Destruido el valioso enclave florístico de Coslada pese a los esfuerzos de colectivos vecinales, ecologistas y científicos.

Destruído el enclave florístico de Coslada a pesar de las numerosas peticiones de la comunidad científica y de los conservacionistas.

Madrid: Un panorama poco alentador para la conservación de las especies vegetales

Palabras clave: Madrid, Coslada, Cynara tournefortii, Malvella sherardiana, Teucrium spinosum, Convolvus humilis

Aportaciones a la flora vascular de Tielmes (Madrid).

Se dan a conocer 60 táxones de plantas vasculares presentes en el término municipal de Tielmes en el valle del Tajuña en el cuadrante suroriental de la provincia de Madrid. Algunas de ellas suponen citas relevantes dentro de la flora de Madrid, otras se destacan por su importancia corológica.

Estudio de las posibles zonas de introducción de la Moringa oleífera Lam. en la Península Ibérica, Islas Baleares e Islas Canarias.

Estudio de la posibilidad de introducción de la Moringa oleifera en la Península Ibérica, Islas Baleares e Islas Canarias. Se hace un análisis de las características de esta planta , para dar a conocer su cultivo y usos potenciales por los que pueda resultar interesante la introducción, así como su distribución actual (tanto en la región de origen, como donde se ha introducido) y sus características ecológicas. De esta manera, se consigue una clasificación de los parámetros ecológicos que definen el hábitat de la especie , determinantes para conocer si es posible su introducción en el territorio objeto del estudio. Para conocer la aptitud de la Península, las Islas Baleares y el archipiélago Canario para la introducción de la moringa, se va a realizar un análisis de sus parámetros ecológicos (fisiográficos, climáticos y edáficos) de la especie en el territorio objeto de estudio. Para finalmente conocer las áreas potenciales de introducción de la Moringa oleifera en la Península Ibérica, Islas Baleares e Islas Canarias. Islas Canarias.

Influencia del riego en precosecha sobre la calidad de manzanas Golden Supreme y Golden Smoothee.

El riego, práctica habitual y a la vez indispensable de nuestra fruticultura constituye, en su manejo, uno de los principales factores determinantes de la producción y calidad final del fruto, y sobre el cual el agricultor desempeña un papel indispensable como regulador. A este respecto hay varios estudios que entre si presentan conclusiones dispares. El hecho de aumentar la frecuencia y dosis de riego provoca, según varios autores, una disminución en la firmeza de las manzanas (Asaf et al., 1975), mientras que en otras investigaciones se observa el fenómeno contrario (Reichel y Schmidt, 1983). También hay estudios con resultados dispares en relación al efecto que el riego pueda tener en la acidez titulable y el contenido en sólidos solubles del fruto. No obstante, parece ser que una restricción de riego en precosecha se traduce en un aumento de los sólidos solubles de los frutos (Ramos et al., 1993) y en una disminución de su acidez (Recasens et al., 1988). La fecha de recolección también es un factor muy importante en vistas a una optimización tanto de rendimientos de la plantación como de la aptitud del fruto para su frigoconservación. Recolectar un mismo fruto una semana más tarde implica una pérdida de firmeza durante su frigoconservación de aproximadamente 1,5 N por mes, pasando de unas pérdidas mensuales de 3 N a 4,5 N según se haga la recolección en el momento optimo o después (Duran, 1990). Es este acumulo de discrepancias el que ha motivado el planteamiento de este ensayo para nuestras propias condiciones de cultivo. En él se pretende ver si diferentes fechas de recolección y condiciones de riego pueden influir en la firmeza de los frutos y por tanto en su sensibilidad a la manipulación, aspecto de gran interés en el momento de la cosecha. Asimismo es preciso comprobar que estas prácticas culturales no afecten a la calidad del fruto.

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 Índicadores de Alteración Hidrológica para la designación de las masas de agua muy modificadas

En este trabajo se presenta un método, P-IAHRIS, integrado en la aplicación informática IAHRIS v2.2, que ofrece criterios objetivos para el proceso de la designación preliminar de masa de agua muy modificada.

Factores microclimáticos que afectan a la regeneración de Pinus pinaster Ait. en Tierra de Pinares (Segovia)

El objetivo de este estudio fue evaluar los factores micrometeorológicos que afectan a la regeneración del pino resinero en la Tierra de Pinares Segoviana. Se registró durante un período vegetativo completo la temperatura del suelo y la temperatura de la capa de aire más próximo al suelo. La temperatura del suelo alcanzó máximos de 56 ºC desde el mes de julio a septiembre, en períodos de más de 4 horas seguidas durante 2-5 días consecutivos y la temperatura del aire más próximo al suelo, donde viven las plántulas recién nacidas, alcanzó valores de hasta 56 ºC desde junio a septiembre, durante períodos de más de 4,5 horas en periodos de 7 días consecutivos. En las plántulas objeto de estudio se identificaron heridas en el cuello de la raíz lo que indica que las altas temperaturas producen cambios fisiológicos y morfológicos en las plántulas comprometiendo su supervivencia y la de la regeneración de estos montes. El análisis estadístico mostró que los puntos de muestreo seleccionados no presentaron grandes diferencias respecto a las variables microclimáticas consideradas.

Influencia de las condiciones ambientales en la germinación y supervivencia inicial del pino silvestre en el Valle del Lozoya(Madrid)

El objetivo de este estudio fue evaluar los factores micrometeorológicos que afectan a la regeneración del pino resinero en la Tierra de Pinares Segoviana. Se registró durante un período vegetativo completo la temperatura del suelo y la temperatura de la capa de aire más próximo al suelo. La temperatura del suelo alcanzó máximos de 56 ºC desde el mes de julio a septiembre, en períodos de más de 4 horas seguidas durante 2-5 días consecutivos y la temperatura del aire más próximo al suelo, donde viven las plántulas recién nacidas, alcanzó valores de hasta 56 ºC desde junio a septiembre, durante períodos de más de 4,5 horas en periodos de 7 días consecutivos. En las plántulas objeto de estudio se identificaron heridas en el cuello de la raíz lo que indica que las altas temperaturas producen cambios fisiológicos y morfológicos en las plántulas comprometiendo su supervivencia y la de la regeneración de estos montes. El análisis estadístico mostró que los puntos de muestreo seleccionados no presentaron grandes diferencias respecto a las variables microclimáticas consideradas.

Supervivencia de la vegetación halohidrófila a episodios extremos de inundación: el almajar de la marisma de Doñana en el año hidrológico 2009-10

La vegetación de las zonas húmedas es habitualmente estudiada en relación a sus condiciones medias de inundación pero pocas veces en relación a episodios extremos. Dentro de éstos uno de los menos conocidos son efectos de la inundación excesiva en plantas leñosas. La vegetación halohidrófila de la marisma del Parque Nacional de Doñana sufrió durante el año hidrológico 2009-10 un episodio de inundación extrema que causó una extensa mortandad en el almajar (agrupación vegetal de Arthrocnemum macrostachyum) que es analizada en esta comunicación. Se presentan un estudio del efecto dicho episodio en el almajo. Se basa en un muestreo de 106 puntos, de cotas obtenidas mediante GPS diferencial y una traslación del hidroperiodo de las estaciones de seguimiento de medición de la altura diaria de agua del Parque, en los que se tomaron datos de talla y supervivencia almajos. Se empleó un análisis de regresión logística que permitió generar unas curvas de supervivencia según relaciones tiempo-altura de inundación en las plantas y se realizó un comparación con los niveles medios de inundación de dicha agrupación vegetal.

Una base de datos de inventarios de vegetación: HISPAVEG

Las bases de datos de inventarios de vegetación son una importante fuente de información en relación a un conjunto amplio de aspectos del medio natural, entre los que destacan los efectos de la gestión forestal en la diversidad vegetal, los estudios de autoecología basados en modelos de distribución de especies y la observación a largo plazo de las comunidades vegetales. Desde esta valoración esta comunicación presenta HispaVeg, una base de datos de inventarios de vegetación online, abierta y viva, con las siguientes características y resultados: Permite introducir inventarios de vegetación con diversas metodologías (estructural, como la fisionómica-estructural de Ruiz de la Torre y de la escuela de Zurich-Montpelier). En la actualidad contiene 2.663 inventarios históricos del profesor Juan Ruiz de la Torre realizados entre los años 1950 y 2000, de superficie de parcela entre 400 y 3.600 m2, tanto de formaciones arboladas como de matorrales y pastizales, con número medio de especies por inventario de 34 y distribuidos por toda la España peninsular e Islas Baleares, en un intervalo altitudinal entre 0 y 2880 m.

Composición química de extractos de bambú (Guadua angustifolia)

Se presenta la composición química de los extractos de bambú (Guadua angustifolia). Se realizó un muestreo aleatorio en el Jardín Botánico de la Universidad Tecnológica de Pereira (Colombia) de guaduas maduras y sobremaduras, combinando diafragma, nudo y entrenudo con cepa, basa y sobrebasa, obteniendo un total de 54 muestras. Las muestras se cortaron para obtener discos de unos 2-3 cm de altura, separando nudos, diafragmas y entrenudos. Las muestras trituradas se tamizan y se pesan alícuotas de 3-5 gramos para la extracción. Las extracciones se realizaron por ultrasonidos, con Soxhlet y con extractor Randall con los disolventes éter de petróleo 40-60 C, acetona, metanol y agua secuencialmente. Los extractos se analizaron por cromatografía de gases- espectrometría de masas y HPLC. El contenido total de extractos es del orden del 11,1% en los nudos, 16,5% en los entrenudos y 28,3% en los diafragmas. Entre los compuestos identificados se encuentran esteroles, vitamina E, hidrocarburos saturados, 4 hidroxi- 4 metil- 2 pentanona, neofitadieno, vitamina E, fenoles, aldehidos, los ácidos palmítico y linoleico y dietilenglicol.

Medida de la fragmentación de los hábitats en la Red Natura como indicador de su estado de conservación

Medida de la fragmentación de los hábitats en la Red Natura como indicador de su estado de conservación

Reducción del número de parcelas de muestreo al incorporar información auxiliar LiDAR en la estimación de variables dasométricas

Reducción del número de parcelas de muestreo al incorporar información auxiliar LiDAR en la estimación de variables dasométricas

Modelo de Impacto del Desarrollo Urbano enZonas de Especial Conservación para Aves de la Red Natura 2000.

Modelo de Impacto del Desarrollo Urbano enZonas de Especial Conservación para Aves de la Red Natura 2000.