Mapping decadal land cover changes in the woodlands of north eastern Namibia using the Landsat satellite archive (1975-2014)

Woodland savannahs provide essential ecosystem functions and services to communities. On the African continent, they are widely utilized and converted to intensive land uses. This study investigates the land cover changes of 108,038 km**2 in NE Namibia using multi-temporal, multi-sensor Landsat imagery, at decadal intervals from 1975 to 2014, with a post-classification change detection method and supervised Regression Tree classifiers. We discuss likely impacts of land tenure and reforms over the past four decades on changes in land use and land cover. These changes included losses, gains and exchanges between predominant land cover classes. Exchanges comprised logical conversions between woodland and agricultural classes, implying woodland clearing for arable farming, cropland abandonment and vegetation succession. The most dominant change was a reduction in the area of the woodland class due to the expansion of the agricultural class, specifically, small-scale cereal and pastoral production. Woodland area decreased from 90% of the study area in 1975 to 83% in 2014, while cleared land increased from 9% to 14%. We found that the main land cover changes are conversion from woodland to agricultural and urban land uses, driven by urban expansion and woodland clearing for subsistence-based agriculture and pastoralism.

La escala local, desde la periferia. Análisis de la industria de maquinaria agrícola en Las Parejas (provincia de Santa Fe, Argentina) relacionada con su contexto dentro de la economía argentina

El trabajo analiza las posibilidades que tienen las estrategias de desarrollo local, inspiradas en realidades como la europea, de ser aplicadas del mismo modo en países de la periferia como la Argentina. En esta descripción se diferencian el contexto global-nacional y local. Se realiza el análisis a partir de los discursos geográficos y también sociológicos y económicos que, a partir de la experiencia italiana, francesa, etc., relativizan la escala nacional como eje del análisis y se enfocan en el surgimiento de lo local como escala de referencia. Se utiliza el ejemplo de las empresas de maquinaria agrícola de la ciudad argentina de Las Parejas, provincia de Santa Fe, para graficar cómo una ciudad intermedia puede generar proyectos asociativos que ayudan a los actores a enfrentar el contexto, pero que éste sigue siendo una variable determinante de la performance empresaria y de la vida de los tejidos productivos locales.

El progreso de microrregionalización como estrategia del desarrollo local : Un estudio de la provincia de Chaco

El artículo analiza la experiencia de desarrollo llevada a cabo por el gobierno del Chaco, Argentina, entre los años 2000 y 2007 mediante la organización del territorio provincial en microrregiones. El énfasis ha sido puesto en los aspectos participativos y en el sentido que el proceso adquirió para sus propios actores. La noción de territorio, en su vinculación con el término ?campo? de Bourdieu, constituyó un concepto relevante a los efectos del análisis. En primer lugar, se explicitan los ejes teóricos del discurso oficial que origina y promueve el proceso: la opción por el desarrollo sustentable, la perspectiva de integración de lo económico con lo social y la generación de espacios participativos para la gestión de las políticas públicas. En la descripción de la experiencia se identifican las tensiones, actores y lógicas subyacentes: iniciativas y razones para la creación de cada microrregión, modalidad de la participación, consecuencias y obstáculos. El análisis muestra que la tensión entre los intereses económicos de los sectores productivos más estabilizados y las expectativas sociales de los sectores vulnerados no logra dirimirse, por lo cual la voluntad asociativa discurre en el marco de esta lógica. El Estado no puede ser un actor prescindente. Estos procesos deben contribuir a afirmar la identidad cultural y el sentido de pertenencia desde una perspectiva que reconozca la diversidad pero no legitime la desigualdad. En este contexto, se destaca la importancia de abrir espacios que permitan nuclear a la población de las distintas jurisdicciones para la discusión de ejes, la definición de políticas y la construcción de consensos que incluyan el reconocimiento del otro como igual, fortaleciendo los mecanismos de cohesión social

El progreso de microrregionalización como estrategia del desarrollo local : Un estudio de la provincia de Chaco

El artículo analiza la experiencia de desarrollo llevada a cabo por el gobierno del Chaco, Argentina, entre los años 2000 y 2007 mediante la organización del territorio provincial en microrregiones. El énfasis ha sido puesto en los aspectos participativos y en el sentido que el proceso adquirió para sus propios actores. La noción de territorio, en su vinculación con el término ?campo? de Bourdieu, constituyó un concepto relevante a los efectos del análisis. En primer lugar, se explicitan los ejes teóricos del discurso oficial que origina y promueve el proceso: la opción por el desarrollo sustentable, la perspectiva de integración de lo económico con lo social y la generación de espacios participativos para la gestión de las políticas públicas. En la descripción de la experiencia se identifican las tensiones, actores y lógicas subyacentes: iniciativas y razones para la creación de cada microrregión, modalidad de la participación, consecuencias y obstáculos. El análisis muestra que la tensión entre los intereses económicos de los sectores productivos más estabilizados y las expectativas sociales de los sectores vulnerados no logra dirimirse, por lo cual la voluntad asociativa discurre en el marco de esta lógica. El Estado no puede ser un actor prescindente. Estos procesos deben contribuir a afirmar la identidad cultural y el sentido de pertenencia desde una perspectiva que reconozca la diversidad pero no legitime la desigualdad. En este contexto, se destaca la importancia de abrir espacios que permitan nuclear a la población de las distintas jurisdicciones para la discusión de ejes, la definición de políticas y la construcción de consensos que incluyan el reconocimiento del otro como igual, fortaleciendo los mecanismos de cohesión social

Los sentidos de la manifestación : Prácticas, relatos e imágenes entorno de la 'Masacre del 26 de Junio en Avellaneda'

La movilización de los pobres urbanos en el marco de las organizaciones piqueteras del conurbano bonaerense ha sido materia de un doble enfoque. Una mirada de perfil etnográfico, que profundiza en las tramas asociativas que entretejen organizaciones y vecinos empobrecidos; y una mirada sociológica, que se concentra en las condiciones y las formas de construcción de las organizaciones. Sin embargo, menos atención se ha prestado ala construcción pública e interactiva de los eventos de protesta social que involucran a las organizaciones piqueteras de esta área urbana. Situándonos en este hueco nos proponemos avanzar en una exploración preliminar de algunas dimensiones de esa construcción pública en el caso de la denominada 'Masacre del 26 de Junio en Avellaneda'. Tomando estos eventos como manifestación, es decir : 'intervenciones corporales y discursivas de contenido político (en el sentido amplio del término) en el espacio público recurriendo a los instrumentos de la movilización callejera', nos interesa tanto reconstruir un relato de lo que ocurrió en ese entonces como hacer una descripción y análisis de lo que diversos actores involucrados sostuvieron que 'debía pensarse' de aquello que ocurrió

La problemática láctea desde una mirada política : Actores y formas de representación sectorial en el último tiempo

Este trabajo analiza, desde una mirada política, el universo asociativo existente en el sector lácteo argentino a partir de establecer las formas institucionales, discursos y prácticas que éste presenta. El análisis se justifica por la relevancia que poseen los actores sectoriales en los procesos de concertación de políticas públicas ensayados por el Estado Nacional desde la recuperación democrática. Una reflexión del universo en cuestión se convierte en una herramienta explicativa relevante a la hora de analizar las políticas públicas vigentes. La metodología utilizada para la realización de este trabajo es de tipo cualitativa en base a búsquedas de material periodístico, entrevistas en profundidad y una revisión bibliográfica del tema en cuestión.

La complejidad de un campo social periurbano centrado en la zonas rurales de La Plata

Se trata de dar un panorama general de las zonas rurales del periurbano con centro en el Municipio de La Plata, caracterizadas como un campo social rural periurbano, contextualizado en el "Gran Buenos Aires". Se hace una historia y caracterización territorial local atendiendo a los diversos procesos sociales involucrados y a los distintos actores sociales en juego. Se analizan particularmente las políticas regionales, el asociativismo y los cambios en las relaciones sociales interculturales y en las organizaciones locales que confluyen en la situación actual, que condicionan las circunstancias de un desarrollo local.

Producción ovina extensiva en la Patagonia Austral : El caso de la zona centro de Santa Cruz

El propósito del artículo consiste en analizar la meseta central de Santa Cruz en sus aspectos socioproductivos. El objetivo de la investigación, de la cual este trabajo es una elaboración parcial, se orienta a establecer la viabilidad del modelo vigente en la región -ovino extensivo-, así como las posibilidades de que las prácticas asociativas se constituyan en el eje articulador de un relanzamiento productivo. Aquí presentamos un primer análisis socioeconómico y productivo con la finalidad de definir el escenario en el que actualmente se lleva adelante la producción ovina extensiva. Incluimos una descripción de los nuevos actores que actualmente operan en el centro-norte de la provincia y, especialmente en nuestra área de estudio, destacándose entre ellos las empresas mineras transnacionales.

La escala local, desde la periferia. Análisis de la industria de maquinaria agrícola en Las Parejas (provincia de Santa Fe, Argentina) relacionada con su contexto dentro de la economía argentina

El trabajo analiza las posibilidades que tienen las estrategias de desarrollo local, inspiradas en realidades como la europea, de ser aplicadas del mismo modo en países de la periferia como la Argentina. En esta descripción se diferencian el contexto global-nacional y local. Se realiza el análisis a partir de los discursos geográficos y también sociológicos y económicos que, a partir de la experiencia italiana, francesa, etc., relativizan la escala nacional como eje del análisis y se enfocan en el surgimiento de lo local como escala de referencia. Se utiliza el ejemplo de las empresas de maquinaria agrícola de la ciudad argentina de Las Parejas, provincia de Santa Fe, para graficar cómo una ciudad intermedia puede generar proyectos asociativos que ayudan a los actores a enfrentar el contexto, pero que éste sigue siendo una variable determinante de la performance empresaria y de la vida de los tejidos productivos locales.

(Table 1) Circulating levels of TT3 and TT4, and age, length, girth, and estimated body mass in polar bears (Ursus maritimus) from East Greenland 1999-2001

We investigated the multivariate relationships between adipose tissue residue levels of 48 individual organohalogen contaminants (OHCs) and circulating thyroid hormone (TH) levels in polar bears (Ursus maritimus) from East Greenland (1999-2001, n = 62), using projection to latent structure (PLS) regression for four groupings of polar bears; subadults (SubA), adult females with cubs (AdF_N), adult females without cubs (AdF_S) and adult males (AdM). In the resulting significant PLS models for SubA, AdF_N and AdF_S, some OHCs were especially important in explaining variations in circulating TH levels: polybrominated diphenylether (PBDE)-99, PBDE-100, PBDE-153, polychlorinated biphenyl (PCB)-52, PCB-118, cis-nonachlor, trans-nonachlor, trichlorobenzene (TCB) and pentachlorobenzene (QCB), and both negative and positive relationships with THs were found. In addition, the models revealed that DDTs had a positive influence on total 3,5,3'-triiodothyronine (TT3) in AdF_S, and that a group of 17 higher chlorinated ortho-PCBs had a positive influence on total 3,5,3',5'-tetraiodothyronine (thyroxine, TT4) in AdF_N. TH levels in AdM seemed less influenced by OHCs because of non-significant PLS models. TH levels were also influenced by biological factors such as age, sex, body size, lipid content of adipose tissue and sampling date. When controlling for biological variables, the major relationships from the PLS models for SubA, AdF_N and AdF_S were found significant in partial correlations. The most important OHCs that influenced TH levels in the significant PLS models may potentially act through similar mechanisms on the hypothalamic-pituitary-thyroid (HPT) axis, suggesting that both combined effects by dose and response addition and perhaps synergistic potentiation may be a possibility in these polar bears. Statistical associations are not evidence per se of biological cause-effect relationships. Still, the results of the present study indicate that OHCs may affect circulating TH levels in East Greenland polar bears, adding to the "weight of evidence" suggesting that OHCs might interfere with thyroid homeostasis in polar bears.

A fractional vegetation cover remote sensing product on pan-arctic scale with link to geotiff image

The paper presents first results of a pan-boreal scale land cover harmonization and classification. A methodology is presented that combines global and regional vegetation datasets to extract percentage cover information for different vegetation physiognomy and barren for the pan-arctic region within the ESA Data User Element Permafrost. Based on the legend description of each land cover product the datasets are harmonized into four LCCS (Land Cover Classification System) classifiers which are linked to the MODIS Vegetation Continuous Field (VCF) product. Harmonized land cover and Vegetation Continuous Fields products are combined to derive a best estimate of percentage cover information for trees, shrubs, herbaceous and barren areas for Russia. Future work will concentrate on the expansion of the developed methodology to the pan-arctic scale. Since the vegetation builds an isolation layer, which protects the permafrost from heat and cold temperatures, a degradation of this layer due to fire strongly influences the frozen conditions in the soil. Fire is an important disturbance factor which affects vast processes and dynamics in ecosystems (e.g. biomass, biodiversity, hydrology, etc.). Especially in North Eurasia the fire occupancy has dramatically increased in the last 50 years and has doubled in the 1990s with respect to the last five decades. A comparison of global and regional fire products has shown discrepancies between the amounts of burn scars detected by different algorithms and satellite data.

Classification of Satellite Images by means of Fuzzy Rules generated by a Genetic Algorithm

The data acquired by Remote Sensing systems allow obtaining thematic maps of the earth's surface, by means of the registered image classification. This implies the identification and categorization of all pixels into land cover classes. Traditionally, methods based on statistical parameters have been widely used, although they show some disadvantages. Nevertheless, some authors indicate that those methods based on artificial intelligence, may be a good alternative. Thus, fuzzy classifiers, which are based on Fuzzy Logic, include additional information in the classification process through based-rule systems. In this work, we propose the use of a genetic algorithm (GA) to select the optimal and minimum set of fuzzy rules to classify remotely sensed images. Input information of GA has been obtained through the training space determined by two uncorrelated spectral bands (2D scatter diagrams), which has been irregularly divided by five linguistic terms defined in each band. The proposed methodology has been applied to Landsat-TM images and it has showed that this set of rules provides a higher accuracy level in the classification process

Vision-based vehicle detection and tracking with a mobile camera using a statistical framework

En esta tesis se aborda la detección y el seguimiento automático de vehículos mediante técnicas de visión artificial con una cámara monocular embarcada. Este problema ha suscitado un gran interés por parte de la industria automovilística y de la comunidad científica ya que supone el primer paso en aras de la ayuda a la conducción, la prevención de accidentes y, en última instancia, la conducción automática. A pesar de que se le ha dedicado mucho esfuerzo en los últimos años, de momento no se ha encontrado ninguna solución completamente satisfactoria y por lo tanto continúa siendo un tema de investigación abierto. Los principales problemas que plantean la detección y seguimiento mediante visión artificial son la gran variabilidad entre vehículos, un fondo que cambia dinámicamente debido al movimiento de la cámara, y la necesidad de operar en tiempo real. En este contexto, esta tesis propone un marco unificado para la detección y seguimiento de vehículos que afronta los problemas descritos mediante un enfoque estadístico. El marco se compone de tres grandes bloques, i.e., generación de hipótesis, verificación de hipótesis, y seguimiento de vehículos, que se llevan a cabo de manera secuencial. No obstante, se potencia el intercambio de información entre los diferentes bloques con objeto de obtener el máximo grado posible de adaptación a cambios en el entorno y de reducir el coste computacional. Para abordar la primera tarea de generación de hipótesis, se proponen dos métodos complementarios basados respectivamente en el análisis de la apariencia y la geometría de la escena. Para ello resulta especialmente interesante el uso de un dominio transformado en el que se elimina la perspectiva de la imagen original, puesto que este dominio permite una búsqueda rápida dentro de la imagen y por tanto una generación eficiente de hipótesis de localización de los vehículos. Los candidatos finales se obtienen por medio de un marco colaborativo entre el dominio original y el dominio transformado. Para la verificación de hipótesis se adopta un método de aprendizaje supervisado. Así, se evalúan algunos de los métodos de extracción de características más populares y se proponen nuevos descriptores con arreglo al conocimiento de la apariencia de los vehículos. Para evaluar la efectividad en la tarea de clasificación de estos descriptores, y dado que no existen bases de datos públicas que se adapten al problema descrito, se ha generado una nueva base de datos sobre la que se han realizado pruebas masivas. Finalmente, se presenta una metodología para la fusión de los diferentes clasificadores y se plantea una discusión sobre las combinaciones que ofrecen los mejores resultados. El núcleo del marco propuesto está constituido por un método Bayesiano de seguimiento basado en filtros de partículas. Se plantean contribuciones en los tres elementos fundamentales de estos filtros: el algoritmo de inferencia, el modelo dinámico y el modelo de observación. En concreto, se propone el uso de un método de muestreo basado en MCMC que evita el elevado coste computacional de los filtros de partículas tradicionales y por consiguiente permite que el modelado conjunto de múltiples vehículos sea computacionalmente viable. Por otra parte, el dominio transformado mencionado anteriormente permite la definición de un modelo dinámico de velocidad constante ya que se preserva el movimiento suave de los vehículos en autopistas. Por último, se propone un modelo de observación que integra diferentes características. En particular, además de la apariencia de los vehículos, el modelo tiene en cuenta también toda la información recibida de los bloques de procesamiento previos. El método propuesto se ejecuta en tiempo real en un ordenador de propósito general y da unos resultados sobresalientes en comparación con los métodos tradicionales. ABSTRACT This thesis addresses on-road vehicle detection and tracking with a monocular vision system. This problem has attracted the attention of the automotive industry and the research community as it is the first step for driver assistance and collision avoidance systems and for eventual autonomous driving. Although many effort has been devoted to address it in recent years, no satisfactory solution has yet been devised and thus it is an active research issue. The main challenges for vision-based vehicle detection and tracking are the high variability among vehicles, the dynamically changing background due to camera motion and the real-time processing requirement. In this thesis, a unified approach using statistical methods is presented for vehicle detection and tracking that tackles these issues. The approach is divided into three primary tasks, i.e., vehicle hypothesis generation, hypothesis verification, and vehicle tracking, which are performed sequentially. Nevertheless, the exchange of information between processing blocks is fostered so that the maximum degree of adaptation to changes in the environment can be achieved and the computational cost is alleviated. Two complementary strategies are proposed to address the first task, i.e., hypothesis generation, based respectively on appearance and geometry analysis. To this end, the use of a rectified domain in which the perspective is removed from the original image is especially interesting, as it allows for fast image scanning and coarse hypothesis generation. The final vehicle candidates are produced using a collaborative framework between the original and the rectified domains. A supervised classification strategy is adopted for the verification of the hypothesized vehicle locations. In particular, state-of-the-art methods for feature extraction are evaluated and new descriptors are proposed by exploiting the knowledge on vehicle appearance. Due to the lack of appropriate public databases, a new database is generated and the classification performance of the descriptors is extensively tested on it. Finally, a methodology for the fusion of the different classifiers is presented and the best combinations are discussed. The core of the proposed approach is a Bayesian tracking framework using particle filters. Contributions are made on its three key elements: the inference algorithm, the dynamic model and the observation model. In particular, the use of a Markov chain Monte Carlo method is proposed for sampling, which circumvents the exponential complexity increase of traditional particle filters thus making joint multiple vehicle tracking affordable. On the other hand, the aforementioned rectified domain allows for the definition of a constant-velocity dynamic model since it preserves the smooth motion of vehicles in highways. Finally, a multiple-cue observation model is proposed that not only accounts for vehicle appearance but also integrates the available information from the analysis in the previous blocks. The proposed approach is proven to run near real-time in a general purpose PC and to deliver outstanding results compared to traditional methods.

Multiscale object-based classification of satellite images merging multispectral information with panchromatic textural features

Once admitted the advantages of object-based classification compared to pixel-based classification; the need of simple and affordable methods to define and characterize objects to be classified, appears. This paper presents a new methodology for the identification and characterization of objects at different scales, through the integration of spectral information provided by the multispectral image, and textural information from the corresponding panchromatic image. In this way, it has defined a set of objects that yields a simplified representation of the information contained in the two source images. These objects can be characterized by different attributes that allow discriminating between different spectral&textural patterns. This methodology facilitates information processing, from a conceptual and computational point of view. Thus the vectors of attributes defined can be used directly as training pattern input for certain classifiers, as for example artificial neural networks. Growing Cell Structures have been used to classify the merged information.

Analyzing training dependencies and posterior fusion in discriminant classification of apnoea patients based on sustained and connected speech

We present a novel approach using both sustained vowels and connected speech, to detect obstructive sleep apnea (OSA) cases within a homogeneous group of speakers. The proposed scheme is based on state-of-the-art GMM-based classifiers, and acknowledges specifically the way in which acoustic models are trained on standard databases, as well as the complexity of the resulting models and their adaptation to specific data. Our experimental database contains a suitable number of utterances and sustained speech from healthy (i.e control) and OSA Spanish speakers. Finally, a 25.1% relative reduction in classification error is achieved when fusing continuous and sustained speech classifiers. Index Terms: obstructive sleep apnea (OSA), gaussian mixture models (GMMs), background model (BM), classifier fusion.