Clasificación de cultivos en la provincia de Buenos Aires mediante la utilización de imágenes SAR e imágenes ópticas

Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017.Maestría conjunta entre FAMAF y el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich" CONAE/UNC.La tesis de maestría presenta tres aplicaciones obtenidas a partir de información satelital que son de interés de la administración fiscal de la Provincia de Buenos Aires: La detección remota de cultivos y estimación de su superficie cultivada, la clasificación supervisada de cultivos a través de imágenes satelitales ópticas y por último, la utilización de imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética) para clasificar cultivos. Se utilizaron series temporales de imágenes SAR Cosmo SkyMed, Sentinel-1 A y Landsat 8 – OLI, para clasificar de manera supervisada cultivos de interés en la Provincia de Buenos Aires. Se probaron distintas combinaciones de imágenes SAR y Landsat 8 para clasificar cultivos. Se utilizaron los clasificadores de Máxima verosimilitud, Árboles de decisión (DT), “Random Forest”, “Gradient Boosted Tree”, “Support Vector Machine”, “Neural Network” para clasificar imágenes SAR con el objetivo de confeccionar mapas de cultivos en tres zonas de la provincia de Buenos Aires. Se obtuvieron precisiones de entre 89% y 92% en todas las zonas de estudio. Las clasificaciones sobre imágenes SAR obtuvieron mejores precisiones con clasificadores no paramétricos en dos de tres casos. El clasificador “Random Forest” presentó el mejor desempeño. Por último, se ha propuesto una metodología de trabajo para incorporar imágenes SAR a los productos cartográficos de la agencia de Recaudación de la provincia de Buenos Aires.Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba - Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina

Advancements in Designing the DEMO Driver Blanket System at the EU DEMO Pre-Conceptual Design Phase: Overview, Challenges and Opportunities

The EU conducted the pre-conceptual design (PCD) phase of the demonstration reactor (DEMO) during 2014–2020 under the framework of the EUROfusion consortium. The current strategy of DEMO design is to bridge the breeding blanket (BB) technology gaps between ITER and a commercial fusion power plant (FPP) by playing the role of a “Component Test Facility” for the BB. Within this strategy, a so-called driver blanket, with nearly full in-vessel surface coverage, will aim at achieving high-level stakeholder requirements of tritium self-sufficiency and power extraction for net electricity production with rather conventional technology and/or operational parameters, while an advanced blanket (or several of them) will aim at demonstrating, with limited coverage, features that are deemed necessary for a commercial FPP. Currently, two driver blanket candidates are being investigated for the EU DEMO, namely the water-cooled lithium lead and the helium-cooled pebble bed breeding blanket concepts. The PCD phase has been characterized not only by the detailed design of the BB systems themselves, but also by their holistic integration in DEMO, prioritizing near-term solutions, in accordance with the idea of a driver blanket. This paper summarizes the status for both BB driver blanket candidates at the end of the PCD phase, including their corresponding tritium extraction and removal (TER) systems, underlining the main achievements and lessons learned, exposing outstanding key system design and R&D challenges and presenting identified opportunities to address those risks during the conceptual design (CD) phase that started in 2021