The Correlated Block Renormalization Group

We formulate the standard real-space renormalization group method in a way which takes into account the correlation between blocks. This is achieved in a dynamical way by means of operators which reflect the influence on a given block of its neighbours. We illustrate our method in the example of the tight-binding model in 1D and 2D for various types of boundary conditions.Comment: LATEX file, 18 pages, 7 figures available upon reques

Estimación del contenido de humedad de la vegetacion herbácea en una zona de dehesa a partir de imágenes hiperespectrales adquiridas por el sensor aeroportado CASI

[EN] In this study we analyzed the potential of airborne hyperspectral images acquired by the CASI sensor (Compact Airborne Spectrographic Imager) to estimate water content in the grass layer of a dehesa ecosystem. It was estimated by means of biophysical variables as Canopy Water Content (CWC), Fuel Moisture Content (FMC) and Equivalent Water Thickness (EWT) calculated from vegetation samples collected simultaneously to image acquisition. Two different field sampling strategies have been tested. First method collects all plants in 25x25cm quadrants and selects a fraction of the sample to be processed in the laboratory. In the second method the worker selects a small sample in the field. This subsample should be representative of the main one and will be completely processed in the laboratory. Afterwards linear relationships between the biophysical variables and twenty spectral indices from literature and from Normalized Difference Indices (NDIs-combination all sensor bands) are analyzed. The results show that the combination of specific bands in the form of NDI performs better than the spectral indices proposed in the literature. The regression models showed maximum correlation values (R2max) of 0.78 in the estimation of water content from NDIs. This value decrease to 0.53 for indices proposed in the literature. Clear differences were found in the correlation values when comparing the different sampling strategies. In general, lower correlation values were found when sampling methods require subjective decision on the selection in the field of plants that composes the sample. Despite of the limited outreach of the method used, the results suggest that this could be successfully applied in circumstances when information is limited and variables are not physically related.[ES] En este trabajo se analiza el potencial del sensor aeroportado CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager) para estimar el contenido en humedad de la cubierta herbácea de un área de dehesa. Éste fue cuantificado mediante las variables Canopy Water Content (CWC), Fuel Moisture Content (FMC) y Equivalent Water Thickness (EWT), calculadas a partir de muestras de vegetación recolectadas en campo de forma simultánea a la adquisición de datos por parte del sensor. Se comparan dos protocolos diferentes para la estimación de estas variables mediante muestreos destructivos: en el primero se muestrea toda la vegetación en un cuadrante de 25x25 cm y posteriormente se selecciona una parte de la muestra para su procesado en laboratorio; en el segundo el operador selecciona en campo una muestra más pequeña que considera representativa de la muestra anterior y que es procesada en su totalidad. Posteriormente se analizan las relaciones lineales entre estas variables y veinte índices espectrales extraídos de la literatura así como todos los índices de diferencia normalizados (NDIs) posibles resultantes de combinar pares de bandas del sensor CASI. Los resultados indican que la exploración de todas las posibles combinaciones de bandas en forma de NDI permite obtener coeficientes de correlación más elevados con las variables biofísicas medidas en terreno (R2máx= 0.78) que los índices extraídos de la literatura (R2máx= 0.53). Los valores de ajuste obtenidos fueron diferentes en función del tipo de muestreo realizado; siendo por lo general inferiores cuando el muestreo incluye decisiones subjetivas por parte del operador respecto a la selección en campo de los individuos que integran la muestra. A pesar de la limitación del enfoque empleado, los resultados sugieren su aplicabilidad a estudios con información limitada y no relacionada mediante procesos físicos.Peer reviewe

Analysis of the evolution of the Salinas-El Espartal dune complex using orthophotography, DSAS and LIDAR (1957-2021)

[EN] Dune systems are important multifunctional ecosystems for ecological balance and biodiversity. They are dynamic and fragile systems which require special protection, so it is essential to know how they have evolved over time. Most of the studies are based on making comparison between aerial photography due to the limited historical data available. In recent years, the use of data from LIDAR flights has made it possible to define the morphological units with greater precision and to determine the progress of the dune lines. Combining both sources of data using GIS techniques and DSAS software has already improved the results of the evolution of dune fields on other coasts of Spain. The study was carried out on the Salinas-El Espartal dune complex (Asturias). All available data from free sources have been downloaded, including aerial photography from 1957, orthophotography and LIDAR for the years 2014 and 2020. The results of this study show the degradation of the dune system, as 60% of the original natural area has been anthropized.[ES] Los sistemas dunares son ecosistemas multifuncionales de gran importancia para el equilibrio ecológico y la biodiversidad. Se trata de sistemas dinámicos y frágiles de especial protección, por lo que será fundamental conocer su evolución a lo largo del tiempo. Debido a la escasez de datos históricos, la mayoría de los trabajos se basan en el empleo de fotografía aérea, estableciendo comparativas entre las imágenes disponibles. En los últimos años, el empleo de datos provenientes de vuelos LIDAR ha permitido definir con mayor precisión las unidades morfológicas y determinar los avances de los frentes dunares. Combinando ambas fuentes de datos mediante el empleo de técnicas GIS y el software DSAS ya se han mejorado los resultados de la evolución de los campos dunares en otras costas de España. El estudio se realiza sobre el complejo dunar Salinas-El Espartal (Asturias). Se han descargado todos los datos disponbiles de fuentes libres, incluyendo fotografía aérea, ortofotografía y el LIDAR de los años 2014 y 2020. Los resultados de este estudio ponen de manifiesto el deterioro del sistema dunar ya que el 60% de la superficie natural original se ha antropizado.Fenández-Pacheco, VM.; Amezqueta-García, A.; Álvarez-Álvarez, E. (2023). Análisis de la evolución del complejo dunar Salinas- El Espartal mediante el empleo de ortofotografía, DSAS y LIDAR (1957-2021). Ingeniería del Agua. 27(3):223-235. https://doi.org/10.4995/ia.2023.20021223235273Abhar, K.C., Walker, I.J., Hesp, P.A., Gares, P.A. 2015. Spatial-temporal evolution of aeolian blowout dunes at cape cod. Geomorphology, 236, 148-162. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.02.015AEMET. 2013. Agencia Estatal de Meteorología, Gobierno de España. En: El Tiempo. http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos. 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Estimación del contenido de humedad de la vegetacion a partir de imágenes hiperespectrales adquiridas por el sensor aeroportado CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager)

En este trabajo se ha analizado el potencial de las imágenes hiperespectrales aeroportadas adquiridas por el sensor CASI para estimar tres variables relacionadas con el contenido en humedad de la vegetación en la cubierta herbácea de un área de dehesa. Se han evaluado además dos métodos de muestreo en campo con el objeto de determinar cuál resulta más adecuado para comparar con la información espectral de las imágenes. Con el objetivo de estudiar la correlación entre los valores de reflectividad y las variables biofísicas obtenidas con datos de muestreos de campo, se han analizado veinte índices espectrales extraídos de la literatura y se han calculado todos los índices normalizados (NDI) posibles combinando de dos en dos las bandas espectrales del sensor. Los resultados indican que la combinación de ciertas bandas en forma de NDI correlaciona mejor con las variables biofísicas medidas en terreno que los índices extraídos de la literatura. Los modelos de regresión lineal generados en este estudio arrojan unos valores de ajuste r2 máximos de 0,78 en la estimación de las variables a partir de NDIs mientras que este valor disminuye hasta 0,53 para índices de la literatura. Se observa, además, una clara diferencia en los valores de ajuste obtenidos en función del tipo de muestreo realizado siendo por lo general inferiores cuando el muestreo incluye decisiones subjetivas por parte del operario respecto a la selección de los individuos que integran la muestra