Spectral Band Selection for Ensemble Classification of Hyperspectral Images with Applications to Agriculture and Food Safety

In this dissertation, an ensemble non-uniform spectral feature selection and a kernel density decision fusion framework are proposed for the classification of hyperspectral data using a support vector machine classifier. Hyperspectral data has more number of bands and they are always highly correlated. To utilize the complete potential, a feature selection step is necessary. In an ensemble situation, there are mainly two challenges: (1) Creating diverse set of classifiers in order to achieve a higher classification accuracy when compared to a single classifier. This can either be achieved by having different classifiers or by having different subsets of features for each classifier in the ensemble. (2) Designing a robust decision fusion stage to fully utilize the decision produced by individual classifiers. This dissertation tests the efficacy of the proposed approach to classify hyperspectral data from different applications. Since these datasets have a small number of training samples with larger number of highly correlated features, conventional feature selection approaches such as random feature selection cannot utilize the variability in the correlation level between bands to achieve diverse subsets for classification. In contrast, the approach proposed in this dissertation utilizes the variability in the correlation between bands by dividing the spectrum into groups and selecting bands from each group according to its size. The intelligent decision fusion proposed in this approach uses the probability density of training classes to produce a final class label. The experimental results demonstrate the validity of the proposed framework that results in improvements in the overall, user, and producer accuracies compared to other state-of-the-art techniques. The experiments demonstrate the ability of the proposed approach to produce more diverse feature selection over conventional approaches

Remote sensing of peanut cropping areas and modelling of their future geographic distribution and disease risks

Peanut or groundnut (Arachis hypogaea L), one of the most important oil seed crops, faces several challenges due to climate change. The unfavourable climate in Australia, as a result of high climate variability, could easily affect peanut production. For example, the incidence of drought stress will increase the likelihood of one of the major problems in the peanut industry, i.e. aflatoxin. In addition, if the climate changes as projected, shifts in geographic distribution of peanut crops and the associated diseases are inevitable. In view of these concerns, this study set the following objectives: 1) to assess the effectiveness of PROBA-V imagery in mapping peanut crops; 2) to study the effects of climate change on the future geographic distribution of peanut crops in Australia; and 3) to examine the effects of climate change on the future distribution of aflatoxin in peanut crops, and to locate high risk areas of aflatoxin in the future areas of peanut crop production. In this study, the area of peanut crop mapping was the South Burnett region in Queensland, while the area of future geographic distribution of peanut crops and aflatoxin covered the entire continent of Australia. To address the first objective, the peanut crop areas were mapped using time-series PROBA-V NDVI by stacking time-series imagery and generating the phenological parameter imagery. Three classification algorithms were used: maximum likelihood classification (MLC), spectral angle mapper (SAM), and minimum distance classification (Min). The results reveal that the overall accuracy of mapping using time-series imagery outweighed phenological parameter imagery, although both datasets performed very well in mapping peanut crops. MLC application in the time-series imagery dataset produced the best result, i.e. overall accuracy of 92.75%, with producer and user accuracy of each class ≥ 78.79%. Specifically for peanut crops, all the algorithms tested produced satisfactory results (≥75.95% of producer and user accuracy), except for the producer accuracy of Min algorithm. Overall, PROBA-V imagery can provide satisfactory results in mapping peanut crops in the study area. For the second objective, the effects of climate change in the potential future geographic distribution of peanut crops in Australia for 2030, 2050, 2070, and 2100 were studied using the CLIMEX program (a Species Distribution Model) under Global Climate Models (GCMs) of CSIRO-Mk3.0 and MIROC-H. The results show an increase in unsuitable areas for peanut cultivation in Australia throughout the projection years for the two GCMs. However, the CSIRO-Mk3 projection of unsuitable areas for 2100 was higher (76% of Australian land) than MIROC-H projection (48% of Australian land). Both GCMs agreed that some current peanut cultivation areas will become unsuitable in the future, while only limited areas will still remain suitable for peanut cultivation. The present study confirms the effects of climate change on the suitability of peanut growing areas in the future. In the third objective, the impacts of climate change on future aflatoxin distribution in Australia and the high risk areas of aflatoxin incidence in the projected future distribution of peanut crops were examined. The projected future distribution of aflatoxin for 2030, 2050, 2070, and 2100 was also modelled using CLIMEX under CSIRO-Mk3.0 and MIROC-H GCMs. The results demonstrated that only a small portion of the Australian continent will be optimal/suitable for aflatoxin persistence, due to the incidence of heat and dry stresses. The map overlay results between the future projections of aflatoxin and peanut crops resulted in small areas of low aflatoxin risk in the future projected areas of peanut crops. It is projected that most of the current peanut cultivation areas will have a high aflatoxin risk, while others will no longer be favourable for peanut cultivation in the future. This study has clearly demonstrated the ability of PROBA-V satellite imagery in mapping peanut crops. It has also demonstrated that climate change incidence will affect the suitability areas of future geographical distribution of peanut crops and the associated aflatoxin disease. This study provides strategic information on current peanut growing areas, future suitable areas for peanut crops in Australia, and future high risk areas of aflatoxin incidence. This information will provide valuable contributions to the long-term planning of peanut cultivation in the country

A Data-driven Approach for Detecting Stress in Plants Using Hyperspectral Imagery

A phenotype is an observable characteristic of an individual and is a function of its genotype and its growth environment. Individuals with different genotypes are impacted differently by exposure to the same environment. Therefore, phenotypes are often used to understand morphological and physiological changes in plants as a function of genotype and biotic and abiotic stress conditions. Phenotypes that measure the level of stress can help mitigate the adverse impacts on the growth cycle of the plant. Image-based plant phenotyping has the potential for early stress detection by means of computing responsive phenotypes in a non-intrusive manner. A large number of plants grown and imaged under a controlled environment in a high-throughput plant phenotyping (HTPP) system are increasingly becoming accessible to research communities. They can be useful to compute novel phenotypes for early stress detection. In early stages of stress induction, plants manifest responses in terms of physiological changes rather than morphological, making it difficult to detect using visible spectrum cameras which use only three wide spectral bands in the 380nm - 740 nm range. In contrast, hyperspectral imaging can capture a broad range of wavelengths (350nm - 2500nm) with narrow spectral bands (5nm). Hyperspectral imagery (HSI), therefore, provides rich spectral information which can help identify and track even small changes in plant physiology in response to stress. In this research, a data-driven approach has been developed to identify regions in plants that manifest abnormal reflectance patterns after stress induction. Reflectance patterns of age-matched unstressed plants are first characterized. The normal and stressed reflectance patterns are used to train a classifier that can predict if a point in the plant is stressed or not. Stress maps of a plant can be generated from its hyperspectral image and can be used to track the temporal propagation of stress. These stress maps are used to compute novel phenotypes that represent the level of stress in a plant and the stress trajectory over time. The data-driven approach is validated using a dataset of sorghum plants exposed to drought stress in a LemnaTec Scanalyzer 3D HTPP system. Advisers: Ashok Samal and Sruti Das Choudhur

Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest

Tesis por compendio[ES] El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar la técnica de imagen hiperespectral en el rango visible e infrarrojo cercano, en combinación con técnicas quimiométricas para la evaluación de la calidad de la fruta en poscosecha de manera eficaz y sostenible. Con este fin, se presentan diferentes estudios en los que se evalúa la calidad de algunas frutas que por su valor económico, estratégico o social, son de especial importancia en la Comunidad Valenciana como son el caqui 'Rojo Brillante', la granada 'Mollar de Elche', el níspero 'Algerie' o diferentes cultivares de nectarina. En primer lugar se llevó a cabo la monitorización de la calidad poscosecha de nectarinas 'Big Top' y 'Magique' usando imagen hiperespectral en reflectancia y transmitancia. Al mismo tiempo se evaluó la transmitancia para la detección de huesos abiertos. Se llevó a cabo también un estudio para distinguir los cultivares 'Big Top' y "Diamond Ray", los cuales poseen un aspecto muy similar pero sabor diferente. En cuanto al caqui 'Rojo Brillante', la imagen hiperespectral fue estudiada por una parte para monitorear su madurez, y por otra parte para evaluar la astringencia de esta fruta, que debe ser completamente eliminada antes de su comercialización. Las propiedades físico-químicas de la granada 'Mollar de Elche' fueron evaluadas usando imagen de color e hiperespectral durante su madurez usando la información de la fruta intacta y de los arilos. Finalmente, esta técnica se usó para caracterizar e identificar los defectos internos y externos del níspero 'Algerie'. En la predicción de los índices de calidad IQI y RPI usando imagen en reflectancia y transmitancia se obtuvieron valores de R2 alrededor de 0,90 y en la discriminación por firmeza, una precisión entorno al 95 % usando longitudes de onda seleccionadas. En cuanto a la detección de huesos abiertos, el uso de la imagen hiperespectral en transmitancia obtuvo un 93,5 % de clasificación correcta de frutas con hueso normal y 100 % con hueso abierto usando modelos PLS-DA y 7 longitudes de onda. Los resultados obtenidos en la clasificación de los cultivares 'Big Top' y 'Diamond Ray' mostraron una fiabilidad superior al 96,0 % mediante el uso de modelos PLS-DA y 14 longitudes de onda seleccionadas, superando a la imagen de color (56,9 %) y a un panel entrenado (54,5 %). Con respecto al caqui, los resultados obtenidos indicaron que es posible distinguir entre tres estados de madurez con una precisión del 96,0 % usando modelos QDA y se predijo su firmeza obteniendo un valor de R2 de 0,80 usando PLS-R. En cuanto a la astringencia, se llevaron a cabo dos estudios similares en los que en el primero se discriminó la fruta de acuerdo al tiempo de tratamiento con altas concentraciones de CO2 con una precisión entorno al 95,0 % usando QDA. En el segundo se discriminó la fruta de acuerdo a un valor de contenido en taninos (0,04 %) y se determinó qué área de la fruta era mejor para realizar esta discriminación. Así se obtuvo una precisión del 86,9 % usando la zona media y 23 longitudes de onda. Los resultados obtenidos para la granada indicaron que la imagen de color e hiperespectral poseen una precisión similar en la predicción de las propiedades fisicoquímicas usando PLS-R y la información de la fruta intacta. Sin embargo, cuando se usó la información de los arilos, la imagen hiperespectral fue más precisa. En cuanto a la discriminación del estado de madurez usando PLS-DA, la imagen hiperespectral ofreció mayor precisión, 95,0 %, usando la información de la fruta intacta y del 100 % usando la de los arilos. Finalmente, los resultados obtenidos para el níspero indicaron que la imagen hiperespectral junto con el método de clasificación XGBOOST pudo discriminar entre muestras con y sin defectos con una precisión del 97,5 % y entre muestras sin defectos o con defectos internos o externos con una precisión del 96,7 %. Además fue posible distinguir entre los dife[CA] L'objectiu de la present tesi doctoral se centra en avaluar la capacitat de la imatge hiperespectral en el rang visible i infraroig pròxim, en combinació amb mètodes quimiomètrics, per a l'avaluació de la qualitat de la fruita en post collita de manera eficaç i sostenible. A aquest efecte, es presenten diferents estudis en els quals s'avalua la qualitat d'algunes fruites que pel seu valor econòmic, estratègic o social, són d'especial importància a la Comunitat Valenciana com són el caqui 'Rojo Brillante', la magrana 'Mollar de Elche', el nispro 'Algerie' o diferents cultivares de nectarina. En primer lloc es va dur a terme la monitorització de la qualitat post collita de nectarines 'Big Top' i 'Magique' per mitjà d'imatge hiperespectral en reflectància i trasnmitancia. Així mateix es va avaluar la transmitància per a la detecció d'ossos oberts. Es va dur a terme també un estudi per distingir els cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray', els quals posseeixen un aspecte molt semblant però sabor diferent. Pel que fa al caqui 'Rojo Brillante', la imatge hiperespectral va ser estudiada d'una banda per a monitoritzar la seua maduresa, i per un altre costat per avaluar l'astringència, que ha de ser completament eliminada abans de la seua comercialització. Les propietats fisicoquímiques de la magrana 'Mollar de Elche' van ser avaluades per la imatge de color i hiperespectral durant la seua maduresa usant la informació de la fruita intacta i els arils. Finalment, aquesta tècnica es va fer servir per caracteritzar i identificar els defectes interns i externs del nispro 'Algerie'. En la predicció dels índexs de qualitat IQI i RPI usant imatge en reflectància com en trasnmitancia es van obtindre valors de R2 al voltant de 0,90 i en la discriminació per fermesa una precisió entorn del 95,0 % utilitzant longituds d'ona seleccionades. Pel que fa a la detecció d'ossos oberts, l'ús de la imatge hiperespectral en transmitància va obtindre un 93,5 % classificació correcta de fruites amb os normal i 100 % amb os obert usant models PLS-DA i 7 longituds d'ona. Els resultats obtinguts en la classificació dels cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray' van mostrar una fiabilitat superior al 96,0 % per mitjà de l'ús de models PLS-DA i 14 longituds d'ona, superant a la imatge de color (56,9 %) i a un panell sensorial entrenat (54,5 %). Quant al caqui, els resultats obtinguts van indicar que és possible distingir entre tres estats de maduresa amb una precisió del 96,0 % usant models QDA i es va predir la seua fermesa obtenint un valor de R2 de 0,80 usant PLS-R. Pel que fa a l'astringència, es van dur a terme dos estudis similars en què el primer es va discriminar la fruita d'acord al temps de tractament amb altes concentracions de CO2 amb una precisió al voltant del 95,0 % usant QDA. En el segon, es va discriminar la fruita d'acord a un valor de contingut en tanins (0,04 %) i es va determinar quina part de la fruita era millor per a realitzar aquesta discriminació. Així es va obtindre una precisió del 86,9 % usant la zona mitjana i 23 longituds d'ona. Els resultats obtinguts per la magrana van indicar que la imatge de color i hiperespectral posseïxen una precisió semblant a la predicció de les propietats fisicoquímiques usant PLS-R i la informació de la fruita intacta. No obstant això, quan es va usar la informació dels arils, la imatge hiperespectral va ser més precisa. Quant a la discriminació de l'estat de maduresa usant PLS-DA, la imatge hiperespectral va oferir major precisió (95,0 %) usant la informació de la fruita intacta i del 100 % usant la dels arils. Finalment, els resultats obtinguts pel nispro indiquen que la imatge hiperespectral juntament amb el mètode de classificació XGBOOST va poder discriminar entre mostres amb i sense defectes amb una precisió del 97,5 % i entre mostres sense defectes o amb defectes interns o externs amb una precisió del 96,7 %. A més, va ser possible distingir entre[EN] The objective of this doctoral thesis is to evaluate the potential of the hyperspectral imaging in the visible and near infrared range in combination with chemometrics for the assessment of the postharvest quality of fruit in a non-destructive, efficient and sustainable manner. To this end, different studies are presented in which the quality of some fruits is evaluated. Due to their economic, strategic or social value, the selected fruits are of special importance in the Valencian Community, such as Persimmon 'Rojo Brillante', the pomegranate 'Mollar de Elche', the loquat 'Algerie' or different nectarine cultivars. First, the quality monitoring of 'Big Top' and 'Magique' nectarines was carried out using reflectance and transmittance images. At the same time, transmittance was evaluated for the detection of split pit. In addition, a classification was performed to distinguish the 'Big Top' and 'Diamond Ray' cultivars, which look very similar but have different flavour. Whereas that for the 'Rojo Brillante' persimmon, the hyperspectral imaging was studied on the one hand to monitor its maturity, and on the other hand to evaluate the astringency of this fruit, which must be completely eliminated before its commercialization. The physicochemical properties of the 'Mollar de Elche' pomegranate were evaluated by means of hyperspectral and colour imaging during its maturity using the information from the intact fruit and arils. Finally, this technique was used to characterise and identify the internal and external defects of the 'Algerie' loquat. In the prediction of the IQI and RPI quality indexes using reflectance and transmittance images, R2 values around 0.90 were obtained and in the discrimination according to firmness, accuracy around 95.0 % using selected wavelengths was obtained. Regarding the split pit detection, the use of the hyperspectral image in transmittance mode obtained a 93.5 % of fruits with normal bone correctly classified and 100% with split pit using PLS-DA models and 7 wavelengths. The results obtained in the classification of 'Big Top' and 'Diamond Ray' fruits show accuracy higher than 96.0 % by using PLS-DA models and 14 selected wavelengths, higher than the obtained with colour image (56.9 %) and a trained panel (54.5 %). According to persimmon, the results obtained indicated that it is possible to distinguish between three states of maturity with an accuracy of 96.0 % using QDA models and its firmness was predicted obtaining a R2 value of 0.80 using PLS-R. Regarding astringency, two similar studies were carried out. In the first study, the fruit was classified according to the time of treatment with high concentrations of CO2 with a precision of around 95.0 % using QDA. In the second, the fruit was discriminated according to a threshold value of soluble tannins (0.04 %) and was determined what fruit area was better to perform this discrimination. Thus, an accuracy of 86.9 % was obtained using the middle area and 23 wavelengths. The results obtained for the pomegranate indicated that the use of colour and hyperspectral images have a similar precision in the prediction of physicochemical properties using PLS-R and the intact fruit information. However, when the information from the arils was used, the hyperspectral image was more accurate. Regarding the discrimination by the state of maturity using PLS-DA, the hyperspectral image offered greater precision, of 95.0 % using the information from the intact fruit and 100 % using that from the arils. Finally, the results obtained for the 'Algerie' loquat indicated that the hyperspectral image with the XGBOOST classification method could discriminate between sound samples and samples with defects with accuracy of 97.5 % and between sound samples or samples with internal or external defects with an accuracy of 96.7 %. It was also possible to distinguish between the different defects with an accuracy of 95.9 %.Munera Picazo, SM. (2019). Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/125954TESISCompendi

Detección y cuantificación de la especie en harinas proteicas de origen animal mediante el uso de sensores hiperspectrales

Con la aparición de la crisis de la Encefalopatía Espongiforme Bovina, los científicos albergaron sospechas de que la causa de la propagación de la epizootia fuera el consumo por los animales bovinos de MBM. Desde el 1988, se prohibió la utilización de proteínas derivadas de mamíferos en la alimentación de los rumiantes. Para ello, se pidió a la comunidad científica buscar el desarrollo y la validación de métodos analíticos para la detección de especies animales en piensos. Uno de los métodos candidatos, para reemplazar o complementar al método oficial (microscopía óptica) es la espectroscopía NIR-CI que integra la tecnología NIRS con el análisis de imagen. La presente tesis se divide en varios capítulos. El Capítulo 1, recoge una revisión de la legislación sobre el uso de harinas proteicas en piensos animales, una descripción de los actuales métodos analíticos para la detección de MBM y en particular de las características operativas de la tecnología NIR-CI. Los Capítulos 2 y 3 describen la puesta a punto de un protocolo para analizar muestras de harinas animales y crear imágenes hiperespectrales e incluye la identificación de factores influyentes en los valores de reflectancia/absorbancia de diferentes pixeles y la optimización de estos factores. A continuación en el Cap. 4 se realiza una evaluación de métodos de compresión y reducción de datos para la optimización del tamaño y la estructura del set de entrenamiento. Una vez establecidos los parámetros para seleccionar un colectivo de píxeles representativos, se desarrollan y validan modelos quimiométricos para la predicción de composición de harinas animales comparando entre diferentes herramientas de estadística multivariante (Cap. 5). El estudio sucesivo (Cap. 6) incluye la puesta a punto de un protocolo para la determinación cuantitativa de la especie animal en una harina proteica. Finalmente (Cap. 7) se comprueba la viabilidad de la tecnología NIR-CI para la detección de diferentes especies en harinas animales comparando los resultados obtenidos con la tecnología NIR-CI frente a los obtenidos con la espectroscopía NIR tradicional.After the emergence of the crisis of BSE, scientists hosted suspicions that the cause of the spread of the disease was the consumption of MBM by cattle. Since 1988, the use of mammalian derived protein in ruminant feed was banned. For this purpose the scientific community was requested to seek development and validation of analytical methods for the detection of animal species in feedstuffs. One of the candidate methods, to replace or to complement the official method (Optical Microscopy) is NIR-CI which integrates NIRS technology with image analysis. This thesis is divided into several chapters. Chapter 1 provides a review of legislation on the use of protein meals in animal feed, a description of current analytical methods for the detection of MBM and in particular the operational features of NIR-CI technology. Chapter 2 and 3 describe the development of a protocol to analyze samples of animal meal and create hyperspectral images including the identification of factors influencing the values of reflectance / absorbance of different pixels and the optimization of these factors . Then on Chapter 4 an assessment of compression methods and data reduction was performed to optimize the size and structure of the training set. Having established the parameters for selecting a representative group of pixels, chemometric models were developed and validated for predicting the composition of animal meal by comparing different multivariate statistical tools (Chapter 5). The following study (Chapter 6) includes the development of a protocol for the quantitative determination of the species in protein meal. Finally (Ch. 7) the feasibility of NIR-CI to detect different species of animal meal was studied by comparing the results obtained with NIR-CI to those obtained with traditional NIR spectroscopy

Integrated nematode management

This book outlines the economic importance of specific plant parasitic nematode problems on the major food and industrial crops and presents the state-of-the-art management strategies that have been developed to reduce specific nematode impacts and outlines their limitations. Case studies to illustrate nematode impact in the field are presented and future changes in nematode disease pressure that might develop as a result of climate change and new cropping systems are discussed.illustrato

Cristaloquímica y Génesis de Arcillas Magnésicas

[ES]Las arcillas magnésicas son un grupo de minerales de gran importancia económica a nivel mundial. Son unos recursos escasos que se encuentran restringidos a algunas cuencas sedimentarias como la Cuenca de Polatli (Turquía) y la Cuenca del Tajo (España). Este grupo de arcillas presenta una variabilidad composicional y estructural muy grande, incluyendo tanto filosilicatos laminares del grupo de las esmectitas, más concretamente saponita – estevensita, como filosilicatos modulados (sepiolita – palygorskita). Esta Tesis Doctoral se ha realizado mediante el formato de compendio de artículos, con 4 objetivos claramente diferenciados entre sí que pretenden ampliar el conocimiento sobre algunos aspectos concretos de las arcillas magnésicas: la realización de un estudio de detalle de la estructura de la palygorskita, la realización de un estudio genético de las bentonitas magnésicas de la Cuenca del Tajo, un estudio preliminar para determinar la viabilidad del uso de la espectroscopía VNIR – SWIR para la identificación de las arcillas magnésicas a través de técnicas de teledetección y la caracterización mineralógica y de las propiedades de superficie de sepiolita – palygorskita en relación con su composición química, textura y estructura. El estudio en detalle de la estructura de la palygorskita se realizó utilizando difracción de Rayos-X con radiación de sincrotrón tanto para polvo como para fibra orientada. Estos resultados experimentales se compararon con simulaciones teóricas de los patrones de difracción de polvo y de fibra orientada, en 2D y 1D, poniendo de manifiesto la existencia de unas diferencias significativas entre los resultados experimentales y los datos teóricos. Estas diferencias, que no pueden ser justificadas por la posible presencia de impurezas ni por el tratamiento de los datos realizado, indican que la estructura de la palygorskita no ha sido aún resuelta de una manera definitiva. La Cuenca del Tajo presenta una de las mayores concentraciones de arcillas magnésicas del mundo, pero presenta una problemática especial respecto a su génesis. El registro fósil y sedimentario de la cuenca indica unas condiciones de pH en las cuales no se daría la precipitación de estos minerales, al igual que las posibles áreas fuente tienen una composición granítica o metapelítica, de manera general, siendo en cualquier caso ricas en aluminosilicatos que no justifican el aporte de magnesio necesario para la formación de estos minerales. Esta problemática llevó a realizar un estudio genético de las bentonitas de la Cuenca del Tajo, obtenidas en una cantera en las proximidades de Esquivias, combinando el estudio mineralógico y geoquímico clásico con el análisis de biomarcadores realizado por primera vez sobre estos materiales. Las muestras se clasificaron en 4 asociaciones minerales de acuerdo a los datos de difracción de Rayos-X: bentonítica (incluyendo tanto arcillas verdes como arcillas rosas), carbonatada, illítica y arenosa. La geoquímica indica que tanto las asociaciones arenosa, illítica y las arcillas verdes presentan un carácter detrítico mientras que la asociación carbonatada y las arcillas rosas presentan un carácter autigénico. El análisis de los biomarcadores permite observar que dentro de las asociaciones minerales hay una serie de diferencias que llevan a interpretaciones diferentes de la génesis de materiales análogos, probablemente debido a procesos postsedimentarios que degradaron la materia orgánica. Sin embargo, estos análisis también proveen de información interesante como es en el caso de las arcillas rosas, ya que la interpretación del análisis de biomarcadores indica un posible ambiente reductor del medio, coincidente con la interpretación de los análisis geoquímicos. El gran interés económico de las arcillas magnésicas hace que sea de una gran utilidad la realización de estudios que permitan identificar depósitos de interés económico mediante técnicas de teledetección. Con el objetivo de determinar la viabilidad de la aplicación de estas técnicas en la prospección de arcillas magnésicas en la Cuenca del Tajo, se ha realizado un estudio preliminar de la respuesta espectral de muestras superficiales provenientes de las proximidades de la localidad de Esquivias en el rango VNIR – SWIR en el laboratorio. Las muestras se clasificaron en diferentes grupos y subgrupos de acuerdo a la morfología general de sus espectros y estos grupos resultaron corresponder a distintas asociaciones minerales. Así pues, la clasificación permite la asignación de los distintos grupos y subgrupos a las diferentes unidades estratigráficas muestreadas de acuerdo a su mineralogía promedio y posibilita la realización de una cartografía del área en términos de composición mineralógica mediante técnicas de teledetección. Es especialmente interesante remarcar que, pese a la pequeña cantidad que representan las arcillas magnésicas en superficie, estas se pueden identificar claramente en los espectros, demostrando la viabilidad de prospectarlas mediante teledetección. El interés económico de las arcillas magnésicas es debido a sus propiedades físico – químicas, principalmente su elevada superficie específica, y es especialmente interesante estudiarlas en relación con su composición química, textura y estructura. El estudio de estas propiedades en relación con los factores descritos se ha realizado con muestras de sepiolita – palygorskita, siendo las sepiolitas estudiadas de origen turco, concretamente de la Cuenca de Polatli, y las palygorskitas provenientes de diferentes puntos de la geografía española. El estudio de estos materiales muestra que las propiedades de superficie no dependen únicamente de la presencia de diferentes impurezas. La textura juega un papel importante puesto que puede aportar microporosidad textural, pero más allá de eso, la presencia de intercrecimientos de palygorskita dentro de sepiolita y viceversa, deducible tanto a través de los difractogramas como de los análisis cristaloquímicos, es determinante en este tipo de propiedades, ya que la existencia de uno u otro tipo de polisomas influye tanto en la microporosidad estructural debido a los túneles intracristalinos como en la superficie externa por la influencia de los canales superficiales, ya que ambos son mayores para los polisomas de sepiolita que para los de palygorskita