11 resultados para teledetección

em Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain


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El presente trabajo muestra una metodología para la determinación del grado de actividad erosiva de paredes de barrancos, fenómenos erosivos muy frecuentes en el área Mediterránea. La metodología se basa en la identificación del tipo de cubierta vegetal y grado de recubrimiento de las paredes a partir de imágenes multiespectrales de resolución media (Landsat TM). El área de estudio se localiza en las comarcas de l'Alt Penedes y l'Anoia (Barcelona), donde el principal cultivo son los viñedos. En esta región se ha desarrollado una red de barrancos de grandes dimensiones. Los resultados, según la metodología aplicada, indican que la mayor parte de las paredes de los barrancos presentan un alto grado de estabilidad debido a que mayoritariamente están cubiertas por vegetación de tipo matorral arbolado y bosque mixto. Sin embargo, los procesos erosivos detectados mediante observaciones de campo indican que la determinación del grado de actividad erosiva a partir de imágenes de resolución media produce resultados por defecto.

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En el presente trabajo se propone un método para la cartografía del riesgo de erosión hídrica a escala de reconocimiento en grandes cuencas hidrográficas. El método se basa en la evaluación cualitativa de los factores de erosión: cubierta vegetal, pendiente, erosividad de las lluvias, litología y densidad de la red de drenaje; información adquirida y/o procesada mediante técnicas de teledetección y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Este método es útil en áreas en las que se dispone de escasa información territorial y en las que se desea tener una estimación del riesgo de erosión con un bajo coste económico y con una precisión aceptable para una escala de reconocimiento. El método se ha aplicado a la cartografía del riesgo de erosión en la cuenca del embalse Joaquín Costa (Huesca), con graves problemas de pérdida de capacidad y deterioro de los desagües de fondo por aterramiento. La aplicación del método localiza las áreas con mayor riesgo de producción de sedimentos, poniendo de manifiesto el potencial de las técnicas utilizadas para la obtención de cartograrfía a bajo coste y para la toma de decisiones en proyectos de conservación de suelos en grandes cuencas hidrográficas.

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Aquest document detalla, desglossant la informació en diferents capítols, les tasques que s'han fet per a construir un sistema d'informació geogràfica (SIG) de carreteres emprant el producte Geomedia Professional 5.2 d'Intergraph: què és un SIG, per a què serveix, quins usos pot tenir i què el diferencia d'altres productes semblants com ara un programari de disseny assistit per ordinador (CAD) o un sistema de teledetecció, nocions de cartografia, formats d'intercanvi d'informació geogràfica, etc.

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Remote sensing spatial, spectral, and temporal resolutions of images, acquired over a reasonably sized image extent, result in imagery that can be processed to represent land cover over large areas with an amount of spatial detail that is very attractive for monitoring, management, and scienti c activities. With Moore's Law alive and well, more and more parallelism is introduced into all computing platforms, at all levels of integration and programming to achieve higher performance and energy e ciency. Being the geometric calibration process one of the most time consuming processes when using remote sensing images, the aim of this work is to accelerate this process by taking advantage of new computing architectures and technologies, specially focusing in exploiting computation over shared memory multi-threading hardware. A parallel implementation of the most time consuming process in the remote sensing geometric correction has been implemented using OpenMP directives. This work compares the performance of the original serial binary versus the parallelized implementation, using several multi-threaded modern CPU architectures, discussing about the approach to nd the optimum hardware for a cost-e ective execution.

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El uso de imágenes procedentes de sensores multiespectrales de resolución media como es el caso de Landsat TM ha sido ampliamente utilizado desde décadas para detectar, entre otras variables, el decaimiento y la defoliación provocada por plagas y enfermedades forestales. El presente trabajo evalúa la utilidad del uso de estas imágenes en la detección de rodales de pino laricio (Pinus nigra Arn.) y pino silvestre (Pinus sylvestris L.) afectados por escolítidos. El área de estudio se localizó en el Solsonés (prepirineo de Lleida) seleccionando 34 áreas de entrenamiento (17 rodales afectados por la plaga y 17 rodales sanos). El análisis exploratorio de las imágenes se realizó mediante el programa ERDAS® IMAGINE 8.x. Los resultados del estudio mostraron una significación espectral en 5 de las 7 bandas analizadas, siendo TM5 y TM7 las que mejor comportamiento presentaron. Los niveles digitales obtenidos y los espacios de características creados señalaron sendas tendencias al agrupamiento de rodales afectados versus sanos, consiguiéndose plantear mejoras en el procedimiento metodológico.

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El presente trabajo pretende la caracterización de la distribución espacial típica del cultivo de arroz en regadíos del valle del Ebro, donde la presencia del cultivo está ligada a la existencia de suelos salino-sódicos. Esta caracterización ha de permitir identificar las áreas donde es típica la presencia del cultivo año tras año y las áreas donde es frecuente su fluctuación debido tanto a condiciones variables de salinidad del suelo como a variabilidad en las condiciones de mercado. Para ello se ha recurrido al análisis de una serie temporal de mapas de cultivos (7 años) derivados de la clasificación supervisada de imágenes Landsat TM. La determinación de las áreas típicas y de fluctuación del cultivo de arroz se hace entonces a partir del análisis estadístico de clases, y mediante superposición espacial de coberturas en un entorno SIG-Raster.

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El presente estudio se enmarca en el proyecto europeo SIBERIA. Trata de explorar el uso de imágenes radar de satélite (ERS y JERS) para la actualización de la cartografía de vegetación de zonas boreales. Se dispone de 8 imágenes de amplitud y coherencia tomadas en 1998, así como de un inventario de vegetación georreferenciado de dos pequeñas zonas. Se proponen tres tipos de clasificaciones supervisadas por el método de máxima verosimilitud. La primera con las imágenes de satélite, la segunda añadiendo algunas imágenes texturales, y la tercera utilizando sólo las imágenes de los componentes principales más significativos. Se siguen los criterios establecidos en el proyecto SIBERIA para la obtención de áreas de entrenamiento. Se propone una doble validación, por una parte vía matrices de confusión a partir de áreas de verdad-terreno obtenidas por el mismo método que las áreas de entrenamiento, y por otra parte contrastando y correlacionando las clasificaciones con los parámetros de inventario disponibles para dos pequeñas áreas de verdad-terreno. Los resultados indican una sensible mejora en la clasificación con la incorporación de imágenes texturales (la precisión aumenta de un 66% a un 75%), y señalan el parámetro biomasa como el mejor correlacionado con las clasificaciones derivadas (coeficiente de correlación r de hasta 0,49). Diferentes fuentes de error permiten augurar un margen de mejora para posteriores estudios.

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La necesidad de evaluar la evapotranspiración a escala regional para la gestión de regadíos ha hecho que sean innumerables los intentos por aplicar imágenes AVHRR-NOAA en la determinación el flujo de calor sensible. La principal limitación de estos métodos es la estimación de la resistencia aerodinámica. El parámetro crítico en la expresión de la resistencia aerodinámica es kB-1. La parametrización de kB-1 ha sido infructuosa a escala regional por no disponer hasta ahora de medidas de flujo de calor sensible a escala del píxel AVHRR en superficies heterogéneas y durante toda una temporada de riegos. Para resolver esta medida de flujo se ha desarrollado el cintilómetro. En la primera parte de este trabajo se estudia la representatividad espacial de las medidas del cintilómetro. El núcleo de esta aportación consiste en la correlación entre el parámetro kB-1, el NDVI y la altura solar. Los buenos resultados obtenidos (r2=0.81) ofrecen una nueva metodología para determinar el flujo de calor sensible. La estimación de kB-1, las imágenes AVHRR y los datos meteorológicos permiten calcular el flujo de calor sensible durante toda la temporada de riegos con errores inferiores al 20%.

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El presente trabajo muestra los resultados provisionales de un proyecto de viticultura de precisión, llevado a cabo entre la Universidad de Lleida y la empresa Codorníu, S.A., con el objeto de predecir el rendimiento, de forma localizada, de diferentes variedades de viña para la producción de vinos y cavas de calidad. Las variables de cultivo muestreadas de forma detallada han sido: número de yemas, número de brotes, número de racimos, peso de la poda, vigor del cultivo y cosecha del año anterior (2003). El vigor del cultivo se ha extraído de una imagen multiespectral Quickbird 2. Estas variables se han analizado en un modelo de regresión múltiple con la cosecha del año 2004 (variable dependiente), ofreciendo diferentes ajustes según la variedad considerada y variables incorporadas en el análisis.

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En este trabajo se presenta un protocolo para la zonificación intraparcelaria de la viña con la finalidad de vendimia selectiva. Se basa en la adquisición de una imagen multiespectral detallada en el momento del envero, a partir de la cual se obtiene el índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI). Este índice se clasifica en áreas de vigor alto y bajo mediante un proceso de clasificación no supervisada (algoritmo ISODATA). Las zonas resultantes se generalizan y se transfieren al monitor de cosecha de una máquina vendimiadora para realizar la recolección selectiva. La uva recolectada según este protocolo en parcelas control ha mostrado diferenciación en cuanto a parámetros de calidad como el pH, la acidez total, el contenido de polifenoles y el color. La imagen multiespectral utilizada fue adquirida por el satélite Quickbird-2. Los datos de calidad de la uva fueron muestreados según una malla regular de 5 filas por 10 cepas, procediendo a un test estadístico de rangos múltiples para analizar la separación de medias de las variables analizadas en cada zona de NDVI.

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Peer-reviewed