Mapping tree carbon with airborne remote sensing

Forests are a major component of the global carbon cycle, and accurate estimation of forest carbon stocks and fluxes is important in the context of anthropogenic global change. Airborne laser scanning (ALS) data sets are increasingly recognized as outstanding data sources for high-fidelity mapping of carbon stocks at regional scales.We develop a tree-centric approach to carbon mapping, based on identifying individual tree crowns (ITCs) and species from airborne remote sensing data, from which individual tree carbon stocks are calculated. We identify ITCs from the laser scanning point cloud using a region-growing algorithm and identifying species from airborne hyperspectral data by machine learning. For each detected tree, we predict stem diameter from its height and crown-width estimate. From that point on, we use well-established approaches developed for field-based inventories: above-ground biomasses of trees are estimated using published allometries and summed within plots to estimate carbon density.We show this approach is highly reliable: tests in the Italian Alps demonstrated a close relationship between field- and ALS-based estimates of carbon stocks (r2 = 0·98). Small trees are invisible from the air, and a correction factor is required to accommodate this effect.An advantage of the tree-centric approach over existing area-based methods is that it can produce maps at any scale and is fundamentally based on field-based inventory methods, making it intuitive and transparent. Airborne laser scanning, hyperspectral sensing and computational power are all advancing rapidly, making it increasingly feasible to use ITC approaches for effective mapping of forest carbon density also inside wider carbon mapping programs like REDD++.We thank Dr L. Frizzera for help with field-data collection. ALS data acquisition was supported by the European Commission (Alpine Space 2-3-2-FR NEWFOR). MD was supported by Trees4Future (European Union FP7 284181) and a NERC grant NE/K016377/1. DAC was also supported by a grant from BBSRC and DEFRA to study ash dieback.This is the final version of the article. It first appeared from Wiley via https://doi.org/10.1111/2041-210X.1257

Generative feature extraction from sentinel 1 and 2 data for prediction of forest aboveground biomass in the Italian Alps

—Aboveground biomass (AGB) is an important forest attribute directly linked to the forest carbon pool. The use of satellite remote sensing (RS) data has increased for AGB prediction due to their large footprint and low-cost availability. However, they have been limited due to saturation effect that leads to low prediction precision. In this article, we propose an innovative and dynamic architecture based on generative neural network that extracts target oriented generative features for predicting forest AGB using satellite RS data. These features are more resilient to mixed forest types and geographical conditions as compared to the traditional features and models. The effectiveness of the proposed features was assessed by experiments performed using multispectral, synthetic aperture radar, and combined dual-source datasets. The proposed model achieved best performance in terms of precision, model agreement, and overfitting as compared to the other conventional models for all analyzed datasets. The t-distributed stochastic neighbor embedding scatterplots of the generative features clearly show one dimension of the feature space associated with the target AGB. Feature importance analysis indicated that the produced generative features were more significant than the conventional analytical features. Also, the model provided a robust framework for homogeneous fusion of multisensor features from satellite RS data for predicting AG

Políticas públicas locais voltadas ao desenvolvimento empreendedor: um comparativo entre Brasil e Alemanha

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Curso de Administração.As políticas públicas formuladas para estimular as práticas empreendedoras têm ganhado destaque frente à importância de concentrar esforços para estabelecer um ambiente capaz de resguardar a capacidade inovadora intrínseca ao empreendedor. Desse modo, se configuram como ações e programas da administração pública visando ao desenvolvimento econômico, por meio do estímulo à atividade. O objetivo do presente estudo é apresentar um comparativo entre as principais ações promovidas para incentivar o empreendedorismo em Florianópolis e Münster, bem como descrever e analisar o cenário atual das iniciativas públicas das duas regiões. Trata-se de uma pesquisa de natureza qualitativa, método comparativo e com objetivo descritivo. A coleta de dados se deu por meio da realização de treze entrevistas semiestruturadas e de documentos secundários, oriundos de arquivos públicos. A cidade de Florianópolis apresentou algumas políticas públicas que estão sendo idealizadas. Contudo, Münster não recebe apoio público direto de incentivo ao empreendedorismo. Mesmo com ambientes econômicos, sociais e culturais distintos, as cidades apresentaram padrões similares de promoção do ecossistema de empreendedorismo, principalmente por meio das relações sinérgicas entre capital humano proveniente das universidades e instituições que oferecem suporte para o desenvolvimento de empresas, como incubadoras, aceleradoras e parques tecnológicos

Prediction of forest aboveground biomass using multitemporal multispectral remote sensing data

Forest aboveground biomass (AGB) is a prime forest parameter that requires global level estimates to study the global carbon cycle. Light detection and ranging (LiDAR) is the state-of-the-art technology for AGB prediction but it is expensive, and its coverage is restricted to small areas. On the contrary, spaceborne Earth observation data are effective and economical information sources to estimate and monitor AGB at a large scale. In this paper, we present a study on the use of different spaceborne multispectral remote sensing data for the prediction of forest AGB. The objective is to evaluate the effects of temporal, spectral, and spatial capacities of multispectral satellite data for AGB prediction. The study was performed on multispectral data acquired by Sentinel-2, RapidEye, and Dove satellites which are characterized by different spatial resolutions, temporal availability, and number of spectral bands. A systematic process of least absolute shrinkage and selection operator (lasso) variable selection generalized linear modeling, leave-one-out cross-validation, and analysis was accomplished on each satellite dataset for AGB prediction. Results point out that the multitemporal data based AGB models were more effective in prediction than the single-time models. In addition, red-edge and short wave infrared (SWIR) channel dependent variables showed significant improvement in the modeling results and contributed to more than 50% of the selected variables. Results also suggest that high spatial resolution plays a smaller role than spectral and temporal information in the prediction of AGB. The overall analysis emphasizes a good potential of spaceborne multispectral data for developing sophisticated methods for AGB prediction especially with specific spectral channels and temporal informatio

Altas llantas : Una historia de la recepción de zapatillas urbanas

La construcción social del discurso de la zapatilla urbana se explica por la vinculación inmanente del objeto con su contexto. El signo se vincula con otros que lo rodean y lo atraviesan, tanto en la producción como en el reconocimiento, siguiendo un modelo de semiosis social. Los diversos modos de apropiación o individuación de sentido que vivencian los usuarios manifiestan la red de significantes que subyace a este producto en la práctica social. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Facultad de Bellas Arte

Los nichos musicales y la economía de la información

Vivimos una doble corporalidad: una física, tangible, mundana, frágil; y otra virtual, intangible, diseñada según nuestras necesidades sociales. Cada una tiene su campo de acción, el mundo real y el mundo virtual, respectivamente pero ambas son constitutivas, en igual medida, de los individuos contemporáneos occidentalizados. La sorpresa del narrador en “Facebook Story” habla del momento del parto de esos cuerpos virtuales, que para muchos cristalizó con la apertura de una sesión personal en Facebook. En función de la interacción social y la dinámica de la internet 2.0 (Facebook es como ir a la plaza a ver gente pasear) podemos interactuar y generar discursos, observar silenciosamente, felicitar, repudiar, comentar o generar nuestros propios discursos. La construcción del “perfil” equivale a moldearse el propio cuerpo virtual. Retomando el desencuentro amoroso que narra el track de Frank Ocean, nos detendremos a pensar cuánta incidencia tiene en nuestra subjetividad la interacción virtual y reflexionamos sobre la incidencia de internet en la forma de habitar el mundo que tenemos hoy en día. Al estar directamente vinculado a la performance y la docencia musical y a disciplinas técnicas relacionadas, estas reflexiones se concentrarán en la fusión entre las nuevas tecnologías de la información y las prácticas musicales; cuáles son los diferentes actores intervinientes y cómo se articulan sus roles. El enfoque del escrito estará orientado hacia el consumo masivo y las plataformas actuales de escucha musical. Intentaremos explicar la noción actual de usuario como protagonista de la revolución informática y el concepto de cuerpo virtual para comprender la forma de habitar el mundo en virtualidad.Facultad de Arte

Automated machine learning driven stacked ensemble modelling for forest aboveground biomass prediction using multitemporal sentinel-2 data

Modelling and large-scale mapping of forest aboveground biomass (AGB) is a complicated, challenging and expensive task. There are considerable variations in forest characteristics that creates functional disparity for different models and needs comprehensive evaluation. Moreover, the human-bias involved in the process of modelling and evaluation affects the generalization of models at larger scales. In this paper, we present an automated machine learning (AutoML) framework for modelling, evaluation and stacking of multiple base models for AGB prediction. We incorporate a hyperparameter optimization procedure for automatic extraction of targeted features from multitemporal Sentinel-2 data that minimizes human-bias in the proposed modelling pipeline. We integrate the two independent frameworks for automatic feature extraction and automatic model ensembling and evaluation. The results suggest that the extracted target-oriented features have excessive contribution of red-edge and short-wave infrared spectrum. The feature importance scale indicates a dominant role of summer based features as compared to other seasons. The automated ensembling and evaluation framework produced a stacked ensemble of base models that outperformed individual base models in accurately predicting forest AGB. The stacked ensemble model delivered the best scores of R2 cv = 0.71 and RMSE = 74.44 Mgha-1 . The other base models delivered R2 cv and RMSE ranging between 0.38–0.66 and 81.27– 109.44 Mg ha-1 respectively. The model evaluation metrics indicated that the stacked ensemble model was more resistant to outliers and achieved a better generalization. Thus, the proposed study demonstrated an effective automated modelling pipeline for predicting AGB by minimizing human-bias and deployable over large and diverse forest area

Impacto del tratamiento con luz LED sobre la calidad poscosecha de hierbas aromáticas frescas

La comercialización de hierbas aromáticas frescas, envasadas y refrigeradas es una opción de creciente interés para productores y consumidores debido a su mayor valor agregado y facilidad de empleo. Sin embargo, su comercialización muestra limitaciones debido al carácter altamente perecedero de estos productos y a la escasa información sobre los cambios en la calidad y composición durante el almacenamiento. En los últimos años se ha puesto el foco en el empleo de tecnologías limpias (métodos físicos) como tratamientos de conservación poscosecha. El objetivo del presente trabajo fue determinar el impacto del tratamiento poscosecha con luz LED de diferentes longitudes onda sobre la calidad y composición de hierbas aromáticas frescas (ciboulette y cilantro). Se evaluó el efecto sobre la apariencia y grado de deterioro de las muestras, la tasa de pérdida de peso, los cambios de color y el contenido de antioxidantes y pigmentos durante el almacenamiento refrigerado (4 °C). En el caso de ciboulette, la alta susceptibilidad a la pérdida de agua determinó que los tratamientos con luz LED de diferente longitud de onda (blanco, rojo, verde y rojo/azul) no resulten efectivos para la conservación de la calidad de esta especie. Para cilantro se ensayaron los tratamientos LED blanco, azul y la combinación blanco/azul. En todos los casos los tratamientos con luz no afectaron de manera negativa la apariencia del cilantro por 14d. El deterioro se mantuvo dentro de niveles aceptables y similares al control. Si bien la pérdida de peso y el amarilleamiento se incrementaron con el tiempo y el control mostró el menor grado de deterioro, en ningún caso se llegó a afectar la apariencia del producto. Se halló además que la combinación blanco/azul tuvo la mejor respuesta frente a estos parámetros entre los tratamientos LED. Estos resultados están en línea con la mayor tasa de pérdida de peso observada en otros vegetales sometidos a tratamientos con luz, posiblemente debido a su efecto sobre la apertura de estomas en las hojas y el aumento de la transpiración. Más allá de esto, el cilantro tratado con LED blanco/azul presentó los mayores niveles de capacidad antioxidante y ácido ascórbico, y conservó el contenido de pigmentos en niveles similares al control. De esta forma permitió obtener un producto mejorado en sus propiedades antioxidantes respecto del control. Es sabido que la cantidad y calidad de la luz que incide en el material vegetal puede activar rutas metabólicas implicadas en la biosíntesis de ciertos metabolitos secundarios con propiedades antioxidantes. Lo mismo ocurre cuando el producto es sometido a condiciones de estrés, tal como lo es la exposición a bajas temperaturas durante el almacenamiento. Futuros ensayos que evalúen condiciones para un mayor control de la deshidratación del cilantro, por ejemplo ajustando la humedad relativa ambiente o disminuyendo el tiempo de exposición de las muestras a la luz (duración del fotoperiodo), permitirán seleccionar la longitud de onda más eficiente para la preservación de la calidad del producto, capitalizando además los beneficios del tratamiento LED sobre las propiedades antioxidantes de esta hierba aromática.Facultad de Ciencias Exacta

Impacto del tratamiento con luz LED sobre la calidad poscosecha de hierbas aromáticas frescas

La comercialización de hierbas aromáticas frescas, envasadas y refrigeradas es una opción de creciente interés para productores y consumidores debido a su mayor valor agregado y facilidad de empleo. Sin embargo, su comercialización muestra limitaciones debido al carácter altamente perecedero de estos productos y a la escasa información sobre los cambios en la calidad y composición durante el almacenamiento. En los últimos años se ha puesto el foco en el empleo de tecnologías limpias (métodos físicos) como tratamientos de conservación poscosecha. El objetivo del presente trabajo fue determinar el impacto del tratamiento poscosecha con luz LED de diferentes longitudes onda sobre la calidad y composición de hierbas aromáticas frescas (ciboulette y cilantro). Se evaluó el efecto sobre la apariencia y grado de deterioro de las muestras, la tasa de pérdida de peso, los cambios de color y el contenido de antioxidantes y pigmentos durante el almacenamiento refrigerado (4 °C). En el caso de ciboulette, la alta susceptibilidad a la pérdida de agua determinó que los tratamientos con luz LED de diferente longitud de onda (blanco, rojo, verde y rojo/azul) no resulten efectivos para la conservación de la calidad de esta especie. Para cilantro se ensayaron los tratamientos LED blanco, azul y la combinación blanco/azul. En todos los casos los tratamientos con luz no afectaron de manera negativa la apariencia del cilantro por 14d. El deterioro se mantuvo dentro de niveles aceptables y similares al control. Si bien la pérdida de peso y el amarilleamiento se incrementaron con el tiempo y el control mostró el menor grado de deterioro, en ningún caso se llegó a afectar la apariencia del producto. Se halló además que la combinación blanco/azul tuvo la mejor respuesta frente a estos parámetros entre los tratamientos LED. Estos resultados están en línea con la mayor tasa de pérdida de peso observada en otros vegetales sometidos a tratamientos con luz, posiblemente debido a su efecto sobre la apertura de estomas en las hojas y el aumento de la transpiración. Más allá de esto, el cilantro tratado con LED blanco/azul presentó los mayores niveles de capacidad antioxidante y ácido ascórbico, y conservó el contenido de pigmentos en niveles similares al control. De esta forma permitió obtener un producto mejorado en sus propiedades antioxidantes respecto del control. Es sabido que la cantidad y calidad de la luz que incide en el material vegetal puede activar rutas metabólicas implicadas en la biosíntesis de ciertos metabolitos secundarios con propiedades antioxidantes. Lo mismo ocurre cuando el producto es sometido a condiciones de estrés, tal como lo es la exposición a bajas temperaturas durante el almacenamiento. Futuros ensayos que evalúen condiciones para un mayor control de la deshidratación del cilantro, por ejemplo ajustando la humedad relativa ambiente o disminuyendo el tiempo de exposición de las muestras a la luz (duración del fotoperiodo), permitirán seleccionar la longitud de onda más eficiente para la preservación de la calidad del producto, capitalizando además los beneficios del tratamiento LED sobre las propiedades antioxidantes de esta hierba aromática.Facultad de Ciencias Exacta

Altas llantas : Una historia de la recepción de zapatillas urbanas

La construcción social del discurso de la zapatilla urbana se explica por la vinculación inmanente del objeto con su contexto. El signo se vincula con otros que lo rodean y lo atraviesan, tanto en la producción como en el reconocimiento, siguiendo un modelo de semiosis social. Los diversos modos de apropiación o individuación de sentido que vivencian los usuarios manifiestan la red de significantes que subyace a este producto en la práctica social. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Facultad de Bellas Arte