Premios, ediciones y agentes : el largo camino de Muñoz Molina a la Biblioteca Breve

Este trabajo analiza la trayectoria editorial de Muñoz Molina relacionando los datos empíricos de las ediciones, las instancias de consagración (academia, medios de prensa, premios) y legitimación que atraviesa el autor y las declaraciones del autor acerca de sus vínculos editoriales. La obra de Muñoz Molina está significativamente influenciada por la obtención del Premio Planeta en 1991 con El jinete polaco (seis ediciones diferentes ese mismo año), pero también por una constante iniciativa del autor sobre su propia política de edición (su paso a Alfaguara en 1995, las reediciones en Seix Barral en 2002, y en 2005 su nueva novela en Biblioteca Breve), y por la reflexión sobre su poética: en el ensayo Pura alegría, los artículos de Las apariencias, las nouvelles Carlota Fainberg y En ausencia de Bianca, y las novelas Plenilunioy Sefarad, se puede dar cuenta de una batalla por separarse del modelo de novela y novelista que lo consagró con el Premio Planeta. En otro gesto que busca reafirmar la autoridad del autor frente a la editorial en agosto de 2008 cambió a su agente literario español por la agencia de Andrew Wylie, donde es el único escritor en español vivo. Este trabajo se propone hacer una observación materialista de un caso particular, Muñoz Molina, para poder analizar las tensiones entre el autor-agente literario-editor, y sus efectos en el trabajo del autor, la circulación de sus obras, y en la construcción de la imagen pública del escritor, ya sea la que propone la editorial o el propio autor.

Retratos e imagen de escritor de Ramón del Valle Inclán en la prensa porteña, (1899-1910)

En 1899 Rubén Darío publicó en La Nación el retrato de un escritor casi desconocido en la Argentina: Ramón del Valle Inclán. En 1910, durante su visita a la Argentina, Valle Inclán dictó varias conferencias sobre literatura y arte, que sólo han quedado registradas en extensas crónicas en La Nación y La Prensa. Se analizarán algunos retratos de Valle Inclán aparecidos en la prensa porteña durante el período 1899-1910, así como también, la imagen de escritor construida en una de sus conferencias, con el objetivo de vislumbrar cómo los retratos y su imagen de escritor se influían mutuamente

Mejora de los datos de entrada en la realización de un mapa de ruido y sus efectos en la incertidumbre

Debido a la existencia de recomendaciones europeas que establecen valores por defecto ante la ausencia de datos en el proceso de realización de un mapa de ruido [1], se ha evaluado la influencia de aplicar dichos valores en un caso concreto como es el mapa estratégico de ruido de Palma de Mallorca. Se compararon los resultados de la simulación tras aplicar dichos valores por defecto con niveles de ruido obtenidos mediante medidas experimentales y se analizaron las desviaciones para determinar la calidad del modelo. Después de obtener un primer resultado de calidad inaceptable, se ha cuantificado la mejora de los resultados tras la utilización de datos de entrada de mayor calidad al modelo acústico. Este análisis demuestra que el uso de datos por defecto, en ausencia de datos de entrada de mayor calidad, genera unos resultados con desviaciones superiores a los 9 dB. Consecuentemente, se obtuvieron nuevos datos de entrada al modelo con mayor calidad, analizando su efecto en la reducción de la incertidumbre del resultado final del mapa de ruido. El proceso de obtención de dichos datos consistió en el desarrollo de una actualización de los datos de tráfico con mayor número de datos de flujo; la implementación de una nueva categorización viaria; y la utilización de técnicas novedosas para la adquisición de composición y velocidad de tráfico

Problemática estructural y de funcionamiento de la cadena de valor del jamón ibérico de bellota: el caso de Guijuelo en España

El sector porcino ibérico es un sector típicamente español. La imagen que asocia el consumidor a los productos ibéricos es la correspondiente a los productos elaborados a partir de cerdos ibéricos en explotaciones extensivas, (dehesas), y cebados en montanera. Sin embargo, según los datos publicados por el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, más de un 70 por ciento de los cerdos ibéricos que se producen en España son criados en granjas intensivas. El sector porcino ibérico está en pleno proceso de cambio, tanto por las variaciones que se derivan de la crisis que sufre el sector, como por las modificaciones que se esperan en la norma de calidad, recientemente acordadas. En este entorno en el que existe una reducción importante de los márgenes comerciales en todos los eslabones de la cadena de valor del jamón ibérico de bellota, adquiere importancia el estudio de su estructura y funcionamiento, la determinación de los aspectos que mejoran la eficiencia económica a lo largo de la misma y su concordancia a lo largo de ella. Así mismo, un sector de los consumidores comienza a buscar productos de calidad, se interesa por productos con determinados etiquetados que garantizan la calidad o unas determinadas prácticas de producción y elaboración, como sucede con los productos ecológicos. Existen numerosos estudios sobre distintos aspectos del sector porcino ibérico, realizados por distintas instituciones, como universidades, instituciones privadas y proyectos europeos. En general, se centran en la mejora de la producción de los cerdos ibéricos o en la mejora de la elaboración de los jamones. La novedad de la investigación realizada en la presente Tesis Doctoral reside en el estudio de los aspectos que determinan la mayor eficiencia económica de la cadena de valor del jamón ibérico de bellota de la denominación de origen de Guijuelo, y en las características que aporta al jamón ibérico de bellota la producción ecológica frente a la convencional. Resumen Los objetivos planteados en esta investigación son la mejora de la cadena de valor del jamón ibérico de bellota de la denominación de origen de Guijuelo, mediante el estudio de la problemática estructural y de funcionamiento de la misma. Como objetivos específicos se proponen la mejora de la eficiencia económica en las relaciones comerciales entre los distintos eslabones de la cadena de valor, y el impulso de la oferta de los productos ecológicos de ibérico, mediante el estudio comparativo de las producciones convencionales y ecológicas. Para alcanzar estos objetivos la metodología utilizada es la cadena de valor agroalimentaria, utilizando como herramientas de análisis el método Delphi y la realización de un análisis DAFO del sector porcino ibérico. Las fuentes de información primarias utilizadas proceden por una parte de la colaboración realizada en el proyecto europeo Q-Porkchains, coordinado por el Dr. Jacques H. Trienekens, y por otra parte de los cuestionarios especialmente diseñados para el análisis Delphi realizado. Las fuentes de información secundarias proceden de artículos académicos publicados, de artículos de revistas especializadas en el sector y de informes y estadísticas publicados por el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. Las conclusiones de la investigación son las siguientes. Las relaciones comerciales de la cadena de valor estudiada están gestionadas, ya que se otorga gran valor a las relaciones comerciales basadas en la confianza, tanto en el aprovisionamiento de productos como en la venta de los mismos en cada eslabón. Sin embargo, no se gestiona adecuadamente la gama de productos que se oferta a lo largo de la cadena de valor, puesto que los eslabones de la misma obtienen diferente eficiencia económica para el mismo producto. Por otra parte, aunque la denominación de origen de Guijuelo es una marca conocida por el consumidor, el esfuerzo por tener una marca colectiva de calidad no ha sido totalmente satisfactorio, en especial para el eslabón de la distribución. Por esta razón, es importante resaltar que es recomendable la creación de una marca propia que cuide la calidad con especial atención, modificando incluso las empresas integrantes de la cadena de valor si el objetivo de calidad no coincide. Es importante garantizar la calidad del producto al consumidor, mediante la trasmisión la información generada por los informes de inspección y certificación realizados por las entidades correspondientes en relación a la norma de calidad de los productos de cerdo ibérico y por el Consejo Regulador de Guijuelo. Se requiere un estudio detallado de los posibles nichos de mercado para llegar a los clientes que buscan un producto de calidad diferenciada como es el jamón ibérico de denominación de origen de Guijuelo. Dentro de los posibles clientes debe tenerse en consideración al colectivo de personas alérgicas, ya que no se encuentran con facilidad en el mercado productos cárnicos de cerdo libres de alérgenos. Por último, la innovación es muy importante en este sector, y pueden ofertarse nuevos productos que ayuden al acortamiento de la cadena de valor, como podría ser la carne fresca de cerdo ibérico de bellota. La producción ecológica de porcino ibérico, en la actualidad no es significativa. El manejo que se realiza de los cerdos ibéricos convencionales de bellota es muy similar al manejo que se realiza de los cerdos ecológicos, salvo en la alimentación que reciben los cerdos ibéricos antes del cebo en montanera y en los medicamentos permitidos en ambas producciones. La producción de porcino ecológico de bellota puede ser interesante para la exportación. Los jamones ibéricos de bellota dispondrían de un sello que garantiza un manejo tradicional –como se realiza en muchas explotaciones extensivas de cerdos ibéricos de bellota-, y que es apreciado por los consumidores de otros países, dispuestos a pagar por productos de calidad diferenciada. Este tipo de producción quizá podría solventar la limitación al ámbito nacional de la norma de calidad de los productos de cerdo ibérico. La falta de claridad y unanimidad en el sector sobre la calidad de los productos de ibéricos que se percibe en los cambios previstos en la legislación, y el interés del eslabón de la industria elaboradora de jamones en calidades no ligadas a producciones extensivas sino intensivas, por su mayor volumen de ventas y sus mejores rendimientos, mueven a los productores de “ibérico puro de bellota” a desmarcarse del sector “ibérico”, donde el peso del producto ibérico cruzado de pienso tiene mucho peso en las decisiones que se toman. The Iberian pork industry is a typically Spanish industry. The associated image by the consumer to these products corresponds to products made from Iberian pigs in extensive farms (meadows), and fattened in open range. However, according to data released by the Ministry of Agriculture, Food and Environment, more than 70 percent of the Iberian pigs produced in Spain are raised on factory farms. The Iberian pork industry is in process of change, both by modifications resulting from the crisis in the sector, and the expected ones in the quality standard, recently agreed. In this environment where there is a significant reduction in trade margins in all links of the value chain of Iberian ham, becomes important to study its structure and operation, identifying the aspects that improve economic efficiency along the value chain and their concordance along it. Likewise, part of the consumers begins searching for quality products, they are interested in certain products that guarantee some sort of quality or production and processing practices, like organic products. There are several studies on various aspects of the Iberian pork industry, made by different institutions, such as universities, private institutions and some European projects. In general, their goal is focused on improving the Iberian hog production or on improving the elaboration of hams. The novelty of the research conducted in this PhD thesis lies in the study of the aspects that determine the economic efficiency of the value chain of Iberian ham from Guijuelo designation of origin, and the comparison between the features that organic or conventional production of Iberian ham brings to it. The objectives propound in this research are the improvement of the value chain of Iberian ham from Guijuelo designation of origin, through the study of its structural and operational problematic. The proposed specific objectives are the improvement of the economic efficiency Resumen in trade relations between the different links in the value chain, and the promotion of the supply of Iberian organic pork products, through the comparative study of conventional and organic productions. In order to achieve these objectives, the used methodology is the agrifood value chain, using as analysis tools the Delphi method, and a SWOT analysis of the Iberian pork industry. The primary sources of information come partly from the collaboration in the European project Q-Porkchains, coordinated by Dr. Jacques Trienekens, and partly from the questionnaires specially designed for the Delphi analysis performed. The secondary sources come from published academic papers, specialized journal articles and reports published by the Ministry of Agriculture, Food and Environment. The research conclusions are as follows. Trade relations in the studied value chain are managed, as it is granted a great value to business relationships based on trust, both in the supply of products and in the sale in each link. However, the portfolio that is offered throughout the value chain is not properly managed, since the economic efficiency obtained for the same product is different in each link. Moreover, although the designation of origin of Guijuelo is a well-known brand, the effort made to acquire a collective quality trademark has not been entirely satisfactory, especially in the distribution link. Due to it, it is important to highlight that it is recommended to create a brand focused on quality, and indeed to change the firms integrating the vale chain, if the goal is not shared by all the companies. It is essential to ensure the quality of the product to the consumer, through the transmission of the available information related to the quality standard of Iberian pork products and of the Guijuelo Regulating Council. A detailed study of potential niche markets is required, in order to reach customers looking for a differentiated quality product as Iberian ham of Guijuelo designation of origin. It should be taken into consideration the group of allergy sufferers as potential customers, as they do not easily find pork products in the market free of allergens. Innovation is very important in this industry, and new products could be commercialized that help to shorten the value chain, as fresh acorn Iberian pork. Nowadays, the organic production of Iberian pork products is not significant. The operation is very similar in both conventional and organic production of Iberian pork products, except in the food received by Iberian hogs and the sort of medicinal treatments allowed in each production. The organic acorn Iberian pork production could be interesting for export. Acorn Iberian hams would have a well-known hallmark, which guarantees a traditional production, -as it is done in many extensive holdings of Iberian acorn-pigs-, and that is appreciated by consumers in other countries This niche of consumers could pay for differentiated quality products. Perhaps, this sort of production could solve the limitation to national scope of the quality standard of Iberian pork products. The lack of clarity and unanimity in the industry on the quality of Iberian pork products has been perceived in the agreed changes of the legislation as well as the interest of the processing industry in hams of quality categories which are not linked to extensive but intensive productions, due to their higher sales volume and better yields. This situation pushed "acorn pure Iberian " pigs farmers to split from the Iberian industry, where the importance of cross Iberian pig from intensive farms is growing so high that they can influence the negotiations and decisions taken inside and outside the industry.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Aplicación de imagen hiperespectral para observar el efecto de la salinidad en hojas de lechuga.

La salinización en suelos de cultivos es un fenómeno muy relevante en el Sureste español que se produce por el empleo de aguas de riego salinas o de mala calidad. La lechuga (Lactuca sativa L.) es uno de los cultivos hortícolas de mayor implantación en esta área, destinándose principalmente para consumo en fresco y en productos cuarta gama. La salinidad puede afectar a la productividad y calidad del cultivo, sin embargo, en determinadas concentraciones investigaciones previas muestran que la salinidad puede favorecer la conservación de las hojas tras el corte, disminuyendo los procesos de degradación enzimática y el desarrollo de microorganismos. El objetivo del presente trabajo es evaluar la viabilidad de la imagen hiperespectral (400 a 1000 nm) para identificar la influencia del estrés salino en lechuga ?baby? recién recolectada. Para ello, se han adquirido imágenes de 40 hojas de diferentes lechugas sometidas a tres soluciones salinas diferentes y a una solución control. Dichas imágenes fueron sometidas a preprocesado de espectros (suavizado con el algoritmo Savitsky-Golay + normalización SNV), combinado con Análisis de Componentes Principales. Las imágenes virtuales de scores generadas con el modelo muestran diferencias progresivas en los valores asignados a los píxeles de las imágenes a medida que aumenta la concentración salina de la solución aplicada al cultivo. Se observa cómo la solución salina afecta a la hoja cambiando la coloración de las zonas medias, posiblemente debido a la concentración de solutos. La interpretación de los loadings de estos modelos permite conocer cómo afecta la salinidad al comportamiento espectral de las hojas. La imagen hiperespectral puede tener un gran potencial para identificar los límites de salinidad tolerados y evitar concentraciones tóxicas que afecten negativamente la vida útil de las hortalizas de hoja. Este conocimiento permitirá desarrollar índices multiespectrales capaces de identificar hojas afectadas por salinidad durante su cultivo y procesado postcosecha.

Oracion funebre en las exequias que ... consagrò el ... clero de San Salvador de Valencia en ... 1696 a la memoria de ... Sor Josepha Maria de Santa Ines ... religiosa agustina descalza ... de la villa de Beniganim

Datos de ed. tomados de preliminares

Compendio del feliz hallazgo de la milagrosissima imagen de la Virgen de Aguas Vivas : con alguna reflexion de sus notables circunstancias, y recopilacion de algunos Milagros...

Fecha tomada de colofón

Diseño e implementación de un módulo para la anotación de imágenes médicas

Se comenzó el trabajo recabando información sobre los distintos enfoques que se le había dado a la anotación a lo largo del tiempo, desde anotación de imágenes a mano, pasando por anotación de imágenes utilizando características de bajo nivel, como color y textura, hasta la anotación automática. Tras entrar en materia, se procedió a estudiar artículos relativos a los diferentes algoritmos utilizados para la anotación automática de imágenes. Dado que la anotación automática es un campo bastante abierto, hay un gran numero de enfoques. Teniendo las características de las imágenes en particular en las que se iba a centrar el proyecto, se fueron descartando los poco idoneos, bien por un coste computacional elevado, o porque estaba centrado en un tipo diferente de imágenes, entre otras cosas. Finalmente, se encontró un algoritmo basado en formas (Active Shape Model) que se consideró que podría funcionar adecuadamente. Básicamente, los diferentes objetos de la imagen son identicados a partir de un contorno base generado a partir de imágenes de muestra, siendo modicado automáticamente para cubrir la zona deseada. Dado que las imágenes usadas son todas muy similares en composición, se cree que puede funcionar bien. Se partió de una implementación del algoritmo programada en MATLAB. Para empezar, se obtuvieron una serie de radiografías del tórax ya anotadas. Las imágenes contenían datos de contorno para ambos pulmones, las dos clavículas y el corazón. El primer paso fue la creación de una serie de scripts en MATLAB que permitieran: - Leer y transformar las imágenes recibidas en RAW, para adaptarlas al tamaño y la posición de los contornos anotados - Leer los archivos de texto con los datos de los puntos del contorno y transformarlos en variables de MATLAB - Unir la imagen transformada con los puntos y guardarla en un formato que la implementación del algoritmo entendiera. Tras conseguir los ficheros necesarios, se procedió a crear un modelo para cada órgano utilizando para el entrenamiento una pequeña parte de las imágenes. El modelo obtenido se probó con varias imágenes de las restantes. Sin embargo, se encontro bastante variación dependiendo de la imagen utilizada y el órgano detectado. ---ABSTRACT---The project was started by procuring information about the diferent approaches to image annotation over time, from manual image anotation to automatic annotation. The next step was to study several articles about the diferent algorithms used for automatic image annotation. Given that automatic annotation is an open field, there is a great number of approaches. Taking into account the features of the images that would be used, the less suitable algorithms were rejected. Eventually, a shape-based algorithm (Active Shape Model) was found. Basically, the diferent objects in the image are identified from a base contour, which is generated from training images. Then this contour is automatically modified to cover the desired area. Given that all the images that would be used are similar in object placement, the algorithm would probably work nicely. The work started from a MATLAB implementation of the algorithm. To begin with, a set of chest radiographs already annotated were obtained. These images came with contour data for both lungs, both clavicles and the heart. The first step was the creation of a series of MATLAB scripts to join the RAW images with the annotation data and transform them into a format that the algorithm could read. After obtaining the necessary files, a model for each organ was created using part of the images for training. The trained model was tested on several of the reimaining images. However, there was much variation in the results from one image to another. Generally, lungs were detected pretty accurately, whereas clavicles and the heart gave more problems. To improve the method, a new model was trained using half of the available images. With this model, a significant inprovement of the results can be seen.

Paisaje urbano del Paseo del Prado : desde la reforma hasta la desaparición del retiro, (1767-1865)

Al abordar el estudio del paisaje urbano del Paseo del Prado en la época de Carlos III, como punto de partida y como primera aproximación, se recurrió a las siguientes fuentes: 1) Bibliografía existente hasta la fecha sobre el tema. 2) Cartografía madrileña. 3) Grabados y estampas. El interés del trabajo se encaminaba a extraer, partiendo del estudio de las tres fuentes anteriores, datos escritos y gráficos que superpuestos, permitiesen reconstruir la imagen urbana del paseo. Esta primera aproximación, centraba la investigación en un análisis evolutivo del Paseo del Prado, en su inserción espacial como pieza urbana limítrofe de Madrid y en su concepción espacial intrínseca, jugando con los elementos integrantes de la misma.

La rata [Material gráfico]

La estampa copia la publicada en la edición de París, Imprimerie Royale, 1749-1767

Diseño de una aplicación labview para la gestión de datos audiométricos

El objetivo principal de este proyecto, es permitir a un amplio conjunto de usuarios, conectarse y mantenerinteracciones con bases de datos audiométricas desde distantes posiciones espaciales. Para ello se procederá al diseño una aplicación en LabVIEW, que permita el acceso de usuarios locales y/o remotos a unas determinadas bases de datos audiométricos. Permitiéndoles la ejecución de una serie de funciones, contra las bases de datos, en función de sus privilegios. Para el desarrollo del diseño se han utilizado las versiones 6.0i y 6.1 de LabVIEW. Para interactuar con las bases de datos, se ha optado por la utilización del lenguaje de comandos para bases de datos denominado SQL. No obstante, como nuestro programa se diseñara en LabVIEW, ha sido necesaria la inclusión del kit de SQL que posee la propia empresa National Intruments para dicho programa. Para la comunicación se emplea el protocolo de transmisión DataSocket que es un protocolo de comunicación punto a punto, que se monta sobre TCP/IP. Este protocolo permite una mayor comodidad y sencillez a la hora de comunicar e interactuar entre dos ordenadores.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para contribuir en la detección de microcalcificaciones en mamografía digitalizada

A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.

Hacia la conciencia social del consumo energético en centros de datos

Ante el problema creciente del consumo en los centros de datos, unido a la adopción paulatina de las mejores prácticas actuales para mejorar la eficiencia energética, se hace imprescindible un cambio radical en el enfoque de la energía en dichos centros de datos para poder seguir reduciendo de manera significativa su impacto medioambiental. En este artículo presentamos una propuesta inicial para la optimización integral del consumo de energía en centros de datos, que ha sido validado en un escenario de monitorización poblacional de salud, con ahorros de hasta un 50% frente al estado del arte en eficiencia energética. Defendemos una conciencia global del Estado y el comportamiento térmico del centro de datos, utilizando modelos predictivos para anticipar las variables determinantes para la optimización. Además, las estrategias de optimización energética de los centros de datos del futuro tienen que ser sociales: los distintos elementos (servidores, software de gestión, sistemas de refrigeración) deben tener cierta conciencia del estado de los demás elementos del sistema y de cómo el entorno los puede perjudicar o favorecer, buscando el consenso en estrategias colaborativas para reducir el consumo total.

Especificación y desarrollo de un cuadro de mandos para la visualización de datos y monitorización de la plataforma SmartCity del CEI Moncloa

El objetivo del trabajo ha sido el diseño y programación de una aplicación web basada en HTML5 que permite la visualización gráfica en tiempo real del estado de los distintos servicios y redes de sensores de la plataforma SmartCity del CEI Moncloa. Dicha plataforma, encuadrada dentro de la iniciativa “City of the Future” de la UPM, está compuesta por un conjunto de redes de sensores especializados en la recogida de datos de distintos ámbitos (medioambientales, energía, flujos de personas…)Para el desarrollo de la aplicación se ha hecho uso de tecnologías de nivel avanzado como NodeJS, un entorno de desarrollo en JavaScript de lado de servidor orientado a eventos; y librerías JavaScript como Bootstrap, que ha facilitado que el diseño de la interfaz web sea adaptativo a distintos dispositivos y resoluciones; Openlayers, ofreciendo mapas interactivos y subscritos a eventos; y D3.js, que ha permitido la visualización de datos recogidos por la plataforma de forma dinámica e interactiva en la aplicación web a través de distintos formatos como es el caso de gráficas y diagramas.