3rd Congress in Geomatics Engineeringhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1745342024-03-28T11:59:34Z2024-03-28T11:59:34ZLand subsidence analysis caused by aquifer overexploitation using GEP tools: A-DInSAR on the cloudBru, GuadalupeEzquerro, PabloGuardiola-Albert, CarolinaBéjar-Pizarro, MartaHerrera, GerardoTomás, RobertoNavarro-Hernández, MaríaLópez-Sanchez, JuanÖren, AliÇaylak, BarışElçi, AlperShatanawi, KhaldounMohammad, AlsharifaAbu Hajar, HusamBonì, RobertaMeisina, Claudiahttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1750362023-11-21T11:41:00Z2021-10-20T07:04:48ZLand subsidence analysis caused by aquifer overexploitation using GEP tools: A-DInSAR on the cloud
Bru, Guadalupe; Ezquerro, Pablo; Guardiola-Albert, Carolina; Béjar-Pizarro, Marta; Herrera, Gerardo; Tomás, Roberto; Navarro-Hernández, María; López-Sanchez, Juan; Ören, Ali; Çaylak, Barış; Elçi, Alper; Shatanawi, Khaldoun; Mohammad, Alsharifa; Abu Hajar, Husam; Bonì, Roberta; Meisina, Claudia
[EN] Groundwater is a vitally important resource for humans. One of the main problems derived from the overexploitation of
aquifers is land subsidence, which in turn carries other associated natural risks. Advanced Differential satellite radar
interferometry (A-DInSAR) techniques provide valuable information on the surface displacements of the ground, which
serve to characterize both the deformational behaviour of the aquifer and its properties. RESERVOIR is a research project
belonging to the European PRIMA programme, whose main objective is to design sustainable groundwater management
models through the study of four areas of the Mediterranean subjected to water stress. One of the main tasks of the project
is the integration of the terrain deformation data obtained with satellite remote sensing techniques in the hydrogeological
and geomechanical models of the aquifers. In the present work, a first evaluation of the deformation of the ground in each
study area is carried out using the tools contained in the Geohazards Exploitation Platform (GEP). This is a service financed
by the European Space Agency (ESA) that allows processing directly on its server, without need to store data or
applications locally.; [ES] Las aguas subterráneas son un recurso de vital importancia para el ser humano. Una de las principales problemáticas
derivadas de la sobreexplotación de acuíferos es la subsidencia del terreno, que a su vez lleva asociados otros riesgos
naturales. Las técnicas avanzadas de interferometría radar diferencial de satélite (A-DInSAR) aportan información muy
valiosa sobre los desplazamientos superficiales del terreno, que sirven para caracterizar tanto el comportamiento
geomecánico del acuífero como sus propiedades. RESERVOIR es un proyecto de investigación perteneciente al programa
europeo PRIMA, cuyo principal objetivo es diseñar modelos sostenibles de gestión de aguas subterráneas mediante el
estudio de cuatro zonas del Mediterráneo sometidas a estrés hídrico. Una de las principales tareas del proyecto es la
integración de los datos de deformación del terreno obtenidos con técnicas de teledetección por satélite en los modelos
hidrogeológicos y geomecánicos de los acuíferos. En el presente trabajo se realiza una primera evaluación de la
deformación del terreno en cada zona de estudio utilizando las herramientas contenidas en la Geohazards Exploitation
Platform (GEP). Este servicio financiado por la Agencia Espacial Europea (ESA) permite realizar procesados directamente
en su servidor, sin necesidad de almacenar datos ni aplicaciones en local.
2021-10-20T07:04:48ZSustainable agriculture managements to control soil erosionCerdá Bolinches, ArtemioTerol Esparza, Enrichttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747622023-11-21T11:41:00Z2021-10-15T07:43:37ZSustainable agriculture managements to control soil erosion
Cerdá Bolinches, Artemio; Terol Esparza, Enric
[EN] High rates of soil erosion compromise sustainable agriculture. In rainfed agricultural fields, erosion rates several orders of
magnitude higher than the erosion rates considered tolerable have been quantified. In Mediterranean rainfed crops such
as vineyards, almonds and olive groves, and in the new sloping citrus and persimmon plantations, the rates of soil loss
make it necessary to apply measures to reduce them to avoid collapse in agricultural production. Managements such as
weeds, catch crops and mulches (straw and pruning remains) are viable options to achieve sustainability. This work applies
measurements through plots, simulated rainfall experiments and ISUM (Improved Stock-Unearhing method) to quantify
the loss of soil at different temporal and spatial scales in fields of traditional management (herbicide or tillage) and under
alternative management (mulches and plant covers). The work carried out at the experimental station for the study of soil
erosion in the Sierra de Enguera and those of Montesa and Les Alcusses provide information on erosion plots under
natural rain. Experiments carried out with simulated rain in fields of olive, almond, citrus, persimmon, vineyard and fruit
trees report the hydrological and erosive response under low frequency and high intensity rains. And finally, the ISUM
topographic method report the impact of long-term management, from the plantation. The results indicate that the loss of
soil is greater (x10-1000) in soils under traditional management (tillage and herbicide) due to the fact that they remain bare
for most of the year. The use of straw mulch immediately reduces soil erosion by two orders of magnitude. Also mulches
from chipped pruned branches remains are very efficient but require more years to reduce soil loss. Weeds and catch
crops are very efficient in controlling erosion.; [ES] Las altas tasas de erosión del suelo comprometen una agricultura sostenible. En los campos agrícolas de secano se han
cuantificado tasas de erosión varios ordenes de magnitud mayores a las tasas de erosión consideradas tolerables. En los
cultivos de secano mediterráneo como el viñedo, almendro y olivar, y en las nuevas plantaciones de cítricos y caquis en
pendiente, las tasas de pérdida de suelo hacen necesario la aplicación de medidas que las reduzcan para evitar el colapso
en la producción agrícola. Manejos como las adventicias, abonos verdes y acolchados (paja y restos de poda) son
opciones viables para alcanzar la sostenibilidad. Este trabajo aplica mediciones mediante parcelas, lluvia simulada e ISUM
(Improved Stock-Unearhing method) para cuantificar a distintas escalas temporales y espaciales la pérdida de suelo en
campos de manejo tradicional (herbicida o laboreo) y bajo manejos alternativos (acolchados y cubiertas vegetales). Los
trabajos realizados en la estación experimental para el estudio de la erosión del suelo de la Sierra de Enguera y las de
Montesa y Les Alcusses aportan información de parcelas de erosión bajo lluvia natural. Los experimentos realizados con
lluvia simulada en campos de olivos, almendros, cítricos, caquis, viñedos y frutales informan de la respuesta hidrológica
y erosiva bajo lluvias de baja frecuencia y alta intensidad. Y finalmente, el método topográfico ISUM nos indica el impacto
del manejo a largo plazo, desde la plantación. Los resultados indican que la pérdida de suelo es mayor (x10-1000) en los
suelos bajo manejos tradicionales (laboreo y herbicida) debido a que quedan desnudos gran parte del año. El uso de
acolchados de paja reduce la erosión del suelo inmediatamente en dos ordenes de magnitud. También los acolchados de
restos de poda son muy eficientes, pero requieren más años para conseguir reducir la pérdida de suelo. Las adventicias
y los abonos verdes son muy eficientes en el control de la erosión.
2021-10-15T07:43:37ZArquitectura neuronal para predicción de radiación solar en base a variables meteorológicasBenavides, LlinetManso, Miguelhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747602023-11-21T11:41:01Z2021-10-15T07:40:37ZArquitectura neuronal para predicción de radiación solar en base a variables meteorológicas
Benavides, Llinet; Manso, Miguel
[EN] Solar forecasting is of great interest due to the growing use of renewable energies as an alternative to the global problems
posed by current energy sources. In the last decade important advances have been achieved, thanks to the introduction
of results from other areas of knowledge such as Artificial Intelligence. In particular, deep learning with the many variants
of neural networks. In this paper, we propose a model that combines a convolutional layer with a GRU (Gated Recurrent
Units) layer to a solution based on supervised classification. The classes were defined as intervals of solar radiation values.
Objects are represented by ambient temperature, wind speed, atmospheric pressure, humidity and precipitation values. A
dataset with thousands of records and a representativeness of two years is available, taken from meteorological stations
distributed throughout Galicia. The evaluation was done using Macro-F1 measure because the classes are unbalanced.; [ES] La predicción de la radiación solar presenta gran interés, debido al creciente uso de las energías renovables, como
alternativa a los problemas globales que plantean las fuentes de energía actuales. En la última década se han logrado
importantes avances, gracias a la introducción de resultados de otras áreas del conocimiento como la Inteligencia Artificial.
En particular el aprendizaje profundo con las numerosas variantes de redes neuronales. Proponemos una solución basada
en clasificación supervisada que combina en un modelo, una capa convolucional con una capa GRU (Gated Recurrent
Units por sus siglas en inglés). Las clases se definen como intervalos de valores de radiación solar. Los objetos se
representan a través de valores de temperatura ambiente, velocidad del viento, presión atmosférica y precipitación. Se
dispone de un conjunto de datos de 112 estaciones con miles de registros de un período de dos años, tomados de
estaciones meteorológicas distribuidas en todo el territorio de Galicia. Se ha empleado la métrica Macro-F1 para evaular
la bondad de la clasificación porque las clases están desbalanceadas.
2021-10-15T07:40:37ZOperational safety and operator management to enable the use of unmanned aircraft systems (UAS) as geomatics toolsVera, NorbertoQuintanilla, IsraelVidal, JordiFernández, Beatrizhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747582023-11-21T11:41:00Z2021-10-15T07:30:47ZOperational safety and operator management to enable the use of unmanned aircraft systems (UAS) as geomatics tools
Vera, Norberto; Quintanilla, Israel; Vidal, Jordi; Fernández, Beatriz
[EN] Potential civil applications of Unmanned Aircraft Systems (UAS), commonly known as drones, have risen steeply during
the last decade, mainly due to their versatility and capability of spatial data gathering. Nonetheless, real use of UAS is
quite restricted nowadays, primarily due to safety and regulatory constraints. This multidisciplinary project aims to perform
specific safety assessments using the SORA methodology adopted by the European Aviation Safety Agency (EASA) and
develop documentation and procedures for operators to follow, complying with all required safety and regulatory
requirements. As a result, DEURPAS-UPV is the first Spanish drone operator belonging to a university to be authorized
by Spanish civil aviation agency (AESA-Agencia Estatal de Seguridad Aérea), to perform drone flights in urban areas, in
controlled airspace and during the night. In addition, DEURPAS-UPV has performed the first authorized experimental
transport operations using drones in Spain. The results from safety assessment and designed procedures have been
successfully applied to the operation of Safety and Emergency service providers, such as Valencia Local Police Corps and
the Valencian Emergency and Safety Response Agency (AVSRE - Agencia Valenciana de Seguridad y Respuesta a las
Emergencias). Overall, this project has served as an enabler for more complex and safer UAS operations, from the
operator’s point of view, which will help break the barriers related to the use of these aircraft, with huge potential in
geomatics applications.; [ES] Las aplicaciones civiles de los sistemas aéreos no tripulados (UAS), comúnmente conocidos como drones, han aumentado
considerablemente durante la última década, principalmente debido a su versatilidad y capacidad de recopilación de datos
espaciales. Sin embargo, el uso real de los UAS está bastante restringido hoy en día, principalmente debido a las
restricciones de seguridad y legislativas. Este proyecto multidisciplinar tiene como objetivo realizar evaluaciones de
seguridad específicas utilizando la metodología SORA adoptada por la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA) y
desarrollar documentación y procedimientos para que los operadores los sigan, cumpliendo con todos los requisitos de
seguridad y normativos exigidos. Como resultado, DEURPAS-UPV es el primer operador español de drones perteneciente
a una universidad que ha sido autorizado por la Agencia Estatal de Seguridad Aérea (AESA), para realizar vuelos con
drones en zonas urbanas, en espacio aéreo controlado y durante la noche. Además, DEURPAS-UPV ha realizado las
primeras operaciones experimentales de transporte con drones autorizadas en España. Los resultados de la evaluación
de seguridad y los procedimientos diseñados se han aplicado con éxito a la operación de proveedores de servicios de
Seguridad y Emergencias, como el Cuerpo de Policía Local de Valencia y la Agencia Valenciana de Segurida y Respuesta
a las Emergencias (AVSRE). En general, este proyecto ha servido para facilitar operaciones con UAS más complejas y
seguras, desde el punto de vista del operador, lo que ayudará a romper las barreras relacionadas con el uso de estas
aeronaves, con un enorme potencial en aplicaciones geomáticas.
2021-10-15T07:30:47ZModelos empíricos de predicción del contenido de humedad del combustible vivo mediante índices espectrales de Sentinel-2 y datos meteorológicosArcos, MaríaBalaguer-Beser, ÁngelRuiz, Luishttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747552023-11-21T11:41:00Z2021-10-15T06:29:29ZModelos empíricos de predicción del contenido de humedad del combustible vivo mediante índices espectrales de Sentinel-2 y datos meteorológicos
Arcos, María; Balaguer-Beser, Ángel; Ruiz, Luis
[EN] The water content of the vegetation affects the flammability of the vegetation and fire behavior. A standard measure of this
parameter is the live fuel moisture content (LFMC), calculated as the percentage of humidity of the vegetation relative to
its dry weight. The aim of this work was to predict LFMC values of Rosmarinus officinalis in forest areas of the Valencian
Community (Spain) using spectral indices obtained from Sentinel-2 satellite images and meteorological data. For this,
LFMC values of this species were obtained from field samples collected biweekly from June to October in years 2019 and
2020 in three forest plots in the province of Valencia (Spain). The meteorological data (precipitation, temperature, relative
humidity and wind speed) were obtained from observatories of the State Meteorological Agency (AEMET) of Spain. Multiple
linear regression models were applied to estimate LFMC, using as predictor variables different spectral indices generated
from Sentinel-2 images, calculated using Google Earth Engine and R programming. The results obtained using smoothed
spectral data with the Savitzky-Golay filter were compared with data without such smoothing, also considering the
differential contribution of the meteorological variables in each of the interpolated dates for each plot with data from the
study area.; [ES] El contenido de agua de la vegetación afecta a la inflamabilidad de la vegetación y al comportamiento del fuego. Una
medida estándar de este parámetro es la humedad del combustible vivo (HCV), calculada como el porcentaje de humedad
de la vegetación respecto a su peso seco. El objetivo de este trabajo ha sido predecir los valores de HCV de Rosmarinus
officinalis en zonas forestales de la Comunitat Valenciana (España) utilizando índices espectrales obtenidos a partir de
imágenes de los satélites Sentinel-2 y datos meteorológicos. Para ello, se obtuvieron valores de HCV de dicha especie
en muestras tomadas quincenalmente entre los meses desde junio hasta octubre de los años 2019 y 2020 en tres parcelas
forestales en la provincia de Valencia (España). Los datos meteorológicos (precipitación, temperatura, humedad relativa
y velocidad del viento) se obtuvieron a partir de observatorios de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) de España.
Se aplicaron modelos de regresión lineal múltiple para estimar los valores de HCV, usando como variables predictoras
distintos índices espectrales generados a partir de imágenes Sentinel-2, calculados usando Google Earth Engine y
programación en R. Se compararon los resultados obtenidos empleando datos espectrales suavizados con el filtro
Savitzky-Golay y datos sin suavizar, considerando además el aporte diferencial de las variables meteorológicas en cada
una de las fechas interpoladas para cada parcela con datos de campo.
2021-10-15T06:29:29ZMethodological proposal for the identification of marginal lands with remote sensing-derived products and ancillary dataTorralba, JesúsRuiz, LuisGeorgiadis, CharalamposPatias, PetrosGómez-Conejo, RodrigoVerde, NataliaTassapoulou, MariaBezares Sanfelip, FernandoGrommy, EwaAleksandrowicz, SebastianKrätzschmar, ElkeKrupiński, MichałCarbonell-Rivera, Juanhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747112023-11-21T11:41:00Z2021-10-14T12:51:32ZMethodological proposal for the identification of marginal lands with remote sensing-derived products and ancillary data
Torralba, Jesús; Ruiz, Luis; Georgiadis, Charalampos; Patias, Petros; Gómez-Conejo, Rodrigo; Verde, Natalia; Tassapoulou, Maria; Bezares Sanfelip, Fernando; Grommy, Ewa; Aleksandrowicz, Sebastian; Krätzschmar, Elke; Krupiński, Michał; Carbonell-Rivera, Juan
[EN] The concept of marginal land (ML) is dynamic and depends on various factors related to the environment, climate, scale,
culture, and economic sector. The current methods for identifying ML are diverse, they employ multiple parameters and
variables derived from land use and land cover, and mostly reflect specific management purposes. A methodological
approach for the identification of marginal lands using remote sensing and ancillary data products and validated on samples
from four European countries (i.e., Germany, Spain, Greece, and Poland) is presented in this paper. The methodology
proposed combines land use and land cover data sets as excluding indicators (forest, croplands, protected areas,
impervious areas, land-use change, water bodies, and permanent snow areas) and environmental constraints information
as marginality indicators: (i) physical soil properties, in terms of slope gradient, erosion, soil depth, soil texture, percentage
of coarse soil texture fragments, etc.; (ii) climatic factors e.g. aridity index; (iii) chemical soil properties, including soil pH,
cation exchange capacity, contaminants, and toxicity, among others. This provides a common vision of marginality that
integrates a multidisciplinary approach. To determine the ML, we first analyzed the excluding indicators used to delimit the
areas with defined land use. Then, thresholds were determined for each marginality indicator through which the land
productivity progressively decreases. Finally, the marginality indicator layers were combined in Google Earth Engine. The
result was categorized into 3 levels of productivity of ML: high productivity, low productivity, and potentially unsuitable land.
The results obtained indicate that the percentage of marginal land per country is 11.64% in Germany, 19.96% in Spain,
18.76% in Greece, and 7.18% in Poland. The overall accuracies obtained per country were 60.61% for Germany, 88.87%
for Spain, 71.52% for Greece, and 90.97% for Poland.; [ES] El concepto de tierra marginal (ML) es dinámico y depende de factores relacionados con el entorno, el clima, la escala, la
cultura y la economía. los métodos actuales de identificación de ML son también diversos y están basados en múltiples
parámetros y variables derivados del uso y cobertura del suelo reflejando, en su mayoría, fines de gestión específicos. En
este artículo se presenta una propuesta metodológica para la identificación de tierras marginales mediante el uso de
productos derivados de teledetección y datos auxiliares, validándose sobre muestras obtenidas en cuatro países
europeos: Alemania, España, Grecia y Polonia. La metodología combina datos de usos y coberturas del suelo como
indicadores excluyentes (bosque, tierras de cultivo, áreas protegidas, áreas impermeables, cambios de usos del suelo,
cuerpos de agua y áreas de nieve permanente) e información ambiental como indicadores de marginalidad, esto es, (i)
propiedades físicas del suelo como la pendiente, profundidad de suelo, erosión del suelo, textura, porcentaje de
fragmentos de textura gruesa del suelo, etc.; (ii) factores climáticos como el índice de aridez; (iii) propiedades químicas
del suelo como pH, capacidad de intercambio catiónico, contaminantes y toxicidad, entre otros, con el objetivo de abordar
una visión común de la marginalidad que integre un enfoque multidisciplinar. Para obtener las coberturas de ML primero
se analizaron los indicadores excluyentes para delimitar las áreas con un uso del suelo establecido. En segundo lugar, se
determinaron los umbrales para cada indicador de marginalidad a través de los cuales el suelo se transforma, disminuyendo progresivamente su aprovechamiento productivo. Finalmente, la superposición de las capas de indicadores
de marginalidad se llevó a cabo con la herramienta Google Earth Engine. El resultado final se categorizó en 3 niveles de
ML con diferente productividad: alta, baja y tierras potencialmente inadecuadas. Los resultados obtenidos indican que el
porcentaje de tierras marginales sobre la extensión total de cada país analizado es de 11,64% en Alemania, 19,96% en
España, 18,76% en Grecia y 7,18% en Polonia. La precisión global obtenida por país fue del 60,61% para Alemania, del
88,87% para España, del 71,52% para Grecia y del 90,97% para Polonia.
2021-10-14T12:51:32ZProposed methodology for establishing an early GNSS warning system for real-time deformation monitoringQafisheh, MutazMartin, AngelCapilla, Raquelhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747102023-11-21T11:41:00Z2021-10-14T12:44:51ZProposed methodology for establishing an early GNSS warning system for real-time deformation monitoring
Qafisheh, Mutaz; Martin, Angel; Capilla, Raquel
[EN] Early Warning System (EWS) for monitoring megastructures deformation, natural hazards, earthquakes, and landslides
can prevent economic and life losses. Nowadays, Real-Time Precise Point Positioning (RT-PPP) plays a vital role in this
domain since it relies on precise real-time measurements derived from a single receiver, provides real-time monitoring and
global coverage. Nevertheless, RT-PPP measurements and methodology is very sensitive to outliers in products, latencies
and changes in the constellation geometry. Consequently, there are long initialization periods, losses of convergence and
different noise sources, with a high impact on the warning system's availability or even led out to initiate false warnings.
This study presents the first experiment to propose a methodology that can help the decision-makers confirm the warning
based on the probability of the detected movement by using machine learning classification models. For this, in the first
experiment, a laser engraving machine device was modified to simulate deformations. A control unit will be designed based
on open-source software, Python libraries are implemented, and the G programming language used to control the device
motions. All this research will be the background on which the early warning service will be developed.; [ES] Los sistemas de alerta temprana para la monitorización de deformaciones de estructuras, terremotos, movimientos de
ladera u otro riego natural pueden prevenir pérdidas económicas y de vidas. El Posicionamiento Preciso de Punto en
tiempo real (RT-PPP) ha demostrado ser útil en este escenario ya que se basa en medidas de precisión a partir de un
único receptor, proporcionando cobertura global en tiempo real. A pesar de esto, la técnica RT-PPP es muy sensible a la
precisión de los productos usados, latencia y cambios en la geometría de la constelación. Así, los periodos largos de
inicialización de la técnica, la pérdida de convergencia de la solución o las diferentes fuentes de ruido, generan un gran
impacto en la disponibilidad de un sistema de alerta temprana, pudiendo incluso generar falsas alarmas. Este trabajo
presenta los primeros experimentos para generar un sistema de confirmación sobre una alerta temprana a partir de la
probabilidad de detectar movimiento usado modelos de clasificación basados en técnicas de aprendizaje automático. Para
esto, en un primer experimento, una máquina de grabado láser ha sido modificada para simular deformaciones. Se ha
desarrollado una unidad de control basada en software libre, librerías de Python y el lenguaje de programación G que
sirve para controlar los movimientos de la máquina. Este trabajo será la base sobre la que desarrollar, en un futuro, un
servicio de alerta temprana.
2021-10-14T12:44:51ZDetección y análisis de movimientos del terreno mediante técnicas D-INSAR en la Isla Decepción (Antártida)De la Vega-Panizo, RogelioGarmendia, AndreaParedes, CarlosRopero, Miguelhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747092023-11-21T11:41:00Z2021-10-14T12:39:12ZDetección y análisis de movimientos del terreno mediante técnicas D-INSAR en la Isla Decepción (Antártida)
De la Vega-Panizo, Rogelio; Garmendia, Andrea; Paredes, Carlos; Ropero, Miguel
[EN] Deception Island is an active volcano on which two Antarctic bases are located, the Spanish Antarctic Base Gabriel de
Castilla and the Deception Antarctic Base, with scientific personnel working there during the summer (December-March).
To ensure the safety of these personnel, it is necessary to monitor volcanic and seismic activity continuously with different
technologies. Among the technologies that can be used are Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry (DInSAR)
techniques for ground motion detection. Ground motions can have different origins, including volcanic and seismic
movements. In this research we are going to analyse the movements that have occurred throughout 2018, 2019 and 2020,
detected using DInSAR techniques and we will try to discriminate their origin. The detection using DInSAR techniques has
been carried out with images acquired by the Sentinel 1A and Sentinel 1B satellites during the months of December to
March 2018, 2019 and 2020. DInSAR techniques with image pairs have been used. Of all the possible combinations of
image pairs, those with the greatest a priori possibilities were selected. Once the image pairs were selected, they were
processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) and SNAPHU (Statistical-Cost Network-Flow Algorithm for
Phase Unwrapping) applications. Once the deformation maps had been obtained, the movements were analysed together
with other data on the island such as topographic, geological, geomorphological, slope and orientation maps to find an
explanation for each of the movements detected and to classify them according to their type of origin.; [ES] La isla Decepción es un volcán activo en el cual se localizan dos bases antárticas, la Base Antártica Española Gabriel de
Castilla (BAEGC) y la Base Antártica Argentina (BAA), con personal científico que desarrolla su labor durante el verano
(diciembre-marzo). Para garantizar la seguridad de dicho personal es necesario monitorizar la actividad volcánica y
sísmica de manera continua con distintas tecnologías. Entre las tecnologías que se pueden utilizar se encuentran las
técnicas de Interferometría Diferencial SAR (DInSAR) para la detección de movimientos del terreno. Los movimientos en
el terreno pueden tener distintos orígenes entre los cuales se encuentran los volcánicos y sísmicos. En esta investigación
se van a analizar los movimientos que se han producido a lo largo de los años 2018, 2019 y 2020, detectados mediante
técnicas DInSAR y se intentará discriminar su origen. La detección mediante técnicas DInSAR se ha realizado con
imágenes adquiridas por los satélites Sentinel 1A y Sentinel 1B durante los meses de diciembre a marzo de los años
2018, 2019 y 2020. Se han utilizado técnicas DInSAR básicas con pares de imágenes. De todas las posibles
combinaciones de pares de imágenes se han seleccionado las que tenían mayores posibilidades a priori. Una vez
seleccionadas las parejas de imágenes se han procesado utilizando como herramienta las aplicaciones SNAP (Sentinel
Application Platform) y SNAPHU (Statistical-Cost Network-Flow Algorithm for Phase Unwrapping). Una vez obtenidos los
mapas de deformaciones se han analizado los movimientos junto con otros datos de la isla como los mapas topográficos,
geológicos, geomorfológicos, de pendientes y orientaciones con el propósito de encontrar explicación a cada uno de los
movimientos detectados y poder clasificarlos por su tipo de origen.
2021-10-14T12:39:12ZPotential of corona satellite imagery for 3D reconstruction of archaeological landscapesAngás, JorgeUribe, PaulaBea, ManuelFarjas, MercedesAriño, EnriqueMartinez-Ferreras, VeronicaGurt, Josephttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1747062023-11-21T11:41:00Z2021-10-14T12:32:53ZPotential of corona satellite imagery for 3D reconstruction of archaeological landscapes
Angás, Jorge; Uribe, Paula; Bea, Manuel; Farjas, Mercedes; Ariño, Enrique; Martinez-Ferreras, Veronica; Gurt, Josep
[EN] This paper presents a preliminary use of satellite imagery from the CORONA program in the reconstruction of the
archaeological landscape of two different sites: Ancient Termez (southern border of Uzbekistan) and Khatm Al Melaha
(eastern coast of United Arab Emirates in Kalba area). This analysis constitutes the first step of the work carried out in the
field since 2018 at both sites for an analysis of the syntactic interoperability of multi-scale geospatial data for archaeological
heritage. The aim of this work was to establish an approach for the use of CORONA satellite imagery for archaeological
DEM reconstruction. The objectives of the reconstruction were conditioned for different reasons: in the case of Termez
prior to the anthropic transformation of the site in the Soviet - Afghan War and in the case of Khatm Al Melaha prior to the
urban, coastal and road transformation. The results have provided uneven data due to the characteristics of the existing
imagery: mission, resolution, overlap, orography and different ground control point distribution. This methodology opens a
door to the reconstruction of archaeological landscapes that have suffered evident deterioration for different reasons by
means of historical aerial imagery in the last 60 years, practically, in some cases, as a primary and unique source for
analysing this type of change from the past.; [ES] Este artículo presenta un uso preliminar de imágenes satelitales del programa CORONA en la reconstrucción del paisaje
arqueológico de dos yacimientos diferentes: la Antigua Termez (frontera Sur de Uzbekistán) y Khatm Al Melaha (costa
Este de los Emiratos Árabes Unidos en la zona de Kalba). Este análisis constituye el primer paso del trabajo realizado en
campo desde 2018 en ambos yacimientos para un análisis de la interoperatividad sintáctica de datos geoespaciales multiescala para el patrimonio arqueológico. El objetivo de este trabajo ha sido establecer una aproximación sobre el uso de
imágenes de satélite CORONA para la reconstrucción arqueológica del MDE. Los objetivos de la reconstrucción estuvieron
condicionados por diferentes motivos, en el caso de Termez, previo a la transformación antrópica del yacimiento, por la
guerra soviético-afgana y, en el caso de Khatm Al Melaha, previo a la transformación urbana, costera y red de carreteras.
Los resultados han proporcionado datos desiguales debido a las características de las imágenes existentes: misión,
resolución, solape, orografía y diferente distribución de puntos de control terrestres. Esta metodología abre la puerta a la
reconstrucción de paisajes arqueológicos que han sufrido un deterioro evidente por diferentes motivos mediante imágenes
aéreas históricas en los últimos 60 años, donde prácticamente en algunos casos, constituye una fuente primaria y única
para analizar este tipo de cambios del pasado.
2021-10-14T12:32:53ZAnálisis comparativo de software para obtener MDT con fotogrametría RPASArevalo Verjel, Alba NelyLerma García, José LuisFernández, Joséhttps://riunet.upv.es:443/handle/10251/1746892023-11-21T11:41:00Z2021-10-14T10:56:11ZAnálisis comparativo de software para obtener MDT con fotogrametría RPAS
Arevalo Verjel, Alba Nely; Lerma García, José Luis; Fernández, José
[EN] RPAS (Remotely Piloted Aircraft Systems) are widely used in photogrammetry for taking images due to their high spatial
resolution and speed of response, being able to reach areas of difficult access, being important to design a good procedure
in the field to minimize errors in data collection. It is recommended to use ground control points (GCP) using conventional
RPAS, when they do not work with RTK (Real Time Kinematic) systems. Likewise, there are free and licensed
photogrammetric programs on the market to generate digital surface models (DSM), terrain models (DTM) and
orthophotomosaics. In this article, two photogrammetric programs are used to process images captured with RPAS, such
as Agisoft Metashape and Recap Photo, using GCP and check points. The study was carried out in Almenara (Spain)
where the topographic survey was carried out with RPAS, capturing 100 digital images, in an area of 0.38 km2. 6 GCP
were used in order to orient the digital images well in the local coordinate system and to properly georeference the images
obtained during the flight. To obtain the MDT, the CloudCompare software was used to filter the cloud of points obtained
from both software. The results show a difference in height between the two DTMs of less than 28 cm, taking as a reference
the DTM of the Agisoft Metashape point cloud and regarding the error in the check points, Recap Photo presented a greater
error.; [ES] Los RPAS (Sistemas de aeronaves pilotados a distancia) son muy utilizados en fotogrametría para la toma de imágenes
por su alta resolución espacial y rapidez de respuesta, pudiendo llegar a zonas de difícil acceso, siendo importante diseñar
un buen procedimiento en campo para minimizar los errores en la toma de datos. Se recomienda utilizar puntos de apoyo
(PA) terrestres utilizando RPAS convencional, que no trabajan con sistemas RTK (Real Time Kinematic). Asimismo,
existen en el mercado programas fotogramétricos libres y licenciados para generar modelos digitales de superficie (MDS),
del terreno (MDT) y ortofotomosáicos. En este artículo se utilizan dos programas fotogramétricos para procesar imágenes
capturadas con RPAS como son Agisoft Metashape y Recap Photo, utilizando puntos de apoyo y control terrestre. El
estudio se llevó a cabo en Almenara (España) donde se hizo el levantamiento topográfico con RPAS, capturándose 100
imágenes digitales, en un área de 0.38 km2. Se utilizaron 6 PA con la finalidad de orientar bien las imágenes digitales en
el sistema de coordenadas local y realizar de forma adecuada la georreferenciación de las imágenes obtenidas durante
el vuelo. Para la obtención del MDT se utilizó el software CloudCompare para hacer el filtrado en la nube de puntos
obtenidas de ambos softwares. Los resultados muestran una diferencia en altura entre los dos MDT menor a 28 cm
tomando como referencia el MDT de la nube de puntos de Agisoft metashape y en cuanto al error en los puntos apoyo
Recap Photo presento mayor error.
2021-10-14T10:56:11Z