre unos indicadores de seguridad alimentaria en diferentes regiones del mundo y sobre distintos indicadores ambientales, teniendo en cuenta escalas diferentes en América Latina y el Caribe. La tesis utiliza el modelo “International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade (IMPACT)” – un modelo dinámico de equilibrio parcial del sector agrícola a escala global – para modelar la apertura de los mercados agrícolas así como diferentes escenarios de la producción hasta el año 2050. Los resultados del modelo están vinculados a modelos biofísicos para poder evaluar los cambios en la huella hídrica y la calidad del agua, así como para cuantificar los impactos del cambio en el uso del suelo sobre la biodiversidad y los stocks de carbono en 2050. Los resultados indican que la apertura de los mercados agrícolas es muy importante para mejorar la seguridad alimentaria a nivel mundial, sin embargo, produce también presiones ambientales indeseables en algunas regiones de América Latina. Contrastando dos escenarios que consideran distintas modos de producción, la expansión de la tierra agrícola frente a un escenario de la producción más intensiva, se demuestra que las mejoras de productividad son generalmente superiores a la expansión de las tierras agrícolas, desde un punto de vista económico e ambiental. En cambio, los escenarios de intensificación sostenible no sólo hacen posible una mayor producción de alimentos, sino que también generan menos impactos medioambientales que los otros escenarios futuros en todas sus dimensiones: biodiversidad, carbono, emisiones de nitratos y uso del agua. El análisis muestra que hay un “trade-off” entre el objetivo de alcanzar la sostenibilidad ambiental y el objetivo de la seguridad alimentaria, independiente del manejo agrícola en el futuro. En segundo lugar, a la luz de la reciente crisis de los precios de alimentos en los años 2007/08, la tesis analiza los impactos de la apertura de los mercados agrícolas en la transmisión de precios de los alimentos en seis países de América Latina: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y el Perú. Para identificar las posibles relaciones de cointegración entre los índices de precios al consumidor de alimentos y los índices de precios de agrarios internacionales, sujetos a diferentes grados de apertura de mercados agrícolas en los seis países de América Latina, se utiliza un modelo simple de corrección de error (single equation error correction). Los resultados indican que la integración global de los mercados agrícolas ha dado lugar a diferentes tasas de transmisión de precios en los países investigados. Sobre todo en el corto plazo, las tasas de transmisión dependen del grado de apertura comercial, mientras que en el largo plazo las tasas de transmisión son elevadas, pero en gran medida independientes del régimen de comercio. Por lo tanto, durante un período de shocks de precios mundiales una mayor apertura del comercio trae consigo más inestabilidad de los precios domésticos a corto plazo y la resultante persistencia en el largo plazo. Sin embargo, estos resultados no verifican necesariamente la utilidad de las políticas comerciales, aplicadas frecuentemente por los gobiernos para amortiguar los shocks de precios. Primero, porque existe un riesgo considerable de volatilidad de los precios debido a cambios bruscos de la oferta nacional si se promueve la autosuficiencia en el país; y segundo, la política de proteccionismo asume el riesgo de excluir el país de participar en las cadenas de suministro de alto valor del sector agrícola, y por lo tanto esa política podría obstaculizar el desarrollo económico. Sin embargo, es indispensable establecer políticas efectivas para reducir la vulnerabilidad de los hogares a los aumentos repentinos de precios de alimentos, lo cual requiere una planificación gubernamental precisa con el presupuesto requerido disponible. En tercer lugar, la globalización afecta a la estructura de una economía y, por medios distintos, la distribución de los ingreso en un país. Perú sirve como ejemplo para investigar más profundamente las cuestiones relacionadas con los cambios en la distribución de los ingresos en zonas rurales. Perú, que es un país que está cada vez más integrado en los mercados mundiales, consiguió importantes descensos en la pobreza extrema en sus zonas rurales, pero a la vez adolece de alta incidencia de pobreza moderada y de desigualdad de los ingresos en zonas rural al menos durante el periodo comprendido entre 2004 y 2012. Esta parte de la tesis tiene como objetivo identificar las fuerzas impulsoras detrás de estas dinámicas en el Perú mediante el uso de un modelo de microsimulación basado en modelos de generación de ingresos aplicado a nivel los hogares rurales. Los resultados indican que la fuerza principal detrás de la reducción de la pobreza ha sido el crecimiento económico general de la economía, debido a las condiciones macroeconómicas favorables durante el periodo de estudio. Estos efectos de crecimiento beneficiaron a casi todos los sectores rurales, y dieron lugar a la disminución de la pobreza rural extrema, especialmente entre los agricultores de papas y de maíz. En parte, estos agricultores probablemente se beneficiaron de la apertura de los mercados agrícolas, que es lo que podría haber provocado un aumento de los precios al productor en tiempos de altos precios mundiales de los alimentos. Sin embargo, los resultados también sugieren que para una gran parte de la población más pobre existían barreras de entrada a la hora de poder participar en el empleo asalariado fuera de la agricultura o en la producción de cultivos de alto valor. Esto podría explicarse por la falta de acceso a unos activos importantes: por ejemplo, el nivel de educación de los pobres era apenas mejor en 2012 que en 2004; y también las dotaciones de tierra y de mano de obra, sobre todo de los productores pobres de maíz y patata, disminuyeron entre 2004 y 2012. Esto lleva a la conclusión de que aún hay margen para aplicar políticas para facilitar el acceso a estos activos, que podría contribuir a la erradicación de la pobreza rural. La tesis concluye que el comercio agrícola puede ser un importante medio para abastecer una población mundial creciente y más rica con una cantidad suficiente de calorías. Para evitar adversos efectos ambientales e impactos negativos para los consumidores y de los productores pobres, el enfoque debe centrarse en las mejoras de la productividad agrícola, teniendo en cuenta los límites ambientales y ser socialmente inclusivo. En este sentido, será indispensable seguir desarrollando soluciones tecnológicas que garanticen prácticas de producción agrícola minimizando el uso de recursos naturales. Además, para los pequeños pobres agricultores será fundamental eliminar las barreras de entrada a los mercados de exportación que podría tener efectos indirectos favorables a través de la adopción de nuevas tecnologías alcanzables a través de mercados internacionales. ABSTRACT The world is in a state of rapid transition. Ongoing globalization, population growth, rising living standards and increasing urbanization, accompanied by changing dietary patterns throughout the world, are increasing the demand for food. Together with more open trade regimes, this has triggered growing international agricultural trade during the last decade. For many Latin American countries, which are gifted with relative natural resource abundance, these trends have fueled rapid export growth of primary goods. In just 30 years, the Latin American agricultural market share has almost doubled from 10% in 1980 to 18% in 2010. These market developments have given rise to a debate around a number of crucial issues related to the role of agricultural trade for global food security, for the environment or for poverty reduction in developing countries. This thesis uses an integrated framework to analyze a broad array of possible impacts related to transforming agricultural and rural markets in light of globalization, and in particular of increasing trade activity. Specifically, the following issues are approached: First, global food production will have to rise substantially by the year 2050 to meet effective demand of a nine billion people world population which poses major challenges to food production systems. Doing so without compromising environmental integrity in exporting regions is an even greater challenge. In this context, the thesis explores the effects of future global trade liberalization on food security indicators in different world regions and on a variety of environmental indicators at different scales in Latin America and the Caribbean, in due consideration of different future agricultural production practices. The International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade (IMPACT) –a global dynamic partial equilibrium model of the agricultural sector developed by the International Food Policy Research Institute (IFPRI)– is applied to run different future production scenarios, and agricultural trade regimes out to 2050. Model results are linked to biophysical models, used to assess changes in water footprints and water quality, as well as impacts on biodiversity and carbon stocks from land use change by 2050. Results indicate that further trade liberalization is crucial for improving food security globally, but that it would also lead to more environmental pressures in some regions across Latin America. Contrasting land expansion versus more intensified agriculture shows that productivity improvements are generally superior to agricultural land expansion, from an economic and environmental point of view. Most promising for achieving food security and environmental goals, in equal measure, is the sustainable intensification scenario. However, the analysis shows that there are trade-offs between environmental and food security goals for all agricultural development paths. Second, in light of the recent food price crisis of 2007/08, the thesis looks at the impacts of increasing agricultural market integration on food price transmission from global to domestic markets in six Latin American countries, namely Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru. To identify possible cointegrating relationships between the domestic food consumer price indices and world food price levels, subject to different degrees of agricultural market integration in the six Latin American countries, a single equation error correction model is used. Results suggest that global agricultural market integration has led to different levels of price path-through in the studied countries. Especially in the short-run, transmission rates depend on the degree of trade openness, while in the long-run transmission rates are high, but largely independent of the country-specific trade regime. Hence, under world price shocks more trade openness brings with it more price instability in the short-term and the resulting persistence in the long-term. However, these findings do not necessarily verify the usefulness of trade policies, often applied by governments to buffer such price shocks. First, because there is a considerable risk of price volatility due to domestic supply shocks if self-sufficiency is promoted. Second, protectionism bears the risk of excluding a country from participating in beneficial high-value agricultural supply chains, thereby hampering economic development. Nevertheless, to reduce households’ vulnerability to sudden and large increases of food prices, effective policies to buffer food price shocks should be put in place, but must be carefully planned with the required budget readily available. Third, globalization affects the structure of an economy and, by different means, the distribution of income in a country. Peru serves as an example to dive deeper into questions related to changes in the income distribution in rural areas. Peru, a country being increasingly integrated into global food markets, experienced large drops in extreme rural poverty, but persistently high rates of moderate rural poverty and rural income inequality between 2004 and 2012. The thesis aims at disentangling the driving forces behind these dynamics by using a microsimulation model based on rural household income generation models. Results provide evidence that the main force behind poverty reduction was overall economic growth of the economy due to generally favorable macroeconomic market conditions. These growth effects benefited almost all rural sectors, and led to declines in extreme rural poverty, especially among potato and maize farmers. In part, these farmers probably benefited from policy changes towards more open trade regimes and the resulting higher producer prices in times of elevated global food price levels. However, the results also suggest that entry barriers existed for the poorer part of the population to participate in well-paid wage-employment outside of agriculture or in high-value crop production. This could be explained by a lack of sufficient access to important rural assets. For example, poor people’s educational attainment was hardly better in 2012 than in 2004. Also land and labor endowments, especially of (poor) maize and potato growers, rather decreased than increased over time. This leads to the conclusion that there is still scope for policy action to facilitate access to these assets, which could contribute to the eradication of rural poverty. The thesis concludes that agricultural trade can be one important means to provide a growing and richer world population with sufficient amounts of calories. To avoid adverse environmental effects and negative impacts for poor food consumers and producers, the focus should lie on agricultural productivity improvements, considering environmental limits and be socially inclusive. In this sense, it will be crucial to further develop technological solutions that guarantee resource-sparing agricultural production practices, and to remove entry barriers for small poor farmers to export markets which might allow for technological spill-over effects from high-value global agricultural supply chains.

Exploring Cultural Heritage Resources in a 3D Collaborative Environment

Cultural heritage is a complex and diverse concept, which brings together a wide domain of information. Resources linked to a cultural heritage site may consist of physical artefacts, books, works of art, pictures, historical maps, aerial photographs, archaeological surveys and 3D models. Moreover, all these resources are listed and described by a set of a variety of metadata specifications that allow their online search and consultation on the most basic characteristics of them. Some examples include Norma ISO 19115, Dublin Core, AAT, CDWA, CCO, DACS, MARC, MoReq, MODS, MuseumDat, TGN, SPECTRUM, VRA Core and Z39.50. Gateways are in place to fit in these metadata standards into those used in a SDI (ISO 19115 or INSPIRE), but substantial work still remains to be done for the complete incorporation of cultural heritage information. Therefore, the aim of this paper is to demonstrate how the complexity of cultural heritage resources can be dealt with by a visual exploration of their metadata within a 3D collaborative environment. The 3D collaborative environments are promising tools that represent the new frontier of our capacity of learning, understanding, communicating and transmitting culture.

Análisis exploratorio de firmas espectrales e índices de vegetación para la monitorización de emisiones de CO2 en un análogo natural.

Se ha analizado el problema de la detección de fugas de CO2 en reservorios naturales utilizados como almacenes de este gas. Los trabajos han sido realizados sobre un área del Campo de Calatrava, Ciudad Real, España, donde a causa de la actividad volcánica remanente se pueden encontrar puntos de emisión de CO2. Se han utilizado imágenes QuickBird y WorldView-2 para la generación de firmas espectrales e índices de vegetación. Estos índices han sido evaluados para obtener los más idóneos para la detección de fugas de CO2. Palabras clave: teledetección, CO2, vegetación, satélite. ABSTRACT The problem of detecting CO2 leaks in natural reservoirs used to store the gas has been analyzed. The works have been done over an area where, because of the residual volcanic activity, CO2 delivery spots can be found. This area is located in Campo de Calatrava, Ciudad Real, Spain. QuickBird and WorldView-2 imagery has been used to generate spectral signatures and vegetation indexes. These indexes have been evaluated in order to obtain the most suitable ones to detect CO2 leaks. Keywords: remote sensing, CO2, vegetation, satellite.