Caracterización espectral de aguacate Persea americana Mill cv. Hass empleando espectrometría e imágenes en el rango visible a infrarrojo cercano

Remote sensing technologies, such as spectral imaging, have great potential for crop monitoring. Spectral systems measure the energy reflected and emitted by a surface, typically between the visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum. This paper presents a spectral characterization of avocado (Persea americana Mill. cv. Hass) using spectrophotometry and spectral imaging. The study uses data from four avocado farms, which were collected in situ using spectrometers and GreenSeeker sensors and remotely using satellites such as Landsat 8 and Sentinel 2. The spectral signatures captured by the in situ and remote sensors were compared and subsequently related to vegetation indices. Spectrometry revealed differences between young and mature leaves, particularly in the 480 nm to 650 nm region of the spectrum, which showed color changes in young avocado leaves. The analysis of satellite data highlighted significant differences between Sentinel 2 and Landsat 8 spectral signatures. These differences are likely due to several factors, including collection date, preprocessing, and spatial resolution of the data. Finally, the vegetation indices derived from in situ and satellite measurements displayed different scales. For in situ data, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values were around 0.9 for the spectrometers and 0.7 for the GreenSeeker sensors. However, the NDVI values derived from satellite data were around 0.4 for Sentinel 2 and 0.3 for Landsat 8.Las tecnologías de la percepción remota, como las imágenes espectrales, tienen un gran potencial para el monitoreo de los cultivos. Los sistemas espectrales miden la energía reflejada y emitida de una superficie, usualmente entre los rangos visible e infrarrojo cercano del espectro electromagnético. Este artículo tuvo como objetivo presentar una caracterización espectral del aguacate Persea americana Mill cv. Hass utilizando espectrofotometría e imágenes espectrales. El estudio usó datos in situ capturados con espectrómetros y GreenSeeker, y datos remotos capturados por sensores en satélites como Landsat 8 y Sentinel 2. Lo anterior se hizo sobre cuatro unidades productivas de aguacate. En primer lugar, se compararon la forma de las firmas espectrales captadas por los sensores in situ y remotos, y después se relacionaron con los índices de vegetación. A partir de la espectrometría, se establecieron diferencias entre las hojas jóvenes y las hojas desarrolladas o maduras, principalmente entre 480 nm y 650 nm. Esta región del espectro muestra los cambios de color presentes en las hojas jóvenes del aguacate. A partir de los datos de satélite, la firma espectral presenta diferencias significativas entre Sentinel 2 y Landsat 8. Los resultados mostraron que estas diferencias se derivan de varios factores, como la fecha de adquisición, el preprocesamiento y la resolución espacial. Por último, los índices de vegetación procedentes de mediciones in situ y por satélite evidenciaron escalas diferentes. El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) para los datos in situ tiene valores alrededor de 0.9 y 0.7 para el espectrómetro y el GreenSeeker, respectivamente. Sin embargo, el NDVI derivado de los datos satelitales está alrededor de 0.4 para Sentinel 2 y 0.3 para Landsat 8

Multi-temporal unmixing analysis of Hyperion images over the Guanica Dry Forest

This paper presents a methodology to analyze time-series data from Hyperion to study seasonal vegetation dynamics on the Guánica Dry Forest in Puerto Rico. Unmixing analysis is performed over ten near-cloud-free Hyperion images collected in different months in 2008. Abundance maps and endmembers estimated from the unmixing procedure are used to analyze the seasonal changes in the forest. Results from the analysis are compared with published knowledge of the Guanica Forest phenology

A comparative study of multiscale representations for spatial-spectral classification of hyperspectral imagery

Hyperspectral remote sensors acquire data coming from hundreds of narrow bands through the electromagnetic spectrum; this allows the terrestrial and maritime surfaces to be characterized for Earth observation. Hyperspectral image processing requires algorithms that combine spatial and spectral information. One way to take full advantage of spatial-spectral data within hyperspectral imagery is to use multiscale representations. A multiscale representation generates a family of images were fine details are systematically removed. This paper compares two multiscale representation approaches in order to improve the classification of hyperspectral imagery. The first approach is based on nonlinear diffusion, which obtains a multiscale representation by successive filtering. The second is based on binary partition tree, an approach inspired in region growing. The comparison is performed using a real hyperspectral image and a supper vector machine classifier. Both representation approaches allowed the classification of hyperspectral imagery to be improved. However, nonlinear diffusion results surpassed those obtained using binary partition tree.Los sensores remotos hiperespectrales adquieren datos a lo largo de cientos de bandas estrechas a través del espectro electromagnético permitiendo la caracterización de las superficies terrestres y marítimas para la observación de la Tierra. El procesamiento de imágenes hiperespectrales requiere de algoritmos que combinen la información espacial y espectral. Una forma de tomar ventaja de los datos espaciales y espectrales en las imágenes hiperespectrales es usar representaciones multiescala. Una representación multiescala genera una familia de imágenes donde los detalles finos son sistemáticamente removidos. Este artículo compara dos enfoques de representación multiescala para mejorar la clasificación de imágenes hiperespectrales. El primer enfoque se base en difusión no linear la cual obtiene la representación multiescala por medio de sucesivos filtros. El segundo se basa en un árbol de partición binaria, un enfoque inspirado en crecimiento de regiones. La comparación se realiza usando la imagen hiperespectral Indian Pines y un clasificador de máquinas de soporte vectorial. Ambos enfoques de representación permiten mejorar la clasificación de la imagen hiperespectral. Pero, los resultados de difusión no lineal superan los obtenidos usando el árbol de partición binaria

PazRed. Una propuesta de educación virtual para la formación de estudiantes universitarios en competencias para las Ciencias Sociales

The application of Information and Communication Technologies (ICT) in social science training processes requires the development of new methodologies involving sensoriality, flexibility and new training formats. In this sense, PazRed proposes a pedagogical model based on critical peace education with the support of ICTs and virtuality. The research process consisted of the reconstruction of armed conflict memory in two areas of western Antioquia, Dabeiba and Frontino. The information was obtained from narratives of memory, such as in-depth interviews, social mapping, photographs, life stories and journeys through the territory, which were subsequently outlined as pedagogical inputs for a proposal of virtual peace education for university students in Medellín. This work concludes that there is a need to develop new tools for teaching and learning in the social sciences incorporating qualitative and historical components. Similarly, to recognize the social and cultural dimension of ICTs in pedagogical models, as an invitation to design new models aimed at developing citizenship skills.La implementación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en procesos formativos en las ciencias sociales requiere del desarrollo de nuevas metodologías que incorporen la sensorialidad, la flexibilidad y nuevos formatos de formación. En este sentido, PazRed propone un modelo pedagógico fundamentado en la educación crítica para la paz con apoyo de las TIC y la virtualidad. El proceso de investigación consistió en la reconstrucción de la memoria del conflicto armado en dos zonas del occidente de Antioquia, Dabeiba y Frontino. La información se obtuvo partir de narrativas de la memoria, como entrevistas a profundidad, cartografías sociales, fotografías, historias de vida y recorridos por el territorio, que posteriormente fueron perfiladas como insumos pedagógicos de una propuesta de formación virtual para la paz para estudiantes universitarios de Medellín. En este trabajo se concluye que es necesario desarrollar nuevos instrumentos de enseñanza y aprendizaje para las ciencias sociales que incorporen componentes cualitativos e históricos. Asimismo, reconocer la dimensión social y cultural de las TIC en los modelos pedagógicos, como una invitación a diseñar nuevos modelos destinados a desarrollar competencias ciudadanas

Procesamiento de imágenes de electroforesis bidimensional: una revisión

Este artículo presenta una revisión de las técnicas y algoritmos aplicados al procesamiento y análisisde imágenes de electroforesis bidimensional (2DGE). La electroforesis bidimensional permite separar cientos de proteínas en un único gel, mostrando un patrón característico. En el análisis de imágenes es importante una correcta detección de las proteínas presentes, ya que cualquier error en esta etapa puede llevar a la detección de falsas proteínas, o a obviar proteínas importantes, pero de baja abundancia, lo cual afectaría los resultados del análisis. Técnicas de segmentación son empleadas para separar las proteínas del fondo y encontrar anomalías. Los métodos empleados para la segmentación de imágenes 2DGE se pueden clasificar como: basados en detección de bordes, morfológicos, umbralización y basados en regiones. En muchos estudios proteómicos se hace necesario la fusión o registro de imágenes para la identificación y comparación de patrones de varias muestras diferentes. Para este proceso de fusión se pueden usar las imágenes originales o los resultados de la segmentación. A pesar de los avances significativos en el campo de procesamiento de imágenes 2DGE, no se encuentran en la literatura métodos completamente automatizados. Las herramientas comerciales disponibles para el análisis y procesamiento de imágenes 2DGE requieren que el usuario seleccione adecuadamente ciertos parámetros, de los cuales dependen los resultados arrojados por el software. Este artículo revisa diferentes técnicas para el procesamiento de las imágenes 2DGE. Especial atención es dada a las técnicas de segmentación y registro de imágenes

Procesamiento de imágenes de electroforesis bidimensional: una revisión

Este artículo presenta una revisión de las técnicas y algoritmos aplicados al procesamiento y análisisde imágenes de electroforesis bidimensional (2DGE). La electroforesis bidimensional permite separar cientos de proteínas en un único gel, mostrando un patrón característico. En el análisis de imágenes es importante una correcta detección de las proteínas presentes, ya que cualquier error en esta etapa puede llevar a la detección de falsas proteínas, o a obviar proteínas importantes, pero de baja abundancia, lo cual afectaría los resultados del análisis. Técnicas de segmentación son empleadas para separar las proteínas del fondo y encontrar anomalías. Los métodos empleados para la segmentación de imágenes 2DGE se pueden clasificar como: basados en detección de bordes, morfológicos, umbralización y basados en regiones. En muchos estudios proteómicos se hace necesario la fusión o registro de imágenes para la identificación y comparación de patrones de varias muestras diferentes. Para este proceso de fusión se pueden usar las imágenes originales o los resultados de la segmentación. A pesar de los avances significativos en el campo de procesamiento de imágenes 2DGE, no se encuentran en la literatura métodos completamente automatizados. Las herramientas comerciales disponibles para el análisis y procesamiento de imágenes 2DGE requieren que el usuario seleccione adecuadamente ciertos parámetros, de los cuales dependen los resultados arrojados por el software. Este artículo revisa diferentes técnicas para el procesamiento de las imágenes 2DGE. Especial atención es dada a las técnicas de segmentación y registro de imágenes

Procesamiento de imágenes de electroforesis bidimensional: una revisión

Este artículo presenta una revisión de las técnicas y algoritmos aplicados al procesamiento y análisisde imágenes de electroforesis bidimensional (2DGE). La electroforesis bidimensional permite separar cientos de proteínas en un único gel, mostrando un patrón característico. En el análisis de imágenes es importante una correcta detección de las proteínas presentes, ya que cualquier error en esta etapa puede llevar a la detección de falsas proteínas, o a obviar proteínas importantes, pero de baja abundancia, lo cual afectaría los resultados del análisis. Técnicas de segmentación son empleadas para separar las proteínas del fondo y encontrar anomalías. Los métodos empleados para la segmentación de imágenes 2DGE se pueden clasificar como: basados en detección de bordes, morfológicos, umbralización y basados en regiones. En muchos estudios proteómicos se hace necesario la fusión o registro de imágenes para la identificación y comparación de patrones de varias muestras diferentes. Para este proceso de fusión se pueden usar las imágenes originales o los resultados de la segmentación. A pesar de los avances significativos en el campo de procesamiento de imágenes 2DGE, no se encuentran en la literatura métodos completamente automatizados. Las herramientas comerciales disponibles para el análisis y procesamiento de imágenes 2DGE requieren que el usuario seleccione adecuadamente ciertos parámetros, de los cuales dependen los resultados arrojados por el software. Este artículo revisa diferentes técnicas para el procesamiento de las imágenes 2DGE. Especial atención es dada a las técnicas de segmentación y registro de imágenes

Unmixing Analysis of a Time Series of Hyperion Images Over the Guánica Dry Forest in Puerto Rico

This paper presents the analysis of a time series of hyperspectral images collected with the Hyperion sensor on board EO-1 to demonstrate how hyperspectral imaging can be used for studying seasonal variations of vegetation cover over the Guánica Dry Forest in Puerto Rico. The approach is based on a local unmixing procedure that splits the hyperspectral scene into tiles and performs endmember extraction on each tile. The main assumption is that within a tile, a single spectral signature is an adequate representation of an endmember. Local endmember signatures from each tile are then clustered to extract endmember classes that better account for endmember spectral variability across the scene and provide a better global description of the full forest scene. Within a scene, abundances are computed using all extracted spectral endmembers and the abundance of an endmember class is computed as the sum of the abundances for the spectral endmembers belonging to that class. Variations in abundance maps are used to understand seasonal changes in forest cover. The procedure was performed using eleven near-cloud-free Hyperion images collected in different months in 2008. Results from the analysis agreed with published knowledge of the phenological changes for this forest. Correlation analyses with NDVI and rainfall time series are used to understand variations in coverage of certain endmember classes with weather. Mangrove was shown to be uncorrelated with rainfall, whereas the upland forest endmember was highly correlated with rain. This study shows the potential for unmixing methods to exploit hyperspectral data for temporal analysis