A Review on the Application of Natural Computing in Environmental Informatics

Natural computing offers new opportunities to understand, model and analyze the complexity of the physical and human-created environment. This paper examines the application of natural computing in environmental informatics, by investigating related work in this research field. Various nature-inspired techniques are presented, which have been employed to solve different relevant problems. Advantages and disadvantages of these techniques are discussed, together with analysis of how natural computing is generally used in environmental research.Comment: Proc. of EnviroInfo 201

High-throughput phenotyping of yield parameters for modern grapevine breeding

Weinbau wird auf 1% der deutschen Agrarfläche betrieben. Auf dieser vergleichsweise kleinen Anbaufläche wird jedoch ein Drittel aller in der deutschen Landwirtschaft verwendeten Fungizide appliziert, was auf die Einführung von Schaderregern im 19. Jahrhundert zurück zu führen ist. Für einen nachhaltigen Anbau ist eine Reduktion des Pflanzenschutzmittelaufwands dringend notwendig. Dieses Ziel kann durch die Züchtung und den Anbau neuer, pilzwiderstandsfähiger Rebsorten erreicht werden. Die Rebenzüchtung als solche ist sehr zeitaufwendig, da die Entwicklung neuer Rebsorten 20 bis 25 Jahre dauert. Der Einsatz der markergestützten Selektion (MAS) erhöht die Effizienz der Selektion in der Rebenzüchtung fortwährend. Eine weitere Effizienzsteigerung ist mit der andauernden Verbesserung der Hochdurchsatz Genotypisierung zu erwarten. Im Vergleich zu den Methoden der Genotypisierung ist die Qualität, Objektivität und Präzision der traditionellen Phänotypisierungsmethoden begrenzt. Die Effizienz in der Rebenzüchtung soll mit der Entwicklung von Hochdurchsatz Methoden zur Phänotypisierung durch sensorgestützte Selektion weiter gesteigert werden. Hierfür sind bisher vielfältige Sensortechniken auf dem Markt verfügbar. Das Spektrum erstreckt sich von RGB-Kameras über Multispektral-, Hyperspektral-, Wärmebild- und Fluoreszenz- Kameras bis hin zu 3D-Techniken und Laserscananwendungen. Die Phänotypisierung von Pflanzen kann unter kontrollierten Bedingungen in Klimakammern oder Gewächshäusern beziehungsweise im Freiland stattfinden. Die Möglichkeit einer standardisierten Datenaufnahme nimmt jedoch kontinuierlich ab. Bei der Rebe als Dauerkultur erfolgt die Aufnahme äußerer Merkmale, mit Ausnahme junger Sämlinge, deshalb auch überwiegend im Freiland. Variierende Lichtverhältnisse, Ähnlichkeit von Vorder- und Hintergrund sowie Verdeckung des Merkmals stellen aus methodischer Sicht die wichtigsten Herausforderungen in der sensorgestützen Merkmalserfassung dar. Bis heute erfolgt die Aufnahme phänotypischer Merkmale im Feld durch visuelle Abschätzung. Hierbei werden die BBCH Skala oder die OIV Deskriptoren verwendet. Limitierende Faktoren dieser Methoden sind Zeit, Kosten und die Subjektivität bei der Datenerhebung. Innerhalb des Züchtungsprogramms kann daher nur ein reduziertes Set an Genotypen für ausgewählte Merkmale evaluiert werden. Die Automatisierung, Präzisierung und Objektivierung phänotypischer Daten soll dazu führen, dass (1) der bestehende Engpass an phänotypischen Methoden verringert, (2) die Effizienz der Rebenzüchtung gesteigert, und (3) die Grundlage zukünftiger genetischer Studien verbessert wird, sowie (4) eine Optimierung des weinbaulichen Managements stattfindet. Stabile und über die Jahre gleichbleibende Erträge sind für eine Produktion qualitativ hochwertiger Weine notwendig und spielen daher eine Schlüsselrolle in der Rebenzüchtung. Der Fokus dieser Studie liegt daher auf Ertragsmerkmalen wie der Beerengröße, Anzahl der Beeren pro Traube und Menge der Trauben pro Weinstock. Die verwandten Merkmale Traubenarchitektur und das Verhältnis von generativem und vegetativem Wachstum wurden zusätzlich bearbeitet. Die Beurteilung von Ertragsmerkmalen auf Einzelstockniveau ist aufgrund der genotypischen Varianz und der Vielfältigkeit des betrachteten Merkmals komplex und zeitintensiv. Als erster Schritt in Richtung Hochdurchsatz (HT) Phänotypisierung von Ertragsmerkmalen wurden zwei voll automatische Bildinterpretationsverfahren für die Anwendung im Labor entwickelt. Das Cluster Analysis Tool (CAT) ermöglicht die bildgestützte Erfassung der Traubenlänge, -breite und -kompaktheit, sowie der Beerengröße. Informationen über Anzahl, Größe (Länge, Breite) und das Volumen der einzelnen Beeren liefert das Berry Analysis Tool (BAT). Beide Programme ermöglichen eine gleichzeitige Erhebung mehrerer, präziser phänotypischer Merkmale und sind dabei schnell, benutzerfreundlich und kostengünstig. Die Möglichkeit, den Vorder- und Hintergrund in einem Freilandbild zu unterscheiden, ist besonders in einem frühen Entwicklungsstadium der Rebe aufgrund der fehlenden Laubwand schwierig. Eine Möglichkeit, die beiden Ebenen in der Bildanalyse zu trennen, ist daher unerlässlich. Es wurde eine berührungsfreie, schnelle sowie objektive Methode zur Bestimmung des Winterschnittholzgewichts, welches das vegetative Wachstum der Rebe beschreibt, entwickelt. In einem innovativen Ansatz wurde unter Kombination von Tiefenkarten und Bildsegmentierung die sichtbare Winterholzfläche im Bild bestimmt. Im Zuge dieser Arbeit wurde die erste HT Phänotypisierungspipeline für die Rebenzüchtung aufgebaut. Sie umfasst die automatisierte Bildaufnahme im Freiland unter Einsatz des PHENObots, das Datenmanagement mit Datenanalyse sowie die Interpretation des erhaltenen phänotypischen Datensatzes. Die Basis des PHENObots ist ein automatisiert gesteuertes Raupenfahrzeug. Des Weiteren umfasst er ein Multi-Kamera- System, ein RTK-GPS-System und einen Computer zur Datenspeicherung. Eine eigens entwickelte Software verbindet die Bilddaten mit der Standortreferenz. Diese Referenz wird anschließend für das Datenmanagement in einer Datenbank verwendet. Um die Funktionalität der Phänotypisierungspipeline zu demonstrieren, wurden die Merkmale Beerengröße und -farbe im Rebsortiment des Geilweilerhofes unter Verwendung des Berries In Vineyard (BIVcolor) Programms erfasst. Im Durschnitt werden 20 Sekunden pro Weinstock für die Bildaufnahme im Feld benötigt, gefolgt von der Extraktion der Merkmale mittels automatischer, objektiver und präziser Bildauswertung. Im Zuge dieses Versuches konnten mit dem PHENObot 2700 Weinstöcke in 12 Stunden erfasst werden, gefolgt von einer automatischen Bestimmung der Merkmale Beerengröße und -farbe aus den Bildern. Damit konnte die grundsätzliche Machbarkeit bewiesen werden. Diese Pilotpipeline bietet nun die Möglichkeit zur Entwicklung weiterer innovativer Programme zur Erhebung neuer Merkmale sowie die Integration zusätzlicher Sensoren auf dem PHENObot.Grapevine is grown on about 1% of the German agricultural area requiring one third of all fungicides sprayed due to pathogens being introduced within the 19th century. In spite of this requirement for viticulture a reduction is necessary to improve sustainability. This objective can be achieved by growing fungus resistant grapevine cultivars. The development of new cultivars, however, is very time-consuming, taking 20 to 25 years. In recent years the breeding process could be increased considerably by using marker assisted selection (MAS). Further improvements of MAS applications in grapevine breeding will come along with developing of faster and more cost efficient high-throughput (HT) genotyping methods.Complementary to genotyping techniques the quality, objectivity and precision of current phenotyping methods is limited and HT phenotyping methods need to be developed to further increase the efficiency of grapevine breeding through sensor assisted selection. Many different types of sensors technologies are available ranging from visible light sensors (Red Green Blue (RGB) cameras), multispectral, hyperspectral, thermal, and fluorescence cameras to three dimensional (3D) camera and laser scan approaches. Phenotyping can either be done under controlled environments (growth chamber, greenhouse) or can take place in the field, with a decreasing level of standardization. Except for young seedlings, grapevine as a perennial plant needs ultimately to be screened in the field. From a methodological point of view a variety of challenges need to be considered like the variable light conditions, the similarity of fore- and background, and in the canopy hidden traits.The assessment of phenotypic data in grapevine breeding is traditionally done directly in the field by visual estimations. In general the BBCH scale is used to acquire and classify the stages of annual plant development or OIV descriptors are applied to assess the phenotypes into classes. Phenotyping is strongly limited by time, costs and the subjectivity of records. Therefore, only a comparably small set of genotypes is evaluated for certain traits within the breeding process. Due to that limitation, automation, precision and objectivity of phenotypic data evaluation is crucial in order to (1) reduce the existing phenotyping bottleneck, (2) increase the efficiency of grapevine breeding, (3) assist further genetic studies and (4) ensure improved vineyard management. In this theses emphasis was put on the following aspects: Balanced and stable yields are important to ensure a high quality wine production playing a key role in grapevine breeding. Therefore, the main focus of this study is on phenotyping different parameters of yield such as berry size, number of berries per cluster, and number of clusters per vine. Additionally, related traits like cluster architecture and vine balance (relation between vegetative and generative growth) were considered. Quantifying yield parameters on a single vine level is challenging. Complex shapes and slight variations between genotypes make it difficult and very time-consuming.As a first step towards HT phenotyping of yield parameters two fully automatic image interpretation tools have been developed for an application under controlled laboratory conditions to assess individual yield parameters. Using the Cluster Analysis Tool (CAT) four important phenotypic traits can be detected in one image: Cluster length, cluster width, berry size and cluster compactness. The utilization of the Berry Analysis Tool (BAT) provides information on number, size (length and width), and volume of grapevine berries. Both tools offer a fast, user-friendly and cheap procedure to provide several precise phenotypic features of berries and clusters at once with dimensional units in a shorter period of time compared to manual measurements.The similarity of fore- and background in an image captured under field conditions is especially difficult and crucial for image analysis at an early grapevine developmental stage due to the missing canopy. To detect the dormant pruning wood weight, partly determining vine balance, a fast and non-invasive tool for objective data acquisition in the field was developed. In an innovative approach it combines depth map calculation and image segmentation to subtract the background of the vine obtaining the pruning area visible in the image. For the implementation of HT field phenotyping in grapevine breeding a phenotyping pipeline has been set up. It ranges from the automated image acquisition directly in the field using the PHENObot, to data management, data analysis and the interpretation of obtained phenotypic data for grapevine breeding aims. The PHENObot consists of an automated guided tracked vehicle system, a calibrated multi camera system, a Real-Time-Kinematic GPS system and a computer for image data handling. Particularly developed software was applied in order to acquire geo referenced images directly in the vineyard. The geo-reference is afterwards used for the post-processing data management in a database. As phenotypic traits to be analysed within the phenotyping pipeline the detection of berries and the determination of the berry size and colour were considered. The highthroughput phenotyping pipeline was tested in the grapevine repository at Geilweilerhof to extract the characteristics of berry size and berry colour using the Berries In Vineyards (BIVcolor) tool. Image data acquisition took about 20 seconds per vine, which afterwards was followed by the automatic image analysis to extract objective and precise phenotypic data. In was possible to capture images of 2700 vines within 12 hours using the PHENObot and subsequently automatic analysis of the images and extracting berry size and berry colour. With this analysis proof of principle was demonstrated. The pilot pipeline providesthe basis for further development of additional evaluation modules as well as the integration of other sensors

Outdoor Augmented Reality: State of the Art and Issues

International audienceThe goal of an outdoor augmented reality system is to allow the human operator to move freely without restraint in its environment, to view and interact in real time with geo-referenced data via mobile wireless devices. This requires proposing new techniques for 3D localization, visualization and 3D interaction, adapted to working conditions in outdoor environment (brightness variation, features of displays used, etc.). This paper surveys recent advances in outdoor augmented reality. It resumes a large retrospective of the work carried out in this field, especially on methodological aspects (localization methods, generation of 3D models, visualization and interaction approaches), technological aspects (sensors, visualization devices and architecture software) and industrial aspects

Human-robot interaction and computer-vision-based services for autonomous robots

L'Aprenentatge per Imitació (IL), o Programació de robots per Demostració (PbD), abasta mètodes pels quals un robot aprèn noves habilitats a través de l'orientació humana i la imitació. La PbD s'inspira en la forma en què els éssers humans aprenen noves habilitats per imitació amb la finalitat de desenvolupar mètodes pels quals les noves tasques es poden transferir als robots. Aquesta tesi està motivada per la pregunta genèrica de "què imitar?", Que es refereix al problema de com extreure les característiques essencials d'una tasca. Amb aquesta finalitat, aquí adoptem la perspectiva del Reconeixement d'Accions (AR) per tal de permetre que el robot decideixi el què cal imitar o inferir en interactuar amb un ésser humà. L'enfoc proposat es basa en un mètode ben conegut que prové del processament del llenguatge natural: és a dir, la bossa de paraules (BoW). Aquest mètode s'aplica a grans bases de dades per tal d'obtenir un model entrenat. Encara que BoW és una tècnica d'aprenentatge de màquines que s'utilitza en diversos camps de la investigació, en la classificació d'accions per a l'aprenentatge en robots està lluny de ser acurada. D'altra banda, se centra en la classificació d'objectes i gestos en lloc d'accions. Per tant, en aquesta tesi es demostra que el mètode és adequat, en escenaris de classificació d'accions, per a la fusió d'informació de diferents fonts o de diferents assajos. Aquesta tesi fa tres contribucions: (1) es proposa un mètode general per fer front al reconeixement d'accions i per tant contribuir a l'aprenentatge per imitació; (2) la metodologia pot aplicar-se a grans bases de dades, que inclouen diferents modes de captura de les accions; i (3) el mètode s'aplica específicament en un projecte internacional d'innovació real anomenat Vinbot.El Aprendizaje por Imitación (IL), o Programación de robots por Demostración (PbD), abarca métodos por los cuales un robot aprende nuevas habilidades a través de la orientación humana y la imitación. La PbD se inspira en la forma en que los seres humanos aprenden nuevas habilidades por imitación con el fin de desarrollar métodos por los cuales las nuevas tareas se pueden transferir a los robots. Esta tesis está motivada por la pregunta genérica de "qué imitar?", que se refiere al problema de cómo extraer las características esenciales de una tarea. Con este fin, aquí adoptamos la perspectiva del Reconocimiento de Acciones (AR) con el fin de permitir que el robot decida lo que hay que imitar o inferir al interactuar con un ser humano. El enfoque propuesto se basa en un método bien conocido que proviene del procesamiento del lenguaje natural: es decir, la bolsa de palabras (BoW). Este método se aplica a grandes bases de datos con el fin de obtener un modelo entrenado. Aunque BoW es una técnica de aprendizaje de máquinas que se utiliza en diversos campos de la investigación, en la clasificación de acciones para el aprendizaje en robots está lejos de ser acurada. Además, se centra en la clasificación de objetos y gestos en lugar de acciones. Por lo tanto, en esta tesis se demuestra que el método es adecuado, en escenarios de clasificación de acciones, para la fusión de información de diferentes fuentes o de diferentes ensayos. Esta tesis hace tres contribuciones: (1) se propone un método general para hacer frente al reconocimiento de acciones y por lo tanto contribuir al aprendizaje por imitación; (2) la metodología puede aplicarse a grandes bases de datos, que incluyen diferentes modos de captura de las acciones; y (3) el método se aplica específicamente en un proyecto internacional de innovación real llamado Vinbot.Imitation Learning (IL), or robot Programming by Demonstration (PbD), covers methods by which a robot learns new skills through human guidance and imitation. PbD takes its inspiration from the way humans learn new skills by imitation in order to develop methods by which new tasks can be transmitted to robots. This thesis is motivated by the generic question of “what to imitate?” which concerns the problem of how to extract the essential features of a task. To this end, here we adopt Action Recognition (AR) perspective in order to allow the robot to decide what has to be imitated or inferred when interacting with a human kind. The proposed approach is based on a well-known method from natural language processing: namely, Bag of Words (BoW). This method is applied to large databases in order to obtain a trained model. Although BoW is a machine learning technique that is used in various fields of research, in action classification for robot learning it is far from accurate. Moreover, it focuses on the classification of objects and gestures rather than actions. Thus, in this thesis we show that the method is suitable in action classification scenarios for merging information from different sources or different trials. This thesis makes three contributions: (1) it proposes a general method for dealing with action recognition and thus to contribute to imitation learning; (2) the methodology can be applied to large databases which include different modes of action captures; and (3) the method is applied specifically in a real international innovation project called Vinbot

Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenómenos tales como los desastres naturales, sobre urbanización, contaminación, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energía fósil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la búsqueda de nuevos recursos energéticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energéticos fósiles. La transformación de una infraestructura de generación de energía basada en recursos fósiles a otra basada en recursos energéticos renovables tales como eólica, solar y energía hidroeléctrica llevará a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrá poco o ningún efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducción de la dependencia de fuentes de energía fósil. Las energías renovables son una fuente natural de energía que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producción de energía confiable, con precios de la energía estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios económicos y el medio ambiente. La energía solar es una de las mejores energías renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos químicos, físicos y biológicos. Una hora de la energía del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energía del sol o la radiación solar y su presencia geográfica determinan posibles inversiones en energía solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "qué, quién, cuando y donde". Por ejemplo: ¿Cuál es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posición gerencial de las energías renovables? ¿Dónde está el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eólicos? ¿En qué fecha se registra la más alta productividad? ¿Por qué este lugar no es apto para proyectos hidráulicos? ¿Por qué hay un bajón en la radiación solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opción viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de Decisión (del inglés Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacción entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y útil la creación de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de Extracción, Transformación y Carga (del inglés Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnológicos clave vinculados a la toma de decisiones. Además, la toma de decisiones en el contexto de la energía solar depende de Sistemas de Información Geográfica. Aunque la energía del Sol está disponible en todo el mundo, es evidente que la energía solar es más abundante cerca de los trópicos. Por ejemplo, una inversión en plantas de energía fotovoltaica en lugares cerca de los trópicos y del ecuador requerirá menos tiempo para su amortización. Dependiendo de la ubicación geográfica y las condiciones climáticas, la intensidad solar varía. Por esta razón, es importante seleccionar la ubicación adecuada que optimice la inversión teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiación solar, clima, tierras aptas y economía. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan información de idoneidad sobre la radiación solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos están restringidos a expertos, cubren áreas geográficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el público en general. El desarrollo de una cartografía extensa sobre la relación de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingeniería, necesitando de la integración de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogéneas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigación desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de Decisión en el ámbito de las energías renovables en general, y de la energía solar en particular. La característica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de Decisión que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogía. Imagínese que usted está buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las características del edificio (por ejemplo dimensiones, jardín, más de una edificación en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imágenes libres de un proveedor de ortofotografías (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de Aragón, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orígenes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigación tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podría proporcionar un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energías renovables, en particular sistemas de energía solar, como podría ser la selección de la mejor opción para instalar un sistema solar, o decidir una inversión en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigación ha consistido en el análisis sobre la idoneidad de las tecnologías vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de Extracción, Transformación y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos históricos referentes a la energía, e Inteligencia de Negocios para la estructuración y presentación de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, técnicas de representación de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo económico del producto. Además, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de Decisión deben ser el instrumento de resolución de problemas de mercado y de problemas científicos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologías citadas para proponer un Sistema de Soporte de Decisión completo para un mejor uso potencial de las energías renovables que denominamos REDSS (del inglés Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigación ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigación: Preguntas relacionadas a los datos: - ¿Cómo elegir el proceso de creación de datos más adecuado para crear modelos geográficos cuyo coste económico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnología: - ¿Qué limitaciones tecnológicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cálculo de la intensidad y sombra solar? - ¿Cómo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energías renovables? - ¿Cómo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ¿Cuáles son las diferencias significativas entre el método propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ¿Cuáles son los casos de uso de REDSS? - ¿Cuáles son los beneficios de REDSS para expertos y público en general? Para darle una forma concreta a la contribución y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sólo proporciona datos de localización avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformación actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energías renovables y, permite descubrir al público en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestión y visualización de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisión de varios modelos de sol-sombra de código abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisión y de su soporte efectivo. Además, proporciona información detallada sobre fuentes de información gratuita relacionada con datos de radiación solar. - En segundo lugar, se plantea un armazón conceptual para el desarrollo de modelos geográficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicación de esta aproximación se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales públicamente disponibles vía servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energía solar. Este modelo también cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creación y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberían salir beneficiados por la aplicación de esta estrategia. - Por último, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localización de la radiación solar y eventos temporales que sirve como ejemplo práctico de la aproximación planteada en esta tesis. Para hacer más claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energía renovable

Robot navigation in vineyards based on the visual vanish point concept

One of the biggest challenges of autonomous navigation in robots for agriculture is the path following in a large dimension map and various terrains. An important ability is to follow corridors and or vine rows which are frequent situation and with some complexity given the outline of real vegetation. One method to locate and guide the robot in between vineyards is making use of vanishing point detection on vine rows in order to obtain a reference point and send the adequate velocity commands to the motors. This detection will be conceived utilizing convectional image processing algorithms and Deep Learning techniques. It will be necessary to adapt the image processing algorithms or Deep Learning for use in ROS 2 context.One of the biggest challenges of autonomous navigation in robots for agriculture is the path following in a large dimension map and various terrains. An important ability is to follow corridors and or vine rows which are frequent situation and with some complexity given the outline of real vegetation. One method to locate and guide the robot in between vineyards is making use of vanishing point detection on vine rows in order to obtain a reference point and send the adequate velocity commands to the motors. This detection will be conceived utilizing convectional image processing algorithms and Deep Learning techniques. It will be necessary to adapt the image processing algorithms or Deep Learning for use in ROS 2 context

Brock University View Book, 2007-2008

This view book includes the following: Experience the Best: Brock Co-op - Be a part of one of the most successful co-op programs in Canada!; Brock Programs: With more than 72 undergraduate options in six faculties to choose from, you are sure to find the program that is right for you; Living on Campus: live in outstanding modern facilities, meet new friends, and become a vital part of the Brock community; Getting Involved: Get involved and make a difference in your school and community; The Badger Tradition: Forty years of athletic excellence - Go Badgers!; At Your Service: You come first at Brock! Our faculty and staff make outstanding service something you can expect every day; Money Matters: We'll work with you to help you meet your financial needs; Become a Brock Student: Learn how to apply and begin your Brock experience; Ontario Secondary School Admissions: We'll show you what you need to get in