951 resultados para Spatial Data Quality
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In this study four data quality flags are presented for automated and unmanned above-water hyperspectral optical measurements collected underway in the North Sea, The Minch, Irish Sea and Celtic Sea in April/May 2009. Coincident to these optical measurements a DualDome D12 (Mobotix, Germany) camera system was used to capture sea surface and sky images. The first three flags are based on meteorological conditions, to select erroneous incoming solar irradiance (ES) taken during dusk, dawn, before significant incoming solar radiation could be detected or under rainfall. Furthermore, the relative azimuthal angle of the optical sensors to the sun is used to identify possible sunglint free sea surface zones. A total of 629 spectra remained after applying the meteorological masks (first three flags). Based on this dataset, a fourth flag for sunglint was generated by analysing and evaluating water leaving radiance (LW) and remote sensing reflectance (RRS) spectral behaviour in the presence and absence of sunglint salient in the simultaneously available sea surface images. Spectra conditions satisfying "mean LW (700-950 nm) < 2 mW/m**2/nm/Sr" or alternatively "minimum RRS (700-950 nm) < 0.010/Sr", mask the most measurements affected by sunglint, providing efficient flagging of sunglint in automated quality control. It is confirmed that valid optical measurements can be performed 0° <= theta <= 360° although 90° <= theta <= 135° is recommended.
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El presente artículo es una revisión detallada de estudios científicos publicados que tratan el tema relacionado con la determinación de los elementos de las tierras raras (REEs) en el sistema suelo-planta. Los estudios han sido llevados a cabo principalmente en países europeos y asiáticos. Cabe señalar que la investigación en los países latinoamericanos es muy escasa; sin embargo, es creciente el interés de analizar la aportación de estos elementos al suelo y la planta, lo cual se debe a la aplicación de fertilizantes que contienen dosis elevadas de estos elementos en su composición. Diversas técnicas de muestreo, experimentación y análisis han sido empleadas para la determinación de los REEs. No obstante, se considera que el manejo de los datos ha sido incorrecto estadísticamente. El contenido del presente artículo aborda: (i) las generalidades de los REEs; (ii) el análisis de la bibliografía disponible con el fin de conocer las metodologías de muestreo y análisis más utilizadas en 37 artículos en total, señalando algunos puntos que se consideran todavía deficientes; (iii) dos ejemplos de la aplicación de técnicas estadísticas (intervalo de confianza de la media y pruebas de significancia de la relación F de Fisher y t de Student) utilizando datos reportados en dos artículos. Los resultados mostraron, con los datos del primer artículo analizado, que: a) no se aplicó una metodología estadística para evaluar la calidad de datos; b) al aplicar estadística se encontró que existen diferencias sistemáticas entre los datos determinados en el laboratorio y los certificados. En el segundo artículo analizado se demostró, mediante pruebas de significancia, que existen diferencias significativas en las medias de Ce y Eu (los dos elementos tomados como ejemplos) en las plantas de un sitio a otro.
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La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.
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The objective of the following chapters is to contribute to addressing these data quality issues by improving research on the measurement of abortion incidence and abortion related morbidity. To do so, they provide over- views of existing methods of and approaches to estimating abortion incidence and morbidity. The volume supplies detailed descriptions and examples of key methods. Its goal is to provide a clear understanding of the relative merits of available study designs to quantify abortion incidence and abortion related morbidity. Information on methodologies will greatly assist researchers worldwide in carrying out studies on these topics, particularly in settings where abortion is legally restricted.