Geospatial environmental data modelling applications using remote sensing, GIS and spatial statistics

This thesis presents novel modelling applications for environmental geospatial data using remote sensing, GIS and statistical modelling techniques. The studied themes can be classified into four main themes: (i) to develop advanced geospatial databases. Paper (I) demonstrates the creation of a geospatial database for the Glanville fritillary butterfly (Melitaea cinxia) in the Åland Islands, south-western Finland; (ii) to analyse species diversity and distribution using GIS techniques. Paper (II) presents a diversity and geographical distribution analysis for Scopulini moths at a world-wide scale; (iii) to study spatiotemporal forest cover change. Paper (III) presents a study of exotic and indigenous tree cover change detection in Taita Hills Kenya using airborne imagery and GIS analysis techniques; (iv) to explore predictive modelling techniques using geospatial data. In Paper (IV) human population occurrence and abundance in the Taita Hills highlands was predicted using the generalized additive modelling (GAM) technique. Paper (V) presents techniques to enhance fire prediction and burned area estimation at a regional scale in East Caprivi Namibia. Paper (VI) compares eight state-of-the-art predictive modelling methods to improve fire prediction, burned area estimation and fire risk mapping in East Caprivi Namibia. The results in Paper (I) showed that geospatial data can be managed effectively using advanced relational database management systems. Metapopulation data for Melitaea cinxia butterfly was successfully combined with GPS-delimited habitat patch information and climatic data. Using the geospatial database, spatial analyses were successfully conducted at habitat patch level or at more coarse analysis scales. Moreover, this study showed it appears evident that at a large-scale spatially correlated weather conditions are one of the primary causes of spatially correlated changes in Melitaea cinxia population sizes. In Paper (II) spatiotemporal characteristics of Socupulini moths description, diversity and distribution were analysed at a world-wide scale and for the first time GIS techniques were used for Scopulini moth geographical distribution analysis. This study revealed that Scopulini moths have a cosmopolitan distribution. The majority of the species have been described from the low latitudes, sub-Saharan Africa being the hot spot of species diversity. However, the taxonomical effort has been uneven among biogeographical regions. Paper III showed that forest cover change can be analysed in great detail using modern airborne imagery techniques and historical aerial photographs. However, when spatiotemporal forest cover change is studied care has to be taken in co-registration and image interpretation when historical black and white aerial photography is used. In Paper (IV) human population distribution and abundance could be modelled with fairly good results using geospatial predictors and non-Gaussian predictive modelling techniques. Moreover, land cover layer is not necessary needed as a predictor because first and second-order image texture measurements derived from satellite imagery had more power to explain the variation in dwelling unit occurrence and abundance. Paper V showed that generalized linear model (GLM) is a suitable technique for fire occurrence prediction and for burned area estimation. GLM based burned area estimations were found to be more superior than the existing MODIS burned area product (MCD45A1). However, spatial autocorrelation of fires has to be taken into account when using the GLM technique for fire occurrence prediction. Paper VI showed that novel statistical predictive modelling techniques can be used to improve fire prediction, burned area estimation and fire risk mapping at a regional scale. However, some noticeable variation between different predictive modelling techniques for fire occurrence prediction and burned area estimation existed.

Optimal sleep-wake scheduling for quickest intrusion detection using sensor networks

We consider the problem of quickest detection of an intrusion using a sensor network, keeping only a minimal number of sensors active. By using a minimal number of sensor devices, we ensure that the energy expenditure for sensing, computation and communication is minimized (and the lifetime of the network is maximized). We model the intrusion detection (or change detection) problem as a Markov decision process (MDP). Based on the theory of MDP, we develop the following closed loop sleep/wake scheduling algorithms: (1) optimal control of Mk+1, the number of sensors in the wake state in time slot k + 1, (2) optimal control of qk+1, the probability of a sensor in the wake state in time slot k + 1, and an open loop sleep/wake scheduling algorithm which (3) computes q, the optimal probability of a sensor in the wake state (which does not vary with time), based on the sensor observations obtained until time slot k. Our results show that an optimum closed loop control on Mk+1 significantly decreases the cost compared to keeping any number of sensors active all the time. Also, among the three algorithms described, we observe that the total cost is minimum for the optimum control on Mk+1 and is maximum for the optimum open loop control on q.

Optimal Sleep-Wake Scheduling for Quickest Intrusion Detection using wireless sensor Networks

We consider the problem of quickest detection of an intrusion using a sensor network, keeping only a minimal number of sensors active. By using a minimal number of sensor devices,we ensure that the energy expenditure for sensing, computation and communication is minimized (and the lifetime of the network is maximized). We model the intrusion detection (or change detection) problem as a Markov decision process (MDP). Based on the theory of MDP, we develop the following closed loop sleep/wake scheduling algorithms: 1) optimal control of Mk+1, the number of sensors in the wake state in time slot k + 1, 2) optimal control of qk+1, the probability of a sensor in the wake state in time slot k + 1, and an open loop sleep/wake scheduling algorithm which 3) computes q, the optimal probability of a sensor in the wake state (which does not vary with time),based on the sensor observations obtained until time slot k.Our results show that an optimum closed loop control onMk+1 significantly decreases the cost compared to keeping any number of sensors active all the time. Also, among the three algorithms described, we observe that the total cost is minimum for the optimum control on Mk+1 and is maximum for the optimum open loop control on q.

Delay Optimal Event Detection on Ad Hoc Wireless Sensor Networks

We consider a small extent sensor network for event detection, in which nodes periodically take samples and then contend over a random access network to transmit their measurement packets to the fusion center. We consider two procedures at the fusion center for processing the measurements. The Bayesian setting, is assumed, that is, the fusion center has a prior distribution on the change time. In the first procedure, the decision algorithm at the fusion center is network-oblivious and makes a decision only when a complete vector of measurements taken at a sampling instant is available. In the second procedure, the decision algorithm at the fusion center is network-aware and processes measurements as they arrive, but in a time-causal order. In this case, the decision statistic depends on the network delays, whereas in the network-oblivious case, the decision statistic does not. This yields a Bayesian change-detection problem with a trade-off between the random network delay and the decision delay that is, a higher sampling rate reduces the decision delay but increases the random access delay. Under periodic sampling, in the network-oblivious case, the structure of the optimal stopping rule is the same as that without the network, and the optimal change detection delay decouples into the network delay and the optimal decision delay without the network. In the network-aware case, the optimal stopping problem is analyzed as a partially observable Markov decision process, in which the states of the queues and delays in the network need to be maintained. A sufficient decision statistic is the network state and the posterior probability of change having occurred, given the measurements received and the state of the network. The optimal regimes are studied using simulation.

Review of trend detection methods and their application to detect temperature changes in India

Present study performs the spatial and temporal trend analysis of annual, monthly and seasonal maximum and minimum temperatures (t(max), t(min)) in India. Recent trends in annual, monthly, winter, pre-monsoon, monsoon and post-monsoon extreme temperatures (t(max), t(min)) have been analyzed for three time slots viz. 1901-2003,1948-2003 and 1970-2003. For this purpose, time series of extreme temperatures of India as a whole and seven homogeneous regions, viz. Western Himalaya (WH), Northwest (NW), Northeast (NE), North Central (NC), East coast (EC), West coast (WC) and Interior Peninsula (IP) are considered. Rigorous trend detection analysis has been exercised using variety of non-parametric methods which consider the effect of serial correlation during analysis. During the last three decades minimum temperature trend is present in All India as well as in all temperature homogeneous regions of India either at annual or at any seasonal level (winter, pre-monsoon, monsoon, post-monsoon). Results agree with the earlier observation that the trend in minimum temperature is significant in the last three decades over India (Kothawale et al., 2010). Sequential MK test reveals that most of the trend both in maximum and minimum temperature began after 1970 either in annual or seasonal levels. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.

Bonding regimes of nitrogen in amorphous carbon

Nitrogen can have numerous effects on diamond-like carbon: it can dope, it can form the hypothetical superhard compound C3N4, or it can create fullerene-like bonding structures. We studied amorphous carbon nitrogen films deposited by a filtered cathodic vacuum arc as a function of nitrogen content, ion energy and deposition temperature. The incorporation of nitrogen from 10-2 to 10 at% was measured by secondary ion mass spectrometry and elastic recoil detection analysis and was found to vary slightly sublinearly with N2 partial pressure during deposition. In the doping regime from 0 to about 0.4% N, the conductivity changes while the sp3 content and optical gap remain constant. From 0.4 to approximately 10% N, existing sp2 sites condense into clusters and reduce the band gap. Nitrogen contents over 10% change the bonding from mainly sp3 to mainly sp2. Ion energies between 20 and 250 eV do not greatly modify this behaviour. Deposition at higher temperatures causes a sudden loss of sp3 bonding above about 150 °C. Raman spectroscopy and optical gap data show that existing sp2 sites begin to cluster below this temperature, and the clustering continues above this temperature. This transition is found to vary only weakly with nitrogen addition, for N contents below 10%.

REFLECT : logiciel de restitution des réflectances au sol pour l’amélioration de la qualité de l'information extraite des images satellitales à haute résolution spatiale

RÉSUMÉ - Les images satellitales multispectrales, notamment celles à haute résolution spatiale (plus fine que 30 m au sol), représentent une source d’information inestimable pour la prise de décision dans divers domaines liés à la gestion des ressources naturelles, à la préservation de l’environnement ou à l’aménagement et la gestion des centres urbains. Les échelles d’étude peuvent aller du local (résolutions plus fines que 5 m) à des échelles régionales (résolutions plus grossières que 5 m). Ces images caractérisent la variation de la réflectance des objets dans le spectre qui est l’information clé pour un grand nombre d’applications de ces données. Or, les mesures des capteurs satellitaux sont aussi affectées par des facteurs « parasites » liés aux conditions d’éclairement et d’observation, à l’atmosphère, à la topographie et aux propriétés des capteurs. Deux questions nous ont préoccupé dans cette recherche. Quelle est la meilleure approche pour restituer les réflectances au sol à partir des valeurs numériques enregistrées par les capteurs tenant compte des ces facteurs parasites ? Cette restitution est-elle la condition sine qua non pour extraire une information fiable des images en fonction des problématiques propres aux différents domaines d’application des images (cartographie du territoire, monitoring de l’environnement, suivi des changements du paysage, inventaires des ressources, etc.) ? Les recherches effectuées les 30 dernières années ont abouti à une série de techniques de correction des données des effets des facteurs parasites dont certaines permettent de restituer les réflectances au sol. Plusieurs questions sont cependant encore en suspens et d’autres nécessitent des approfondissements afin, d’une part d’améliorer la précision des résultats et d’autre part, de rendre ces techniques plus versatiles en les adaptant à un plus large éventail de conditions d’acquisition des données. Nous pouvons en mentionner quelques unes : - Comment prendre en compte des caractéristiques atmosphériques (notamment des particules d’aérosol) adaptées à des conditions locales et régionales et ne pas se fier à des modèles par défaut qui indiquent des tendances spatiotemporelles à long terme mais s’ajustent mal à des observations instantanées et restreintes spatialement ? - Comment tenir compte des effets de « contamination » du signal provenant de l’objet visé par le capteur par les signaux provenant des objets environnant (effet d’adjacence) ? ce phénomène devient très important pour des images de résolution plus fine que 5 m; - Quels sont les effets des angles de visée des capteurs hors nadir qui sont de plus en plus présents puisqu’ils offrent une meilleure résolution temporelle et la possibilité d’obtenir des couples d’images stéréoscopiques ? - Comment augmenter l’efficacité des techniques de traitement et d’analyse automatique des images multispectrales à des terrains accidentés et montagneux tenant compte des effets multiples du relief topographique sur le signal capté à distance ? D’autre part, malgré les nombreuses démonstrations par des chercheurs que l’information extraite des images satellitales peut être altérée à cause des tous ces facteurs parasites, force est de constater aujourd’hui que les corrections radiométriques demeurent peu utilisées sur une base routinière tel qu’est le cas pour les corrections géométriques. Pour ces dernières, les logiciels commerciaux de télédétection possèdent des algorithmes versatiles, puissants et à la portée des utilisateurs. Les algorithmes des corrections radiométriques, lorsqu’ils sont proposés, demeurent des boîtes noires peu flexibles nécessitant la plupart de temps des utilisateurs experts en la matière. Les objectifs que nous nous sommes fixés dans cette recherche sont les suivants : 1) Développer un logiciel de restitution des réflectances au sol tenant compte des questions posées ci-haut. Ce logiciel devait être suffisamment modulaire pour pouvoir le bonifier, l’améliorer et l’adapter à diverses problématiques d’application d’images satellitales; et 2) Appliquer ce logiciel dans différents contextes (urbain, agricole, forestier) et analyser les résultats obtenus afin d’évaluer le gain en précision de l’information extraite par des images satellitales transformées en images des réflectances au sol et par conséquent la nécessité d’opérer ainsi peu importe la problématique de l’application. Ainsi, à travers cette recherche, nous avons réalisé un outil de restitution de la réflectance au sol (la nouvelle version du logiciel REFLECT). Ce logiciel est basé sur la formulation (et les routines) du code 6S (Seconde Simulation du Signal Satellitaire dans le Spectre Solaire) et sur la méthode des cibles obscures pour l’estimation de l’épaisseur optique des aérosols (aerosol optical depth, AOD), qui est le facteur le plus difficile à corriger. Des améliorations substantielles ont été apportées aux modèles existants. Ces améliorations concernent essentiellement les propriétés des aérosols (intégration d’un modèle plus récent, amélioration de la recherche des cibles obscures pour l’estimation de l’AOD), la prise en compte de l’effet d’adjacence à l’aide d’un modèle de réflexion spéculaire, la prise en compte de la majorité des capteurs multispectraux à haute résolution (Landsat TM et ETM+, tous les HR de SPOT 1 à 5, EO-1 ALI et ASTER) et à très haute résolution (QuickBird et Ikonos) utilisés actuellement et la correction des effets topographiques l’aide d’un modèle qui sépare les composantes directe et diffuse du rayonnement solaire et qui s’adapte également à la canopée forestière. Les travaux de validation ont montré que la restitution de la réflectance au sol par REFLECT se fait avec une précision de l’ordre de ±0.01 unités de réflectance (pour les bandes spectrales du visible, PIR et MIR), même dans le cas d’une surface à topographie variable. Ce logiciel a permis de montrer, à travers des simulations de réflectances apparentes à quel point les facteurs parasites influant les valeurs numériques des images pouvaient modifier le signal utile qui est la réflectance au sol (erreurs de 10 à plus de 50%). REFLECT a également été utilisé pour voir l’importance de l’utilisation des réflectances au sol plutôt que les valeurs numériques brutes pour diverses applications courantes de la télédétection dans les domaines des classifications, du suivi des changements, de l’agriculture et de la foresterie. Dans la majorité des applications (suivi des changements par images multi-dates, utilisation d’indices de végétation, estimation de paramètres biophysiques, …), la correction des images est une opération cruciale pour obtenir des résultats fiables. D’un point de vue informatique, le logiciel REFLECT se présente comme une série de menus simples d’utilisation correspondant aux différentes étapes de saisie des intrants de la scène, calcul des transmittances gazeuses, estimation de l’AOD par la méthode des cibles obscures et enfin, l’application des corrections radiométriques à l’image, notamment par l’option rapide qui permet de traiter une image de 5000 par 5000 pixels en 15 minutes environ. Cette recherche ouvre une série de pistes pour d’autres améliorations des modèles et méthodes liés au domaine des corrections radiométriques, notamment en ce qui concerne l’intégration de la FDRB (fonction de distribution de la réflectance bidirectionnelle) dans la formulation, la prise en compte des nuages translucides à l’aide de la modélisation de la diffusion non sélective et l’automatisation de la méthode des pentes équivalentes proposée pour les corrections topographiques.

Suivi des changements des utilisations/occupations du sol en milieu urbain par imagerie satellitale de résolution spatiale moyenne : le cas de la région métropolitaine de Montréal

De nos jours les cartes d’utilisation/occupation du sol (USOS) à une échelle régionale sont habituellement générées à partir d’images satellitales de résolution modérée (entre 10 m et 30 m). Le National Land Cover Database aux États-Unis et le programme CORINE (Coordination of information on the environment) Land Cover en Europe, tous deux fondés sur les images LANDSAT, en sont des exemples représentatifs. Cependant ces cartes deviennent rapidement obsolètes, spécialement en environnement dynamique comme les megacités et les territoires métropolitains. Pour nombre d’applications, une mise à jour de ces cartes sur une base annuelle est requise. Depuis 2007, le USGS donne accès gratuitement à des images LANDSAT ortho-rectifiées. Des images archivées (depuis 1984) et des images acquises récemment sont disponibles. Sans aucun doute, une telle disponibilité d’images stimulera la recherche sur des méthodes et techniques rapides et efficaces pour un monitoring continue des changements des USOS à partir d’images à résolution moyenne. Cette recherche visait à évaluer le potentiel de telles images satellitales de résolution moyenne pour obtenir de l’information sur les changements des USOS à une échelle régionale dans le cas de la Communauté Métropolitaine de Montréal (CMM), une métropole nord-américaine typique. Les études précédentes ont démontré que les résultats de détection automatique des changements dépendent de plusieurs facteurs tels : 1) les caractéristiques des images (résolution spatiale, bandes spectrales, etc.); 2) la méthode même utilisée pour la détection automatique des changements; et 3) la complexité du milieu étudié. Dans le cas du milieu étudié, à l’exception du centre-ville et des artères commerciales, les utilisations du sol (industriel, commercial, résidentiel, etc.) sont bien délimitées. Ainsi cette étude s’est concentrée aux autres facteurs pouvant affecter les résultats, nommément, les caractéristiques des images et les méthodes de détection des changements. Nous avons utilisé des images TM/ETM+ de LANDSAT à 30 m de résolution spatiale et avec six bandes spectrales ainsi que des images VNIR-ASTER à 15 m de résolution spatiale et avec trois bandes spectrales afin d’évaluer l’impact des caractéristiques des images sur les résultats de détection des changements. En ce qui a trait à la méthode de détection des changements, nous avons décidé de comparer deux types de techniques automatiques : (1) techniques fournissant des informations principalement sur la localisation des changements et (2)techniques fournissant des informations à la fois sur la localisation des changements et sur les types de changement (classes « de-à »). Les principales conclusions de cette recherche sont les suivantes : Les techniques de détection de changement telles les différences d’image ou l’analyse des vecteurs de changements appliqués aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image exacte des lieux où un changement est survenu d’une façon rapide et efficace. Elles peuvent donc être intégrées dans un système de monitoring continu à des fins d’évaluation rapide du volume des changements. Les cartes des changements peuvent aussi servir de guide pour l’acquisition d’images de haute résolution spatiale si l’identification détaillée du type de changement est nécessaire. Les techniques de détection de changement telles l’analyse en composantes principales et la comparaison post-classification appliquées aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image relativement exacte de classes “de-à” mais à un niveau thématique très général (par exemple, bâti à espace vert et vice-versa, boisés à sol nu et vice-versa, etc.). Les images ASTER-VNIR avec une meilleure résolution spatiale mais avec moins de bandes spectrales que LANDSAT n’offrent pas un niveau thématique plus détaillé (par exemple, boisés à espace commercial ou industriel). Les résultats indiquent que la recherche future sur la détection des changements en milieu urbain devrait se concentrer aux changements du couvert végétal puisque les images à résolution moyenne sont très sensibles aux changements de ce type de couvert. Les cartes indiquant la localisation et le type des changements du couvert végétal sont en soi très utiles pour des applications comme le monitoring environnemental ou l’hydrologie urbaine. Elles peuvent aussi servir comme des indicateurs des changements de l’utilisation du sol. De techniques telles l’analyse des vecteurs de changement ou les indices de végétation son employées à cette fin.

Evaluating Design Decay during Software Evolution

Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues dans le code. Lorsque ces logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader avec le temps et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. Elles deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir. Dans certains cas, les développeurs préfèrent refaire la conception de ces architectures à partir du zéro plutôt que de prolonger la durée de leurs vies, ce qui engendre une augmentation importante des coûts de développement et de maintenance. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les facteurs qui conduisent à la dégradation des architectures, pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent leur dégradation. La dégradation des architectures se produit lorsque des développeurs qui ne comprennent pas la conception originale du logiciel apportent des changements au logiciel. D'une part, faire des changements sans comprendre leurs impacts peut conduire à l'introduction de bogues et à la retraite prématurée du logiciel. D'autre part, les développeurs qui manquent de connaissances et–ou d'expérience dans la résolution d'un problème de conception peuvent introduire des défauts de conception. Ces défauts ont pour conséquence de rendre les logiciels plus difficiles à maintenir et évoluer. Par conséquent, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre l'impact d'un changement sur le reste du logiciel et d'outils pour détecter les défauts de conception afin de les corriger. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution concerne l'évaluation de la dégradation des architectures logicielles. Cette évaluation consiste à utiliser une technique d’appariement de diagrammes, tels que les diagrammes de classes, pour identifier les changements structurels entre plusieurs versions d'une architecture logicielle. Cette étape nécessite l'identification des renommages de classes. Par conséquent, la première étape de notre approche consiste à identifier les renommages de classes durant l'évolution de l'architecture logicielle. Ensuite, la deuxième étape consiste à faire l'appariement de plusieurs versions d'une architecture pour identifier ses parties stables et celles qui sont en dégradation. Nous proposons des algorithmes de bit-vecteur et de clustering pour analyser la correspondance entre plusieurs versions d'une architecture. La troisième étape consiste à mesurer la dégradation de l'architecture durant l'évolution du logiciel. Nous proposons un ensemble de m´etriques sur les parties stables du logiciel, pour évaluer cette dégradation. La deuxième contribution est liée à l'analyse de l'impact des changements dans un logiciel. Dans ce contexte, nous présentons une nouvelle métaphore inspirée de la séismologie pour identifier l'impact des changements. Notre approche considère un changement à une classe comme un tremblement de terre qui se propage dans le logiciel à travers une longue chaîne de classes intermédiaires. Notre approche combine l'analyse de dépendances structurelles des classes et l'analyse de leur historique (les relations de co-changement) afin de mesurer l'ampleur de la propagation du changement dans le logiciel, i.e., comment un changement se propage à partir de la classe modifiée è d'autres classes du logiciel. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Nous proposons une métaphore inspirée du système immunitaire naturel. Comme toute créature vivante, la conception de systèmes est exposée aux maladies, qui sont des défauts de conception. Les approches de détection sont des mécanismes de défense pour les conception des systèmes. Un système immunitaire naturel peut détecter des pathogènes similaires avec une bonne précision. Cette bonne précision a inspiré une famille d'algorithmes de classification, appelés systèmes immunitaires artificiels (AIS), que nous utilisions pour détecter les défauts de conception. Les différentes contributions ont été évaluées sur des logiciels libres orientés objets et les résultats obtenus nous permettent de formuler les conclusions suivantes: • Les métriques Tunnel Triplets Metric (TTM) et Common Triplets Metric (CTM), fournissent aux développeurs de bons indices sur la dégradation de l'architecture. La d´ecroissance de TTM indique que la conception originale de l'architecture s’est dégradée. La stabilité de TTM indique la stabilité de la conception originale, ce qui signifie que le système est adapté aux nouvelles spécifications des utilisateurs. • La séismologie est une métaphore intéressante pour l'analyse de l'impact des changements. En effet, les changements se propagent dans les systèmes comme les tremblements de terre. L'impact d'un changement est plus important autour de la classe qui change et diminue progressivement avec la distance à cette classe. Notre approche aide les développeurs à identifier l'impact d'un changement. • Le système immunitaire est une métaphore intéressante pour la détection des défauts de conception. Les résultats des expériences ont montré que la précision et le rappel de notre approche sont comparables ou supérieurs à ceux des approches existantes.

Errores gerenciales en empresas colombianas y multinacionales

Este proyecto busca analizar errores gerenciales de empresas nacionales y multinacionales comparando el comportamiento de sus gerentes ante diferentes escenarios. La realización adecuada de sus funciones promueve la generación de valor de las organizaciones haciéndolas más perdurables y longevas, por tanto la detección, el análisis y la propuesta de acción a partir de esos errores pueden convertirse en herramientas que permitan fortalecer el proceso de toma de decisión. En Colombia existe 1’683.079 empresas clasificadas de la siguiente manera: 1’609.015 microempresas , 62.274 pequeñas empresas , 10.098 medianas empresas y 1.683 grandes empresas y alrededor de 700 multinacionales .

Motion detection and motion verbs: language affects low-level visual perception

Recent theories propose that semantic representation and sensorimotor processing have a common substrate via simulation. We tested the prediction that comprehension interacts with perception, using a standard psychophysics methodology.While passively listening to verbs that referred to upward or downward motion, and to control verbs that did not refer to motion, 20 subjects performed a motion-detection task, indicating whether or not they saw motion in visual stimuli containing threshold levels of coherent vertical motion. A signal detection analysis revealed that when verbs were directionally incongruent with the motion signal, perceptual sensitivity was impaired. Word comprehension also affected decision criteria and reaction times, but in different ways. The results are discussed with reference to existing explanations of embodied processing and the potential of psychophysical methods for assessing interactions between language and perception.

GNSS occultation sounding for climate monitoring

Considerable efforts are currently invested into the setup of a Global Climate Observing System (GCOS) for monitoring climate change over the coming decades, which is of high relevance given concerns on increasing human influences. A promising potential contribution to the GCOS is a suite of spaceborne Global Navigation Satellite System (GNSS) occultation sensors for global long-term monitoring of atmospheric change in temperature and other variables with high vertical resolution and accuracy. Besides the great importance with respect to climate change, the provision of high quality data is essential for the improvement of numerical weather prediction and for reanalysis efforts. We review the significance of GNSS radio occultation sounding in the climate observations context. In order to investigate the climate change detection capability of GNSS occultation sensors, we are currently performing an end-to-end GNSS occultation observing system simulation experiment over the 25-year period 2001 to 2025. We report on this integrated analysis, which involves in a realistic manner all aspects from modeling the atmosphere via generating a significant set of stimulated measurements to an objective statistical analysis and assessment of 2001–2025 temporal trends.

Detection of flooded urban areas in high resolution Synthetic Aperture Radar images using double scattering

Flooding is a particular hazard in urban areas worldwide due to the increased risks to life and property in these regions. Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors are often used to image flooding because of their all-weather day-night capability, and now possess sufficient resolution to image urban flooding. The flood extents extracted from the images may be used for flood relief management and improved urban flood inundation modelling. A difficulty with using SAR for urban flood detection is that, due to its side-looking nature, substantial areas of urban ground surface may not be visible to the SAR due to radar layover and shadow caused by buildings and taller vegetation. This paper investigates whether urban flooding can be detected in layover regions (where flooding may not normally be apparent) using double scattering between the (possibly flooded) ground surface and the walls of adjacent buildings. The method estimates double scattering strengths using a SAR image in conjunction with a high resolution LiDAR (Light Detection and Ranging) height map of the urban area. A SAR simulator is applied to the LiDAR data to generate maps of layover and shadow, and estimate the positions of double scattering curves in the SAR image. Observations of double scattering strengths were compared to the predictions from an electromagnetic scattering model, for both the case of a single image containing flooding, and a change detection case in which the flooded image was compared to an un-flooded image of the same area acquired with the same radar parameters. The method proved successful in detecting double scattering due to flooding in the single-image case, for which flooded double scattering curves were detected with 100% classification accuracy (albeit using a small sample set) and un-flooded curves with 91% classification accuracy. The same measures of success were achieved using change detection between flooded and un-flooded images. Depending on the particular flooding situation, the method could lead to improved detection of flooding in urban areas.

Global burned-land estimation in Latin America using MODIS composite data

This paper presents results of the AQL2004 project, which has been develope within the GOFC-GOLD Latin American network of remote sensing and forest fires (RedLatif). The project intended to obtain monthly burned-land maps of the entire region, from Mexico to Patagonia, using MODIS (moderate-resolution imaging spectroradiometer) reflectance data. The project has been organized in three different phases: acquisition and preprocessing of satellite data; discrimination of burned pixels; and validation of results. In the first phase, input data consisting of 32-day composites of MODIS 500-m reflectance data generated by the Global Land Cover Facility (GLCF) of the University of Maryland (College Park, Maryland, U.S.A.) were collected and processed. The discrimination of burned areas was addressed in two steps: searching for "burned core" pixels using postfire spectral indices and multitemporal change detection and mapping of burned scars using contextual techniques. The validation phase was based on visual analysis of Landsat and CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite) images. Validation of the burned-land category showed an agreement ranging from 30% to 60%, depending on the ecosystem and vegetation species present. The total burned area for the entire year was estimated to be 153 215 km2. The most affected countries in relation to their territory were Cuba, Colombia, Bolivia, and Venezuela. Burned areas were found in most land covers; herbaceous vegetation (savannas and grasslands) presented the highest proportions of burned area, while perennial forest had the lowest proportions. The importance of croplands in the total burned area should be taken with reserve, since this cover presented the highest commission errors. The importance of generating systematic products of burned land areas for different ecological processes is emphasized.

What does global mean temperature tell us about local climate?

The subject of climate feedbacks focuses attention on global mean surface air temperature (GMST) as the key metric of climate change. But what does knowledge of past and future GMST tell us about the climate of specific regions? In the context of the ongoing UNFCCC process, this is an important question for policy-makers as well as for scientists. The answer depends on many factors, including the mechanisms causing changes, the timescale of the changes, and the variables and regions of interest. This paper provides a review and analysis of the relationship between changes in GMST and changes in local climate, first in observational records and then in a range of climate model simulations, which are used to interpret the observations. The focus is on decadal timescales, which are of particular interest in relation to recent and near-future anthropogenic climate change. It is shown that GMST primarily provides information about forced responses, but that understanding and quantifying internal variability is essential to projecting climate and climate impacts on regional-to-local scales. The relationship between local forced responses and GMST is often linear but may be nonlinear, and can be greatly complicated by competition between different forcing factors. Climate projections are limited not only by uncertainties in the signal of climate change but also by uncertainties in the characteristics of real-world internal variability. Finally, it is shown that the relationship between GMST and local climate provides a simple approach to climate change detection, and a useful guide to attribution studies.