In this work, we apply close-range photogrammetry with unmanned aircraft systems to quantify erosion with millimetric spatial resolution in agricultural plots. We evaluate the proposed methodology against the traditional runoff method on active plots. A database of digital elevation models was constructed with a ground sampling distance of 7 mm/pixel and maximum root-mean-square total error of 4.8 mm, which allowed the follow-up of soil erosion dynamics within the runoff plots for a period of three months. Good agreement of the photogrammetric estimations with respect to field measurements was observed, whereas it provides a more detailed spatial information that can be used for precise soil loss dynamic studies.
El presente trabajo detalla el proceso de diseño e implementación de una plataforma UAS del tipo ala fija, para aplicaciones fotogramétricas; la misma debe ser capaz de realizar misiones de manera autónoma y poder recolectar datos para análisis de suelos a partir de imágenes georeferenciadas. Se detalla en este artículo la implementación a nivel de sistema, su configuración y validación a través de misiones de vuelo simples.
Este trabajo presenta una metodología desarrollada para ejecutar misiones fotogramétricas autónomas con sistemas aéreos no tripulados de ala fija, bajo el proyecto de software y hardware abierto Paparazzi UAV [1]. La metodología consta de cuatro etapas principales: planificación del a misión, acondicionamiento del sistema, ejecución de la misión y procesamiento de datos. La metodología fue validada a través del planeamiento de misiones fotogramétricas y su ejecución con la plataforma Opterra 2M [2] y el controlador Apogee [3].
<p class="p1">Este trabajo detalla el diseño e implementación de un sistema de adquisición de datos para un Sistema Aéreo no Tripulado (UAV), capaz de registrar en forma sistemática la información proveniente de sensores y dispositivos de imagen, manteniendo una referencia espacial y temporal precisa. El objetivo es emplear este sistema para recopilar información que posteriormente se procesa con técnicas fotogramétricas para crear modelos de elevación digital de alta resolución que permitan evaluar la cantidad de suelo erosionado en un cierto intervalo temporal. Dicha solución busca mejorar a futuro la cuantificación y el entendimiento de los procesos de erosión con respecto a las metodologías tradicionales que se usan en Costa Rica.</p>
En este trabajo se propone el desarrollo y validación de una metodología para la cuantificación de la erosión hídrica en parcelas con baja cobertura vegetal, a través de fotogrametría con sistemas aéreos no tripulados (UAS). El proceso consiste en la generación de una base histórica de modelos de elevación digital (DEM) sobre un área de estudio a partir de levantamientos fotogramétricos, la cual está relacionada espacialmente por puntos de control en sitio (GCP). Esta información se utiliza para la conformación de DEMs tipo “RASTER” desde los cuales se estiman los volúmenes desplazados de suelo a lo largo del tiempo. Dichos cálculos son totalizados a partir de un nivel de referencia para la cuantificación de los volúmenes de suelo erosionados. El artículo presenta un caso de estudio, dónde se discuten aspectos relevantes en cuanto a la toma de datos, requerimientos de los puntos de control e interpretación de los datos, alcanzándose una resolución máxima de alrededor de 1 cm/pixel.
Photoplethysmography (PPG) signals have been widely used in evaluating cardiovascular biomarkers, however, there is a lack of in-depth understanding of the remote usage of this technology and its viability for underdeveloped countries. This study aims to quantitatively evaluate the performance of a low-cost wireless PPG device in detecting ultra-short-term time-domain pulse rate variability (PRV) parameters in different postures and breathing patterns. A total of 30 healthy subjects were recruited. ECG and PPG signals were simultaneously recorded in 3 min using miniaturized wearable sensors. Four heart rate variability (HRV) and PRV parameters were extracted from ECG and PPG signals, respectively, and compared using analysis of variance (ANOVA) or Scheirer–Ray–Hare test with post hoc analysis. In addition, the data loss was calculated as the percentage of missing sampling points. Posture did not present statistical differences across the PRV parameters but a statistical difference between indicators was found. Strong variation was found for the RMSSD indicator in the standing posture. The sitting position in both breathing patterns demonstrated the lowest data loss (1.0 ± 0.6 and 1.0 ± 0.7) and the lowest percentage of different factors for all indicators. The usage of commercial PPG and BLE devices can allow the reliable extraction of the PPG signal and PRV indicators in real time.
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