Integración por medio de geotecnologías de la información ambiental en estudios de degradación de los suelos para los partidos de Villarino y Patagones, provincia de Buenos Aires-Argentina

Tesis para obtener el grado de Doctor en Geografía, presentada en la Universidad Nacional del Sur el 12 de diciembre de 2017La presente investigación consiste en una contribución al desarrollo de metodologías que amplían la aplicabilidad de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), la teledetección y las bases de datos al análisis territorial. Específicamente se centra en el análisis de la interacción suelo-paisaje en el proceso de avance de la frontera agrícola producto de esta relación. La humanidad transforma y modifica las coberturas del suelo y amplía el área de acción hacia un entorno con suelos marginales productivos causando erosión y degradación. En el presente estudio se analizaron los cambios de uso y cobertura y los procesos relacionados con la erosión eólica entre 1975 y 2015. La investigación se lleva a cabo en los partidos de Villarino y Patagones en el sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina. A pesar de la fragilidad de esta región determinada por las condiciones climáticas, el tipo de suelo y la actividad del hombre, la principal actividad productiva es el cultivo de cereales (principalmente trigo) y pastos para el ganado. La sostenibilidad futura de este uso agrícola está condicionada por el mal uso y manejo del suelo con escasas medidas de conservación. En este contexto, uno de los principales resultados de la investigación es la integración de la información a través de un SIG, desarrollado a una escala semi-detallada para todo el territorio de estudio, con el fin de determinar las posibles áreas vulnerables a degradarse y predecir futuros progresos y cambios potenciales de la frontera agrícola. Además, establece la estructura sobre la cual desarrollar base de datos espaciales con información de suelo más detallada. Otras aportaciones se obtienen del conjunto de metodologías, basadas en el análisis y la clasificación multitemporal de imágenes satelitales y la preparación de Modelos Digitales 6 de Elevación (DEM). Toda esta información se gestiona desde un SIG que permite combinar variables y crear nuevas alternativas cartográficas que conduzcan al análisis de procesos de degradación del suelo y predicción de futuros cambios en el uso y coberturas del suelo. La aplicación de estas metodologías al área de estudio ha confirmado la importante influencia de la acción antrópica en la aceleración de los actuales procesos de degradación del suelo. La investigación reafirma la importancia de combinar técnicas de campo y de laboratorio con métodos de teledetección para la adquisición de datos, formando una verdadera relevamiento regional integrado que contribuye significativamente al conocimiento de los procesos de erosión y degradación del suelo. Además estas técnicas permiten modelar el paisaje para una predicción de los posibles escenarios futuros de los diferentes cambios de utilidad y cubiertas del suelo que conducen a generar áreas de mayor vulnerabilidad a degradarse.The present research consists of a contribution to the development of methodologies that extend the applicability of Geographic Information Systems (GIS), remote sensing and databases to territory analysis; specifically soil-landscape interaction in the process of the agricultural frontier advancing product of this relationship. Mankind transforms and modifies the coverings of the soil and expands the area of action towards an environ with productive marginality soils causing both erosion and degradation. In the present study were analyzed the use and coverage changes and the processes related to wind erosion from 1975 to 2015. The research is carried out in Villarino and Patagones parties in the south of Buenos Aires province, Argentina. Even though the fragility of this region due to climatic conditions, soil type and farmers land management the main productive activity is the cultivation of cereals (mainly wheat) and pastures for livestock. Although future sustainability of this agricultural use is conditioned due to the misuse and soil management with a few or none conservation. In this context one of the main results of the research is the integration of the information through GIS, developed at a semi-detailed scale of the entire study territory, in order to determine possible degradation of vulnerable areas and to predict future potential progress and changes in the agricultural frontier. 8 Moreover it establish the structure on which to develop spatial databases with more detailed soil information. Other contributions are obtained from the set of methodologies, based on the analysis and multitemporal classification of satellite images and the preparation of Digital Elevation Models (DEM). All this information is managed from a GIS that allows to combine variables and to create new cartographable alternatives leading to the analysis of processes of soil degradation and prediction of future changes in the use and coverings of soil. The application of these methodologies to the study area has confirmed the important influence of anthropic action in the acceleration of current soil degradation processes. The research confirms the importance of combining field and laboratory techniques with remote sensing methods for data acquisition, forming a real integrated regional survey that makes a significant contribution to the knowledge of soil erosion and degradation processes. Furthermore these techniques allow the modeling of the landscape for a prediction of the possible future scenarios of the different changes of utility and coverings of soil that lead to generate areas of greater vulnerability to be degraded.EEA Hilario AscasubiFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentin

Dinámica en los cambios de coberturas y usos del suelo. Partidos de Villarino y Patagones

En el presente trabajo se analizaron los cambios de uso y coberturas de suelos, en los periodos comprendido entre los años: 1975-2001, 2001-2015 y 2015- 2021 para los partidos de Villarino y Patagones en el sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina.EEA Hilario AscasubiFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentin

Prevención de incendios rurales. Campaña 2022/2023. Partidos de Villarino y Patagones

En los partidos de Villarino y Patagones, las zonas más afectadas por los incendios rurales concuerdan principalmente con las áreas destinadas a la actividad ganadera. En estos sectores se observa una importante acumulación del material fino combustible (en pastizales y arbustales bajos y abiertos). A través de la observación de indicadores como los índices de vegetación (NDVI) calculados a partir de las imágenes del satélite MODIS-Terra, se observó que, en los cordones de médanos y áreas lindantes al meridiano Quinto, hay una carga importante de vegetación, de material fino muerto y vegetación anual en condiciones para el posible inicio de incendios y su propagación. El aumento considerable de la temperatura, baja humedad relativa del aire y gran acumulación de material fino, indican condiciones propicias para la ocurrencia de incendios estivales.EEA Hilario AscasubiFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentin

índices de vegetación con el software SNAP 7.0: Generación de máscaras y coberturas

Las imágenes de los satélites Sentinel, lanzados por el programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea (ESA por sus siglas en inglés), tienen la posibilidad de ser procesadas con el programa SNAP (Sentinel Application Platform) que se ha desarrollado especialmente para ellas, de descarga y uso gratuitos. El programa SNAP cuenta con múltiples herramientas para el procesamiento de imágenes raster, orientados a la aplicación de diversos procesos de la teledetección para el estudio de la vegetación. El proyecto Copernicus ha desarrollado el componente Sen2Cor que ofrece excelentes resultados en la corrección atmosférica y geométrica de los datos de los satélites Sentinel 2A y 2B. Este proceso es necesario cuando se desea calcular índices de vegetación, agua o suelos, así como en estudios multitemporales o multiespaciales. Para conocer el estado de los cultivos ha sido de suma importancia en las últimas décadas el cálculo de variables biofísicas de la vegetación, como es el caso del NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), el más popular de todos. Con el avance tecnológico de las plataformas y sensores hoy se dispone de índices más específicos, como aquellos que estudian el contenido de clorofila y de nitrógeno; cálculos de índice de área foliar (LAI por sus siglas en ingles), contenido de clorofila (LCC); índices de agua o índices de suelos, entre otros. En este tutorial vamos a ver como se elabora un índice de vegetación y la generación de máscaras para la clasificación de una imagen satelital Sentinel 2A y 2B.Fil: Casella, Alejandra Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Pezzola, Néstor Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Barrionuevo, Néstor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentin

Prevención de incendios rurales estivales 2021 en los partidos de Villarino y Patagones, Buenos Aires. Enero 2021

En los partidos de Villarino y Patagones, se observa una concordancia entre los incendios producidos y el último informe presentado. Se observa escasa precipitación, baja humedad relativa y alta evapotranspiración. La presencia de una carga importante de vegetación, de material fino muerto y vegetación anual establece las condiciones para el posible inicio de incendios y su propagación. Habría temperaturas en paulatino ascenso con valores elevados a partir del martes 12 de enero acompañado por vientos moderados a intensos del sector norte, humedad relativa baja que podría generar nuevos focos. A partir del 15 de enero existe la probabilidad de tormentas eléctricas con escasa o nula precipitación precedente que podrían ocasionar focos naturales.Fil: Casella, Alejandra Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ramis, Vanesa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Gattinoni, Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Pezzola, Néstor Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentin

Cebolla: monitoreo de la fertilización nitrogenada con imágenes satelitales. Análisis de variables biofísicas como indicadores de calidad nutricional

En el valle bonaerense del río Colorado, dentro de los cultivos intensivos, la cebolla cumple un rol importante en el Producto Bruto Interno (PBI) de los partidos de Villarino y Patagones de la provincia de Buenos Aires. La producción requiere elevada cantidad de insumos y aplicación de riego, acorde a la demanda de buenas prácticas agrícolas. La agricultura de precisión permite mejorar la eficiencia en la fertilización nitrogenada a partir del desarrollo de técnicas a campo y el análisis de imágenes satelitales. El objetivo es desarrollar métodos que proporcionen variables biofísicas como índice de área foliar, factor de cobertura y contenido de clorofila en lotes de producción para utilizarlas como herramientas de diagnóstico y recomendación de fertilización nitrogenada en el cultivo de ciclo intermedio. Se realizó un ensayo de fertilización nitrogenada con diferentes dosis de urea granulada y fertilizante urea granulada + inhibidor de ureasa donde se evaluaron las tres características biofísicas a campo y en imágenes de alta resolución Sentinel-2. Se calculó el rendimiento y se relacionaron todas las variables. En la correlación datos de campo/SNAP se obtuvo un R2 de 0,87; 0,96 y 0,79 para LAI, Fcover y CCC respectivamente.Fil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Bellaccomo, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentin

AGTECHs aplicadas a la gestión de la fertilización nitrogenada en cultivo de cebolla (Allium ssp.)

La producción de bulbos de cebolla (Allium cepa L.) requiere una gran cantidad de nitrógeno. De acuerdo con la demanda de una agricultura sostenible, las tecnologías de la información y la comunicación permiten mejorar la eficiencia de la fertilización nitrogenada. En el valle del río Colorado, Buenos Aires, Argentina, es el cultivo de mayor aporte a la economía local. Este trabajo tuvo como objetivo analizar la relación de las variables biofísicas: índice de área foliar (IAF), contenido de clorofila del dosel (CCC) y factor de cobertura del dosel (fCOVER), con la fertilización nitrogenada del cultivo de cebolla de ciclo intermedio y sus efectos sobre el rendimiento. El ensayo consistió en parcelas con diferentes dosis de urea granulada, donde se midieron dichas variables en el campo y en imágenes del satélite Sentinel-2. Se obtuvo una correlación significativa datos de campo/satélite con un R2 de 0,91, 0,96 y 0,85 para LAI, fCOVER y CCC, respectivamente. El LAI y CCC tuvieron una correlación positiva con el rendimiento en los meses de noviembre y diciembre. La dosis de U500 supuso un aumento del rendimiento del 27% en comparación con la de U250, mientras que la diferencia entre U750 y U500 fue del 6%.Fil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina. Universidad Miguel Hernández. Centro de Investigación e Innovación Agroalimentaria y Agroambiental. GIAAMA Reseach Group; EspañaFil: Bellaccomo, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentin

Análisis de variables biofísicas en cultivo de cebolla (Allium cepa) con fertilización nitrogenada mediante teledetección

La producción de bulbos cebolla (Allium cepa) requiere elevada cantidad de nitrógeno. Acorde a la demanda de la agricultura sustentable, el desarrollo de tecnologías de la información y la comunicación, permite mejorar la eficiencia en la fertilización nitrogenada. En el sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina, se cultivan entre 8.000 y 10.000 hectáreas por año entre los distritos de Villarino y Patagones. El objetivo de este trabajo fue analizar la relación de las variables biofísicas: índice de área foliar (IAF), contenido de clorofila en el canopeo (CCC) y factor de cobertura de canopeo (fCOVER) en un cultivo de cebolla de ciclo intermedio con fertilización nitrogenada y su efecto en el rendimiento. Se realizó un ensayo con diferentes dosis de urea granulada y urea granulada con inhibidor de ureasa, donde se evaluaron las características biofísicas a campo y en imágenes del satélite Sentinel-2. Se relacionaron todas las variables y se calculó el rendimiento. En la correlación datos de campo/satélite se obtuvo un R2 de 0,87, 0,96 y 0,79 para índice de área foliar, factor de cobertura y contenido de clorofila respectivamente. La aplicación de nitrógeno en todas sus fuentes y dosis produjo rendimientos significativamente mayores que el testigo. Las variables IAF y CCC tuvieron correlación positiva con el rendimiento en los meses de noviembre y diciembre.The production of onion bulbs (Allium cepa) requires a high amount of nitrogen. According to the demand of sustainable agriculture, the development of information and communication technologies, allows to improve the efficiency of nitrogen fertilization. In the south of the province of Buenos Aires, Argentina, between 8,000 and 10,000 hectares are cultivated per year in the districts of Villarino and Patagones. The aim of this work was to analyze the relationship of biophysical variables: leaf area index (LAI), chlorophyll content in canopy (CCC) and canopy cover factor (fCOVER) with nitrogen fertilization of intermediate cycle onion crop and its effects on yield. A trial with different doses of granulated urea and granulated urea with urease inhibitor was carried out, where biophysical characteristics were evaluated in the field and in Sentinel-2 satellite images. All variables were correlated and yield was calculated. In the field/satellite data correlation, an R2 of 0.87, 0.96 and 0.79 for leaf area index, coverage factor and chlorophyll content respectively was obtained, showing a good relationship in the three variables. The application of nitrogen in all its sources and doses produced significantly higher yields than the control. The LAI and CCC variables had a positive correlation with the yield in the months of November and December.EEA Hilario AscasubiFil: Bellaccomo, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentin

Assessment of multi - date sentinel - 1 polarizations and GLCM texture features capacity for onion and sunflower classification in an irrigated valley: An object level approach

The objective of this work is to evaluate the capacity of the C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) time series imagery, acquired by the European satellite Sentinel-1 (S1), for the agriculture crop classification and its reliability to differentiate onion from sunflower, among others. The work then focused on classifying land cover in intensively cultivated agricultural regions. The study was developed in the Bonaerense Valley of the Colorado River (BVCR), Buenos Aires Province in Argentina, backed up by the field truth of 1634 field samples. In addition to the onion and sunflower crops, there are other crops present in the study area such as cereals, alfalfa, potatoes and maize, which are considered as the image background in the classification process. The field samples database was used for training and supporting a supervised classification with two machine learning algorithms—Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM)—obtaining high levels of accuracy in each case. Different S1 SAR time-series features were used to assess the performance of S1 crop classification in terms of polarization VH+VV, Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) image texture and a combination of both. The analysis of SAR data and their features was carried out at OBIA lot level (Object Based Image Analysis) showing an optimal strategy to counteract the effect of the residual and inherent speckle noise of the radar signal. In the process of differentiating onion and sunflower crops, the analysis of the VH+VV stack with the SVM algorithm delivered the best statistical classification results in terms of Overall Accuracy (OA) and Kappa Index, (Kp) when other crops (image background) were not considered (OA = 95.35%, Kp = 0.89). Certainly, the GLCM texture analysis derived from the S1 SAR images is a valuable source of information for obtaining very good classification results. When differentiating sunflower from onion considering also other crops present in the BVCR, the GLCM stack proved to be the most suitable dataset analyzed in this work (OA = 89.98%, Kp = 0.66 for SVM algorithm). This working methodology is applicable to other irrigated valleys in Argentina dedicated to intensive crops. There are also variables inherent to each lot, soil, crop and agricultural producer that differ according to the study area and that should be considered for each case in the future.Fil: Caballero, Gabriel. Universidad Blas Pascal. Centro de Investigación y Desarrollo Aplicado en Informática y Telecomunicaciones (CIADE-IT); ArgentinaFil: Platzech, Gabriel. INVAP. Government & Security Division; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Silva, Samanta. Ministerio de Desarrollo Agrario (Buenos Aires, provincia). Colorado River Development Corporation (CORFO); ArgentinaFil: Ludueña, Emilia. INGTRADUCCIONES; ArgentinaFil: Pasqualotto, Nieves. Universidad de Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); EspañaFil: Delegido, Jesús. Universidad de Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); Españ

Quantifying Irrigated Winter Wheat LAI in Argentina Using Multiple Sentinel-1 Incidence Angles

Synthetic aperture radar (SAR) data provides an appealing opportunity for all-weather day or night Earth surface monitoring. The European constellation Sentinel-1 (S1) consisting of S1-A and S1-B satellites offers a suitable revisit time and spatial resolution for the observation of croplands from space. The C-band radar backscatter is sensitive to vegetation structure changes and phenology as well as soil moisture and roughness. It also varies depending on the local incidence angle (LIA) of the SAR acquisition’s geometry. The LIA backscatter dependency could therefore be exploited to improve the retrieval of the crop biophysical variables. The availability of S1 radar time-series data at distinct observation angles holds the feasibility to retrieve leaf area index (LAI) evolution considering spatiotemporal coverage of intensively cultivated areas. Accordingly, this research presents a workflow merging multi-date S1 smoothed data acquired at distinct LIA with a Gaussian processes regression (GPR) and a cross-validation (CV) strategy to estimate cropland LAI of irrigated winter wheat. The GPR-S1-LAI model was tested against in situ data of the 2020 winter wheat campaign in the irrigated valley of Colorador river, South of Buenos Aires Province, Argentina. We achieved adequate validation results for LAI with R2CV = 0.67 and RMSECV = 0.88 m2 m−2. The trained model was further applied to a series of S1 stacked images, generating temporal LAI maps that well reflect the crop growth cycle. The robustness of the retrieval workflow is supported by the associated uncertainties along with the obtained maps. We found that processing S1 smoothed imagery with distinct acquisition geometries permits accurate radar-based LAI modeling throughout large irrigated areas and in consequence can support agricultural management practices in cloud-prone agri-environments.EEA Hilario AscasubiFil: Caballero, Gabriel. Technological University of Uruguay (UTEC). Agri-Environmental Engineering; UruguayFil: Caballero, Gabriel. University of Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); EspañaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Casella, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Sanchez Angonova, Paolo Andres. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Orden, Luciano. Universidad Miguel Hernández. Centro de Investigación e Innovación Agroalimentaria y Agroambiental. GIAAMA Reseach Group; EspañaFil: Berger, Katja. University of Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); EspañaFil: Berger, Katja. Mantle Labs GmbH; AustriaFil: Verrelst, Jochem. University of Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); EspañaFil: Delegido, Jesús. Universidad de Valencia. Image Processing Laboratory (IPL); Españ