Técnicas de fotogrametría y tratamiento de imágenes para a monitorización de playas

[EN] The land-water boundary varies according to the sea level and the shape of a beach profile that is continuously modelled by incident waves. Attempting to model the response of a landscape as geomorphologically volatile as beaches requires multiple precise measurements to recognize responses to the actions of various geomorphic agents. It is therefore essential to have monitoring systems capable of systematically recording the shoreline accurately and effectively. New methods and tools are required to efficiently capture, characterize, and analyze information – and so obtain geomorphologically significant indicators. This is the aim of the doctoral thesis, focusing on the development of tools and procedures for coastal monitoring using satellite images and terrestrial photographs. The work brings satellite image processing and photogrammetric solutions to scientists, engineers, and coastal managers by providing results that demonstrate the usefulness of these viable and lowcost techniques. Existing and freely accessible public information (satellite images, video-derived data, or crowdsourced photographs) can be converted into high quality data for monitoring morphological changes on beaches and thus help achieve a sustainable management of coastal resources.[ES] El límite tierra-agua varía en función de la posición del nivel del mar y de la forma del perfil de playa que continuamente queda modelado por las olas incidentes. Intentar modelizar la respuesta de un paisaje tan voluble geomorfológicamente como las playas requiere disponer de múltiples medidas registradas con suficiente precisión para poder reconocer su respuesta frente a la acción de los distintos agentes geomórficos. Para ello resulta esencial disponer de diferentes sistemas de monitorización capaces de registrar de forma sistemática la línea de costa con exactitud y efectividad. Se requieren nuevos métodos y herramientas informáticas que permitan capturar, caracterizar y analizar eficientemente la información con el objeto de obtener indicadores con significación geomorfológica de calidad. En esto radica el objetivo de la presente tesis doctoral, centrándose en el desarrollo de herramientas y procedimientos eficientes para la monitorización costera mediante el uso de imágenes satelitales y fotografías terrestres. El trabajo aporta soluciones de procesamiento de imágenes de satélite y fotogramétricas a científicos, ingenieros y gestores costeros, proporcionando resultados que evidencian la gran utilidad de estas técnicas viables y de bajo coste para la monitorización costera. Mediante ellas se puede convertir información pública existente y de libre acceso (imágenes satelitales, datos de video cámaras o fotografías de la ciudadanía) en datos de alta calidad para el monitoreo de los cambios morfológicos de las playas, y lograr así una consiguiente gestión sostenible de los recursos costeros.This study was supported by the grant of E. Sánchez-García (FPU13/ 05877) from the Spanish Ministry of Education, Culture and Sports, as well as the project RESETOCOAST (CGL 2015-69906-R) from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness.Sánchez-García, E.; Balaguer-Beser, Á.; Pardo-Pascual, JE. (2020). Photogrammetry and image processing techniques for beach monitoring. https://doi.org/10.4995/raet.2020.14107OJ

Un esquema centrado de cuarto orden no oscilatorio con compresión artificial para leyes de conservación hiperbólicas

En este trabajo se presenta un m´etodo numérico de cuarto orden, no oscilatorio, que utiliza un esquema centrado de volúmenes finitos para resolver leyes de conservación hiperbólicas. Para la discretización espacial se utiliza un algoritmo de reconstrucción de valores puntuales en función de valores promedio, el cual conserva la monotonía de los promedios en cada celda y garantiza que el número de puntos extremos en la solución no exceda del número de máximos y mínimos que posee la condición inicial. Las integrales temporales se evalúan mediante fórmulas de cuadratura gaussiana aproximando el flujo temporal mediante un esquema Runge-Kutta de orden 4 con la ayuda de una extensión natural continua y una interpolación de cuarto orden no oscilatoria. Para reducir la difusión numérica en las discontinuidades de contacto se aplica un procedimiento de compresión artificial basado en una corrección del flujo en las celdas afectadas por el salto. El esquema descrito se ha aplicado con éxito en la resolución de varios problemas tipo test, mostrando su carácter no oscilatorio, que los errores de precisión son de orden 4 y el buen grado de resolución en discontinuidades

C-Pro: A coastal projector monitoring system using terrestrial photogrammetry with a geometric horizon constraint

[EN] This paper describes a methodological protocol to project a terrestrial photograph of a coastal area or whatever indicator is contained on it in a georeferenced plane taking advantage of the terrestrial horizon as a geometric key. This feature, which appears in many beach photos, helps in camera repositioning and as a constraint in collinearity adjustment. This procedure is implemented in a tool called Coastal Projector (C-Pro) that is based on Matlab and adapts its methodology in accordance with the input data and the available parameters of the acquisition system. The method is tested in three coastal areas to assess the influence that the horizon constraint presents in the results. The proposed methodology increases the reliability and efficient use of existing recreational cameras (with non-optimal requirements, unknown image calibration, and at elevations lower than 7 m) to provide quantitative coastal data.This study is part of the PhD dissertation of the first author, which is supported by a grant from the Spanish Ministry of Education, Culture and Sports (I+D+i 2013–2016). Two other projects participated: one from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (CGL2015-69906-R) and the other from the Valencia Regional Government (AICO/2015/098). The Department of Geology, Faculty of Science of the University of Lisbon provided Magoito data thanks to a PhD stay of the first author under the supervision of Dr. Rui Taborda. The authors gratefully acknowledge the constructive comments provided by Dr. Jaime Almonacid.Sánchez García, E.; Balaguer-Beser, Á.; Pardo Pascual, JE. (2017). C-Pro: A coastal projector monitoring system using terrestrial photogrammetry with a geometric horizon constraint. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 128:255-273. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.03.023S25527312

Precipitation modeling using multiple regression in R

In this document we apply multiple regression methods (linear and polynomial estimators) to obtain the best estimation of the seasonal mean precipitation in the Comunitat Valenciana (Spain), using the altitude and cartographic coordinates (XUTM and YUTM), as well as their product, as multivariate estimators or independent variables. The methodology is applied and the visualization of results done using R code and functions.Riutort Mayol, G.; Ruiz Fernández, LÁ.; Balaguer Beser, ÁA. (2021). Precipitation modeling using multiple regression in R. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/167681DE

A new well-balanced non-oscillatory central scheme for the shallow water equations on rectangular meshes

This paper is concerned with the development of high-order well-balanced central schemes to solve the shallow water equations in two spatial dimensions. A Runge Kutta scheme is applied for time discretization. A Gaussian quadrature rule is used to evaluate time integrals and a three-degree polynomial which calculates point-values or flux values. A new procedure has been defined to evaluate the flux integrals and to approach the 2D source term integrals in order to verify the exact C-property, using the water surface elevation instead of the water depth as a variable. Numerical experiments have confirmed the high-resolution properties of our numerical scheme in 2D test problems.This work was partially funded by the "Programa de Apoyo a la Investigacion y Desarrollo" (PAID-06-10) and (PAID-05-12) of the Universidad Politecnica de Valencia. Angel Balaguer-Beser thanks the support of the Spanish Ministry of Education and Science in the framework of the Projects CGL2009-14220-C02-01 and CGL2010-19591. The authors express their gratitude to the anonymous reviewers for their helpful comments.Capilla Romá, MT.; Balaguer Beser, ÁA. (2013). A new well-balanced non-oscillatory central scheme for the shallow water equations on rectangular meshes. Journal of Computational and Applied Mathematics. 252:62-74. https://doi.org/10.1016/j.cam.2013.01.014S627425

Empirical models for predicting live fuel moisture content using Sentinel-2 spectral indices and meteorological data

[EN] The water content of the vegetation affects the flammability of the vegetation and fire behavior. A standard measure of this parameter is the live fuel moisture content (LFMC), calculated as the percentage of humidity of the vegetation relative to its dry weight. The aim of this work was to predict LFMC values of Rosmarinus officinalis in forest areas of the Valencian Community (Spain) using spectral indices obtained from Sentinel-2 satellite images and meteorological data. For this, LFMC values of this species were obtained from field samples collected biweekly from June to October in years 2019 and 2020 in three forest plots in the province of Valencia (Spain). The meteorological data (precipitation, temperature, relative humidity and wind speed) were obtained from observatories of the State Meteorological Agency (AEMET) of Spain. Multiple linear regression models were applied to estimate LFMC, using as predictor variables different spectral indices generated from Sentinel-2 images, calculated using Google Earth Engine and R programming. The results obtained using smoothed spectral data with the Savitzky-Golay filter were compared with data without such smoothing, also considering the differential contribution of the meteorological variables in each of the interpolated dates for each plot with data from the study area.[ES] El contenido de agua de la vegetación afecta a la inflamabilidad de la vegetación y al comportamiento del fuego. Una medida estándar de este parámetro es la humedad del combustible vivo (HCV), calculada como el porcentaje de humedad de la vegetación respecto a su peso seco. El objetivo de este trabajo ha sido predecir los valores de HCV de Rosmarinus officinalis en zonas forestales de la Comunitat Valenciana (España) utilizando índices espectrales obtenidos a partir de imágenes de los satélites Sentinel-2 y datos meteorológicos. Para ello, se obtuvieron valores de HCV de dicha especie en muestras tomadas quincenalmente entre los meses desde junio hasta octubre de los años 2019 y 2020 en tres parcelas forestales en la provincia de Valencia (España). Los datos meteorológicos (precipitación, temperatura, humedad relativa y velocidad del viento) se obtuvieron a partir de observatorios de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) de España. Se aplicaron modelos de regresión lineal múltiple para estimar los valores de HCV, usando como variables predictoras distintos índices espectrales generados a partir de imágenes Sentinel-2, calculados usando Google Earth Engine y programación en R. Se compararon los resultados obtenidos empleando datos espectrales suavizados con el filtro Savitzky-Golay y datos sin suavizar, considerando además el aporte diferencial de las variables meteorológicas en cada una de las fechas interpoladas para cada parcela con datos de campo.Mª Alicia Arcos agradece la ayuda recibida por la Universitat Politècnica de València mediante un contrato predoctoral financiado en la convocatoria, PAID-01-19, subprograma 1. Este trabajo ha sido financiado a través de un convenio de colaboración entre la empresa Red Eléctrica de España S.A.U. y la Universitat Politècnica de València (2020-2023). Los autores agradecen a la Empresa Pública VAERSA y a la Direcció General de Prevenció d’Incendis Forestals de la Generalitat Valenciana por proporcionar los datos de medición de HCV en campo y los datos meteorológicos a través de la AEMET.Arcos, M.; Balaguer-Beser, Á.; Ruiz, L. (2021). Modelos empíricos de predicción del contenido de humedad del combustible vivo mediante índices espectrales de Sentinel-2 y datos meteorológicos. En Proceedings 3rd Congress in Geomatics Engineering. Editorial Universitat Politècnica de València. 239-247. https://doi.org/10.4995/CiGeo2021.2021.12732OCS23924

Geoportal de geomarketing electoral para la detección de microzonas con potenciales votantes en área urbana

[EN] This paper presents a methodology for performing electoral geomarketing to identify potential voters from each political party and to understand their characteristics. Such information can be useful for optimizing the resources of a political party when preparing the election campaign. In this paper, a statistical study is conducted to analyze the relationship between electoral data and several socio-demographic, dependence, migratory, economic, and educational variables. A geoportal, called Geo- Chess (https://upvusig.car.upv.es/geochess/) is used to create all the thematic maps, graphs, and the majority of statistical studies. The geoportal permits visualization of the thematic maps and graphs shown in this work.[ES] En este trabajo se presenta una metodología para realizar geomarketing electoral que permita identificar a los potenciales votantes de cada partido político y conocer sus características. Esta información puede resultar útil para optimizar los recursos de un partido político al preparar la campaña electoral. Se realiza un estudio estadístico para analizar la relación entre los datos electorales y diversas variables sociodemográficas, de dependencia, migratorias, económicas y educativas. Se utiliza un geoportal, llamado GeoChess ( https://upvusig.car.upv.es/geochess/) para crear todos los mapas temáticos, gráficos y la mayoría de estudios estadísticos. El geoportal permite visualizar los mapas y gráficos temáticos que se muestran en este estudio.Mora Navarro, JG.; Balaguer-Beser, Á.; Marti-Montoliu, C.; Femenia-Ribera, C. (2020). Geoportal for electoral geomarketing to detect microzones with potential voters in an urban area. Mapping. 29(201):34-43. http://hdl.handle.net/10251/171114S34432920

Aplicación del análisis de componentes principales para representar datos usando la información de índices espectrales

En este artículo se muestra el proceso de obtención de las componentes principales usando el programa Statgraphics Centurion XVIII y el software estadístico R. Para ello se usan datos reales de índices espectrales obtenidos a través de los satélites Sentinel-2, en una zona forestal en la provincia de Valencia (España). Se aplican dos métodos para determinar el número óptimo de componentes principales y se analiza el significado de las componentes seleccionadas. También se describen distintos usos de las componentes principales, viendo las ventajas de sustituir las variables originales por las componentes principales, la cuales son combinación lineal de las primeras y están incorreladas.Balaguer Beser, ÁA.; Arcos Villacís, MA. (2023). Aplicación del análisis de componentes principales para representar datos usando la información de índices espectrales. http://hdl.handle.net/10251/19397

Selección de un modelo de regresión lineal múltiple para el cálculo de la precipitación media en verano

En este artículo se comparan distintos procedimientos para la selección de modelos de regresión lineal múltiple usando datos reales. Se aplican los métodos de selección paso a paso hacia adelante y selección paso a paso hacia atrás. Se trabaja con modelos cuyas variables son estadísticamente significativas con un Valor-P inferior a 0.05. Se selecciona el mejor modelo en función del coeficiente R-cuadrado ajustado, la raíz del error cuadrático medio (RMSE en las siglas en inglés) y el error absoluto medio (MAE en siglas en inglés), el criterio de información de Akaike, el criterio Bayesiano de Schwarz-Bayesian y el criterio de Hannan-Quinn. También se analizan los residuos de cada modelo para verificar si se cumplen las hipótesis de linealidad, homocedasticidad, independencia y normalidad de los residuos. Esta metodología se aplica para obtener modelos de regresión en la predicción de la precipitación media durante los meses del verano meteorológico en el territorio de la Comunitat Valenciana (España) y áreas adyacentes, usando algunas variables de carácter geográfico y topográfico descritas en Portalés et al. (2010). Para ello se utiliza el programa Statgraphics Centurion XVII.Balaguer Beser, ÁA.; Ruiz Fernández, LÁ. (2021). Selección de un modelo de regresión lineal múltiple para el cálculo de la precipitación media en verano. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/167659DE

Estudio comparativo de métodos de regresión para la predicción de variables de estructura y combustibilidad a partir de datos LiDAR full-waveform

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] Regression methods are widely employed in forestry to predict and map structure and canopy fuel variables. We present a study where several regression models (linear, non-linear, regression trees and ensemble) were assessed. Independent variables were calculated using metrics extracted from full-waveform LiDAR data, while the reference data used to generate the dependent variables for the prediction models were obtained from fieldwork in 78 plots of 16 m radius. Transformations of dependent and independent variables with feature selection were carried out to assess their influence in the prediction of response variables. In order to evaluate significant differences and rank regression models we used the non-parametric tests Wilcoxon and Friedman, and post-hoc analysis or post-hoc pairwise multiple comparison tests, such as Nemenyi, for Friedman test. Regressions using transformation of the dependent variable, like square-root or logarithmic, or the independent variable, increased R2 up to 6% with respect to linear regression using unprocessed response variables. CART (Classification and Regression Tree) method provided poor results, but it may be interesting for categorisation purposes. Square-root transformation of the dependent variable is the method having the best overall results, except for stand volume. However, not always has a significant improvement with respect to other regression methods.[ES] Los métodos de regresión se utilizan ampliamente en el ámbito forestal para la predicción y el cartografiado de las variables de estructura y combustibilidad. En este artículo se evalúan diferentes modelos de regresión (lineal, no lineal, árboles de regresión y ensemble). Como variables independientes se utilizaron métricas extraídas de datos LiDAR full-waveform, mientras que los valores de las variables dependientes se generaron a partir de modelos basados en datos de campo obtenidos para 78 parcelas de 16 m de radio. Se llevaron a cabo transformaciones de las variables dependientes e independientes con selección de atributos para evaluar su influencia en la predicción de la variable respuesta. Con el fin de verificar diferencias significativas y ordenar los modelos de regresión se emplearon los tests no paramétricos de Wilcoxon y Friedman, y el análisis post-hoc o los tests de comparación post-hoc por pares, como el de Nemenyi, para el test de Friedman. Las regresiones basadas en la transformación de la variable dependiente, como raíz cuadrada o logaritmo, o en la transformación de las variables independientes, obtuvieron un incremento de la R2 de hasta un 6% con respecto a la regresión lineal. Mediante el método CART (Classification and Regression Tree) se obtuvieron resultados discretos, si bien su uso puede estar indicado para la categorización o estratificación. Con el método basado en la transformación de la variable dependiente mediante raíz cuadrada se consiguieron los mejores resultados comparativos en la predicción de variables forestales, excepto para el volumen. Sin embargo, su uso no siempre implica una mejora significativa con respecto a los otros métodos de regresión usados en este trabajo.This research has been funded by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad and FEDER, in the framework of the project CGL2013-46387-C2-1-R.Crespo-Peremarch, P.; Ruiz, L.; Balaguer-Beser, A. (2016). A comparative study of regression methods to predict forest structure and canopy fuel variables from LiDAR full-waveform data. Revista de Teledetección. (Special Issue):27-40. https://doi.org/10.4995/raet.2016.4066SWORD2740Special Issu