Análisis multitemporal del cambio de cobertura vegetal y uso del suelo de la microcuenca del río Chuchuví, provincia de Esmeraldas

Analizar las variaciones en el cambio de cobertura vegetal y uso del suelo de la microcuenca del río Chuchuví en el período 1987-2017.Los estudios relacionados con los cambios de la cobertura vegetal y uso del suelo permiten analizar las tendencias espacio-temporales de procesos negativos que afectan a las cuencas hidrográficas. En el presente estudio se analizó las variaciones en el cambio de cobertura vegetal y uso del suelo en la microcuenca del río Chuchuví en el período 1987-2017. Para identificar las variaciones se aplicaron técnicas de Teledetección a las imágenes de los satélites Landsat y Sentinel de los años 1987, 2000 y 2017, utilizando el método de clasificación supervisada en donde se establecieron cuatro categorías de cobertura y uso del suelo tales como: bosque, pastizal, cultivos e infraestructura que fueron detectados y cuantificados en el software ArcGIS 10.4. Se elaboró una matriz de transición y con base en esta se determinaron las tasas de cambio anual para las categorías clasificadas. Además, se analizó el cambio multitemporal de las cuencas visuales norte y sur de la microcuenca para identificar las superficies visibles desde los puntos de interés. Los resultados obtenidos muestran el aumento del bosque, cultivos e infraestructura para el año 2017; en 273,06 hectáreas (19,8%), 11,96 hectáreas (0,8%) y 7,53 hectáreas (0,5%), mientras que los pastizales presentaron una disminución de 292,55 hectáreas (-21,3%); con tasas de variación anual de 0,72%, 2,69%, 1,04% y -5,18% respectivamente. Considerando que la microcuenca está cubierta en mayor parte por bosque y en menor superficie por cultivos, pastizales e infraestructura, se ha propuesto desarrollar actividades de ecoturismo, incorporar el bosque de la microcuenca al Sistema Nacional de Áreas Protegidas del Ecuador, además de implementar prácticas agroecológicas y sistemas de agroforestería para la conservación del área de estudio.Ingenierí

Buildings Detection in VHR SAR Images Using Fully Convolution Neural Networks

This paper addresses the highly challenging problem of automatically detecting man-made structures especially buildings in very high resolution (VHR) synthetic aperture radar (SAR) images. In this context, the paper has two major contributions: Firstly, it presents a novel and generic workflow that initially classifies the spaceborne TomoSAR point clouds $-$ generated by processing VHR SAR image stacks using advanced interferometric techniques known as SAR tomography (TomoSAR) $-$ into buildings and non-buildings with the aid of auxiliary information (i.e., either using openly available 2-D building footprints or adopting an optical image classification scheme) and later back project the extracted building points onto the SAR imaging coordinates to produce automatic large-scale benchmark labelled (buildings/non-buildings) SAR datasets. Secondly, these labelled datasets (i.e., building masks) have been utilized to construct and train the state-of-the-art deep Fully Convolution Neural Networks with an additional Conditional Random Field represented as a Recurrent Neural Network to detect building regions in a single VHR SAR image. Such a cascaded formation has been successfully employed in computer vision and remote sensing fields for optical image classification but, to our knowledge, has not been applied to SAR images. The results of the building detection are illustrated and validated over a TerraSAR-X VHR spotlight SAR image covering approximately 39 km$^2$ $-$ almost the whole city of Berlin $-$ with mean pixel accuracies of around 93.84%Comment: Accepted publication in IEEE TGR

Metodología para detectar cambios en el uso de la tierra utilizando los principios de la clasificación orientada a objetos, estudio de caso piedemonte de Villavicencio, Meta

En la investigación se presenta una metodología que emplea los principios de la ―Clasificación Orientada a Objetos‖, con el propósito de determinar, cuantificar y visualizar, las coberturas y usos de la tierra para mapear el cambio ocurrido en un lapso de 17 años, en el piedemonte depositacional del municipio de Villavicencio en el departamento del Meta. La metodología se aplicó para las imágenes del sensor Landsat, para los años 1986 y 2003. El programa a utilizar fue ENVI versión 4.6, con el módulo de ENVI ZOOM. Con la clasificación utilizada fue posible delimitar las áreas de tres coberturas: bosques (9.304, 5 ha – 1986 y 2.083,8 ha – 2003), bosques de galería (3.581,5 ha – 1986 y 2.597 ha – 2003) y palma africana (110, 39 -1986 y 218,88 – 2003), con el cambio de uso (bosques: -77.6% y bosques de galería en -27,5 %), a partir de una imagen satelital con resolución espacial media. Los resultados de la validación de la clasificación en la imagen del año 2003, indicaron que fueron aceptables (Coeficiente Kappa = 0.365). De acuerdo a los resultados de la investigación, la clasificación orientada a objetos, puede ser una alternativa eficiente y precisa a implementar para clasificar imágenes de sensores, cuando se requiere delimitar una cobertura específica. / Abstract. The research presents a methodology that employs the principles of "Object-Oriented Classification," with the purpose of identify, quantify and visualize the covers and land uses for mapping the change in a period of 17 years, in the piedmont with depositacional environments of the municipality of Villavicencio in the department of Meta. The methodology was applied to Landsat images from 1986 and 2003. The software used was ENVI version 4.6, with the module ENVI ZOOM. With the classification was possible to delimit three cover: forests (9304, 5 ha - 1986 and 2083.8 ha - 2003), gallery forests (3581.5 ha - 1986 and 2597 ha - 2003) and palm (110,4 - 1.986 and 218.9 ha – 2.003) with the change of use (forests: -77.6% and gallery forests in -27.5%), from a satellite image with medium spatial resolution. The results of the validation of image classification from 2003, indicated that was acceptable (Kappa coefficient = 0.365). According to the results of research, object-oriented classification can be an efficient and accurate implementation of sensors to classify images, when required to delineate a specific coverage.Maestrí

Estrategias de restauración ecológica del hábitat de tremarctos ornatus (oso andino) en la parroquia Sigsipamba, cantón Pimampiro

Proponer estrategias de restauración ecológica del hábitat de Tremarctos ornatus (oso andino), en la parroquia San Francisco de Sigsipamba a partir del estado actual de su hábitat.La fragmentación y pérdida de hábitat son generadas por el cambio de uso de suelo. Este proceso de origen antrópico modifica la conectividad, la densidad de parches y el área del bosque, lo que puede influir en los atributos ecológicos del oso andino y de las comunidades asociadas a su hábitat. En consecuencia, es fundamental establecer estrategias de restauración ecológica en zonas afectadas por la expansión agrícola y ganadera, para incrementar el hábitat de la especie y así garantizar la supervivencia de las poblaciones del oso andino en esta área de gran interés. Es por ello, que el presente estudio tiene como objetivo proponer estrategias de restauración ecológica del hábitat de Tremarctos ornatus (oso andino), en la parroquia San Francisco de Sigsipamba. Se evaluó los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal de la parroquia mediante una clasificación supervisada para los años 1996 y 2020 con el Software ArcGIS; posteriormente, se utilizó el Sofware Idrisi Selva para determinar cómo inciden los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal en el hábitat del oso. Por último, se propuso un corredor biológico como estrategia de conservación y restauración del hábitat de esta especie. En la parroquia San Francisco de Sigsipamba, se evidenció la reducción de bosque nativo en un13,24%, páramo en un 5,86% y un incremento de pastos y vegetación arbustiva en un 9,72% y 11,89% respectivamente. Durante el período 1996-2020, este cambio impactó 2.890,29 hectáreas de hábitat del oso (bosque y páramo), de las cuales 1.733,09 hectáreas fueron impactadas negativamente y 1.157,20 hectáreas incrementaron. Finalmente, se diseñó 9 corredores biológicos, cada uno de 500 m de ancho con longitudes que varían entre 1,11 km y 2,72 km; para recuperar el hábitat fragmentado, contribuir a la conservación de la biodiversidad y la interconexión de los parches vegetativos en el que se distribuye la especie.Ingenierí

Identificación de área quemada por derrame de crudo en un sector del municipio de Arauquita - Oleoducto Caño Limón-Coveñas, por medio de imágenes de satélite, para determinar la afectación de las coberturas presentes en el año 1997

Los incendios producidos por quema de crudo son eventos catastróficos debido a los grandes volúmenes que maneja la industria petrolera y a su acelerado esparcimiento, que a su paso deterioran y causan un desequilibrio ecosistémico fuerte, sin dejar de lado los riesgos que pueden representar para las poblaciones aledañas del accidente y que se abastecen de las condiciones ambientales del área. Lo que supone, después de la ocurrencia del incendio forestal, la necesidad de identificar las variables ambientales implicadas y estimar la distribución y extensión del área quemada, a partir de la evaluación de daños ambientales para la descripción del impacto territorial. Se estudió una serie multitemporal de escenas del mes de septiembre del año 1996 pre incendio y 1997 post incendio, ocurrido aproximadamente en el tramo 47km del oleoducto localizado en el municipio de Arauquita, Departamento de Arauca, Colombia y delimitado por el área del incendio. El producto cartográfico generado constituye una información útil para la planificación de actividades dirigidas a la recuperación de los efectos causados por el incendio que tienen principal impacto en las superficies vegetales. El desarrollo del proyecto gira con base al procesamiento de imágenes Landsat, análisis de índices de vegetación (NDVI, SAVI y GEMI), índices de quema (NBR y BAI) y clasificaciones a partir del algoritmo ISODATA de la escena pre-incendio y post-incendio; para obtener la herramienta de la representación temática de la distribución del área de afectación que incluye la diferencia normalizada entre bandas derivadas de los índices de quema y vegetación que permitió obtener resultados óptimos en el análisis de la quema de crudoPregradoINGENIERO(A) TOPOGRAFIC

Implementación de redes neuronales artificiales y series temporales para la generación de productos de máscaras de nubes e imágenes modis.

Las máscaras de nubes son productos que discriminan la cobertura nubosa presente en las imágenes satelitales, facilitando la interpretación y el análisis de las coberturas terrestres en diferentes estudios de teledetección espacial. Se han propuesto diferentes métodos para el enmascaramiento de las nubes, sin embargo presentan variaciones en cuanto a precisión, tiempo de procesamiento y su facilidad de implementación. En este sentido, para el presente proyecto se propone la aplicación de dos métodos correspondientes a Redes Neuronales Artificiales de Perceptrón Multicapa (RNA-MLP) y el algoritmo de máscaras de nubes basado en la inflexión de una serie temporal (IBCM). La metodología se compone por cinco fases correspondientes a: pre-procesamiento, selección de variables, desarrollo del algoritmo de IBCM, desarrollo del algoritmo de RNA y por último la comparación y validación de los resultados. Los resultados muestran que los métodos propuestos presentan errores globales del 1.75% y 12.71% para RNA e IBCM y concordancias con la máscara de la MOD09A1 de 0.87 y 0.72 respectivamente

Human-Centric Machine Vision

Recently, the algorithms for the processing of the visual information have greatly evolved, providing efficient and effective solutions to cope with the variability and the complexity of real-world environments. These achievements yield to the development of Machine Vision systems that overcome the typical industrial applications, where the environments are controlled and the tasks are very specific, towards the use of innovative solutions to face with everyday needs of people. The Human-Centric Machine Vision can help to solve the problems raised by the needs of our society, e.g. security and safety, health care, medical imaging, and human machine interface. In such applications it is necessary to handle changing, unpredictable and complex situations, and to take care of the presence of humans