Artificial Intelligence and Novel Sensing Technologies for Assessing Downy Mildew in Grapevine

Plant diseases and pests cause a large loss of world agricultural production. Downy mildew is a major disease in grapevine. Conventional techniques for plant diseases evaluations are time-consuming and require expert personnel. This work investigates novel sensing technologies and artificial intelligence applications for assessing downy mildew in grapevine under laboratory conditions. In our methodology, machine vision is applied to assess downy mildew sporulation, while hyperspectral imaging is used to explore its potential capability towards early detection of this disease. Image analysis applied to RGB leaf disc images is used to estimate downy mildew (Plamopara viticola) severity in grapevine (Vitis vinifera L. cv Tempranillo). A determination coefficient (R2) of 0.76 ** and a root mean square error (RMSE) of 20.53% are observed in the correlation between downy mildew severity by computer vision and expert’s visual assessment. Furthermore, an accuracy of 81% is achieved to detect downy mildew early using hyperspectral images. These results indicate that non-invasive sensing technologies and computer vision can be applied for assessing and quantify sporulation of downy mildew in grapevine leaves. The severity of this key disease is evaluated in grapevine under laboratory conditions. In conclusion, computer vision, hyperspectral imaging and machine learning could be applied for important disease detection in grapevine.Project NoPest (Novel Pesticides for a Sustainable Agriculture

NIR attribute selection for the development of vineyard water status predictive models

Near-Infrared spectroscopy (NIR) returns full spectra in the region between 750 and 2500 nm. Although a full spectrum provides extremely informative data, sometimes this enormous amount of detail is redundant and does not bring any additional information. In this work, different attribute selection methods for the development of vineyard water status predictive models are presented. Spectra from grapevine leaves were collected onthe- go (from a moving vehicle) along nine dates during the 2015 season in a commercial vineyard using a NIR spectrometer (1200e2100 nm). Contemporarily, the stem water potential (Jstem) was also measured in the monitored vines. A manual selection, based on Variable Importance in Projection scores (VIP scores) to choose the spectrum intervals including the most important wavelengths (interval selection), the locally most important wavelengths in the spectrum (peak selection), as well as the Interval Partial Least Squares (IPLS) were tested as attribute selection methods. The results obtained for the estimation of Jstem using the whole spectrum (R2 P ¼ 0.84, RMSEP ¼ 0.167 MPa) were comparable to those yielded by the three attribute selection methods: the interval selection method (R2 P ¼ 0.80, RMSEP ¼ 0.186 MPa), the peak selection method (R2 P ¼ 0.77, RMSEP ¼ 0.201 MPa) and the IPLS (R2 P ~ 0.62e0.79, RMSEP ~ 0.186e0.252 MPa). The highest simplification was provided by two IPLS models with three wavelengths and bandwidths of 20 and 4 nm that yielded R2 P~0.78 and RMSEP~ 0.190 MPa. These results corroborate the suitability of a highly reduced selection of NIR wavelengths for the prediction of grapevine water status, and its utility to develop simpler multispectral devices for vineyard water status estimation. © 2023 The Author(s). Published by Elsevier Ltd on behalf of IAgrE. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.PID2019-108330RA-I00MCIN/AEI/10.13039/50110001103

On-The-Go VIS plus SW - NIR Spectroscopy as a Reliable Monitoring Tool for Grape Composition within the Vineyard

Visible-Short Wave Near Infrared (VIS + SW - NIR) spectroscopy is a real alternative to break down the next barrier in precision viticulture allowing a reliable monitoring of grape composition within the vineyard to facilitate the decision-making process dealing with grape quality sorting and harvest scheduling, for example. On-the-go spectral measurements of grape clusters were acquired in the field using a VIS + SW - NIR spectrometer, operating in the 570-990 nm spectral range, from a motorized platform moving at 5 km/h. Spectral measurements were acquired along four dates during grape ripening in 2017 on the east side of the canopy, which had been partially defoliated at cluster closure. Over the whole measuring season, a total of 144 experimental blocks were monitored, sampled and their fruit analyzed for total soluble solids (TSS), anthocyanin and total polyphenols concentrations using standard, wet chemistry reference methods. Partial Least Squares (PLS) regression was used as the algorithm for training the grape composition parameters' prediction models. The best cross-validation and external validation (prediction) models yielded determination coefficients of cross-validation (R-cv(2)) and prediction (R-P(2)) of 0.92 and 0.95 for TSS, R-cv(2) = 0.75, and R-p(2) = 0.79 for anthocyanins, and R-cv(2) = 0.42 and R-p(2) = 0.43 for total polyphenols. The vineyard variability maps generated for the different dates using this technology illustrate the capability to monitor the spatiotemporal dynamics and distribution of total soluble solids, anthocyanins and total polyphenols along grape ripening in a commercial vineyard

Effectiveness of an intervention for improving drug prescription in primary care patients with multimorbidity and polypharmacy:Study protocol of a cluster randomized clinical trial (Multi-PAP project)

This study was funded by the Fondo de Investigaciones Sanitarias ISCIII (Grant Numbers PI15/00276, PI15/00572, PI15/00996), REDISSEC (Project Numbers RD12/0001/0012, RD16/0001/0005), and the European Regional Development Fund ("A way to build Europe").Background: Multimorbidity is associated with negative effects both on people's health and on healthcare systems. A key problem linked to multimorbidity is polypharmacy, which in turn is associated with increased risk of partly preventable adverse effects, including mortality. The Ariadne principles describe a model of care based on a thorough assessment of diseases, treatments (and potential interactions), clinical status, context and preferences of patients with multimorbidity, with the aim of prioritizing and sharing realistic treatment goals that guide an individualized management. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a complex intervention that implements the Ariadne principles in a population of young-old patients with multimorbidity and polypharmacy. The intervention seeks to improve the appropriateness of prescribing in primary care (PC), as measured by the medication appropriateness index (MAI) score at 6 and 12months, as compared with usual care. Methods/Design: Design:pragmatic cluster randomized clinical trial. Unit of randomization: family physician (FP). Unit of analysis: patient. Scope: PC health centres in three autonomous communities: Aragon, Madrid, and Andalusia (Spain). Population: patients aged 65-74years with multimorbidity (≥3 chronic diseases) and polypharmacy (≥5 drugs prescribed in ≥3months). Sample size: n=400 (200 per study arm). Intervention: complex intervention based on the implementation of the Ariadne principles with two components: (1) FP training and (2) FP-patient interview. Outcomes: MAI score, health services use, quality of life (Euroqol 5D-5L), pharmacotherapy and adherence to treatment (Morisky-Green, Haynes-Sackett), and clinical and socio-demographic variables. Statistical analysis: primary outcome is the difference in MAI score between T0 and T1 and corresponding 95% confidence interval. Adjustment for confounding factors will be performed by multilevel analysis. All analyses will be carried out in accordance with the intention-to-treat principle. Discussion: It is essential to provide evidence concerning interventions on PC patients with polypharmacy and multimorbidity, conducted in the context of routine clinical practice, and involving young-old patients with significant potential for preventing negative health outcomes. Trial registration: Clinicaltrials.gov, NCT02866799Publisher PDFPeer reviewe

Artificial Intelligence in Digital Agriculture. Towards In-Field Grapevine Monitoring using Non-invasive Sensors

En la agricultura se busca una reducción de costes y de impacto ambiental, mejor sostenibilidad y un incremento de la calidad y el rendimiento del cultivo. Es necesario desarrollar aplicaciones útiles para agricultores que ayuden en esta mejora de eficiencia y sostenibilidad. Para lograr este objetivo en el ámbito de la viticultura, se necesita información sobre el viñedo que puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Los nuevos avances en tecnologías de sensórica no invasiva permiten la adquisición de grandes cantidades de datos del viñedo. Sin embargo, los datos por si solos no sirven cuando se tienen que tomar decisiones, ya que tienen que ser convertidos en información. La inteligencia artificial supone una revolución a distintos niveles sociales, de trabajo e industriales. Dentro de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático ha evolucionado ampliamente durante las últimas décadas para proveer de herramientas que permitan a los ordenadores aprender. Por su gran versatilidad, estos algoritmos se utilizan en muchos campos distintos donde es necesario trabajar con datos, generando conocimiento e información, y mejorando el proceso de toma de decisiones. Por estos motivos, se debe explorar la combinación de sensores no invasivos con inteligencia artificial para alcanzar los requisitos exigidos en agricultura digital. El objetivo principal de esta tesis doctoral es lograr la combinación de aprendizaje automático y tecnologías de sensórica no invasiva para la estimación de importantes características agronómicas, fisiológicas y cuantitativas en agricultura y viticultura digital. En concreto, se plantearon los siguientes objetivos específicos: i) utilizar diferentes algoritmos de aprendizaje automático sobre datos espectrales para la monitorización y fenotipado en campo de la vid; ii) la aplicación de métodos combinados de análisis de datos para la eslimación del estado hídrico del viñedo con termografía; y iii) utilizar imagen hiperespectral en condiciones de campo, junto con la aplicación intensiva de aprendizaje automático, para la monitorización de distintos aspectos del cultivo. El primer objetivo, cubierto en el Capítulo 3, fue la combinación de algoritmos de aprendizaje automático y espectroscopia de infrarrojo cercano para la monitorización y fenolipado de la vid. Se usó un espectrómetro portátil con dos fines: la clasificación de variedades de vid, con datos de distintos viñedos y campañas; y la estimación del estado hidrico, utilizando la misma señal espectral. Se desarrollaron modelos con gran precisión para ambos objetivos. Los resultados abren nuevas vías en viticultura digital para el fenotipado rápido de la vid bajo condiciones de campo, una herramienta muy útil para varios actores en la industria vitivinícola. El segundo objetivo fue la aplicación de métodos combinados de aprendizaje automático sobre imágenes térmicas adquiridas bajo condiciones de campo para la monitorización en continuo del estado hidrico del viriedo, que se trata en el Capítulo 4. Se instaló una cámara térmica en un quad para realizar captura de datos en continuo. El entrenamiento de los modelos de predicción se llevó a cabo mediante una combinación de rotation forests y árboles de decisión. Los resultados evidencian el uso de termografía para la estimación rápida y fiable del estado hídrico de un viñedo, incluso prescindiendo de la necesidad de medir temperaturas de referencia. El nuevo método desarrollado en continuo puede ser muy úlil en la industria vitivinícola para medir el estado hídrico de un viñedo y generar mapas de variabilidad espacial. El último objetivo, discutido en el Capitulo 5, fue el uso de imagen hiperespectral en continuo en condiciones de campo y modelada con técnicas de aprendizaje automático. Se pueden encontrar muy pocos trabajos que traten sobre el uso de imagen hiperespectral en campo, debido a las dificultades que esta configuración puede presentar, como una iluminación natural e irregular, o la localización a priori desconocida de las muestras en la escena. Por esta razón, gran parte de los esfuerzos dedicados en el periodo de investigación y desarrollo de esta tesis se han dedicado superar el reto de llevar una cámara hiperespectral a campo para la medición en continuo del viñedo, superando los inconvenientes a los que hay que enfrentarse en el nuevo escenario y diseñando aplicaciones útiles para viticultura digital. Se desarrollaron tres aplicaciones distintas: la clasificación de variedades, la evaluación de la composición de los frutos y la estimación del rendimiento. Se obtuvieron modelos precisos para la estimación de estas características del cultivo. Estos resultados sugieren que la imagen hiperespectral puede emplearse para estimar distintos aspectos del viñedo y otros frutales, convirtiéndose en una herramienta potente y precisa para la toma de decisiones. Los resultados del trabajo de investigación llevado a cabo en esta tesis doctoral, publicados en varios articulas científicos, demuestran que las técnicas de inteligencia artificial pueden sacar provecho de datos vegetativos capturados a través de tecnologías de sensórica no invasiva, para caracterizar parámetros clave del cultivo. Estos resultados pueden ser de gran importancia en agricultura y viticultura digital, dado que permiten el desarrollo de nuevas soluciones y herramientas de apoyo a decisiones en la industria agrícola.Agriculture seeks for a reduction of costs and environmental impact, better sustainability and to increase crop yield and quality. It is necessary to deliver useful applications for farmers and industries, to help for greater efficiency and sustainability. To achieve this in digital viticulture, useful information about the vineyard is necessary so better decisions can be taken. Advances in non-invasive sensing technologies allow the acquisition of high amounts of data from the vineyard, but these data alone are not enough to be used when decisions need to be made, it needs to be transformed into information. Artificial intelligence is a revolution at different social, work and industrial levels to deal with data. Within artificial intelligence, machine learning has evolved greatly during the last decades providing tools to make computers learn, and these algorithms are used in many different fields due to their high versatility for many data-related tasks, generating knowledge and information, and improving the decision-making process. Therefore, the combination of non-invasive sensors and artificial intelligence needs to be explored to meet the requirements needed to apply digital agriculture, the data-driven agriculture. The main objective of this PhD Thesis is the combination of machine learning and non-invasive sensing technologies for the assessment of relevant agronomical, physiological and qualitative traits in digital agriculture and viticulture. Specifically, the following objectives have been pursued: i) to make use of different machine learning algorithms on data from spectroscopy for in-field grapevine phenotyping and monitoring; ii) the application of ensemble data analysis techniques for vineyard water status assessment with thermal imaging; and iii) to deploy hyperspectral imaging in the field, supported by intensive machine learning combinations, for the monitoring of different crop traits. The first objective, covered in Chapter 3, was the combination of machine learning algorithms and near-infrared spectroscopy for vineyard monitoring and phenotyping. A handheld spectrometer was used for two goals: the classification of grapevine varieties, from several vineyard plots and vintages; and water status assessment, using the same spectral signal. Accurate models were developed for both goals. The results allow to open new ways in digital viticulture for the quick grapevine phenotyping under field conditions, an useful tool for several actors in the wine industry. The application of ensemble machine learning algorithms to in-field thermal images acquired on-the-go for vineyard water status monitoring, the second objective, is addressed in Chapter 4. A thermal camera was mounted on an all-terrain vehicle for continuous acquisition. A combination of rotation forests and decision trees was used for the training of prediction models. The outcomes provided by the machine learning algorithms support the use of thermal imaging for fast, reliable estimation of a vineyard water status, even suppressing the necessity of supervised acquisition of reference temperatures. The new developed on-the-go method can be very useful in the grape and wine industry for assessing and mapping vineyard water status. The last objective was the use of on-the-go hyperspectral imaging under field conditions, modelled with machine learning techniques, and it is discussed in Chapter 5. Hyperspectral imaging is a powerful technology, but it has been classically used under laboratory conditions. Very few attempts on in-field hyperspectral imaging have been reported in the literature, due to the difficulties, like natural, irregular illumination or unknown a priori sample positioning in the recorded scene, that it is necessary to face. For this reason, a considerable amount of the work developed in this PhD Thesis has been focused on surpassing the challenges that come from deploying a hyperspectral camera in the field for the on-the-go vineyard monitoring. Also, as hyperspectral imaging involves the management of a high amount of data, advanced machine learning algorithms become appealing to be applied in this scenario. Three different applications were developed: varietal classification, grape composition assessment and yield estimation. In all of them, it was designed a mechanism for the automated identification of the different grapevine organs. Potent models were obtained for the monitoring of different key viticulture and agriculture parameters. The results suggest that machine learning and hyperspectral imaging can be used to accurately estimate several traits in vineyards and other crops, becoming a powerful and accurate tool in the decision making process. The results from the research work carried out in this PhD Thesis, also published in several scientific articles, demonstrated that artificial intelligence techniques are able to exploit the potential of data acquired using non-invasive sensing technologies for the monitoring and phenotyping of key crop traits. This can be of utmost importance in digital agriculture and viticulture as new solutions can be developed as decision support tools

Artificial Intelligence in Digital Agriculture. Towards In-Field Grapevine Monitoring using Non-invasive Sensors

Agriculture seeks for a reduction of costs and environmental impact, better sustainability and to increase crop yield and quality. It is necessary to deliver useful applications for farmers and industries, to help for greater efficiency and sustainability. To achieve this in digital viticulture, useful information about the vineyard is necessary so better decisions can be taken. Advances in non-invasive sensing technologies allow the acquisition of high amounts of data from the vineyard, but these data alone are not enough to be used when decisions need to be made, it needs to be transformed into information. Artificial intelligence is a revolution at different social, work and industrial levels to deal with data. Within artificial intelligence, machine learning has evolved greatly during the last decades providing tools to make computers learn, and these algorithms are used in many different fields due to their high versatility for many data-related tasks, generating knowledge and information, and improving the decision-making process. Therefore, the combination of non-invasive sensors and artificial intelligence needs to be explored to meet the requirements needed to apply digital agriculture, the data-driven agriculture. The main objective of this PhD Thesis is the combination of machine learning and non-invasive sensing technologies for the assessment of relevant agronomical, physiological and qualitative traits in digital agriculture and viticulture. Specifically, the following objectives have been pursued: i) to make use of different machine learning algorithms on data from spectroscopy for in-field grapevine phenotyping and monitoring; ii) the application of ensemble data analysis techniques for vineyard water status assessment with thermal imaging; and iii) to deploy hyperspectral imaging in the field, supported by intensive machine learning combinations, for the monitoring of different crop traits. The first objective, covered in Chapter 3, was the combination of machine learning algorithms and near-infrared spectroscopy for vineyard monitoring and phenotyping. A handheld spectrometer was used for two goals: the classification of grapevine varieties, from several vineyard plots and vintages; and water status assessment, using the same spectral signal. Accurate models were developed for both goals. The results allow to open new ways in digital viticulture for the quick grapevine phenotyping under field conditions, an useful tool for several actors in the wine industry. The application of ensemble machine learning algorithms to in-field thermal images acquired on-the-go for vineyard water status monitoring, the second objective, is addressed in Chapter 4. A thermal camera was mounted on an all-terrain vehicle for continuous acquisition. A combination of rotation forests and decision trees was used for the training of prediction models. The outcomes provided by the machine learning algorithms support the use of thermal imaging for fast, reliable estimation of a vineyard water status, even suppressing the necessity of supervised acquisition of reference temperatures. The new developed on-the-go method can be very useful in the grape and wine industry for assessing and mapping vineyard water status. The last objective was the use of on-the-go hyperspectral imaging under field conditions, modelled with machine learning techniques, and it is discussed in Chapter 5. Hyperspectral imaging is a powerful technology, but it has been classically used under laboratory conditions. Very few attempts on in-field hyperspectral imaging have been reported in the literature, due to the difficulties, like natural, irregular illumination or unknown a priori sample positioning in the recorded scene, that it is necessary to face. For this reason, a considerable amount of the work developed in this PhD Thesis has been focused on surpassing the challenges that come from deploying a hyperspectral camera in the field for the on-the-go vineyard monitoring. Also, as hyperspectral imaging involves the management of a high amount of data, advanced machine learning algorithms become appealing to be applied in this scenario. Three different applications were developed: varietal classification, grape composition assessment and yield estimation. In all of them, it was designed a mechanism for the automated identification of the different grapevine organs. Potent models were obtained for the monitoring of different key viticulture and agriculture parameters. The results suggest that machine learning and hyperspectral imaging can be used to accurately estimate several traits in vineyards and other crops, becoming a powerful and accurate tool in the decision making process. The results from the research work carried out in this PhD Thesis, also published in several scientific articles, demonstrated that artificial intelligence techniques are able to exploit the potential of data acquired using non-invasive sensing technologies for the monitoring and phenotyping of key crop traits. This can be of utmost importance in digital agriculture and viticulture as new solutions can be developed as decision support tools.En la agricultura se busca una reducción de costes y de impacto ambiental, mejor sostenibilidad y un incremento de la calidad y el rendimiento del cultivo. Es necesario desarrollar aplicaciones útiles para agricultores que ayuden en esta mejora de eficiencia y sostenibilidad. Para lograr este objetivo en el ámbito de la viticultura, se necesita información sobre el viñedo que puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Los nuevos avances en tecnologías de sensórica no invasiva permiten la adquisición de grandes cantidades de datos del viñedo. Sin embargo, los datos por si solos no sirven cuando se tienen que tomar decisiones, ya que tienen que ser convertidos en información. La inteligencia artificial supone una revolución a distintos niveles sociales, de trabajo e industriales. Dentro de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático ha evolucionado ampliamente durante las últimas décadas para proveer de herramientas que permitan a los ordenadores aprender. Por su gran versatilidad, estos algoritmos se utilizan en muchos campos distintos donde es necesario trabajar con datos, generando conocimiento e información, y mejorando el proceso de toma de decisiones. Por estos motivos, se debe explorar la combinación de sensores no invasivos con inteligencia artificial para alcanzar los requisitos exigidos en agricultura digital. El objetivo principal de esta tesis doctoral es lograr la combinación de aprendizaje automático y tecnologías de sensórica no invasiva para la estimación de importantes características agronómicas, fisiológicas y cuantitativas en agricultura y viticultura digital. En concreto, se plantearon los siguientes objetivos específicos: i) utilizar diferentes algoritmos de aprendizaje automático sobre datos espectrales para la monitorización y fenotipado en campo de la vid; ii) la aplicación de métodos combinados de análisis de datos para la eslimación del estado hídrico del viñedo con termografía; y iii) utilizar imagen hiperespectral en condiciones de campo, junto con la aplicación intensiva de aprendizaje automático, para la monitorización de distintos aspectos del cultivo. El primer objetivo, cubierto en el Capítulo 3, fue la combinación de algoritmos de aprendizaje automático y espectroscopia de infrarrojo cercano para la monitorización y fenolipado de la vid. Se usó un espectrómetro portátil con dos fines: la clasificación de variedades de vid, con datos de distintos viñedos y campañas; y la estimación del estado hidrico, utilizando la misma señal espectral. Se desarrollaron modelos con gran precisión para ambos objetivos. Los resultados abren nuevas vías en viticultura digital para el fenotipado rápido de la vid bajo condiciones de campo, una herramienta muy útil para varios actores en la industria vitivinícola. El segundo objetivo fue la aplicación de métodos combinados de aprendizaje automático sobre imágenes térmicas adquiridas bajo condiciones de campo para la monitorización en continuo del estado hidrico del viriedo, que se trata en el Capítulo 4. Se instaló una cámara térmica en un quad para realizar captura de datos en continuo. El entrenamiento de los modelos de predicción se llevó a cabo mediante una combinación de rotation forests y árboles de decisión. Los resultados evidencian el uso de termografía para la estimación rápida y fiable del estado hídrico de un viñedo, incluso prescindiendo de la necesidad de medir temperaturas de referencia. El nuevo método desarrollado en continuo puede ser muy úlil en la industria vitivinícola para medir el estado hídrico de un viñedo y generar mapas de variabilidad espacial. El último objetivo, discutido en el Capitulo 5, fue el uso de imagen hiperespectral en continuo en condiciones de campo y modelada con técnicas de aprendizaje automático. Se pueden encontrar muy pocos trabajos que traten sobre el uso de imagen hiperespectral en campo, debido a las dificultades que esta configuración puede presentar, como una iluminación natural e irregular, o la localización a priori desconocida de las muestras en la escena. Por esta razón, gran parte de los esfuerzos dedicados en el periodo de investigación y desarrollo de esta tesis se han dedicado superar el reto de llevar una cámara hiperespectral a campo para la medición en continuo del viñedo, superando los inconvenientes a los que hay que enfrentarse en el nuevo escenario y diseñando aplicaciones útiles para viticultura digital. Se desarrollaron tres aplicaciones distintas: la clasificación de variedades, la evaluación de la composición de los frutos y la estimación del rendimiento. Se obtuvieron modelos precisos para la estimación de estas características del cultivo. Estos resultados sugieren que la imagen hiperespectral puede emplearse para estimar distintos aspectos del viñedo y otros frutales, convirtiéndose en una herramienta potente y precisa para la toma de decisiones. Los resultados del trabajo de investigación llevado a cabo en esta tesis doctoral, publicados en varios articulas científicos, demuestran que las técnicas de inteligencia artificial pueden sacar provecho de datos vegetativos capturados a través de tecnologías de sensórica no invasiva, para caracterizar parámetros clave del cultivo. Estos resultados pueden ser de gran importancia en agricultura y viticultura digital, dado que permiten el desarrollo de nuevas soluciones y herramientas de apoyo a decisiones en la industria agrícola

Uso de la espectroscopía NIR como herramienta de monitorización no invasiva del estado hídrico del viñedo

La espectroscopía NIR se utiliza ampliamente para caracterizar numerosos sistemas biológicos mediante el estudio de las principales bandas de absorción del agua. Este trabajo presenta y compara con métodos de referencia clásicos una nueva herramienta no invasiva, basada en la espectroscopía NIR, para determinar el estado hídrico de la vid de forma continua en el viñedo. Los datos experimentales se tomaron en cuatro fechas, entre envero y vendimia, en el año 2015, en un viñedo comercial de la variedad Tempranillo (orientación N-S) en Tudelilla (La Rioja). Con el fin de generar una variabilidad del estado hídrico de las cepas, se implantaron tres regímenes de riego distintos .. Las medidas espectrales se tomaron a 30 cm de distancia de la espaldera, en ambas caras de la misma, al mediodía solar con un espectrómetro NIR montado en un quad que circulaba a 5 km/h. De forma simultánea, se tomaron medidas de potencial hídrico del tallo (s) y de conductancia estomática (gs) Los modelos de validación cruzada (CV) y predicción externa (P) obtenidos mediante regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) mostraron los mejores resultados de coeficiente de determinación (R2) y error típico (SE) cuando se midió en la cara este de la espaldera. Para el s, se obtuvieron valores de R2 cv=0.88 y SECV= 1.61 MPa, y de R2 P= 0.92 y SEP=1.27 MPa, mientras que para gs los resultados obtenidos fueron R2 cv=0.72 y SECV= 81.7 mmol H2O m-2 s-1, y R2 P= 0.75, SEP=74.9 mmol H2O m-2 s-1. Estos resultados son prometedores y muestran el potencial de la espectroscopía NIR, no invasiva, para caracterizar y monitorizar de forma fiable el estado hídrico del viñedo y poder ayudar a la toma de decisiones de riego en viticultura

Guía metodológica para la implantación de desarrollos curriculares virtuales accesibles

La Formación Virtual tiene un crecimiento cada vez mayor no solo en las instituciones de educación superior, sino también en el aprendizaje en el trabajo, en la escuela, etc. En el ámbito de las instituciones de educación superior, se identifican sus tres funciones principales para lograr la meta de la institución de educación superior contemporánea: la enseñanza, la investigación y la extensión. En relación a la función de enseñanza, las plataformas educativas digitales y los nuevos espacios virtuales se encuentran presentes en la actualidad en muchas instituciones de educación superior en Iberoamérica. Sin embargo, al igual que las limitaciones físicas que puedan existir en los campus, tanto las plataformas como los desarrollos curriculares virtuales, presentan limitaciones hacia las personas con discapacidad. En general este obstáculo se presenta en general a cualquier persona que tenga una limitación temporal dependiente del medio con el que utiliza las plataformas virtuales. En el punto de vista de la función de extensión, se interpreta tanto como el objeto de llevar fuera de los muros de las instituciones el conocimiento al ámbito laboral, así como la proyección que responda a las demandas sociales. En el marco de la XXII Cumbre Iberoamericana de Jefes de Estado celebrada en Cádiz, España (2012), fue declarado el año 2013 como el Año Iberoamericano para la inclusión laboral de las Personas con Discapacidad. Esta declaración debe incentivar a las instituciones de educación superior a brindar a las personas con discapacidad, la oportunidad de obtener las competencias que le permitan ser incluidos en el ámbito laboral, tomando en cuenta que la formación virtual accesible aporta un gran valor inclusivo. Es por ello que debemos de buscar un diseño universal de nuestras propuestas de educación virtual. Adicionalmente los avances tecnológicos y culturales alrededor de Internet están produciendo diversos cambios rápidamente. Y es está rapidez la que exige a las instituciones de educación superior ejercer su función de investigación para adaptarse a las necesidades de la Sociedad de la Información, y de cierta forma perseguir el objetivo de liderar a través de la innovación en la educación esta evolución de la sociedad. Para ello las instituciones de educación superior deben de buscar la excelencia a través de procesos que aseguren la calidad en la formación virtual accesible desde una perspectiva holística, que involucre todos los procesos y fases de la formación virtual, y que a su vez la haga incluyente para todas las personas, es por esto último, el énfasis en la accesibilidad. Enfocar estos objetivos en Iberoamérica a través de actuaciones como algunas de la financiadas por la Comisión Europea a través del programa ALFA, provee una plataforma ideal promover el avance en la región. Uno de los proyectos financiado a través del programa ALFA III, es el proyecto “ESVI-AL (Educación Superior Virtual Inclusiva – América Latina): Mejora de la Accesibilidad en la Educación Superior Virtual en América Latina”. Como parte del proyecto ESVI-AL se ha elaborado esta guía metodológica para la implantación de los desarrollos curriculares virtuales accesibles. El objetivo de la guía es establecer un modelo de trabajo para el cumplimiento de requisitos y estándares de accesibilidad en el contexto de la formación virtual, especialmente a través de la Web. El modelo propuesto facilitará la elaboración de auditorías que permitan el diagnóstico de cumplimiento de normas de accesibilidad, y la mejora de la capacidad de madurez, respecto a la accesibilidad, de las instituciones de educación superior y en general para organizaciones de educación. Esta guía ha sido concebida como un instrumento de apoyo para todos los involucrados en proyectos educativos virtuales accesibles, principalmente para los docentes, pero también para el personal de gestión, administración y técnico de las instituciones que pretendan implantar actividades formativas virtuales inclusivas, en las que puedan participar en igualdad de condiciones estudiantes sin o con discapacidad. Lo que el lector va a encontrar en este libro es una propuesta de los procesos que debería implantarse en una institución de educación superior, pero también en cualquier organización o empresa de formación virtual, que esté comprometida con una educación inclusiva de calidad. En la guía se detallan las actividades y tareas que deberían llevarse a cabo e cada uno de los procesos definidos, así como los productos, técnicas, métodos, criterios de calidad y perfiles de participantes que deben tenerse en cuenta en cada fase de un proyecto educativo virtual que se llevará a cabo en un campus virtual accesible, es decir utilizable y practicables por todas las personas. Asegurar sistemas de educación inclusivos a todos los niveles debe ser un compromiso de todos los implicados en la educación. Los participantes en el proyecto ESVI-AL así lo entendemos, y esperamos y deseamos que esta modesta aportación del proyecto en forma de guía metodológica, contribuya a avanzar hacia el objetivo de conseguir una educación inclusiva. Este trabajo ha sido una realidad gracias a la estrecha colaboración en su organización entre los socios y colaboradores del proyecto del Programa ESVI-AL. Agradecer el trabajo llevado a cabo por los socios, colaboradores y, en especial, a los revisores externos, cuyas aportaciones y sugerencias han enriquecido la guía.No data (2013)UE

Small Towns, una realidad urbana en la Hispania romana (II)

Congreso Internacional MARQ Museo Arqueológico de Alicante: 26-28 de Octubre de 2021.Las ciudades pequeñas/Small Towns de la Península Ibérica son la abrumadora mayoría de las aproximadamente 400 ciudades que en época romana existieron en Hispania, es decir casi una quinta parte de las aprox. 2000 ciudades del Imperio Romano entero. De ahí que resulta de interés como punto de partida y base de estudio para la investigación, a pesar de las dificultades de definición. Mientras que los intentos anteriores buscaban utilizar el término en su calidad de clasificador para poder elaborar una jerarquía de asentamientos, y así asignar a cada uno de ellos su lugar en la clasificación y de esa manera describir sus propiedades correspondientes, aqui se propone la utilización del término Small Towns solo en su calidad de aspecto diferenciador con vistas a las capitales de provincia y de conventus, manteniendo toda su imprecisión para asentamientos con o sin trama urbana extendida, en un sentido amplio y genérico sin condicionantes ni jurídicos ni políticos. Las Small Towns suelen y pueden tener, con alguna variedad, características urbanas como edificios sacros y públicos, una muralla defensiva y casas urbanas. Sin embargo, suele observarse una desproporción entre la edificación pública y sacra por un lado y la privada por el otro en el sentido, de que la primera tenga una clara predominancia sobre la segunda tanto en calidad como en cantidad. Por otro lado les suelen faltar a las Small Towns otros criterios importantes habituales de los centros mayores como son la alta densidad de población, altos estándares de calidad, un cierto grado de diversificación económica, un plan urbanístico de circulación. Esas características ausentes son compensadas, por el otro lado, con un elemento del que se nutre a través de la carga generada por la (excesiva) edificación sacra y pública, y que le proporciona aquel atributo, que resume en sí la esencia de los centros mayores, que es la más típica y la que más los destaca: un exceso de significado.Esta publicación ha sido posible gracias a la financiación de la subvención global de la Junta de Extremadura, a través de la Consejería de Ciencia, Economía y Agenda Digital al Instituto de Arqueología de Mérida (Referencia 20164499).Peer reviewe