Dpto. Proyectos e Ingeniería Rural - Landa Ingeniaritza eta Proiektuak Saila

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http://hdl.handle.net/2454/10459

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Accuracy of methods for field assessment of rill and ephemeral gully erosion
(Elsevier, 2006) Casalí Sarasíbar, Javier; Loizu Maeztu, Javier; Campo-Bescós, Miguel; Santisteban Comino, Luisa María de; Álvarez-Mozos, Jesús; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
To properly assess soil erosion in agricultural areas, it is necessary to determine precisely the volume of ephemeral gullies and rills in the field by using direct measurement procedures. However, little information is available on the accuracy of the different methods used. The main purpose of this paper is to provide information for a suitable assessment of rill and ephemeral gully erosion with such direct measurement methods. To achieve this objective: a) the measurement errors associated to three methods used for field assessment of channel cross sectional areas are explored; b) the influence of the number of cross sections used per unit channel length on the assessment accuracy, is analysed and; c) the effect of the channel size and shape on measurement errors is examined. The three methods considered to determine the cross sectional areas were: micro-topographic profile meter (1); detailed measurement of section characteristic lengths with a tape (2); measurement of cross section width and depth with a tape (3). Five reaches of different ephemeral gully types 14.0 or 30.0 m long and a set of six 20.4 to 29.4 m long rill reaches were selected. On each gully reach, the cross sectional areas were measured using the three above mentioned methods, with a separation (s) between cross sections of 1 m. For rills, the cross sectional areas were measured with methods 1 and 3, with s= 2 m. Then, the corresponding total erosion volumes were computed. The volume calculated with method 1 with s= 1 m for gullies and s= 2 m for rills was taken as the reference method. For each channel, and for each one of the possible combinations of s and measurement method (m), the relative measurement error and the absolute value of the relative measurement error (Ersm and |Ersm| ), defined with respect to the reference one, was calculated. |Ersm| much higher than 10% were obtained very easily, even for small s values and for apparently quasi prismatic channels. Channel size and shape had a great influence on measurement errors. In fact, the selection of the more suitable method for a certain gully shape and size seemed to be much more important than s, at least when s< 10 m. Method 1 always provided the most precise measurements, and its results were the less dependent on s. However, s must be <5 m to guarantee an error smaller than 10%. Method 2 is not recommended, because it is difficult, time consuming and can lead to large errors. Method 3 seems to be enough for small, wide and shallow gullies, and for small rills, but only if s is shorter than 5 m. Results obtained after the analysis of rill measurement errors were similar to those of gullies. The analysis of Ersm and |Ersm| when calculating channel volumes using a unique representative cross section highlighted the importance of correctly selecting the adequate cross section. Due to the high error values that this method can entail, it is not considered as advisable whenever accurate erosion measurements are pursued.
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The added value of stratified topographic correction of multispectral images
(MDPI, 2016) Sola Torralba, Ion; González de Audícana Amenábar, María; Álvarez-Mozos, Jesús; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Satellite images in mountainous areas are strongly affected by topography. Different studies demonstrated that the results of semi-empirical topographic correction algorithms improved when a stratification of land covers was carried out first. However, differences in the stratification strategies proposed and also in the evaluation of the results obtained make it unclear how to implement them. The objective of this study was to compare different stratification strategies with a non-stratified approach using several evaluation criteria. For that purpose, Statistic-Empirical and Sun-Canopy-Sensor + C algorithms were applied and six different stratification approaches, based on vegetation indices and land cover maps, were implemented and compared with the non-stratified traditional option. Overall, this study demonstrates that for this particular case study the six stratification approaches can give results similar to applying a traditional topographic correction with no previous stratification. Therefore, the non-stratified correction approach could potentially aid in removing the topographic effect, because it does not require any ancillary information and it is easier to implement in automatic image processing chains. The findings also suggest that the Statistic-Empirical method performs slightly better than the Sun-Canopy-Sensor + C correction, regardless of the stratification approach. In any case, further research is necessary to evaluate other stratification strategies and confirm these results.
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Analysis of surface roughness in agricultural soils using in-situ measurements and remote sensing techniques
(2017) Martínez de Aguirre Escobar, Alejandro; Álvarez-Mozos, Jesús; Giménez Díaz, Rafael; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
El término rugosidad superficial del suelo es utilizado para describir las variaciones de elevación de la superficie del suelo (micro-relieve). La rugosidad afecta diferentes procesos hidrológicos importantes como el almacenamiento superficial, la infiltración, la escorrentía y la erosión del suelo. Al mismo tiempo, la rugosidad superficial también afecta la retrodispersión de las microondas en la superficie del suelo y determina el coeficiente de retrodispersión observado por los sensores radar. Debido a esto, su caracterización y cuantificación es relevante en diferentes áreas científicas. Sin embargo, el conocimiento actual sobre esta cuestión está lejos de ser completo y aceptado universalmente. Además, el micro-relieve natural de los suelos agrícolas puede verse afectado también de muy diferentes maneras por la acción del laboreo. En esta tesis doctoral, se ha llevado a cabo experimentación en suelos agrícolas afectados por diferentes tipos de tratamientos de laboreo, persiguiendo los siguientes objetivos: (i) La evaluación y caracterización de diferentes parámetros de rugosidad. (ii) El análisis de la influencia de la escala de medida de la rugosidad en la retrodispersión radar. (iii) El análisis de la influencia del tamaño de la muestra de rugosidad en la retrodispersión radar. (iv) La evaluación de las técnicas de Laser Escáner Terrestre y la denominada “Structure from Motion” para cuantificar la rugosidad superficial. Con todo ello, se espera que esta tesis doctoral contribuya a un mejor entendimiento del fenómeno de la rugosidad superficial del suelo y su caracterización en suelos agrícolas.
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Automatic detection of uprooted orchards based on orthophoto texture analysis
(MDPI, 2017) Ciriza Labiano, Raquel; Sola Torralba, Ion; Albizua, Lourdes; Álvarez-Mozos, Jesús; González de Audícana Amenábar, María; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Permanent crops, such as olive groves, vineyards and fruit trees, are important in European agriculture because of their spatial and economic relevance. Agricultural geographical databases (AGDBs) are commonly used by public bodies to gain knowledge of the extension covered by these crops and to manage related agricultural subsidies and inspections. However, the updating of these databases is mostly based on photointerpretation, and thus keeping this information up-to-date is very costly in terms of time and money. This paper describes a methodology for automatic detection of uprooted orchards (parcels where fruit trees have been eliminated) based on the textural classification of orthophotos with a spatial resolution of 0.25 m. The textural features used for this classification were derived from the grey level co-occurrence matrix (GLCM) and wavelet transform, and were selected through principal components (PCA) and separability analyses. Next, a Discriminant Analysis classification algorithm was used to detect uprooted orchards. Entropy, contrast and correlation were found to be the most informative textural features obtained from the co-occurrence matrix. The minimum and standard deviation in plane 3 were the selected features based on wavelet transform. The classification based on these features achieved a true positive rate (TPR) of over 80% and an accuracy (A) of over 88%. As a result, this methodology enabled reducing the number of fields to photointerpret by 60–85%, depending on the membership threshold value selected. The proposed approach could be easily adopted by different stakeholders and could increase significantly the efficiency of agricultural database updating tasks.
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Clasificación de cultivos a partir de observaciones de teledetección radar. Aplicación a zonas de secano y regadío de Navarra.
(2016) Larrañaga Urien, Arantzazu; Álvarez-Mozos, Jesús; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
La teledetección consiste en adquirir a través de sensores de observación, información de un objeto concreto o un área. Una de las principales aplicaciones de la teledetección en el ámbito agrícola es la clasificación de cultivos. Desde el lanzamiento, en 1972, del primer satélite de evaluación de recursos naturales Landsat-1 se han realizado múltiples trabajos en este campo. Todos estos trabajos iniciales se basaban en observaciones adquiridas por sensores ópticos multiespectrales, donde la principal limitación para el uso de esas imágenes ópticas era la cubierta nubosa. Los sensores radar representan una alternativa interesante. Una de las principales ventajas de dicha tecnología frente a la teledetección óptica es la absoluta independencia del estado de cobertura nubosa para la adquisición de las imágenes, lo que brinda la posibilidad de hacer clasificaciones dinámicas a lo largo de un año agrícola completo, pudiendo representar incluso rotaciones de varios cultivos en un año. Además, los sensores radar son sensibles a características geométricas y dieléctricas de los cultivos, y presentan una resolución tanto espacial como temporal adecuada para este tipo de aplicaciones. El principal objetivo de esta tesis es desarrollar técnicas y herramientas adecuadas para la clasificación de cultivos mediante el empleo de observaciones de teledetección radar. Además, se comparan los resultados obtenidos mediante estas técnicas con los obtenidos por procedimientos clásicos basados en sensores ópticos con la finalidad de evaluar la viabilidad de la teledetección radar para este tipo de aplicaciones. Todo esto, se recoge a lo largo de los cuatro artículos y un informe que componen esta tesis. Con todo, los resultados obtenidos han demostrado la viabilidad de la teledetección radar para la clasificación de los cultivos estudiados. Por lo tanto, se espera que este trabajo fomente la adopción de este tipo de herramientas entre técnicos y usuarios potenciales, lo que permitiría desarrollar aplicaciones operativas de gran valor. Más aún si cabe, en el contexto actual del programa Copernicus de la Unión Europea, que distribuye de forma libre imágenes radar Sentinel-1 con unas características óptimas para este tipo de aplicaciones.
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Clasificación de cultivos en la zona media de Navarra mediante imágenes radar polarimétricas
(Universidad Politécnica de Valencia, 2010) Larrañaga Urien, Arantzazu; Albizua, Lourdes; Álvarez-Mozos, Jesús; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Navarra lleva años empleando la técnica de clasificación supervisada de imágenes multiespectrales de satélite para la realización de la estadística agraria. La cubierta nubosa, muy habitual en esta zona, limita e incluso imposibilita el uso de imágenes ópticas para este fin. Los sensores radar representan una alternativa interesante, dado que a las longitudes de onda que trabajan, la cobertura nubosa es transparente, por lo que la nubosidad no supone ningún tipo de limitación para su empleo. Por otro lado, los sensores radar de nueva generación (por ejemplo ALOS/PALSAR o RADARSAT- 2), incorporan mejoras importantes respecto a sus predecesores (ERS-1/-2 o RADARSAT-1). En lo que respecta a la clasificación de cultivos, los sensores radar que adquieren imágenes en múltiples polarizaciones resultan especialmente interesantes. El principal objetivo de este trabajo es evaluar la viabilidad del empleo de observaciones de teledetección radar de polarización múltiple en la clasificación de cultivos de la zona media de Navarra. Para ello, se han utilizado dos imágenes ALOS/PALSAR. Una vez realizado un detallado análisis polarimétrico, se han obtenido las firmas o signaturas de los distintos cultivos de secano y de regadío por separado y se ha realizado una clasificación supervisada. La clasificación obtenida se ha comparado con la verdad campo resultando en un índice Kappa y fiabilidad global de 0,52 y 85% respectivamente.
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Desarrollo de productos avanzados para la misión SEOSAT/Ingenio
(Universitat Politecnica de Valencia, 2016) Sabater, N.; Ruiz Verdú, A.; Delegido, J.; Fernández Beltrán, R.; Latorre Carmona, P.; Pla, F.; González de Audícana Amenábar, María; Álvarez-Mozos, Jesús; Sola Torralba, Ion; Villa, G.; Tejeiro, J. A.; Miguel, E. de; Jiménez, M.; Molina, S.; Moreno, J.; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
SEOSAT/Ingenio es la futura misión española de observación de la Tierra en el óptico en alta resolución espacial. Mientras que los productos de imagen a Nivel 1, radiancias geo-referenciadas a nivel de sensor, se encuentran en una fase avanzada de desarrollo existiendo para ello un contrato industrial, los productos de Nivel 2 deben ser desarrollados por los propios usuarios. Este hecho limita el uso de las imágenes a la comunidad científica, restringiendo sus posibles aplicaciones fuera de ésta. Así pues, bajo el marco de un proyecto coordinado y motivados por ofrecer productos de Ingenio/SEOSAT de Nivel 2 a disposición de cualquier usuario, se origina y desarrolla este trabajo. En este artículo se presentan los diferentes procesos desarrollados para la elaboración de productos a Nivel 2, desde reflectividades en superficie a la resolución nominal del sensor hasta imágenes con información espacial realzada y la posibilidad de crear mosaicos espaciales y compuestos temporales. Por una parte, en el caso de los productos de reflectividad en superficie se propone una técnica de corrección atmosférica basada en el uso de la información espacial, previo enmascaramiento de las nubes y una exhaustiva corrección de sombras morfológicas y/o topográficas. Por otra parte, para el realce de la información espacial, han sido evaluados diferentes métodos basados en la fusión de bandas multiespectrales con una banda pancromática así como la aplicación de técnicas llamadas de “Super-resolución”. Finalmente, se proporcionan las herramientas necesarias para la realización de mosaicos tanto espaciales como temporales para todo tipo de usuarios interesados en la explotación de las imágenes.
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Effective roughness modelling as a tool for soil moisture retrieval from C-and L-band SAR
(Copernicus Publications, 2011) Lievens, Hans; Verhoest, Niko E. C.; Keyser, E. de; Vernieuwe, Hilde; Matgen, P.; Álvarez-Mozos, Jesús; Baets, Bernard de; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Soil moisture retrieval from Synthetic Aperture Radar (SAR) using state-of-the-art backscatter models is not fully operational at present, mainly due to difficulties involved in the parameterisation of soil surface roughness. Recently, increasing interest has been drawn to the use of calibrated or effective roughness parameters, as they circumvent issues known to the parameterisation of field-measured roughness. This paper analyses effective roughness parameters derived from C- and L-band SAR observations over a large number of agricultural seedbed sites in Europe. It shows that parameters may largely differ between SAR acquisitions, as they are related to the observed backscatter coefficients and variations in the local incidence angle. Therefore, a statistical model is developed that allows for estimating effective roughness parameters from microwave backscatter observations. Subsequently, these parameters can be propagated through the Integral Equation Model (IEM) for soil moisture retrieval. It is shown that fairly accurate soil moisture results are obtained both at C-and L-band, with an RMSE ranging between 4 vol% and 6.5 vol%.
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Effects of spatial sampling interval on roughness parameters and microwave backscatter over agricultural soil surfaces
(MDPI, 2016) Barber, Matías Ernesto; Grings, Francisco Matías; Álvarez-Mozos, Jesús; Piscitelli, Marcela; Perna, Pablo Alejandro; Karszenbaum, Haydee; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
The spatial sampling interval, as related to the ability to digitize a soil profile with a certain number of features per unit length, depends on the profiling technique itself. From a variety of profiling techniques, roughness parameters are estimated at different sampling intervals. Since soil profiles have continuous spectral components, it is clear that roughness parameters are influenced by the sampling interval of the measurement device employed. In this work, we contributed to answer which sampling interval the profiles needed to be measured at to accurately account for the microwave response of agricultural surfaces. For this purpose, a 2-D laser profiler was built and used to measure surface soil roughness at field scale over agricultural sites in Argentina. Sampling intervals ranged from large (50 mm) to small ones (1 mm), with several intermediate values. Large- and intermediate-sampling-interval profiles were synthetically derived from nominal, 1 mm ones. With these data, the effect of sampling-interval-dependent roughness parameters on backscatter response was assessed using the theoretical backscatter model IEM2M. Simulations demonstrated that variations of roughness parameters depended on the working wavelength and was less important at L-band than at C- or X-band. In any case, an underestimation of the backscattering coefficient of about 1-4 dB was observed at larger sampling intervals. As a general rule a sampling interval of 15 mm can be recommended for L-band and 5 mm for C-band.
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Error in radar-derived soil moisture due to roughness parameterization: an analysis based on synthetical surface profiles
(MDPI, 2009) Lievens, Hans; Vernieuwe, Hilde; Álvarez-Mozos, Jesús; Baets, Bernard de; Verhoest, Niko E. C.; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
In the past decades, many studies on soil moisture retrieval from SAR demonstrated a poor correlation between the top layer soil moisture content and observed backscatter coefficients, which mainly has been attributed to difficulties involved in the parameterization of surface roughness. The present paper describes a theoretical study, performed on synthetical surface profiles, which investigates how errors on roughness parameters are introduced by standard measurement techniques, and how they will propagate through the commonly used Integral Equation Model (IEM) into a corresponding soil moisture retrieval error for some of the currently most used SAR configurations. Key aspects influencing the error on the roughness parameterization and consequently on soil moisture retrieval are: the length of the surface profile, the number of profile measurements, the horizontal and vertical accuracy of profile measurements and the removal of trends along profiles. Moreover, it is found that soil moisture retrieval with C-band configuration generally is less sensitive to inaccuracies in roughness parameterization than retrieval with L-band configuration.
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Evaluación de la aplicabilidad de la teledetección radar a la estimación de la humedad superficial del suelo en cuencas agrícolas
(2006) Álvarez-Mozos, Jesús; Casalí Sarasíbar, Javier; González de Audícana Amenábar, María; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
En esta tesis doctoral se aborda el tema de la estimación de la humedad superficial del suelo mediante teledetección radar. La humedad superficial del suelo es una variable que interviene en multitud de procesos que tienen lugar en la superficie terrestre. Su estimación a partir de sensores espaciales resultaría muy atractiva para disciplinas como la hidrología, agronomía, meteorología, etc. Los sensores de teledetección radar emiten un pulso de radiación hacia la superficie del suelo y reciben la proporción del mismo que retorna al sensor, de este modo permiten calcular el coeficiente de retrodispersión σ0 de la superficie. Este coeficiente depende de las características dieléctricas de la superficie del suelo, que, a su vez, se encuentran íntimamente relacionadas con su contenido de humedad. Sin embargo, existen otras variables que influyen en las observaciones radar, como la rugosidad superficial, lo que complica la estimación de la humedad superficial del suelo a partir de este tipo de imágenes. Se han propuesto diferentes técnicas para estimar la humedad superficial del suelo a partir de imágenes radar. Entre éstas la aplicación e inversión de modelos de retrodispersión constituye la opción más adecuada. Otras técnicas, como los modelos de regresión lineal o las técnicas de detección de cambios, requieren de condiciones homogéneas de rugosidad y ángulo de incidencia, por lo que su aplicabilidad es más reducida. Entre los diferentes modelos de retrodispersión que se han propuesto el Integral Equation Model (IEM) es el más adecuado. Existen otros que pueden resultar interesantes por su sencillez o porque incorporan una descripción más simple de la rugosidad, pero el IEM tiene una sólida base teórica y ha sido exitosamente validado en condiciones de laboratorio. En esta tesis doctoral, se evalúa la aplicabilidad de estos métodos a la estimación de la humedad superficial del suelo en una cuenca agrícola de Navarra. Para ello se cuenta con observaciones adquiridas por dos sensores espaciales, RADARSAT-1 y ENVISAT/ASAR, en sendas campañas experimentales llevadas a cabo en los años 2003 y 2004. En estas campañas experimentales se realizaron mediciones de campo de la humedad del suelo y de la rugosidad superficial. Estas mediciones se emplean para estimar los parámetros de rugosidad necesarios en los modelos de retrodispersión y para proporcionar mediciones de humedad de referencia con las que comparar las estimaciones que se realicen. La existencia de vegetación complica el estudio de la humedad mediante esta técnica. En esta tesis se corrige la influencia que ejerce una cubierta de cereal mediante el empleo de un modelo semi-empírico denominado Water Cloud Model (WCM). Este método constituye una herramienta útil y sencilla para corregir la atenuación que ejerce la vegetación. Entre los diferentes modelos de retrodispersión evaluados, el IEM es el que proporciona unos resultados más adecuados. El modelo empírico de Oh et al. (1992) no funciona correctamente en condiciones de ángulo de incidencia bajo y superficies poco rugosas. El modelo posterior de Oh (2004), en cambio, proporciona unos resultados adecuados. La fiabilidad de las estimaciones mejora cuanto mayor sea el nivel de agregación o escala a la que se estima la humedad. En este trabajo se han obtenido estimaciones a escala de cuenca con un error del 0,06 cm3cm-3, comparable al obtenido con métodos de medición de humedad en campo. Las estimaciones a escala puntual no resultan tan adecuadas debido a la influencia de la rugosidad espacial y su variabilidad espacial. La rugosidad superficial es el principal escollo de la estimación de la humedad mediante teledetección radar. Su alta variabilidad espacial, por un lado, y la sensibilidad del coeficiente de retrodispersión a sus parámetros, por otro, hacen que sea necesario caracterizarla de forma muy detallada. En este contexto, se han empleado esquemas iterativos basados en el método propuesto por Pauwels et al. (2002) que permiten estimar tanto los parámetros de rugosidad como la humedad superficial a partir de dos observaciones adquiridas en condiciones homogéneas de rugosidad. Estos esquemas se basan en el uso combinado de dos modelos de retrodispersión que forman un sistema que se resuelve de forma iterativa. Si bien el fundamento de esta metodología resulta interesante, los resultados obtenidos varían con la rugosidad, ángulo de incidencia y condiciones de humedad haciendo que tales esquemas no sean generalizables. Por otro lado, se ha tratado de estimar el parámetro de rugosidad longitud de correlación l, cuya medición en campo resulta más complicada, mediante sendas expresiones basadas en los trabajos de Davidson et al. (2003) y Baghdadi et al. (2002; 2004). Los resultados obtenidos por estos métodos resultan interesantes ya que demuestran la posibilidad de estimar el parámetro l a partir de la desviación estándar de las alturas de la superficie, parámetro considerablemente más fácil de determinar. Siendo la rugosidad superficial una variable cuyo conocimiento es vital para estimar adecuadamente la humedad del suelo a partir de teledetección radar, en esta tesis se estudia a fondo su caracterización. En el ámbito de este tema se ha diseñado un perfilómetro láser que ha demostrado ser una herramienta muy valiosa para el estudio de la rugosidad. A partir de mediciones adquiridas mediante el mismo se analiza el comportamiento de los distintos parámetros existentes para la caracterización de la rugosidad, la influencia del laboreo en tales parámetros, su variabilidad o la escala de medida que resulta adecuada para caracterizar adecuadamente la rugosidad en superficies agrícolas.
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Evaluación multitemporal de métodos de corrección topográfica mediante el uso de imágenes sintéticas multiespectrales
(Asociación Española de Teledetección, 2014) Sola Torralba, Ion; Álvarez-Mozos, Jesús; González de Audícana Amenábar, María; Torres Escribano, José Luis; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
En este trabajo se presentan los resultados de la evaluación multitemporal de varios métodos de corrección topográfica (TOC), cuya bondad se determina de forma cuantitativa mediante el uso de imágenes sintéticas multiespectrales simuladas para diferentes fechas de adquisición a lo largo del año. Para cada fecha se generan dos imágenes sintéticas, una considerando el relieve real (imagen SR), y otra el relieve horizontal (imagen SH). Las imágenes SR se corrigen utilizando distintos TOC y estas imágenes corregidas se comparan con la corrección ideal (imagen SH) mediante el índice de similitud estructural (SSIM). Los valores de SSIM nos permiten evaluar la eficacia de cada corrección para distintas fechas, es decir, para distintos ángulos de elevación solar.
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Evaluation of 2D models for the prediction of surface depression storage using realistic reference values
(Wiley, 2016) Giménez Díaz, Rafael; Mezkiritz Barberena, Irantzu; Campo-Bescós, Miguel; Álvarez-Mozos, Jesús; González de Audícana Amenábar, María; Martínez de Aguirre Escobar, Alejandro; Casalí Sarasíbar, Javier; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Depression storage (DS) is the maximum storage of precipitation and runoff in the soil surface at a given slope. The DS is determined by soil roughness that in agricultural soils is largely affected by tillage. The direct measurement of DS is not straightforward because of the natural permeability of the soil. Therefore, DS has generally been estimated from 2D/3D empirical relationships and numerical algorithms based on roughness indexes and height measurements of the soil surface, respectively. The objective of this work was to evaluate the performance of some 2D models for DS, using direct and reliable measurements of DS in an agricultural soil as reference values. The study was carried out in experimental microplots where DS was measured in six situations resulting from the combination of three types of tillage carried out parallel and perpendicular to the main slope. Those data were used as reference to evaluate four empirical models and a numerical method. Longitudinal altitudinal profiles of the relief were obtained by a laser profilometer. Infiltration measurements were carried out before and after tillage. The DS was largely affected by tillage and its direction. Highest values of DS are found on rougher surfaces mainly when macroforms cut off the dominant slope. The empirical models had a limited performance while the numerical method was the most effective, even so, with an important variability. In addition, a correct hydrological management should take into account that each type of soil tillage affects infiltration rate differently.
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Evaluation of surface roughness parameters in agricultural soils with different tillage conditions using a laser profile meter
(Elsevier, 2016) Martínez de Aguirre Escobar, Alejandro; Álvarez-Mozos, Jesús; Giménez Díaz, Rafael; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Surface roughness crucially affects the hydrological and erosive behaviours of soils. In agricultural areas surface roughness is directly related to tillage, whose action strongly affects the key physical properties of soils and determines the occurrence and fate of several processes (e.g., surface storage, infiltration, etc.). The characterisation of surface roughness as a result of tillage operations is not straightforward, and numerous parameters and indices have been proposed for quantifying it. In this article, a database of 164 profiles (each 5 m long), measured in 5 different roughness classes, was analysed. Four roughness classes corresponded to typical tillage operations (i.e., mouldboard, harrow, seedbed, etc.), and the fifth represented a seedbed soil that was subject to rainfall. The aim of the research was to evaluate and select the surface roughness parameters that best characterised and quantified the surface roughness caused by typical tillage operations. In total, 21 roughness parameters (divided into 4 categories) were assessed. The parameters that best separated and characterised the different roughness classes were the limiting elevation difference (LD) and the Mean Upslope Depression index (MUD); however, the parameters most sensitive to rainfall action on seedbed soils were limiting slope (LS) and the crossover lengths measured with the semivariogram method (lSMV) and the root mean square method (lRMS). Many parameters had high degrees of correlation with each other, and therefore gave almost identical information. The results of this study may contribute to the understanding of the surface roughness phenomenon and its parameterisation in agricultural soils.
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Evaluation of the improvement of streamflow prediction through the assimilation of remotely sensed soil moisture observations
(2017) Loizu Maeztu, Javier; Álvarez-Mozos, Jesús; Casalí Sarasíbar, Javier; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
El objetivo principal de esta tesis es evaluar si la asimilacion de datos de humedad superficial del suelo obtenidos mediante tecnicas de teledeteccion, en modelos hidrologicos es capaz de mejorar la prediccion de caudales en los rios a la salida de las cuencas. Este objetivo general se concreta en los siguientes objetivos especificos: 1) evaluar la respuesta de modelos de diferente configuracion espacial (agregados, semi-distribuidos, distribuidos), a la asimilacion de datos, con el fin de conseguir una mejora en la simulacion de caudales; 2) evaluar la influencia de las caracteristicas de cada cuenca (como tamano, topografia, clima o usos del suelo) en los resultados de la asimilacion de datos; 3) evaluar la posible mejora obtenida en la simulacion de escorrentia mediante la asimilacion de datos de sensores como ASCAT o SMOS, que observan diferentes frecuencias (banda C y banda L); 4) evaluar la mejora en la prediccion de escorrentia al asimilar en un modelo distribuido el producto de alta resolucion (1-km) desarrollado en el Barcelona Expert Center y obtenido a partir de los datos de los satelites SMOS y MODIS; 5) evaluar la influencia que las diferentes tecnicas de re-escalado de la informacion observada tienen sobre los resultados de la asimilacion, y por ultimo; 6) evaluar la influencia que tiene sobre los resultados de la asimilacion el valor de error de observacion atribuido a cada satelite. Un segundo objetivo de esta tesis es la evaluacion del modelo TOPLATS como herramienta de simulacion de caudales en cuencas Mediterraneas, y se concreto en los siguientes objetivos especificos: 1) llevar a cabo una revision bibliografica en profundidad de los diferentes trabajos desarrollados con TOPLATS anteriormente, con especial atencion a aquellos en los que se trabajo en la calibracion del modelo y en el analisis de sus diferentes parametros; 2) desarrollar un analisis de sensibilidad muy completo del modelo, en el que se analice la sensibilidad de la escorrentia superficial, el flujo base, la evapotranspiracion, la humedad del suelo y de la eficiencia enfocada a los diferentes rangos de caudal, a diferentes parametros; 3) comparar dos metodos de analisis de sensibilidad de diferente complejidad y costo computacional; 4) evaluar la efectividad de un algoritmo de optimizacion como herramienta de calibracion del modelo aplicado a diferentes escalas temporales; 5) comparar la influencia que tiene sobre la calibracion de un modelo la seleccion de periodos de calibracion continuos o discontinuos seleccionados en funcion de la variabilidad climatica que contienen; y 6) evaluar la eficiencia del modelo para predecir correctamente los caudales simulados en cuencas mediterraneas de diferente tamano y diferentes condiciones climaticas, tanto cuando el modelo es aplicado en paso horario como diario.
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Evaluation of TOPLATS on three Mediterranean catchments
(Elsevier, 2016) Loizu Maeztu, Javier; Álvarez-Mozos, Jesús; Casalí Sarasíbar, Javier; Goñi Garatea, Mikel; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Physically based hydrological models are complex tools that provide a complete description of the different processes occurring on a catchment. The TOPMODEL-based Land-Atmosphere Transfer Scheme (TOPLATS) simulates water and energy balances at different time steps, in both lumped and distributed modes. In order to gain insight on the behavior of TOPLATS and its applicability in different conditions a detailed evaluation needs to be carried out. This study aimed to develop a complete evaluation of TOPLATS including: 1) a detailed review of previous research works using this model; 2) a sensitivity analysis (SA) of the model with two contrasted methods (Morris and Sobol) of different complexity; 3) a 4-step calibration strategy based on a multi-start Powell optimization algorithm; and 4) an analysis of the influence of simulation time step (hourly vs. daily). The model was applied on three catchments of varying size (La Tejeria, Cidacos and Arga), located in Navarre (Northern Spain), and characterized by different levels of Mediterranean climate influence. Both Morris and Sobol methods showed very similar results that identified Brooks-Corey Pore Size distribution Index (B), Bubbling pressure (ψc) and Hydraulic conductivity decay (f) as the three overall most influential parameters in TOPLATS. After calibration and validation, adequate streamflow simulations were obtained in the two wettest catchments, but the driest (Cidacos) gave poor results in validation, due to the large climatic variability between calibration and validation periods. To overcome this issue, an alternative random and discontinuous method of cal/val period selection was implemented, improving model results.
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Evaluation of topographic correction algorithms on satellite images
(2016) Sola Torralba, Ion; Álvarez-Mozos, Jesús; González de Audícana Amenábar, María; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak
Este trabajo contribuye al previamente limitado conocimiento acerca del rendimiento de los métodos de corrección topográfica proponiendo una nueva metodología de evaluación basada en imágenes sintéticas. Esta nueva metodología ha sido testada en imágenes SPOT 5 en diferentes zonas de estudio, principalmente en regiones montañosas del norte de España, considerando diferentes fechas y horas de adquisición, y por tanto diferentes geometrías solares. Por tanto, el rendimiento de los métodos de corrección topográfica ha sido evaluado en diferentes condiciones. Además, esta nueva metodología ha sido combinada con otros criterios de evaluación para llevar a cabo un análisis multi-criteria de los métodos más populares, centrándonos principalmente en los métodos semi-empíricos debido a su sencillez, facilidad de aplicación, operatividad y buenos resultados. Por último se ha evaluado la calidad de la corrección topográfica en combinación con una estratificación de cubiertas previa. Los resultados obtenidos demuestran el buen rendimiento de los métodos semi-empíricos, principalmente Sun-Canopy-Sensor+C, C-Correction y el método Estadístico Empírico, en la mayoría de situaciones. Sin embargo, ninguno de los métodos testados alcanza a corregir las zonas sombreadas donde el coseno del ángulo de incidencia solar es próximo a cero o negativo, y algunos métodos muestran signos evidentes de sobrecorrección. Este es el caso de los métodos del Coseno, Two Stage Normalization Method o del método de Minnaert, entre otros. A diferencia de otros estudios que demostraron un rendimiento superior de la corrección topográfica estratificada, los resultados obtenidos en nuestra zona de estudio reflejan una mejora insignificante de la calidad fruto de la estratificación. Se espera que este trabajo contribuya al entendimiento de este efecto y a la adecuada implementación de técnicas para su corrección.
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Factors controlling sediment export in a small agricultural watershed in Navarre (Spain)
(Elsevier, 2012) Giménez Díaz, Rafael; Casalí Sarasíbar, Javier; Grande Esteban, Ildefonso; Díez Beregaña, Javier; Campo-Bescós, Miguel; Álvarez-Mozos, Jesús; Goñi Garatea, Mikel; Proyectos e Ingeniería Rural; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak; Gestión de Empresas; Enpresen Kudeaketa; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
It is recognised that the hydrological and erosion processes in watersheds are very much conditioned by the (inter)action of a number of variables. This paper covers a 15-year period of studying those factors that have a major influence on the sediment yield and transport during individual hydrological events in a small Mediterranean agricultural watershed. Multivariate statistical techniques such as cluster analysis and principal component analysis were applied for the interpretation of datasets. In addition, the relationships between suspended sediment concentration and discharge (hysteretic loops) were also analysed. The hydrological response of the studied watershed is mainly controlled by the antecedent condition of the flow. Most of the runoff and sediment are generated during the wet season when vegetation cover is scant and saturation overland flow occurs promptly as a response to almost any rainfall events. In contrast, during the dry seasons even if high-intensity rainfalls normally occur, very scant runoffs are, however recorded, at the exit of the watershed. Most of the eroded sediment seems to come from riparian areas. The discharge registered at the watershed outlet up to 1 h prior to the flood is a very good surrogate for antecedent soil moisture.
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Influence of surface roughness measurement scale on radar backscattering in different agricultural soils
(IEEE, 2017) Martínez de Aguirre Escobar, Alejandro; Álvarez-Mozos, Jesús; Lievens, Hans; Verhoest, Niko E. C.; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD; Proyectos e Ingeniería Rural
Soil surface roughness strongly affects the scattering of microwaves on the soil surface and determines the backscattering coefficient (σ 0 ) observed by radar sensors. Previous studies have shown important scale issues that compromise the measurement and parameterization of roughness especially in agricultural soils. The objective of this paper was to determine the roughness scales involved in the backscattering process over agricultural soils. With this aim, a database of 132 5-m profiles taken on agricultural soils with different tillage conditions was used. These measurements were acquired coinciding with a series of ENVISAT/ASAR observations. Roughness profiles were processed considering three different scaling issues: 1) influence of measurement range; 2) influence of low-frequency roughness components; and 3) influence of high-frequency roughness components. For each of these issues, eight different roughness parameters were computed and the following aspects were evaluated: 1) roughness parameters values; 2) correlation with σ 0 ; and 3) goodness-of-fit of the Oh model. Most parameters had a significant correlation with σ 0 especially the fractal dimension, the peak frequency, and the initial slope of the autocorrelation function. These parameters had higher correlations than classical parameters such as the standard deviation of surface heights or the correlation length. Very small differences were observed when longer than 1-m profiles were used as well as when small-scale roughness components (<;5 cm) or large-scale roughness components (>100 cm) were disregarded. In conclusion, the medium-frequency roughness components (scale of 5-100 cm) seem to be the most influential scales in the radar backscattering process on agricultural soils.
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Influence of surface roughness sample size for C-band SAR backscatter applications on agricultural soils
(IEEE, 2017) Martínez de Aguirre Escobar, Alejandro; Álvarez-Mozos, Jesús; Lievens, Hans; Verhoest, Niko E. C.; Giménez Díaz, Rafael; Landa Ingeniaritza eta Proiektuak; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD; Proyectos e Ingeniería Rural
Soil surface roughness determines the backscatter coefficient observed by radar sensors. The objective of this letter was to determine the surface roughness sample size required in synthetic aperture radar applications and to provide some guidelines on roughness characterization in agricultural soils for these applications. With this aim, a data set consisting of ten ENVISAT/ASAR observations acquired coinciding with soil moisture and surface roughness surveys has been processed. The analysis consisted of: 1) assessing the accuracies of roughness parameters s and l depending on the number of 1-m-long profiles measured per field; 2) computing the correlation of field average roughness parameters with backscatter observations; and 3) evaluating the goodness of fit of three widely used backscatter models, i.e., integral equation model (IEM), geometrical optics model (GOM), and Oh model. The results obtained illustrate a different behavior of the two roughness parameters. A minimum of 10-15 profiles can be considered sufficient for an accurate determination of s, while 20 profiles might still be not enough for accurately estimating l. The correlation analysis revealed a clear sensitivity of backscatter to surface roughness. For sample sizes >15 profiles, R values were as high as 0.6 for s and ~0.35 for l, while for smaller sample sizes R values dropped significantly. Similar results were obtained when applying the backscatter models, with enhanced model precision for larger sample sizes. However, IEM and GOM results were poorer than those obtained with the Oh model and more affected by lower sample sizes, probably due to larger uncertainly of l.