NASA Report on Cal/Val Activities

NASA report on Calibration/Validation activities, including recent launches of ICESat-2, GEDI and OCO-3

Detector Based Calibration of a Portable Imaging Spectrometer for CLARREO Pathfinder Mission

The Climate Absolute Refractivity and Reflectance Observatory (CLARREO) Pathfinder (CPF) mission is being developed to demonstrate SI-traceable retrievals of reflectance at unprecedented accuracies for global satellite observations. An Independent Calibration of the CPF sensor using the Goddard Laser for Absolute Measurement of Radiance (GLAMR) is planned to allow validation of CPF accuracies. GLAMR is a detector-based calibration system relies on a set of NIST-calibrated transfer radiometers to assess the spectral radiance from the GLAMR sphere source to better than 0.3 % (k=2). The current work describes the calibration of the Solar, Lunar Absolute Reflectance Imaging Spectroradiometer (SOLARIS) that was originally developed as a calibration demonstration system for the CLARREO mission and is now being used to assess the independent calibration being developed for CPF. The methodology for the radiometric calibration of SOLARIS is presented as well as results from the GLAMR-based calibration of SOLARIS. The portability of SOLARIS makes it capable of collecting field measurements of earth scenes and direct solar and lunar irradiance similar to those expected during the on-orbit operation of the CPF sensor. Results of SOLARIS field measurements are presented. The use of SOLARIS in this effort also allows the testing protocols for GLAMR to be improved and the field measurements by SOLARIS build confidence in the error budget for GLAMR calibrations. Results are compared to accepted solar irradiance models to demonstrate accuracy values giving confidence in the error budget for the CLARREO reflectance retrieval

Maxmin convolutional neural networks for image classification

Convolutional neural networks (CNN) are widely used in computer vision, especially in image classification. However, the way in which information and invariance properties are encoded through in deep CNN architectures is still an open question. In this paper, we propose to modify the standard convo- lutional block of CNN in order to transfer more information layer after layer while keeping some invariance within the net- work. Our main idea is to exploit both positive and negative high scores obtained in the convolution maps. This behav- ior is obtained by modifying the traditional activation func- tion step before pooling. We are doubling the maps with spe- cific activations functions, called MaxMin strategy, in order to achieve our pipeline. Extensive experiments on two classical datasets, MNIST and CIFAR-10, show that our deep MaxMin convolutional net outperforms standard CNN

SECOND GLOBAL REPORT ON GASTRONOMY TOURISM

Traditional Mexican cuisine is a living cultural expression with a long tradition, age-old skills, culinary techniques and ancestral ingredients. Mexican gastronomy is one of the fruits of the sea and the earth; from wild and ield-grown origins, as well as Pre-Hispanic ingredients enriched by the mixing with European traditions. The ive regions include the north, centre, high plateau, south and southeast in which every cuisine is unique, and is characterized and supported by the ecosystem and culture. In 2010, Mexican Gastronomy was declared an Intangible Cultural Heritage of Humanity by UNESCO, and became one of the irst cuisines around the world to achieve this distinction. The basis of the Mexican gastronomy is native corn; therefore, its increasing volume is a fundamental issue in the context of the globalization of food and the introduction of genetically modiied maize

Turismo rural y campesinado, una aproximación social desde la ecología, la cultura y la economía

El presente ensayo inicia una discusión teórica sobre la interconexión entre la figura del campesinado como clase distintiva de la sociedad, y el turismo rural como una posible estrategia de desarrollo; para tal fin se procede al análisis social de la relación entre ambos conceptos, desde la perspectiva del análisis ecológico, cultural y económico.La definición de turismo rural es una categoría específica centrada en el campo como dimensión espacial y como lugar social, que afecta directamente a ciertos actores diferenciados. El surgimiento de este fenómeno puede explicarse como una conjunción de la severa crisis del campo, los nuevos usos del espacio rural y el re-acomodo posmaterialista de las sociedades industriales avanzadas. Pese al potencial de este tipo específico de turismo y a su acusado crecimiento dentro de los mercados turísticos, no se puede plantear como la pan a cea a los problemas rurales, por lo cual resulta oportuno reflexionar acerca de la relación que el campesinado como objeto del turismo establece con esta actividad relativamente nueva y no tradicional, así como sus matices en las esferas económica, ecológica y cultural de los entornos rurale

Turismo rural: ¿una oportunidad para la conservación del bosque de niebla?

El mundo contemporáneo experimenta intensos cambios que se debaten entre un proyecto de desarrollo económico unificado y las diversas crisis globales que enfrenta el planeta, derivadas de las intervenciones humanas sobre la naturaleza. Dichas crisis han afectado especialmente a los espacios rurales de los países periféricos, como por ejemplo, los latinoamericanos (FAO, 2014a), por lo que muchos gobiernos nacionales han encabezado la reestructuración productiva del campo como alternativa económica. Dentro de las principales reestructuraciones económicas del espacio rural se encuentran aquellos cambios basados en el principio de diversificación económica y productiva del campo que consisten en procesos de especialización territorial para la satisfacción de las nuevas necesidades del mercado (Arias, 2005). Debido ello emergen nuevas actividades productivas, que sustituyen o complementan las actividades rurales tradicionales. La integración de dichas actividades en las estructuras productivas se basa en la multifuncionalidad del territorio y la pluri actividad de los actores sociales (De Grammont, 2008), cuyos objetivos centrales son la revalorización del capital rural y la agregación de valor a las actividades tradicionales.Desde un enfoque interpretativo se discute el despliegue del turismo hacia los espacios forestales como una tendencia de las actividades recreativas en el contexto de la globalización. El objetivo fue analizar la relación entre turismo sostenible y bosque de niebla, desde la perspectiva de la conservación. De esta manera se concibe al turismo como un componente de modelos de gestión forestal sostenible, a partir de las dimensiones económica, social y ambiental. Para ello se esboza un modelo consistente en sistemas de información, ordenamiento territorial y comunicación. Se concluye que el turismo es una actividad ambivalente para los bosques de niebla, toda vez que entraña riesgos y oportunidades que pueden ser reducidos mediante procesos de ordenamiento, planificación y regulación

Deformable Part-based Fully Convolutional Network for Object Detection

Existing region-based object detectors are limited to regions with fixed box geometry to represent objects, even if those are highly non-rectangular. In this paper we introduce DP-FCN, a deep model for object detection which explicitly adapts to shapes of objects with deformable parts. Without additional annotations, it learns to focus on discriminative elements and to align them, and simultaneously brings more invariance for classification and geometric information to refine localization. DP-FCN is composed of three main modules: a Fully Convolutional Network to efficiently maintain spatial resolution, a deformable part-based RoI pooling layer to optimize positions of parts and build invariance, and a deformation-aware localization module explicitly exploiting displacements of parts to improve accuracy of bounding box regression. We experimentally validate our model and show significant gains. DP-FCN achieves state-of-the-art performances of 83.1% and 80.9% on PASCAL VOC 2007 and 2012 with VOC data only.Comment: Accepted to BMVC 2017 (oral