Analysis of the Effect of Soil Roughness in the Forward-Scattering Interference Pattern Using Second-Order Small Perturbation Method Simulations

Soil moisture (SM) is a key geophysical variable that can be estimated at regional scales using remote sensing techniques, by making use of the known relationship between soil reflectivity and the dielectric constant in the microwave regime. In this context, the exploitation of available illuminators of opportunity that currently emit large amounts of power at microwave frequencies (compared to typical synthetic aperture radar systems) is promising. Some published techniques estimate SM by analyzing the interference pattern (IP) between direct and reflected signal as measured by a single antenna (i.e., IP technique). In this letter, a new approach to simulate the IP is proposed, in which the soil roughness is modeled straightforwardly using the second-order small perturbation model. Results illustrate that the ``notch´´ in the VV-polarization IP (related to the Brewster angle) can only be directly observed for very low values of soil rms roughness (s < 0.5 cm). For typical values of soil roughness (s~ 1.2 cm), the notch disappears and only a minimum in the IP is observed near the Brewster angle.Fil: Franco, Mariano Andrés. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: More, Emanuel. Instituto de Altos Estudios Espaciales-mario Gulich; ArgentinaFil: Roitberg, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Piegari, Estefanía. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Douna, Vanesa Mariel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Perna, Pablo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin

Electronic Delocalization in Coordination Polymers Based on Bimetallic Carboxylates

Computational methods (DFT at the B3LYP, PBE0 and m06 levels, MO fragments decomposition, and the broken symmetry approach) have been used to evaluate the influence of the bridging ligand (BL) on the extent of electron delocalization in coordination polymers based on diruthenium tetracarboxylates. The efficiency of three different nitrogenated axial ligands, namely pyrazine (pz), phenazine (phz), and tetrazine (tz), to mediate electron coupling between Ru2(II,II) or Ru2(II,III) centers has been estimated through four different parameters: calculated Ru-N distances, HOMO-LUMO gaps, HOMO and LUMO compositions, and magnetic coupling constants J. All these parameters pointed toward a coordination polymer based on Ru2(II,II) centers axially linked by tetrazine being the best candidate for exhibiting electron delocalization through the Ru2−BL framework. Such a compound has been synthesized and characterized; its vis-NIR spectrum exhibited the predicted features, mainly an intense low-energy MLCT band, assigned to the expected Ru2(II,II) - tz process associated with electron delocalization.Fil: Castro, Maria Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de Los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Roitberg, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio(i); Argentina. University Of Florida; Estados UnidosFil: Cukiernik, Fabio Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de Los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina. University Of Florida; Estados Unido

EVI Time-Series Breakpoint Detection Using Convolutional Networks for Online Deforestation Monitoring in Chaco Forest

The Dry Chaco Forest has the highest absolute deforestation rates of all Argentinian forests (current deforestation rate of 150 000 ha yr-1, 0.85% yr-1). The deforestation process is seen as a breakpoint in the enhanced vegetation index (EVI) time series, associated with the change from a typical forest phenology pattern to something else (e.g., bare soil, pasture, and cropland). Therefore, to monitor this process, a near real-time time-series breakpoint-detection model is needed. In this article, we exploited the 18-year-long MODIS EVI time-series data to train a temporal pattern classification model based on convolutional neural networks. Model architecture parameters (optimizer, number of hidden layers, number of neurons, and so on) were selected using an optimization procedure. The trained model then tries to estimate the probability that a given 'time-series segment' corresponds to a deforestation event. The model was validated using in situ data derived from high-resolution images. Results are promising, since the model presents good performance for the validation data set [F1-score = 0.85, {fpr} = 0.0012 (of the order of the true deforestation rate), {tpr} = 0.8 , for a sample size = 50 × 10{3} ] and average performance in a yearly analysis (F1-score = 0.6, sample size = 1120 × 10{3} ). Model performance was studied using two diagnostic tools: activation maps and model ensemble error estimations. Results show that proposed model presents good extrapolation capabilities, but its maximum F1-score is bounded by error in the available data set (in particular, mislabeled deforestation events).Fil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Roitberg, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Barraza Bernadas, Verónica Daniela. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin

The added-value of remotely-sensed soil moisture data for agricultural drought detection in Argentina

In countries where the economy relies mostly on agricultural-livestock activities, such as Argentina, droughts cause significant economic losses. Currently, the most-used drought indices by the Argentinian National Meteorological and Hydrological Services are based on field precipitation data, such as the standardized precipitation index (SPI) and the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI). In this article, we explored the performance of the satellite-based soil moisture agricultural drought index (SMADI) for agricultural drought detection in Argentina during 2010-2015, and compared it with the one from the standardized soil moisture anomalies (SSMA), SPI and SPEI (at one-month and three-month temporal scales), using the Agricultural Ministry's drought emergency database as a benchmark. The performances were analyzed in terms of the suitability of each index to be included in an early warning system for agricultural droughts, including true positive rate (TPR), and both false positive and false negative rates. In our experiments, SMADI showed the best overall performance, with the highest TPR and F1-score, and the second best false positive rate (FPR), positive predictive value, and overall accuracy. SMADI also showed the largest difference between TPR and FPR. SSMA showed the lowest FPR, but also the lowest TPR, making it not useful for an alert system. Furthermore, field precipitation-based indices, yet simple and widely used, showed not to be suitable indicators for detection of agricultural drought for Argentina, neither in the one-month nor in the three-month scale.Fil: Salvia, Maria Mercedes. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Sanchez, Nilda. Universidad de Salamanca; EspañaFil: Piles, María. Universidad de Valencia; EspañaFil: Ruscica, Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: González Zamora, Ángel. Universidad de Salamanca; EspañaFil: Roitberg, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Martinez Fernandez, Jose. Universidad de Salamanca; Españ