The NACIR Project: New Applications for CPV'S: A fast way to improve reliability and Technology progress

The main goal of this proposal is to join together the owners of the most advanced CPV technology, with respect to the state of the art, in order to research from its leading position new applications for CPV systems. In addition to opening up new markets, it will unveil possible sources of failure in new environments outside Europe, in order to assure component reliability. The proposed project will also try to improve the current technology of the industrial partners (ISOFOTON and CONCENTRIX) by accelerating the learning curve that CPV must follow in order to reach the competitive market, and lowering the cost under the current flat panel PV significantly within 3-4 years. The use of CPV systems in remote areas, together with harsher radiation, ambient and infrastructure conditions will help to increase the rate of progress of this technology. In addition, the ISFOC s contribution, which brings together seven power plants from seven CPV technologies up to 3 MWpeak, will allow creating the most complete database of components and systems performance to be generated as well as the effects of radiation and meteorology on systems operations. Finally, regarding the new applications for CPV subject, the project will use a CPV system sized 25 kWp in a stand-alone station in Egypt (NWRC) for the first time for water pumping and irrigation purposes. In a similar way ISOFOTON will connect up to 25 kWp CPV to the Moroccan ONE utility grid. From the research content point of view of this project, which is directly addressed by the scope of the call, the cooperative research between UPM, FhG-ISE and the two companies will be favoured by the fact that all are progressing in similar directions: developing two-stage optics CPV systems. In addition to these technology improvements the UPM is very interested in developing a new concept of module, recently patented, which will fulfil all required characteristics of a good CPV with less components and reducing cost.

CPV hybrid system in ISFOC building, first results

PV Off-Grid systems have demonstrated to be a good solution for the electrification of remote areas [1]. A hybrid system is one kind of these systems. The principal characteristic is that it uses PV as the main generator and has a backup power supply, like a diesel generator, for instance, that is used when the CPV generation is not enough to meet demand. To study the use of CPV in these systems, ISFOC has installed a demonstration hybrid system at its headquarters. This hybrid system uses CPV technology as main generator and the utility grid as the backup generator. A group of batteries have been mounted as well to store the remaining energy from the CPV generator when nedeed. The energy flows are managed by a SMA system based on Sunny Island inverters and a Multicluster-Box (figure 1). The Load is the air-conditioning system of the building, as it has a consumption profile higher than the CPV generator and can be controlled by software [2]. The first results of this system, as well as the first chances of improvement, as the need of a bigger CPV generator and a better management of the energy stored in the batteries, are presented in this paper.

Using lecture recordings to support curriculum changes in the European convergence process

The aim of this paper is to present the experience of using lecture recordings to support curriculum changes within the framework of the European convergence process, mainly courses that need to be promoted or discontinued. We will explain an integrated solution for recording lectures consisting of a web portal, a videoconferencing tool and an economical and easily transportable kit. The validation process was performed recording three different courses at the Universidad Politécnica of Madrid (UPM) and using different diffusion channels, such as Moodle, an open source web portal called GlobalPlaza that supports streaming and recordings and the YouTube UPM channel. To assess the efficiency of our solution, a formal evaluation was conducted and will be also presented in this paper. The results show that lecture recordings allow teachers to support discontinued and new courses and enable students from remote areas to participate in international educational programmes, also the resulting recordings will be used as learning objects for future virtual courses.

A telematics solution for the remote follow-up of malnourished children in underserved areas

The identification of malnourished children living under extreme poverty conditions in isolated areas is crucial to trigger urgent interventions like supplementary or therapeutic feeding. This work aims to strengthen the task of following-up malnourished maternal-child population in rural areas of developing countries like Nicaragua. The solution facilitates low-cost health nutritional remote monitoring to support rural communities at the point of care. Thus, the system allows medical staff to communicate with brigades, who transmit anthropometric measurements, such as weight and height of the children, from communities which are sited about 12 km. far away. A hybrid WiMAX/WiFi architecture was deployed to provide affordable communications between the isolated communities and the health center. Furthermore, a free PBX software and an open information system, installed at the health center, support WiFi based mobile communications and information management to support the care needs of maternal-child population at risk.

El campo y la ciudad, áreas de reencuentro = The field and the city, areas of reunion

English Summary: Both in the remote origin of the city and the more recent one of urbanism as a remedial discipline conceived as a means of tackling with the urban and territorial impacts of industrialisation, the relatively balanced relation between town and country was a constant which endured until the progressive fragmentation and separation among the different areas of knowledge and action contributed to create a gap between them both, with disastrous consequences in environmental, social and economical terms. The tasks at hands from the perspective of integral sustainability is to promote a reunion throughout a new culture of territory. Resumen Tanto en los orígenes remotos de la ciudad como en los recientes del urbanismo como disciplina surgida para mitigar el impacto urbano y territorial del industrialismo, la relación relativamente equilibrada entre campo y ciudad fue una constante que se mantuvo hasta que la progresiva fragmentación entre áreas de conocimiento y de intervención contribuyó a un paulatino desencuentro entre ambos, de desastrosas consecuencias en términos sociales, ambientales y económicos. La tarea que se presenta desde la óptica de la sostenibilidad integral es propiciar el reencuentro a través de una nueva cultura del territorio

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.

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.