Uso combinado de técnicas de teledetección y modelización para evaluar la distribución vertical de la vegetación

El objetivo de esta tesis es diseñar metodologías que identifiquen la distribución vertical de la vegetación independientemente de los ecosistemas que componen la zona de estudio. Esta tesis, al enmarcarse en un doctorado industrial, incorpora el objetivo de crear desarrollos metodológicos que impulsen la competitividad de la empresa en el mercado laboral. Con este objetivo último, la tesis ha implementado tres metodologías ágiles, precisas y aplicables a gran escala, cuya finalidad ha sido identificar la estructura tridimensional de la vegetación que condiciona las coberturas del suelo presentes y, por tanto, la gestión aplicable en cada caso. Esta tesis incorpora tres capítulos, independientes entre sí, cada uno con un reto metodológico. El Capítulo 3 buscó detectar árboles individuales de plantaciones jóvenes de Pinus pinaster y Pinus radiata en parcelas permanentes destinadas a investigación, delinear sus copas y evaluar su altura. El Capítulo 4 incluye una metodología capaz de identificar las coberturas de suelo presentes en una interfaz urbano-forestal, las cuales están relacionadas directamente con la distribución vertical de la vegetación. El Capítulo 5 incluye el desarrollo de una metodología para identificar un umbral capaz de adaptarse a la estructura real de cada parcela. Este umbral sería una alternativa generalizable a todo un monte y replicable sin necesidad de nuevas mediciones en campo. Paralelamente a estos trabajos se ha participado en dos registros de la propiedad intelectual, easyLaz® y easySat®, cuya finalidad es el procesado de información LiDAR y multiespectral respectivamente

Propuesta de programación didáctica anual de Lengua Castellana y Literatura de 4º de la ESO

Máster Univ. en Formación del Profes. en E.S.O., Bachillerato, F.P. y E.Ii.Estamos ante un documento que engloba lo que trabajaremos en la materia de Lengua castellana y literatura en un curso completo. A través de actividades enfocadas en una metodología actualizada, cubriremos las necesidades del alumnado y paliaremos aquellas deficiencias que el sistema educativo aún presenta. Enfocaremos la especialidad desde la parte más práctica y creativa, desarrollando la interdisciplinariedad y centrándonos en los múltiples recursos de los que disponemos. Enlazaremos la asignatura con el arte, las TIC, las plataformas más actualizadas que rondan en la web, las experiencias del alumnado, etc. En cada una de las situaciones de aprendizaje buscamos el éxito y llegar a la meta: aprender juntos y sentir que estamos ante conocimientos útiles. Conocer e indagar entre la diversa metodología nos permite ser profesionales con criterio en el aula y alcanzar un rango notable en la clase. No solo entra en juego la metódica, también aquello que programemos será, gran parte, enfocado a controlar el comportamiento actitudinal de los jóvenes. Hacer un estudio del grupo, observar cómo es el ritmo de la clase y elaborar unas sesiones con pruebas de diagnóstico, siempre es conveniente, ya que analizar nos va a permitir gestionar al colectivo. No obstante, una vez que conozcamos el nivel, comenzaremos a impartir contenidos propios de la especialidad. Sin duda, hemos querido seguir la estela de la línea de trabajo de La Salle, dándole protagonismo a la metódica cooperativa. Sin embargo, no nos hemos olvidado del trabajo individual y del gran grupo en sí. Reconocemos la importancia desde los distintos enfoques dependiendo de lo que se quiera estudiar. Por ende, solo nos queda disfrutar con los discentes de un aprendizaje variado y experiencia

Aplicación de datos LiDAR y del sensor SENTINEL al Cálculo del Coeficiente de Admisibilidad de Pastos en la Comunidad Autónoma de La Rioja

Premio extraordinario de Trabajo Fin de Máster curso 2015-2016. Geomática, Teledetección y Modelos Espaciales Aplicados a la Gestión ForestalLas nuevas normativas de la PAC incluyen un coeficiente de obligado cumplimiento, denominado Coeficiente de Admisibilidad de Pastos, que valora los pastos en función del carácter productivo o improductivo de la superficie pastable, con el objetivo de evitar que las zonas que realmente son objeto de pastoreo queden sin subvencionar. Las superficies consideradas como improductivas son principalmente pastos leñosos y arbustivos. Su puesta en valor para aprovechamientos pascícolas implica conocer su estructura y, por tanto, su accesibilidad al ganado. Con el fin de poder hacer esta valoración, es necesario desarrollar una metodología capaz de clasificar la estructura de las formaciones vegetales. En este Trabajo Fin de Máster se han combinado datos LiDAR, información espectral procedente del satélite SENTINEL-2, con trabajos de campo usando el algoritmo Random Forest, técnica englobada en los modelos no-paramétricos de aprendizaje automático, Machine Learning. Mediante este algoritmo se ha clasificado la vegetación con el objetivo de detectar diferentes tipos de vegetación y, en especial, la presencia de matorral bajo arbolado, para así evaluar su admisibilidad a pastos. Los modelos obtenidos arrojan precisiones de 66,12 % sobre la población y un índice de kappa de 0,2902. Los RMSE han sido de 278,68 en arbolado con sotobosque arbustivo; 413,99 para arbolado con sotobosque herbáceo; 84,12 en canchal; 25,01 en matorral y 591,71 para pastizal

Fortalezas y debilidades en la formación inicial docente

Este trabajo presenta la investigación realizada en una universidad pública andaluza, cuyo objetivo principal era conocer las debilidades y las fortalezas que encuentra el alumnado que está cursando el Grado en Educación Primaria en su formación inicial docente. Para lograr dicho objetivo optamos por una metodología mixta desarrollada en dos fases. En la primera fase se utilizó la metodología cuantitativa, concretamente un cuestionario de elaboración propia, que fue pasado a todo el alumnado que cursaba dicho Grado, obteniendo una muestra de N=353, y se realizó un análisis descriptivo de los datos recogidos. En la segunda fase se empleó una metodología cualitativa, recabando la información por medio de entrevistas semiestructuradas en profundidad a 18 sujetos. Los resultados evidencian distintas fortalezas y debilidades en la formación inicial. Entre las fortalezas cabe destacar los conocimientos que el alumnado adquiere sobre las competencias en la educación primaria; la colaboración y el trabajo en equipo con distintos sectores de la comunidad educativa; el análisis y diseño del ambiente de aprendizaje en el aula para favorecer una educación democrática; distintas metodologías y recursos; el cambio de creencias, pasando el alumnado de tener una visión técnica de la enseñanza a una visión crítica de la misma y el desarrollo de la capacidad crítica y analítica. Entre las principales debilidades se puede señalar la falta de conocimientos sobre la estructura organizativa de los centros escolares; cómo planificar y desarrollar un currículum crítico que contribuya al cambio social; cómo trabajar la diversidad y en contextos multiculturales

Height to Crown Base Modelling for the Main Tree Species in an Even-Aged Pedunculate Oak Forest: A Case Study from Central Croatia

The height to crown base (hcb) is a critical measure used in many investigations as an input variable to investigate the vigour of the stands, the social position of the trees, and to evaluate the behaviour of forest fires, among other uses. Though measuring height-related variables in the field is always time-consuming, the foremost benefits offered by modelling hcb are that it permits to generalize and average a very uneven attribute and, furthermore, provides insights about which tree and stand variables have a significant impact on hcb. However, there are many species in which models of the crown base height have not been developed in Croatia. The objective of this research was to develop a height to base crown model for each of the main species present in the two-layered mixed stands of this study. According to previous investigations, logistic models provide the highest precision and require the lowest inventory cost owing to less frequent measurements. Tree- and plot-level variables with distance-independent competition indexes were studied in the fitting model. In this research, we obtained models for the main stand species: Acer campestre (root mean squared error (RMSE) = 2.28 m, R2 = 82.80%); Alnus glutinosa (RMSE = 1.78 m, R2 = 85.36%); Carpinus betulus (RMSE = 2.47 m, R2 = 67.55%); Fraxinus angustifolia (RMSE = 2.46 m, R2 = 82.45%); Quercus robur (RMSE = 2.60 m, R2 = 80.57%); Tilia sp. (RMSE = 2.01 m, R2 = 89.07%); and Ulmus laevis (RMSE = 1.71 m, R2 = 92.42%). The combination of the total height, tree, and plot-level variables with distance-independent competition indexes contributed to the prediction accuracy of proposed model significantly

What Is the Most Suitable Height Range of ALS Point Cloud and LiDAR Metric for Understorey Analysis? A Study Case in a Mixed Deciduous Forest, Pokupsko Basin, Croatia

[EN] Understorey evaluation is essential in wildlife habitat management, biomass storage and wildfire suppression, among other areas. The lack of a standardised methodology in the field measurements, and in their subsequent analysis, forces researchers to look for procedures that effectively extract understorey data to make management decisions corresponding to actual stand conditions. In this sense, when analysing the understorey characteristics from LiDAR data, it is very usual to ask: “what value should we set the understorey height range to?” It is also usual to answer by setting a numeric value on the basis of previous research. Against that background, this research aims to identify the optimal height to canopy base (HCB) filter–LiDAR metric relationship for estimating understorey height (UH) and understorey cover (UC) using LiDAR data in the Pokupsko Basin lowland forest complex (Croatia). First, several HCB values per plot were obtained from field data (measured HCBi—HCBM-i, where i ɛ (minimum, maximum, mean, percentiles)), and then they were modelled based on LiDAR metrics (estimated HCBi—HCBE-i). These thresholds, measured and estimated HCBi per plot, were used as point cloud filters to estimate understorey parameters directly on the point cloud located under the canopy layer. In this way, it was possible to predict the UH with errors (RMSE) between 0.90 and 2.50 m and the UC with errors (RMSE) between 8.8 and 18.6 in cover percentage. Finally, the sensitivity analysis showed the HCB filter (the upper threshold to select the understorey LiDAR points) is the most important factor affecting the UH estimates, while this factor and the LiDAR metric are the most important factors affecting the UC estimates.S

Comparison of machine learning algorithms for wildland-urban interface fuelbreak planning integrating ALS and UAV-Borne LiDAR data and multispectral images

Producción CientíficaControlling vegetation fuels around human settlements is a crucial strategy for reducing fire severity in forests, buildings and infrastructure, as well as protecting human lives. Each country has its own regulations in this respect, but they all have in common that by reducing fuel load, we in turn reduce the intensity and severity of the fire. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-acquired data combined with other passive and active remote sensing data has the greatest performance to planning Wildland-Urban Interface (WUI) fuelbreak through machine learning algorithms. Nine remote sensing data sources (active and passive) and four supervised classification algorithms (Random Forest, Linear and Radial Support Vector Machine and Artificial Neural Networks) were tested to classify five fuel-area types. We used very high-density Light Detection and Ranging (LiDAR) data acquired by UAV (154 returns·m−2 and ortho-mosaic of 5-cm pixel), multispectral data from the satellites Pleiades-1B and Sentinel-2, and low-density LiDAR data acquired by Airborne Laser Scanning (ALS) (0.5 returns·m−2, ortho-mosaic of 25 cm pixels). Through the Variable Selection Using Random Forest (VSURF) procedure, a pre-selection of final variables was carried out to train the model. The four algorithms were compared, and it was concluded that the differences among them in overall accuracy (OA) on training datasets were negligible. Although the highest accuracy in the training step was obtained in SVML (OA=94.46%) and in testing in ANN (OA=91.91%), Random Forest was considered to be the most reliable algorithm, since it produced more consistent predictions due to the smaller differences between training and testing performance. Using a combination of Sentinel-2 and the two LiDAR data (UAV and ALS), Random Forest obtained an OA of 90.66% in training and of 91.80% in testing datasets. The differences in accuracy between the data sources used are much greater than between algorithms. LiDAR growth metrics calculated using point clouds in different dates and multispectral information from different seasons of the year are the most important variables in the classification. Our results support the essential role of UAVs in fuelbreak planning and management and thus, in the prevention of forest fires.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (DI-16-08446; DI-17-09626; PTQ-16-08411; PTQ- 16-08633)European Commission through the project ‘MySustainableForest’ (H2020-EO-2017; 776045

Bridging the genotype-phenotype gap for a Mediterranean pine by semi‐automatic crown identification and multispectral imagery

Summary: Progress in high‐throughput phenotyping and genomics provides the potential to understand the genetic basis of plant functional differentiation. We developed a semi‐automatic methodology based on unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for deriving tree‐level phenotypes followed by genome‐wide association study (GWAS). An RGB‐based point cloud was used for tree crown identification in a common garden of Pinus halepensis in Spain. Crowns were combined with multispectral and thermal orthomosaics to retrieve growth traits, vegetation indices and canopy temperature. Thereafter, GWAS was performed to analyse the association between phenotypes and genomic variation at 235 single nucleotide polymorphisms (SNPs). Growth traits were associated with 12 SNPs involved in cellulose and carbohydrate metabolism. Indices related to transpiration and leaf water content were associated with six SNPs involved in stomata dynamics. Indices related to leaf pigments and leaf area were associated with 11 SNPs involved in signalling and peroxisome metabolism. About 16-20% of trait variance was explained by combinations of several SNPs, indicating polygenic control of morpho‐physiological traits. Despite a limited availability of markers and individuals, this study is provides a successful proof‐of‐concept for the combination of high‐throughput UAV‐based phenotyping with cost‐effective genotyping to disentangle the genetic architecture of phenotypic variation in a widespread conifer.This work was supported by the Spanish Government, grant number RTI2018‐094691‐B‐C31 (MCIU/AEI/FEDER, EU)

Estudo da habitabilidade ambiental em espaços públicos ao ar livre de El Grullo, Jalisco, México

Outdoor public spaces are essential elements in the organization and operation of a city. One of its characteristics is the quality of life that derives from its use and the environmental habitability is an indicator of this. The warm semi-dry climate of the city of El Grullo, Jalisco, Mexico, can affect the conditions of the public spaces that exist in its urban fabric. It was considered important to carry out an environmental habitability study in two main outdoor public spaces of the town, such as the Municipal Garden and the Municipal Alameda. The objective of this research was to evaluate the degree of environmental habitability in the mentioned spaces, the analysis and estimation of meteorological and complementary variables. A descriptive, non-experimental and correlational methodology was used. Information was collected with the application of 204 users, space and urban context information cards in the transition period from warm to cold. For data analysis and processing, Pearson's correlation was used to indicate the level of association of the meteorological, complementary and ordinal variables. It was found that meteorological variables are important influencing factors on the level of environmental habitability of users in the public spaces studied and serve as a means of information to society and municipal bodies to contribute to better planning and restoration of common areas.Los espacios públicos exteriores son elementos esenciales en la organización y funcionamiento de una ciudad. Una de sus características es la calidad de vida que se deriva de su uso y la habitabilidad ambiental es un indicador de ello. El clima cálido semiseco de la ciudad de El Grullo, Jalisco, México, puede repercutir en las condiciones de los espacios públicos que existen en su trama urbana. Se consideró importante realizar un estudio de habitabilidad ambiental en dos espacios públicos exteriores principales de la localidad, como son el Jardín Municipal y la Alameda municipal. El objetivo de esta investigación fue evaluar el grado de habitabilidad ambiental en los espacios mencionados mediante el análisis y estimación de variables meteorológicas y complementarias. Se utilizó una metodología descriptiva, no experimental y correlacional. Se recolectó información con la aplicación de 204 cédulas de información de usuario, del espacio y del contexto urbano en periodo de transición de cálido a frío. Para el análisis y procesamiento de datos, se utilizó la correlación de Pearson para indicar el nivel de asociación de las variables meteorológicas, complementarias y ordinales. Se comprobó que las variables meteorológicas son factores de influencia importante en el nivel de habitabilidad ambiental de los usuarios en los espacios públicos estudiados y sirve como medio de información a la sociedad y organismos municipales para contribuir a una mejor planificación y restauración de las áreas comunes.Os espaços públicos exteriores são elementos essenciais na organização e funcionamento de uma cidade. Uma de suas características é a qualidade de vida que decorre do seu uso e a habitabilidade ambiental é um indicador disso. O clima ameno e semi-seco da cidade de El Grullo, Jalisco, México, pode afetar as condições dos espaços públicos existentes em seu tecido urbano. Considerou-se importante a realização de um estudo de habitabilidade ambiental em dois principais espaços públicos exteriores da vila, como o Jardim Municipal e a Alameda Municipal. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o grau de habitabilidade ambiental nos espaços mencionados, a análise e estimativa de variáveis ​​meteorológicas e complementares. Foi utilizada uma metodologia descritiva, não experimental e correlacional. A informação foi recolhida com a aplicação de 204 fichas de informação de utilizador, espaço e contexto urbano no período de transição de quente para frio. Para análise e processamento dos dados, foi utilizada a correlação de Pearson para indicar o nível de associação das variáveis ​​meteorológicas, complementares e ordinais. Constatou-se que as variáveis ​​meteorológicas são importantes fatores influenciadores no nível de habitabilidade ambiental dos usuários dos espaços públicos estudados e servem como meio de informação à sociedade e aos órgãos municipais para contribuir para um melhor planejamento e recuperação das áreas comuns

Cardiac Progenitor Cell Exosomal miR-935 Protects against Oxidative Stress

This work has been funded by grants from the Spanish Ministry of Science and Innovation RTI2018-097604-B-I00 (funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ and FEDER) and PID2021- 128698OB-I00 (MCIN/AEI/10.13039/501100011033); by the Regional Government of Madrid (S2017/ BMD-3692, Avancell), and by the Instituto de Salud Carlos III (RD16/0011/0037) to AB and by the Instituto Salud Carlos III (ISCIII), co-funded by European Regional Development Fund-FEDER (PI19/00501 and PI22/00029), and Gobierno de Navarra (s/n) to BP. JV has been funded by MCIN grant PID2021-122348NB-I00 and Regional Government of Madrid grant P2022/BMD-7333.S