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ilustraciones, graficas La papa amarilla diploide (Solanum tuberosum Grupo Phureja) es susceptible a condiciones de déficit hídrico, afectando negativamente el potencial de rendimiento. La variabilidad climática aumenta la frecuencia de la sequía, por lo que es necesario generar estrategias que permitan diagnosticar a tiempo y así mitigar los efectos causados por el estrés hídrico en el cultivo. El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de imágenes térmicas y la respuesta espectral para identificar condiciones de estrés hídrico y estado nutricional con relación al N en papa amarilla diploide (Solanum tuberosum Grupo Phureja) cv. Criolla Colombia bajo invernadero. Se establecieron tubérculos-semilla en bolsas con suelo de siete litros de capacidad regadas cada tercer día a capacidad de campo hasta el inicio de tuberización 45 dds (días después de siembra), sometidas a dos regímenes hídricos: i) riego continuo (CW) y, ii) déficit hídrico por suspensión de riego total (SW) durante 13 días, las dosis de fertilización con N fueron 0%, 50%, 100% y 150% de la dosis comercial utilizada para el cultivo. Se usó un modelo factorial completamente al azar de medidas repetidas y análisis descriptivo. Se encontró que a partir de la TD se pudo determinar la deficiencia de agua en las plantas destacando que, bajo condiciones de invernadero, desde el día cinco ddt fue posible detectar el déficit hídrico que presentaron las plantas del cv. Criolla Colombia por medio de la temperatura proveniente de las imágenes térmicas, y con mayor claridad hacia los siete ddt. Se propuso el índice MED556 como importante para la determinación de N en las plantas. Los resultados revelaron índices espectrales como el NDVI y PRInorm presentaron una relación con el LN desde el primer muestreo a los 3 ddt, siendo parámetros que favorablemente se puede usar para determinar el estado del N en las plantas, mientras que índices como el WI representaron mejor el experimento para la determinación del estado hídrico de las plantas. (Texto tomado de la fuente) Diploid yellow potato (Solanum tuberosum Phureja Group) is susceptible to water deficit conditions, negatively affecting yield potential. Climate variability increases the frequency of drought, so it is necessary to generate strategies that allow early diagnosis and thus mitigate the effects caused by water stress on the crop. The objective of this work was to evaluate the use of thermal imaging and spectral response to identify water stress conditions and nutritional status in relation to N in yellow diploid potato (Solanum tuberosum Phureja Group) cv. Criolla Colombia in greenhouse conditions. Seed tubers were established in seven-liter bags with soil, irrigated every third day at field capacity until the onset of tuberization 45 dds (days after planting), subjected to two water regimes: i) continuous irrigation (CW) and, ii) water deficit by suspension of total irrigation (SW) for 13 days, the N fertilization doses were 0%, 50%, 100% and 150% of the commercial dose used for the crop. A completely randomized factorial model with repeated measures and descriptive analysis was used. It was found that from the TD it was possible to determine the water deficiency in the plants, highlighting that, under greenhouse conditions, from day five ddt it was possible to detect the water deficit in the plants of the Criolla Colombia cv. by means of the temperature from the thermal images, and with greater clarity at seven ddt. The MED556 index was proposed as important for the determination of N in the plants. The results revealed spectral indices such as NDVI and PRInorm presented a relationship with LN from the first sampling at 3 ddt, being parameters that can be favorably used to determine the N status of the plants, while indices such as WI better represented the experiment for the determination of the water status of the plants. Maestría Magíster en Geomática Geoinformación para el uso sostenible de los recursos naturales

Resumen Los índices de vegetación se han usado en los últimos años para determinar el tipo de cobertura, evaluar su variación temporal o establecer el estado de salud de cultivos a partir de estimaciones de características como vigor vegetal, contenido de clorofila, estado nutricional o estado hídrico. En di versos estudios, se han propuesto una va riedad de índices de vegetación que usan diferentes bandas en el espectro visible e infrarrojo cercano para obtener caracterís ticas de interés. Sin embargo, en cultivos de café estos estudios han sido limitados. El objetivo de este trabajo es evaluar las di ferencias estadísticas entre los índices de vegetación NDVI, GNDVI y NDRE, estimados a partir de imágenes aéreas tomadas a 30 m del dosel de un cultivo experimental de la especie vegetal Coffea arabica. El coeficien te de correlación de Spearman mostró que la correlación es mayor entre los índices NDVI y GNDVI en comparación con la corre lación presentada entre cualquiera de ellos y el índice NDRE. Además, se observó que, de acuerdo con los valores del coeficiente de variación y el análisis posterior de los histogramas, el índice NDRE presentó una mayor sensibilidad ante la variación de vi gor vegetal, lo que sugeriría un mayor po tencial a la hora de caracterizar el estado de desarrollo del cultivo de café, frente a los otros índices estudiados. Abstract Recently, vegetation indices have been used in order to determine the type of cover, with the interest of its temporal variation evaluation, or with the aim of determining the status of the health of crops from estimation of some charac teristics such as plant vigor, chlorophyll content, nutritional or water status. Se veral studies have put forward a range of vegetation indices that use different bands in the visible and near-infrared spectrum, to obtain characteristics of interest. In this study, statistical differen ces between the NDVI, GNDVI, and NDRE vegetation indices, estimated from aerial images taken at 30 m above the canopy of an experimental Coffea arabica crop, were evaluated. Spearman correlation coefficient showed a higher correlation between the NDVI and GNDVI indices, compared to that found between either of them and NDRE. In addition to this, it was observed that, according to the va lues of the coefficient of variation, and the subsequent analysis of the histograms, the NDRE index presented a grea ter sensitivity to variation in plant vigor, which would suggest a greater potential to characterize the state of development of coffee cultivation, compared to other studied indices.

The following article intends to show the possible applications of satellite images PeruSAT-1 to contribute to future works of Teledetection and Engineering, in addition to seeing the utility of this national sensor. Given the spectral characteristics of the sensor, we can estimate and analyze the vegetation indexes, water index, snow index among others as well as an analysis of spectral anomalies by the presence of oxides by the Principal Components Analysis method. However, the performance of the analysis for clays, carbonates and other minerals is limited by the lack of information in SWIR and TIR., El siguiente articulo pretende mostrar las aplicaciones posibles de imágenes satelitales PerúSAT-1 para contribuir a futuros trabajos de Teledetección e Ingeniería, además de ver la utilidad de este sensor nacional. Dada las características espectrales del sensor, se pueden estimar y analizar los índices de vegetación, índice de agua, índice de nieve entre otros, así como un análisis de anomalías espectrales por presencia de óxidos mediante el método de Análisis de Componentes Principales. Sin embargo, la realización del análisis para arcillas, carbonatos y otros minerales es limitado por la ausencia de información en el SWIR Y TIR.

ilustraciones, gráficas, tablas La presente investigación se realizó en la plantación Guaicaramo ubicada en el municipio de Cabuyaro departamento del Meta, con el objetivo de determinar la relación entre las respuestas espectrales y el contenido nitrógeno y potasio en el cultivo de palma de aceite (Híbrido OxG, Coarí x LaMé). Se utilizó un diseño completamente al azar, con seis tratamientos de diferentes dosis de nitrógeno y potasio. Se efectuaron 3 muestreos, para cada uno se muestrearon siete palmas por tratamiento para un total de 42 palmas por muestreo y de cada palma se analizaron los datos de 6 foliolos. En cada uno de los muestreos se tomaron fotografías aéreas con UAV y una cámara multiespectral MicaSense de 5 bandas (rojo, azul, verde, RedEdge y NIR); se realizaron análisis de contenidos foliares en laboratorio; se midió la reflectancia de 6 foliolos por palma con el espectroradiómetro FieldSpect4 y para el segundo muestreo se realizó un análisis edáfico. Se encontró que, a menor contenido de nitrógeno foliar, la reflectancia en el rango visible fue mayor; por otra parte, las mediciones de la reflectancia con el espectroradiómetro para el primer muestreo tuvieron la mayor cantidad de índices con correlaciones significativas para el nitrógeno foliar, destacando el índice de vegetación Datt, como el de mejor desempeño en estas pruebas. Para potasio y fósforo foliar, en ninguno de los tres muestreos se presentó correlaciones mayores a 0.5 entre los índices espectrales y la concentración de potasio y fósforo foliar. Para la construcción de los modelos PLSR la longitud de onda de mayor influencia, fue cercana a los 718 nm, donde el modelo generado para nitrógeno puede ser usado para realizar predicciones cuantitativas. Por otra parte, se encontró que las correlaciones para los índices espectrales y el contenido de Nitrógeno a partir de las fotografías aéreas fueron mejores que las obtenidas a partir de las mediciones de reflectancia con el espectroradiómetro para los tres muestreos. (Texto tomado de la fuente) The present investigation was carried out in the Guaicaramo plantation located in the municipality of Cabuyaro department of Meta, with the objective of determining the relationship between the spectral responses and the nitrogen and potassium content in the oil palm cultivation (Hybrid OxG, Coarí x LaMé) for non-destructive nutritional diagnostic purposes. For the above, a completely randomized design was used, with six treatments of different doses of nitrogen and potassium. 3 samplings were carried out, for each one seven palms were sampled per treatment for a total of 42 palms per sample and from each palm the data of 6 leaflets were analyzed. In each of the samplings aerial photographs were taken with UAV integrating the MicaSense multispectral camera with 5 bands (red, blue, green, RedEdge and NIR); leaf content analyzes were carried out in the laboratory; The reflectance of 6 leaflets was measured with the FieldSpect4 spectroradiometer; edaphic analysis where done for the second sampling. It was found that for a lower nitrogen content, the reflectance was greater in the visible range; Based on the reflectance measurements with the spectroradiometer, for the first sampling the highest number of indices with significant correlations for foliar nitrogen were obtained, highlighting the Datt vegetation index, as the one with the best performance in these tests; for potassium and foliar phosphorus, in none of the three samplings there were correlations greater than 0.5 between the spectral indices from reflectance measurements with the spectroradiometer and the concentration of potassium and foliar phosphorus; for the construction of the PLSR models, the wavelength of greatest influence is close to 718 nm, where the model generated for nitrogen can make quantitative predictions; It was found that the correlations for the spectral indices and the Nitrogen content from the aerial photographs were better than those obtained from the reflectance measurements with the spectroradiometer for the three samplings. Maestría Magíster en Geomática Geoinformación para el uso sostenible de los recursos naturales

La salinización y sodificación son procesos fisicoquímicos de degradación del suelo, que afectan la respuesta fotosintética de las plantas, razón por la cual, algunos países han utilizado la técnica de teledetección hiperespectral para el estudio de esta problemática. Por tal motivo, el objetivo principal del presente proyecto fue analizar la respuesta fotosintética de la vegetación a las sales y/o sodio del suelo de la granja experimental Tunguavita, ubicada en la vereda El Salitre del municipio de Paipa, Boyacá, mediante una imagen hiperespectral y las propiedades fisicoquímicas del suelo, correspondientes a 46 muestras del suelo tomadas en cajuelas previamente realizadas. La imagen hiperespectral fue procesada y analizada mediante los softwares ENVI 5.3 y ArcGIS 10.3.1, los cuales permitieron calcular los índices de vegetación NDVI y SAVI, que indican que la mayor parte de la vegetación es densa húmeda, y permitieron calcular los índices de salinidad INDSAL y NDSI, que indican que la mayor parte del suelo es ligeramente salino. Además, se realizó una correlación lineal entre los índices de salinidad y las variables químicas de CE, RAS, PSI y pH del suelo, con las cuales se determinó que, el NDSI presenta una mayor relación con las variables químicas de la RAS (r= 0,8) y el PSI (r=0,8). El software ArcGIS, también permitió estimar que el 54% de la vegetación se encuentra afectada por problemas de salinidad en el suelo, mientras que el 46% de la vegetación, se encuentra saludable y densa, en un suelo libre de salinidad. El análisis de la imagen hiperespectral y las propiedades químicas del suelo, permiten inferir que la mayor parte del suelo de estudio es sulfatado ácido, por lo cual, se plantearon estrategias para prevenir, mitigar y/o controlar esta problemática, como lo es la aplicación al suelo de silicatos de calcio y yeso como enmienda, gallinaza como abono orgánico, micorrizas como biofertilizante y plantaciones de Raigrás Lolium perenne, Kikuyo Pennisetum clandestinum, Remolacha Forrajera Beta vulgaris y Cebada Hordeum vulgare L, los cuales se adaptan a las condiciones ambientales de la zona de estudio. El desarrollo del presente estudio permitió realizar un aporte de conocimiento significativo en Colombia, y a su vez, fomentar el estudio de la salinidad y/o sodicidad del suelo, mediante la teledetección hiperespectral, para identificar la distribución y concentración espacial de este tipo de degradación con mayor facilidad y un alto nivel de detalle. Salinization and sodification are physicochemical processes of soil degradation, which affect the photosynthetic response of plants, which is why some countries have used the hyperspectral remote sensing technique to study this problem. For this reason, the main objective of this project was to analyze the photosynthetic response of the vegetation to salts and / or sodium in the soil of the Tunguavita experimental farm, located in the El Salitre village of the municipality of Paipa, Boyacá, using a hyperspectral image. and the physicochemical properties of the soil, corresponding to 46 soil samples taken from previously made pots. The hyperspectral image was processed and analyzed using ENVI 5.3 and ArcGIS 10.3.1 software, which allowed calculating the NDVI and SAVI vegetation indices, which indicate that most of the vegetation is dense humid, and allowed the calculation of salinity indices. INDSAL and NDSI, which indicate that most of the soil is slightly saline. In addition, a linear correlation was made between the salinity indices and the chemical variables of CE, RAS, PSI and soil pH, with which it was determined that the NDSI presents a greater relationship with the chemical variables of RAS (r = 0, 8) and PSI (r = 0.8). The ArcGIS software also allowed estimating that 54% of the vegetation is affected by salinity problems in the soil, while 46% of the vegetation is healthy and dense, in a soil free of salinity. The analysis of the hyperspectral image and the chemical properties of the soil, allow to infer that most of the study soil is acid sulphated, for which, strategies were proposed to prevent, mitigate and / or control this problem, such as the application to the soil of calcium silicates and gypsum as amendment, chicken manure as organic fertilizer, mycorrhizae as biofertilizer and plantations of Raigras Lolium perenne, Kikuyo Pennisetum clandestinum, Forage Beet Beta vulgaris and Barley Hordeum vulgare L. study zone. The development of this study made it possible to make a significant contribution of knowledge in Colombia, and in turn, to promote the study of soil salinity and / or sodicity, through hyperspectral remote sensing, to identify the distribution and spatial concentration of this type of degradation with greater ease and a high level of detail. Ingeniero Ambiental Pregrado

This internship report presents the theoretical and methodological development of the spatial and temporal variation of the water mirror corresponding to the Ayapel - Córdoba swamp during the period 2000-2018. As well as addressing the identification of the Ciénaga de Ayapel water mirror in the 2000-2018 time series and finally through an analysis establishes the factors that are associated with changes in the water resource. Through the tools provided by the ArcMap software and the legend Corine Land Cover, resulting in thematic cartography that reflects the identification of the body of water by spectral indices, land cover in the period 2000-2018, also allowing contribute to the enrichment of knowledge and the input of environmental information to the government of the department of Córdoba. Resumen .......................................................................................................................................... 6 Introducción .................................................................................................................................... 7 CAPÍTULO I .................................................................................................................................. 9 ASPECTOS TEÓRICOS Y CONCEPTUALES SOBRE EL ANÁLISIS ESPACIAL DE LA VARIACIÓN DE LOS CUERPOS DE AGUA ............................................................................. 9 1.1 Descripción y formulación del problema. ................................................................................. 9 1.2 Objetivos ................................................................................................................................. 14 1.2.1 Objetivo general ............................................................................................................... 14 1.2.2 Objetivos específicos........................................................................................................ 14 1.3 Justificación ............................................................................................................................ 15 1.3. Estado del arte ........................................................................................................................ 17 1.3.1 Antecedentes .................................................................................................................... 17 1.3.2 Sostenibilidad ambiental .................................................................................................. 19 1.3.3 Geografía ambiental ......................................................................................................... 20 1.3.3 Geografía ambiental ......................................................................................................... 20 1.3.4 Importancia del recurso hídrico....................................................................................... 21 1.3.5 Ordenamiento y planificación ambiental ......................................................................... 22 1.3.6 Importancia de los Sistemas de Información Geográfica en los estudios ambientales .... 23 1.4 Marco legal ............................................................................................................................. 24 1.5 Metodología ............................................................................................................................ 29 1.5.1 Tipo y método de investigación ....................................................................................... 29 1.5.2 Fase I: Búsqueda y adquisición de información espacial ................................................. 29 1.5.3 Fase II: Procesamientos .................................................................................................... 32 1.5.4. Fase III: identificación de los cuerpos de agua-Clasificación supervisada ..................... 33 1.5.5 Fase IV: Superposición de información espacial-Análisis visual .................................... 38 CAPÍTULO II ................................................................................................................................. 39 IDENTIFICACIÓN ESPACIAL DE LOS ESPEJOS DE AGUA MEDIANTE ÍNDICES ESPECTRALES EN LA CIÉNAGA DE AYAPEL ..................................................................... 39 2.1 índices diferenciales de agua y vegetación. ................................................................... 39 2.2 Adaptación de la leyenda Coríne Land Cover para las coberturas vegetales presentes en la Ciénaga de Ayapel................................................................................................................. 44 2.3 Análisis espacio temporal de las coberturas de la tierra presentes en la Ciénaga de Ayapel en la serie de tiempo 2000- 2018. ................................................................................. 50 2.4 Variación espacio -temporal en el cambio de coberturas. ................................................... 62 CAPÍTULO III .............................................................................................................................. 75 DIAGNÓSTICO DE LOS FACTORES QUE SE ASOCIAN A LOS CAMBIOS DE COBERTURA DEL RECURSO HÍDRICO. ............................................................................... 75 CONCLUSIÓN ............................................................................................................................. 84 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................................................... 86 Este informe de pasantías presenta el desarrollo teórico y metodológico de la variación espacial y temporal del espejo de agua correspondiente a la ciénaga de Ayapel – Córdoba durante el periodo 2000-2018. Así como también aborda la identificación del espejo de agua de la Ciénaga de Ayapel en las series de tiempo 2000-2018 y finalmente mediante un análisis establece los factores que se asocian a los cambios del recurso hídrico. Por medio de las herramientas suministradas por el software ArcMap y la leyenda Corine land Cover, dando como resultados cartografía temática que refleja la identificación del cuerpo de agua mediante índices espectrales, coberturas de la tierra en el periodo 2000-2018, así mismo permitiendo contribuir al enriquecimiento de los conocimientos y al insumo de información de carácter ambiental a la gobernación del departamento de Córdoba. Pregrado Geógrafo(a) Pasantía

Resumen La caracterización geomorfológica es un proceso descriptivo del paisaje que permite la identificación de rasgos geofísicos resultantes y específicos en el tiempo a través de unidades. El presente trabajo es una propuesta alternativa para la identificación de dichas unidades en el complejo paisajístico del archipiélago de San Andrés y Providencia mediante el empleo de índices espectrales provenientes de imágenes satelitales WorldView 2 y 3, los cuales permiten mejorar la identificación y la segmentación pictoricomorfológica de los elementos contenidos en las imágenes empleadas. Los resultados obtenidos, en contrastes con los publicados por otros autores, permiten identificar, detallar, estimar y evaluar un número mayor (más de diez) de unidades geomorfológicas a escala 1:2.000, las cuales fueron verificadas a través de validaciones estadísticas integradas con datos de campo. Los resultados obtenidos mediante métodos tradicionales, como ecosondeo multihaz y observaciones directas en campo, en ocasiones tienden a arrojar información de mayor resolución y detalle del fondo marino, acompañada de una descripción ecológica de la zona más acertada; no obstante, variables como el área efectiva de captura, la precisión, el cubrimiento espacial y la discriminación de unidades geomorfológica de dichos métodos son de tipo puntual, lo que conlleva a que estos no sean tan efectivos al momento de su elección debido a la complejidad que requieren y a sus tiempos de ejecución. Abstract Geomorphological characterization is a descriptive element of the landscape that allows us through the identification of units and specific geophysical features resulting in time. This work presents an alternative to the identification of such units in the landscape complex of the archipelago of San Andrés and Providencia, by using spectral indices from WorldView 2 and 3 satellite images, this can improve the pictorial-morphological identification of images typically used. The results, in contrast with those published by authors; let you identify, detail, estimate and evaluate one greater number (more than ten) of geomorphological units to scale 1:2 000, which were verified through statistical validation integrated with field data. In the case of results obtained through traditional methods as I ecosondeo multiband and direct observation sin the field, sometimes they tend to throw information of higher resolution and detail of the seabed, accompanied by an ecological description of the area most successful; However variables such as effective area of capture, accuracy, spatial coverage and geomorphological units discrimination of these methods are punctual type, which means that these are not as effective at the time of their choice due to the complexity that they require and their execution times. Resumo A caracterização geomorfológica é um elemento descritivo da paisagem que permite a identificação de características geofísicas específicas e específicas ao longo do tempo por meio de unidades. O presente trabalho é uma proposta alternativa para a identificação das referidas unidades no complexo paisagístico do arquipélago de San Andrés e Providencia, através do uso de índices espectrais das imagens de satélite WorldView 2 e 3, que permitem melhorar a identificação e segmentação pictórico-morfológica dos elementos contidos nas imagens utilizadas. Os resultados obtidos, em contraste com aqueles publicados pelos autores; permitir identificar, detalhar, estimar e avaliar um número maior (mais de dez) de unidades geomorfológicas em uma escala de 1:2.000, que foram verificados através de validações estatísticas integradas com dados de campo. No caso de resultados obtidos por métodos tradicionais, como eco multifeixe e observações diretas no campo, eles tendem a produzir informações de maior resolução e detalhes do fundo do mar, acompanhado de uma descrição ecológica da área mais apropriada; entretanto, variáveis como área efetiva de captura, precisão, cobertura espacial e discriminação das unidades geomorfológicas dos referidos métodos são de tipo pontual o que significa que estes não são tão eficazes no momento de sua eleição, devido à complexidade que exigem e seus tempos de execução.

[ES] Este trabajo aborda la estimación de variables biofísicas de un pastizal de dehesa a partir de información óptica generada por sensores próximos y remotos. Las variables de contenido de humedad del combustible (FMC), contenido de agua del dosel (CWC), índice de área foliar (LAI), materia seca (Cm) y biomasa superficial (AGB) fueron estimadas en laboratorio a partir de muestras de vegetación tomadas simultáneamente a la adquisición de datos hiperespectrales del sensor Compact Airbone Spectrographic Imager (CASI) y del espectro-radiómetro de campo ASD FieldSpec® 3. A partir de la información espectral se han calculado diversos índices extraídos de la literatura y se han analizado las relaciones lineales existentes con las variables biofísicas medidas en campo. Los resultados muestran relaciones consistentes entre las variables biofísicas y los índices espectrales, especialmente en el caso de los índices basados en bandas del infrarrojo medio de onda corta (SWIR) y del red-edge, poniendo de manifiesto la importancia de estas regiones en la estimación de variables biofísicas en cubiertas de pastizal. Se han obteniendo coeficientes de determinación (R2) superiores a 0,91 y un error cuadrático medio relativo (RRMSE) de 21,4%, para los índices espectrales calculados con datos ASD; y R2 de 0,91 y RRMSE de 15,5% para los índices espectrales calculados con datos CASI., [EN] The aim of this paper is the estimation of biophysical vegetation parameters from its optical properties. The variables Fuel Moisture Content (FMC), Canopy Water Content (CWC), Leaf Area Index (LAI), dry matter (Cm) and Above-Ground Biomass (AGB) were estimated in the laboratory from vegetation samples collected simultaneously with the acquisition of spectral data from the Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) sensor and the field spectroradiometer ASD FieldSpec® 3. Spectral vegetation indices found in the literature were computed from hyperspectral data. Their linear relationships with the biophysical variables measured in the field were analysed. Results show consistent relationships between analysed biophysical parameters and spectral indices, mainly those using SWIR and red-egde bands which reveal the importance of these spectral regions for the estimation of biophysical variables in herbaceous covers. Determination coefficients (R2) above 0.91 and RRMSE of 21.4% have been obtained for the spectral indexes calculated whit ASD data, and 0.91 R2 and RRMSE of 15.5% for the spectral indexes calculated whit CASI data., Este trabajo se ha realizado en el contexto de los proyectos BIOSPEC (CGL2008-02301/CLI) financiado por el Ministerio e Innovación y FLUχPEC (CGL2012-34383) financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. Agradecemos al Ministerio de Educación, Cultura y Deporte la financiación recibida a través del programa de becas FPU del investigador predoctoral José Ramón Melendo.

[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación de los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En este trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágenes Landsat para estimar la cantidad de biomasa del pasto en una zona de dehesa al NE de la provincia de Cáceres (España) en el período 1985-2010. A partir de las imágenes de biomasa obtenidas se ha analizado la evolución de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Se realizaron muestreos de campo de biomasa, así como de radiometría, en cuatro parcelas ubicadas dentro de la zona de estudio para la calibración del modelo. Se aplicó un modelo de regresión lineal entre los datos de campo e índices espectrales para la estimación de biomasa a partir de las imágenes Landsat. El índice EVI obtuvo los mejores ajustes (R2=0.79). Se aplicó un factor de carbono de 50% de la biomasa para la estimación de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Los valores promedios de biomasa mostraron sensibilidad a los cambios extremos de las series temporales de precipitación y temperatura., [EN] According to the Intergovernmental Panel on Climate Change Good Practice Guidance (IPCC GPG), remote sensing techniques are suitable for the estimation of carbon sinks, through the estimation of above ground biomass. In this work we used a Landsat time series to estimate grass biomass in a wooded grassland ecosystem located Northeast Cáceres (Spain) from 1985 to 2010. From the results of the estimation of biomass, we analyzed the evolution of carbon stocks in grasslands. Field sampling of biomass were performed, as well as field spectroscopy, in four plots located within the study site for model calibration. Linear regression models between field data and spectral indices were applied for estimating biomass from Landsat data. EVI was the best index for biomass estimation (R2=0.79). A carbon fraction of 50% of the biomass was applied for the carbon stock estimation. The average values of biomass were found to be sensitive to extreme changes in time series of precipitation and temperature., Agradezco a la Fundación Carolina por la beca otorgada para desarrollar el Máster en Tecnologías de la Información Geográfica en la Universidad de Alcalá, del cual se desprende este trabajo. Al Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) por la disponibilidad de las imágenes Landsat. A Jeffrey Masek por facilitar el acceso a la herramienta de pre-procesamiento de LEDAPS y a la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) por la cesión de los datos meteorológicos. Este trabajo se ha realizado en el contexto de las actividades del proyecto BIOSPEC (CGL2008- 02301/CLI) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación español

[EN] Biological soil crusts (BSC) are complex communities formed by a close association of soil particles and cyanobacteria, algae, microfungi, lichens or bryophytes that live within or immediately on top of the uppermost millimeters of the soil surface. These communities cover non vegetated areas in most of the arid and semiarid ecosystems, and modify numerous soil surface properties and ecosystem processes. Given the importance of BSC in ecosystem functioning, accurate and spatially explicit information on the distribution of BSC is mandatory. With this objective, considerable effort has been devoted to identify and map BSC using remote sensing data, and some spectral indices have been developed. These indexes use the spectral differences among BSC and other surface components like vegetation or bare soil to identify the areas dominated by BSC. Our main objective is to test the feasibility of the previous indices published in the literature for mapping different types of BSC in a complex study area, where these index have not been developed, at different spatial scales. Our results showed the low capability of indexes based on multiespectral images to identify areas covered by BSCat field and image spatial scales. Hyperspetral indices, on the other hand, showed better results than those obtained with multispectral indices, with an accuracy around 71% because they analyzed specific absorption features related with photosynthetic pigments like chlorophyll and carotenoids. We can conclude that the spatial heterogeneity of the area and the spectral similarities among BSC, green and dry vegetation or bare soil makes it difficult to correctly distinguish BSC in arid and semiarid ecosystems using only multispectral information, whereas hyperspectral images offer an important tool to map different types of BSC and to discriminate among these and other surface components., [ES] Las biocostras o costras biológicas del suelo (CBS) son comunidades formadas por la asociación de partí-culas de suelo con microorganismos como cianobacterias, algas, hongos, líquenes, hepáticas o briófitos, que viven en la superficie del suelo. Estas comunidades bióticas cubren las áreas desprovistas de vegetación en los ecosistemas áridos y semiáridos, modificando las propiedades del suelo e influyendo en numerosos procesos clave para el funcio-namiento de los ecosistemas. Aunque representan una porción insignificante del perfil del suelo, las CBS regulan el intercambio de gases, agua y nutrientes desde y hacia el suelo, por lo que desempeñan un papel fundamental en los ecosistemas en los que aparecen. Debido al importante papel que ejercen las CBS en los ecosistemas donde aparecen y a su fragilidad frente a las acciones antrópicas, es necesario conocer de forma precisa su distribución espacial. Para ello, recientemente, se han desarrollado varios índices que permiten cartografiarlas a partir de imágenes obtenidas de sensores remotos. Este trabajo tiene por objetivo evaluar los diferentes índices desarrollados para cartografiar CBS, aplicándolos a una zona distinta para las que han sido desarrolladas. Los diferentes índices se evaluarán a dos escalas espaciales diferentes, parcela y ecosistema. A ambas escalas se analizará la fiabilidad de cada uno de los índices para la cartografía de CBS y su capacidad de diferenciar entre diferentes tipos, así como las principales cubiertas presentes en los sistemas áridos y semiáridos. La gran heterogeneidad espacial de la zona y la similitud espectral entre las CBS y la vegetación seca dificultan la correcta cartografía de ecosistemas en los que las CBS son una componente impor-tante utilizando información multiespectral. Sin embargo, los índices basados en información hiperespectral y alta resolución espacial constituyen una herramienta sólida para cartografiar CBS proporcionando una fiabilidad de 71%., Este trabajo ha sido cofinanciado por el proyecto COSTRAS (RNM 3614) de la Junta de Andalucía, y por el Ministerio de Ciencia y Tecnología a través del proyecto BACARCOS (CGL2011-29429), ambos cofinanciados con fondos FEDER. Los autores ademas agradecen al area de teledeteccion del INTA (Labtel) su inestimable ay

[CASTELLÀ]El objetivo del presente estudio es realizar una comparación entre los índices NDVI, EVI, BAIM y NBR aplicados a imágenes Modis de los incendios del Alt Empordà, concretamente el de Cap de Creus en el año 2000 y La Jonquera en el año 2012, con el fin de determinar cuál de ellos es el más idóneo para la cartografía de aéreas quemadas. Los resultados obtenidos del incendio de Cap de Creus en el año 2000 y de La Jonquera en el año 2012 muestran que el BAIM y NBR respectivamente son los índices que cumplen mejor con el objetivo de discriminación de áreas quemadas. Por el contrario, NDVI es el índice que peores resultados obtiene en los dos incendios estudiados. Se ha verificado la exactitud de cada uno de los índices con imágenes Landsat sensor ETM+, las cuales tienen una mejor resolución espacial que las imágenes Modis [ANGLÈS]The aim of this study is a comparison between NDVI, EVI, NBR and BAIM indices applied to Modis images of two important fires in the Alt Empordà, specifically one on the Cap de Creus in 2000 and the other La Jonquera in 2012, with the order to determine which one is most suitable for aerial mapping burned. The results obtained for the burning of Cap de Creus in 2000 and La Jonquera in 2012, show that BAIM and NBR respectively are the indices that best meet the target of discrimination of burned areas. NDVI contrast is the index that gets worse in the two fires studied. It has been verified the accuracy of each indices with Landsat ETM + sensor, which has a better resolution than MODIS.

La salinidad edáfica es un grave problema que reduce la calidad de los suelos y la producción agrícola. Para identificar áreas salinas a gran escala, la teledetección puede ser una herramienta prometedora aunque requiere calibración y validación. Este trabajo explora las posibilidades de varios índices espectrales derivados de imágenes Landsat 5 y 7 para identificar áreas salinas en parcelas con cebada. Su validación se realiza con cartografía de salinidad (conductividad eléctrica del extracto de pasta saturada, CEe) utilizada como verdad terreno, obtenida a partir de sensores electromagnéticos móviles georreferenciados (SEMG). Para ello, se pone a punto una metodología para comparar en cada parcela los índices espectrales con la CEe. Se han encontrado correlaciones significativas y negativas entre la CEe y los índices NDVI, EVI y ASTER, y correlaciones significativas y positivas entre CEe y SI. Se ha seleccionado el NDVI como índice más apropiado para caracterizar la salinidad en parcelas de cebada, ya que, además de ser uno de los que más y mejor correlacionan con la CEe, tiene fácil interpretación y es el más utilizado en bibliografía. Soil salinity is a severe problem reducing soil quality and agricultural production. Remote sensing has been shown as a promising tool for identifying soil salinity at big scales, even though it requires calibration and validation. This work explores the possibilities of several spectral indices derived from Landsat 5 and 7 images for identifying salt-affected areas in barley fields. Their validation is made with soil salinity mapping (mapping of electrical conductivity of the soil saturation extract, ECe), used as ground truth, and obtained with mobile and georeferenced electromagnetic sensors. For that, a methodology is set up to compare, at each parcel, the spectral indices with ECe. Significant and negative correlations have been found between soil salinity (ECe) and NDVI, EVI and ASTER indices, and significant and positive correlations between ECe and SI. NDVI has been selected as the most appropriate index for characterizing soil salinity in barley fields, because, besides being one of the most and best correlated with ECe, it is easy to interpret and is the most used in the literature.

La cartografía y discriminación de áreas quemadas por incendios forestales constituye una fuente de información clave para las tareas de gestión post-incendio. La teledetección ha demostrado ser una herramienta cada vez más operativa para desempeñar este tipo de trabajo. Este artículo reúne y explica las últimas aplicaciones y técnicas de teledetección usadas para la cartografía de área quemada centrándose en aspectos de viabilidad espectral, escala y precisión.