Evaluation of prior knowledge on the SDGs and the impact after awareness raising through Physics

[EN] In a world where climate change has become an inescapable truth, raising awareness of SDG 13"Climate Action," and teaching the younger generation to assess the situation and make decisions to reduce the burden on the climate has become imperative. In response to this need, this study planned to assess the prior knowledge of SDGs of a group of ETSEAMN students from two different degree programs (GIAMN and GIFMN) through a survey. Subsequently, after an awareness-raising session on the topic in question, the impact on the students was evaluated through a second survey. Less than 10% of the students had heard of the SDGs. While the session generated a high level of interest among students (64%), it was found that more than one session would significantly improve students' knowledge. Most students understood climate change issues (80-90%). They considered introducing climate change issues in the classroom relevant, with some considering the possibility of engaging in SDG-related activities (80%).[ES] En un mundo en el que el cambio climático se ha vuelto una verdad ineludible, la concienciación sobre el ODS 13 de “Acción por el clima” y la enseñanza a las nuevas generaciones, para que sean capaces de evaluar la situación y tomar decisiones para reducir la carga sobre el clima, se ha vuelto imprescindible. Respondiendo a esta necesidad, en el presente estudio se planificó una evaluación de los conocimientos previos sobre ODS de un grupo de estudiantes de la ETSEAMN de dos titulaciones diferentes (GIAMN y GIFMN) por medio de un pase de encuestas. Posteriormente y, tras una sesión de sensibilización sobre la temática en cuestión, se evaluó el impacto que había producido sobre los estudiantes mediante un segundo pase de encuestas. De dicho estudio se extrajeron diversas conclusiones; Menos de un 10% de los estudiantes habían escuchado hablar sobre los ODS. Si bien la sesión generó un gran interés en los alumnos (64%), se comprobó que sería necesaria más de una sesión para mejorar significativamente el conocimiento de los alumnos. La gran parte de los alumnos entendía la problemática sobre el cambio climático (80-90%), considerando la introducción sobre esos temas en clase una cuestión relevante, considerando algunos la posibilidad de implicarse en actividades relacionadas con los ODS (80%).Tarrazó-Serrano, D.; González-Pavón, C.; Arizo-García, P.; Fita Silvestre, D.; Castiñeira-Ibáñez, S. (2023). Evaluación de los conocimientos previos sobre los ODS y el impacto tras la sensibilización mediante la Física. Editorial Universitat Politècnica de València. 60-74. https://doi.org/10.4995/INRED2023.2023.16570607

Within-Field Rice Yield Estimation Based on Sentinel-2 Satellite Data

[EN] Rice is considered one of the most important crops in the world. According to the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), rice production has increased significantly (156%) during the last 50 years, with a limited increase in cultivated area (24%). With the recent advances in remote sensing technologies, it is now possible to monitor rice crop production for a better understanding of its management at field scale to ultimately improve rice yields. In this work, we monitor within-field rice production of the two main rice varieties grown in Valencia (Spain) JSendra and Bomba during the 2020 season. The sowing date of both varieties was May 22-25, while the harvesting date was September 15-17 for Bomba and October 5-8 for JSendra. Rice yield data was collected over 66.03 ha (52 fields) by harvesting machines equipped with onboard sensors that determine the dry grain yield within irregular polygons of 3-7 m width. This dataset was split in two, selecting 70% of fields for training and 30% for validation purposes. Sentinel-2 surface reflectance spectral data acquired from May until September 2020 was considered over the test area at the two different spatial resolutions of 10 and 20 m. These two datasets were combined assessing the best combination of spectral reflectance bands (SR) or vegetation indices (VIs) as well as the best timing to infer final within-field yields. The results show that SR improves the performance of models with VIs. Furthermore, the correlation of each spectral band and VIs with the final yield changes with the dates and varieties. Considering the training data, the best correlation with the yields is obtained on July 4, with R-2 for JSendra of 0.72 at 10 m and 0.76 at 20 m resolution, while the R-2 for Bomba is 0.87 at 10 m and 0.92 at 20 m resolution. Based on the validation dataset, the proposed models provide within-field yield modelling Mean Absolute Error (MAE) of 0.254 t.ha(-1) (Mean Absolute Percentage Error, MAPE, of 3.73%) for JSendra at 10 m (0.240 t.ha(-1); 3.48% at 20 m) and 0.218 t.ha(-1) (MAPE 5.82%) for Bomba (0.223 t.ha(-1); 5.78% at 20 m) on July 4, that is three months before harvest. At parcel level the model's MAE is 0.176 t.ha(-1) (MAPE 2.61%) for JSendra and 0.142 t.ha(-1) (MAPE 4.51%) for Bomba. These results confirm the close correlation between the rice yield and the spectral information from satellite imagery. Additionally, these models provide a timeliness overview of underperforming areas within the field three months before the harvest where farmers can improve their management practices. Furthermore, it highlights the importance of optimum agronomic management of rice plants during the first weeks of rice cultivation (40-50 days after sowing) to achieve high yields.This research was partially funded by the program Generacio Talent of Generalitat Valenciana (CIDEGENT/2018/009).Franch-Gras, B.; San Bautista Primo, A.; Fita-Silvestre, D.; Rubio Michavila, C.; Tarrazó-Serrano, D.; Sánchez, A.; Skakun, S.... (2021). Within-Field Rice Yield Estimation Based on Sentinel-2 Satellite Data. Remote Sensing. 13(20). https://doi.org/10.3390/rs13204095132

Aplicación de la teledetección a la modelización del rendimiento de la variedad de arroz JSendra en València

[ES] El arroz es uno de los tres cultivos más importantes del mundo. Atendiendo a las previsiones de incremento de la población mundial, existe la necesidad de implementar nuevas técnicas en el manejo agronómico. La teledetección se presenta como una tecnología capaz de implementarlas, posibilitando un mejor manejo. En este trabajo se ha aplicado la teledetección para la modelización del rendimiento de la variedad de arroz JSendra, siendo objetivo la predicción temprana de este a partir de los valores de reflectancia aportados por el satélite Sentinel-2. Se ha analizado una superficie de 50.44 ha, repartida en 38 parcelas situadas en la Albufera de València. Los campos fueron sembrados la última semana de mayo del 2020, y cosechados la primera semana de octubre del mismo año. Los datos reales de rendimiento fueron adquiridos por una máquina cosechadora equipada de un Yield Track capaz de obtener mapas de rendimiento con polígonos de superficie irregular (de 3 a 7.60 m de anchura efectiva). De la superficie estudiada, el 70% se ha utilizado para la elaboración del modelo matemático, y el 30% restante se ha destinado a la validación. Se han usado todas las bandas electromagnéticas de Sentinel-2 a 10 y 20 m para las fechas sin nubes existentes desde la siembra hasta la cosecha, elaborándose modelos matemáticos para cada fecha y para cada resolución espacial. Considerando la superficie de validación, los mejores resultados se han obtenido para la fecha del 4 de julio, con un r2 de 0.72 para 10 m y de 0.75 a 20 m, siendo el Error Medio Absoluto (MAE) de 254.22 kg·ha-1 (3.73%) y de 239.88 kg·ha-1 (3.48%) respectivamente. A nivel de parcela en la validación se ha obtenido un r2 de 0.90, con un MAE de 176.29 kg·ha-1 (2.61%). Se ha dispuesto de datos de otro satélite (Planet), con las mismas bandas de Sentinel-2 a 10 m, pero con una resolución espacial mayor (3 m); partiendo de estos datos se ha aplicado el mejor modelo desarrollado a 10 m con Sentinel-2 sobre una superficie de 10.18 ha (10 parcelas) en la fecha del 6 de julio. Con la validación con Planet se ha obtenido que, para bajos rendimientos (6500 kg·ha-1) los resultados eran muy similares a los obtenidos con Sentinel-2, MAE de 284.02 kg·ha-1 (4.02%); comprobándose que, Planet presentó diferencias en la adquisición y calibración de las medidas respecto a Sentinel-2. Se ha analizado también el procesado de los mapas de rendimiento efectuado, verificándose la necesidad de este procesado para una mejor interpretación y posterior elaboración de los modelos. Tanto la modelización como el procesado de los datos se han justificado desde un sentido agronómico y biofísico. Estos resultados confirman la existencia de una gran correlación entre el rendimiento y la información espectral adquirida con las imágenes de satélite. Se posibilita una predicción del rendimiento hasta 90 días antes de la cosecha, introduciendo una nueva técnica para el manejo del cultivo.[EN] Rice is one of the three most important crops in the world. According to the forecasts for world population growth, there is a need to implement new techniques in agronomic management. Remote sensing is presented as a technology capable of implementing these new techniques that enable better agronomic management. In this work, satellite data has been applied to the modelling of the yield of the JSendra rice cultivar, being the objective the early prediction of yield from the reflectance values provided by the Sentinel-2 satellite. An area of 50.44 ha was analysed, spread over 38 plots located in the Albufera de València. The fields were sown in the last week of May 2020 and harvested in the first week of October 2020. The real yield data for the modelling were acquired by a harvesting machine equipped with a Yield Track capable of obtaining yield maps with polygons of irregular surface (from 3 to 7.60 m effective width). Of the area studied, 70% was used for the elaboration of the mathematical model, and the remaining 30% was used for its validation. All Sentinel-2 electromagnetic bands at 10 and 20 m were used for the cloud-free dates from sowing to harvesting, and mathematical models were built for each date and for each spatial resolution. Considering the validation area, the best results were obtained for the date corresponding to 4th July, with an r2 of 0.72 for 10 m and 0.75 at 20 m, with a Mean Absolute Error (MAE) of 254.22 kg·ha-1 (3.73%) and 239.88 kg·ha-1 (3.48%) respectively. At the validation field level, an r2 of 0.90 was obtained, with a MAE of 176.29 kg·ha-1 (2.61%). In addition, data from another satellite (Planet) was available, with the same Sentinel-2 bands at 10 m, but with a much higher spatial resolution (3 m); based on these data, the best model developed at 10 m with Sentinel-2 was applied over an area of 10.18 ha (10 fields) on 6th July. Validation with Planet showed that, for low yields (6500 kg·ha-1) the results were very similar to those obtained with Sentinel-2, MAE of 284.02 kg·ha-1 (4.02%); it was found that Planet presented differences in the acquisition and calibration of the measurements with respect to Sentinel-2. The processing of the yield maps has also been analysed, verifying the need for this processing for better interpretation and subsequent modelling. Both analyses, the modelling and the data processing, have been justified from an agronomic and biophysical point of view. These results confirm the existence of a high correlation between yield and spectral information acquired with satellite images in rice cultivation. Moreover, the models make it possible to predict yields up to 90 days before harvest, introducing a new technique for crop management.Fita Silvestre, D. (2021). Aplicación de la teledetección a la modelización del rendimiento de la variedad de arroz JSendra en València. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174068TFG