Characterization using spectral signature of tropical plants through fast fourier transform

Ballado, Alejandro H.; Lazaro, Jose B.; Avendano, Glenn O.; Claro, Clarice An Rosette M. De; Sandoval, Gabriel Kristofer; Viloria, Rez A.

doi:10.1109/hnicem.2017.8269552

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“…En lo referido a la reflectividad de la hoja, existen estudios realizados en laboratorio a partir de espectro-radiómetros que han generado curvas de reflectividad. Estas curvas varían con el tipo de hoja, aunque se pueden establecer patrones generales como baja reflectividad en el espectro visible, alta en el infrarrojo cercano y baja, con presencia de algunos máximos relativos, en el infrarrojo de onda corta (SWIR) (Figura: 1.4) (Ballado et al, 2017;Hernández and Montaner, 2009). La baja reflectividad en la porción visible del espectro se debe al efecto absorbente de los pigmentos de la hoja, principalmente las clorofilas, xantofilas y carotenos (Jiang et al, 2018).…”

Section: Comportamiento Espectral De La Vegetaciónunclassified

Modelado del balance hídrico a partir de datos satelitales y meteorológicos para el análisis de los flujos superficiales del ciclo hidrológico

Gavilán¹

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La mayoría de las transformaciones impulsadas por el hombre, a pesar de generar bienestar económico, son acompañadas por el deterioro de los recursos naturales y la pérdida de la biodiversidad. La necesidad de explorar nuevos horizontes productivos, frente a un crecimiento demográfico sostenido, y el aumento en la demanda de alimentos genera una presión creciente sobre los recursos naturales a nivel mundial. Por estos motivos, los desafíos de la agricultura y el desarrollo argentino se relacionan con satisfacer las futuras demandas y reducir el impacto ambiental. Por el contrario, los beneficios obtenidos con la intensificación y expansión de la agricultura en las últimas décadas, estuvieron asociados con importante impacto sobre el ambiente. En este contexto, el agua se reconoce como el elemento esencial que vincula la mayoría de los procesos biológicos, físicos y químicos que ocurren en la biósfera y que impactan directamente en el desarrollo socioeconómico. Una variable que constituye uno de los flujos mas importantes dentro del ciclo hidrológico es la evapotranspiración. Se conoce con este nombre a la combinación de dos procesos separados por los que el agua se pierde de la superficie del suelo. Uno de esos procesos es el de evaporación directa y el otro es la transpiración a través del cultivo. Existen distintos tipos de metodologías utilizadas para estimar la evapotranspiración utilizando imágenes de diferentes satélites. Distintas versiones de algoritmos basados en la ecuación de balance de energía han sido ampliamente utilizado para estimar la evapotranspiración real a distintas escalas espaciales y temporales. Estimaciones precisas de los cambios espaciales y temporales en la evapotranspiración son fundamentales para mejorar la comprensión de las interacciones entre los sistemas atmósfera, hidrosfera y biosfera siendo un importante tema emergente en la investigación sobre el cambio climático. Por otra parte, conocer la distribución temporal de la precipitación es importante para la gestión del agua en actividades de agricultura, generación de energía eléctrica, control de inundaciones y sequía. El sensoramiento remoto, provee información sólida y constante para relacionar con los datos de precipitación medidos por hidrómetros e hidrógrafos. El sensoramiento remoto es, cada vez más, una fuente de datos viable para aplicar a los modelos de hidrología convencional, en especial para zonas poco accesibles. En esta tesis doctoral se propone un modelo que permite obtener datos de balance hídrico a partir de datos satelitales y meteorológicos. El modelo divide el balance hídrico en sus dos componentes más importantes, la evapotranspiración y la precipitación. La evapotranspiración se modela a partir de información de satélites ópticos (Landsat 5 y Landsat 8) e información meteorológica. Para ello, se parte de procedimientos incluidos en los algorítmos SEBAL y METRIC, programados en código MATLAB, con el agregado de ecuaciones actualizadas y metodologías para automatizar los cálculos. Como modelo generador de datos de precipitación satelital se propone utilizar el propuesto por la Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) a través de la plataforma Google Earth Engine. Se probó la performance del modelo de evapotranspiración a partir de 4 aplicaciones a distintos recortes de escenas tomadas por los satélites Landsat. En cada una de las aplicaiones se fue aumentando el área de estudio para abarcar mayor cantidad de coberturas. La primera aplicación corresponde a un pivote de riego y a un suelo desnudo en el sur de la provincia de Buenos Aires y las restantes a distintas coberturas dentro de la cuenca del Arroyo Las Conchas. Además, para este último sitio se generaron datos de precipitación satelital y se validaron los mismos con datos pluviométricos obtenidos en estación metoeorológica. Los resultados de las experiencias generadas han sido satisfactorios tanto para las estimaciones de evapotranspiración como para las de precipitación. A modo de síntesis de esta tesis doctoral, se realizan balances hídricos diarios y mensuales. La validación preliminar de estos balances fueron hechas, como se mencionó anteriormente, a partir de la validación individual de sus componentes. Se espera que con esta metodología se puedan obtener datos de balance hídrico complementarios a otras fuentes de datos. Por ejemplo, se podrá analizar la evolución del balance hídrico superficial y su efecto sobre la humedad del suelo estimada por el nuevo satélite argentino radar en banda L SAOCOM. A su vez, este modelado constituye la base sobre la cual se irán mejorando parámetros utilizando imágenes de drone como ayuda al conocimiento agronómico. Por lo antes mencionado, se espera que esta tesis tenga un amplio impacto en la generación de nuevas líneas de investigación, en las existentes y en la generación de aplicaciones de base científica y tecnológica.

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