Imaging spectroscopy to evaluate the contamination from sulphide mine waste in the iberian pyrite belt using hyperspectral sensors (Huelva, Spain) = Espectroscopía de imágenes para la evaluación de contaminación relacionada con minas de sulfuros en la faja pirítica ibérica mediante sensores hiperespectrales (provincia de Huelva)

213 p.El seguimiento de residuos mineros de yacimientos de sulfuros masivos con datos de teledetección hiperespectral contribuye a predecir la calidad del agua de escorrentía. Permite hacer estimaciones cuantitativas de drenaje ácido de mina, y de contaminación por disolución de metales con una periodicidad anual para el caso que se estudia. La mineralogía de las costras que concentran sales muy solubles, es un registro de la humedad y temperatura ambientales durante el año precedente. En este trabajo, se ha realizado un seguimiento temporal de las eflorescencias salinas sobre los residuos mineros en las minas abandonadas de la Faja Pirítica Ibérica (España) con cartografías extraídas de datos aeroportados hiperespectrales Hymap. Se realizan estimaciones de variabilidad climática basándose en las etapas de oxidación que se deducen de secuencias conocidas de evolución mineralógica por procesos de oxidación en sulfuros de hierro, que indican la intensidad de los procesos de oxidación. Para ello se usan espectrotecas de referencia elaboradas en el laboratorio. De este modo, los productos de meteorización de piritas que aparecen en residuos mineros observados con imágenes hiperespectrales pueden convertirse en un registro de variabilidad climática a corto plazo, convirtiéndose en un instrumento útil como geoindicadores en zonas semiáridas. Los datos de teledetección hiperespectral, tanto aeroportados como en sensores embarcados en satélite, recogen información espectral sobre la superficie de la tierra con una resolución espectral continua, asimilable a los espectros proporcionados por espectrómetros de campo o laboratorio. Cada imagen cuenta con un número elevado de datos en dos dimensiones sobre la superficie de la tierra, que requieren algoritmos de tratamiento digital especiales, capaces de explorar datos con grandes dimensiones. En este trabajo se describen las características de los sensores utilizados, y se describe la cadena de tratamientos que se aplican a los datos brutos antes de la fase de interpretación. También se describe la secuencia de algoritmos utilizados en la extracción de información geológica para la producción de mapas, tanto en residuos mineros como en el cauce del río. El uso de espectrotecas de referencia con algoritmos cartográficos produce resultados variables, cuyas limitaciones se describen. Las tendencias en la evolución de crecimiento mineral difieren según el sustrato geológico en el que se desarrollan. Se describen cambios mineralógicos sutiles en función de la respuesta espectral, y su significado como indicadores de la intensidad de la oxidación de piritas sobre escombreras, balsas de lodos y sedimentos fluviales. Se ensaya un nuevo método de exploración, el Modelo de Modificadas Gaussianas Automáticas, que intenta evaluar la variabilidad espectral en función del significado geológico de los espectros de imágenes Hymap asociados a sedimentos fluviales. El río Odiel lleva agua ácida procedente de la contaminación de los residuos mineros de las muchas minas de sulfuros masivos de su cuenca de drenaje. El caudal del río, además de ser ácido, transporta en disolución metales pesados cuya concentración aumenta por la acidez de las aguas. La evolución geoquímica de las costras que se precipitan sobre los sedimentos del río a partir de agua ácida es función del clima, que define el caudal y el régimen hidrodinámico del río. La cartografía de las sustancias que aparecen en los sedimentos fluviales como consecuencia de la contaminación del río por los residuos de yacimientos de sulfuros masivos, exige una cartografía previa de los sedimentos del río, y de la microgeomorfología que determina cambios menores en el régimen del flujo del agua. Esta microtopografía proporciona entornos favorables para el seguimiento de las sustancias contaminantes. El empleo de una espectroteca de referencia, elaborada en el laboratorio, requiere una evaluación cuidadosa del contexto geológico si se pretende proporcionar una información ambiental representativa de los parámetros que se asocian a la contaminación. Según el tratatamiento digital de imágenes hiperespectrales basado en rasgos de absorción críticos, se identifican puntos en el curso del río que pueden ser claves para el seguimiento de indicadores de contaminación. El autor propone indicadores espectrales y geomorfológicos que pueden seguirse con tratamiento de imágenes apoyado en espectros tomados en campo y laboratorio, de manera repetible. El empleo de análisis hiperespectral en la Faja Pirítica Ibérica andaluza se ha incluido entre las cuatro zonas piloto del núcleo de la misión PECOMINES II (Cracovia, Noviembre 2005) a propuesta de la Junta de Andalucía respaldada por los investigadores participantes (CGL2007-60004/CLI). El Joint Research Centre (JRC, Yspra, Italia) desarrolla el programa PECOMINES, un foro de discusión sobre métodos de estudio en minas abandonadas que respalda la aplicación de la Directiva Europea de Residuos Mineros, publicada en marzo de 2006. Pretende utilizarse como herramienta de seguimiento en un futuro la Red de Información Ambiental de Andalucía (REDIAM, Junta de Andalucía). Monitoring of mine waste on sulphide deposits through hyperspectral remote sensing data contributes to predicting surface water quality quantitatively estimating acid drainage and metal contamination on a yearly basis. The mineralogy of surface crusts loaded with highly soluble salts is a record of available humidity and temperature along the year. A temporal monitoring of salt efflorescence on mine wastes at a mine site in the Iberian Pyrite Belt (Spain) has been mapped in this work using hyperspectral airborne Hymap data. Climate change estimations are made based on oxidation stages derived from well-known sequences of minerals tracing sulphides oxidation intensity, using archive spectral libraries. Therefore, mine waste weathering products of sulphide mapped from airborne hyperspectral remote sensing data can be used as a short-term record of climate change, providing a useful tool for assessing environmental geoindicators in semi-arid areas. Hyperspectral remote sensing deals with airborne and spaceborne imaging spectrometers which have a similar spectral resolution to the field and laboratory instruments. A large number of channels in two dimensions require image processing procedures able to manage high dimensionality on data. The main technical features of the Hymap airborne and Hyperion spaceborne hyperspectral sensors used in this study are described. The pre-processing chain to convert raw data to reflectance on both sensors is drafted. The interpretation of hyperspectral remote sensing requires specific algorithms able to manage high dimensional data. The image processing methods to extract information are described, and the sequence of algorithms used to produce maps, both on mine sites and river paths. The mineralogical identification capability of algorithms to produce maps based on archive spectral libraries is discussed. Trends of mineral growth differ spectrally over time according to the geological setting. Subtle mineralogical changes are described using the spectral response and their meaning as indicators of pyrite oxidation intensity on mine waste piles, pyrite mud tailings and river sediments. A new exploration method, the Automated Modified Gaussian Model, intends to estimate further spectral variability explaining the geological meaning of the Hymap spectra associated to the units of river sediments mapped. Hyperspectral low spatial resolution Hyperion data are used to map mine waste from massive sulphide ore deposits, mostly abandoned, on the Iberian Pyrite Belt. Hymap high spatial resolution data are used for crossed interpretation. Mine dams, mill tailings and mine dumps in a variable state of pyrite oxidation are recognizable. Ponds of acid water in the mine sites are spectrally outstanding and, with simple image processing procedures, mappable. In addition, acid water with different chemical composition is mappable with hyperspectral data, whether of high or low spatial resolution. A sequence of hyperspectral image processing algorithms used to produce the maps is suggested. The Odiel River carries acidic water originating from mine waste contamination, including massive sulfide ore deposits. Acid Mine Drainage processes taking place in numerous mine sites drain acid and contaminated water to the river, causing acid pH, and increasing the transport of heavy metals and other contaminating substances. Changing climatic conditions control both the geochemical evolution of secondary minerals that precipitate over the river sediments and the hydrodynamic regime of the river, as much as flow rate. Mapping contamination products from sulphide mine waste on a river flow path with hyperspectral data involves a careful mapping of the river sediments and minor topographical features changing the water dynamics. The minor topography provides the favourable locations to monitor contaminant mineral development. The use of a reference mineralogical spectral library, developed in the laboratory, requires a careful geological context evaluation to provide efficient environmental information on contamination parameters. Based on the hyperspectral analyses of critical spectral features, river locations that may be crucial for tracing significant, future contaminant fluctuations were identified. The observations of the proposing group point to spectral and geomorphological indicators which can be monitored through image processing supported by field and laboratory spectral data, on a repeatable basis. Hyperspectral image analysis is included on the methods selected by the Joint Research Centre of the European Community (Yspra, Italy) to study abandoned mine sites to assess the enforcement of the European Mine Waste Directive, published in 2006. The pyrite belt in Andalucía has been selected as one of the core mission test sites for the PECOMINES II program (Cracow, November 2005) using imaging spectroscopy. The use of this technique as a monitoring tool aims to be implemented by the Environmental Net of Andalucía (REDIAM, Spain)

Research Group on Earth Observation, Geological Risks and Climate Change (OBTIER)

[EN] Within the framework of the IGME-CSIC Department of Geological Hazards and Climate Change, the OBTIER research group was created in July 2021 and currently has 22 members, including scientific and technical staff, as well as young people with contracts linked to competitive national and international research projects. The main objective of the group is to provide society with scientific information, methods, tools and solutions to mitigate the impact of geohazards and the effects of Climate Change. OBTIER is currently leading 6 competitive projects (4 European and 2 national), as well as several projects in agreement with other national and international administrations. It is an active member of the EuroGeoSurveys Earth Observation Expert Group and the ASGMI Geological Hazards Group. OBTIER offers society a wide range of capabilities on: earthquakes, tsunamis, landslides, land subsidence, volcanic eruptions, droughts and floods. In 2021, the group published an article in Science entitled: Mapping the global threat of land subsidence with significant media coverage around the world.Peer reviewe

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Geological applications of the PRISMA hyperspectral mission: Canary Islands scenario

[EN] PRISMA is a technology demonstration and pre-operational mission of the Italian Space Agency. The space segment is an Earth observation satellite with medium resolution hyperspectral and panchromatic instrumentation, which allows the recognition of the geometrical characteristics of the scenes together with their spectral properties along the VNIR and SWIR ranges of the electromagnetic spectrum. This work explores the possibilities of this mission for the study of the eruptive episode that took place on La Palma (Canary Islands) between 19 September and 13 December 2021. The multi-temporal analysis of the PRISMA images allowed us to carry out analyses of changes in the active processes that take place during volcanic eruptions. Thus, the characteristic spectral features and their temporal variation of the different active elements that appear in this eruptive scenario have been explored, such as volcanic gases, the ash and pyroclast column, the ongoing lava flows and the new lava delta. It has been possible to determine the influence of the presence of volcanic ash in these contexts, as well as the variations occurring in the lava delta. The analysis of CO2 spectral features together with MODTRAN simulations also allows an estimation of the concentration and distribution of this gas.Peer reviewe

Cartografía de calizas con datos hiperespectrales AISA Eagle II en una zona montañosa con vegetación: una corrección atmosférica geológicamente orientada

XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia 3-7 octubre 2017Las calizas son rocas objeto de atención preferente en la exploración de petróleo, y afloran con frecuencia en zonas extensas con diferencias espectrales mínimas entre distintas formaciones geológicas. Las absorciones típicas de carbonatos en 2,2 y 2,3 μm no forman parte del intervalo de longitudes de onda del AISA Eagle II (0,4-0,97 μm), con una resolución espectral de 0,048 μm en 128 canales y 1 m de resolución espacial. La zona de estudio es una montaña rocosa carbonatada con vegetación densa. El enmascaramiento de las áreas cubiertas por vegetación y los efectos de sombra anteceden necesariamente al análisis geológico usando imágenes hiperespectrales. Las formaciones calizas afloran en las laderas montañosas, en crestas rocosas poco extensas y amplios abanicos de cantos sueltos. El suelo de distintas formaciones geológicas se distingue espectralmente sólo por su reflectancia global en distintas formaciones geológicas. Los afloramientos rocosos presentan absorciones típicas de óxidos de hierro en las costras sobre las superficies meteorizadas de las rocas que los distinguen de las formaciones de cantos en derrubios. Para mejorar la expresión espectral en las formaciones calizas, se ha ensayado una corrección atmosférica con espectros de campo en una cantera de calizas, y en afloramientos rocosos. Así, se cartografían formaciones geológicas litológicamente similares en una cuenca fluvial. Los sedimentos de la llanura aluvial cargados con limos de materiales comparativamente más finos y materia orgánica presentan espectros con un trazo rectilíneo en el visible. Las terrazas fluviales superiores con tamaño de grano medio más grueso presentan rasgos de absorción por presencia de óxidos de hierro similares a los afloramientos rocosos de las zonas montañosas. El uso de espectros de campo seleccionados con criterios geológicos en la corrección atmosférica de imágenes hiperespectrales, mejora la capacidad cartográfica en zonas con formaciones geológicas litológicamente similares y respuestas espectrales homogéneas.Instituto Geológico y Minero de España, EspañaGEOMODELS Institut de Recerca, Universitat de Barcelona, EspañaGrupo de Disciplinas Geológicas, REPSOL Exploración, EspañaInstitut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, Españ

River acid mine drainage: sediment and water mapping through hyperspectral Hymap data

The Odiel River carries acidic water originating from mine waste contamination, including massive sulfide ore deposits. As the river approaches the coastal estuary, tidal factors influence both sediment and water dynamics. As water velocity decreases, sediment load transport capacity also decreases, building river bars consisting of boulders upstream and sands downstream. Saltwater near the estuary affects river water chemistry by neutralizing acidity derived from mine wastes. The occurrence of pyrite mud and hydrated iron sulfate efflorescence, precipitated from acidic waters, is plugged by marine water with chloride, which precipitates from the salt water. Hymap airborne hyperspectral data were used to evaluate tidal influence using spectral features. Grain size variations on river pebble bars, localized crusts of variablyhydrated iron sulfate and oxides, and cation exchange with chloride salts in the lower river segment as it enters the estuary, were spectrally described and mapped. The presence of vegetation proved particularly problematic for the spectral identification of contamination products as well as the precise delineation of inundated areas along the river. The transition from dry to wet zones is the crucial challenge in using spectral imagery to identify and track contaminants in the river and along its flood plain. The use of a reference mineralogical spectral library, developed in the laboratory, requires a careful geological context evaluation to provide efficient environmental information on contamination parameters.Based on the hyperspectral analyses of critical spectral features, river locations that may be key for tracing significant, future contaminant fluctuations were identifiedDepartamento de Investigación y Prospectiva Geocientífica, Unidad de Tres Cantos, Instituto Geológico y Minero de España, EspañaFacultad de Ciencias Ambientales, Universidad de León, EspañaLaboratoire de Planétologie et Géodynamique, Université de Nantes, FranciaDepartamento de Geología, Universidad de Huelva, EspañaImaging Spectroscopy Group, German Remote Sensing Data Center, German Aerospace Center, Alemani

Monitoring salt crusts on an AMD contaminated coastal wetland using hyperspectral Hyperion data (Estuary of the River Odiel, SW Spain)

The aim of this work is to establish preliminary spectral trends focused on the development of salt crusts in the marsh located at the mouth of the River Odiel (SW Spain) based on maps from archive Hyperion data. Temporal monitoring of salt efflorescence on the marshes at the mouth of the contaminated river is carried out using hyperspectral space imagery. Climate variability relationships are made based on well-known spectral features related to vegetation and shallow water, using both archive spectral libraries and field local spectra. The observations point to spectral and geomorphological indicators related to salt crust development that can be monitored through image processing supported by field and laboratory spectral data, on a repeatable basis. Future mapping of a larger sequence of images under different climate regimes and wider tidal ranges would improve the estimation of spectral features and thus ensure routine monitoring of salt crusts with hyperspectral data. The study of acid and salt environments, which limit biota development, could be improved by monitoring that employs hyperspectral remote sensing as a useful tool.Instituto Geológico y Minero de España, EspañaFacultad de Ciencias Ambientales, Universidad de León, EspañaLaboratoire De Planétologie Et Géodynamique, FranciaGerman Remote Sensing Data Center, German Aerospace Center, Alemani

Hyperspectral Airborne Data For Carbonate Geological Mapping In A Vegetated Mountainous Area: An Atmospheric Correction Approach

EARSeL SIG Imaging Spectroscopy Workshop (10º. 2017. Zürich)Carbonate are typical targets for oil exploration, outcropping often in large areas with minimum spectral differences between geological units. The typical carbonate spectral absorptions in 2.2 µm and 2.3 µm, are excluded from the wavelength range of AISA Eagle II. AISA Eagle II hyperspectral data are processed in flight lines of 1024 swath pixels in the visible to near-infrared wavelength range (0.40 to 0.97 µm). The spatial resolution is 1m and a total of 128 channels with a spectral resolution of 4.8 nm.Instituto Geológico y Minero de España, EspañaGEOMODELS Institut de Recerca, Universitat de Barcelona, EspañaInstitut Cartografic i Geologic de Catalunya, EspañaPeer reviewe

Pyrite mine waste and water mapping using Hymap and Hyperion hyperspectral data

Hyperspectral low spatial resolution Hyperion data are used to map mine waste from massive sulphide ore deposits, mostly abandoned, on the Iberian Pyrite Belt. Hymap high spatial resolution data are used for crossed interpretation. Mine dams, mill tailings and mine dumps in a variable state of pyrite oxidation are recognizable. Ponds of acid water in the mine sites are spectrally outstanding and, with simple image processing procedures, mappable. In addition, acid water with different chemical composition is mappable with hyperspectral data, whether of high or low spatial resolution. A sequence of hyperspectral image processing algorithms used to produce the maps is suggested. Therefore, hyperspectral data are invaluable in giving quick hints on the quality of the rapidly changing state of the contamination generated by sulphide mine waste, enabling the authorities to activate mitigation proceduresUnidad de Tres Cantos, Instituto Geológico y Minero de España, EspañaFacultad de Ciencias Ambientales, Universidad de León, EspañaLaboratoire de Planétologie et Géodynamique, Université de Nantes, FranciaGerman Remote Sensing Data Center, German Aerospace Center, Alemani

Stoma-free survival after anastomotic leak following rectal cancer resection: worldwide cohort of 2470 patients

Background: The optimal treatment of anastomotic leak after rectal cancer resection is unclear. This worldwide cohort study aimed to provide an overview of four treatment strategies applied. Methods: Patients from 216 centres and 45 countries with anastomotic leak after rectal cancer resection between 2014 and 2018 were included. Treatment was categorized as salvage surgery, faecal diversion with passive or active (vacuum) drainage, and no primary/secondary faecal diversion. The primary outcome was 1-year stoma-free survival. In addition, passive and active drainage were compared using propensity score matching (2: 1). Results: Of 2470 evaluable patients, 388 (16.0 per cent) underwent salvage surgery, 1524 (62.0 per cent) passive drainage, 278 (11.0 per cent) active drainage, and 280 (11.0 per cent) had no faecal diversion. One-year stoma-free survival rates were 13.7, 48.3, 48.2, and 65.4 per cent respectively. Propensity score matching resulted in 556 patients with passive and 278 with active drainage. There was no statistically significant difference between these groups in 1-year stoma-free survival (OR 0.95, 95 per cent c.i. 0.66 to 1.33), with a risk difference of -1.1 (95 per cent c.i. -9.0 to 7.0) per cent. After active drainage, more patients required secondary salvage surgery (OR 2.32, 1.49 to 3.59), prolonged hospital admission (an additional 6 (95 per cent c.i. 2 to 10) days), and ICU admission (OR 1.41, 1.02 to 1.94). Mean duration of leak healing did not differ significantly (an additional 12 (-28 to 52) days). Conclusion: Primary salvage surgery or omission of faecal diversion likely correspond to the most severe and least severe leaks respectively. In patients with diverted leaks, stoma-free survival did not differ statistically between passive and active drainage, although the increased risk of secondary salvage surgery and ICU admission suggests residual confounding