Jarén Ceballos, Carmen

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Jarén Ceballos

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Carmen

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Ingeniería

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IS-FOOD. Research Institute on Innovation & Sustainable Development in Food Chain

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Análisis espacio-temporal de los accidentes mortales con tractor en España durante el período 2010-2019
(Interempresas Media, 2023) Arazuri Garín, Silvia; Ibarrola, Alicia; Mangado Ederra, Jesús; Adin Urtasun, Aritz; Arnal Atarés, Pedro; López Maestresalas, Ainara; Jarén Ceballos, Carmen; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Ingeniería; Ingeniaritza
El sector agrario y el de la construcción son los que presentan los índices de incidencia de accidentes de trabajo mortales más altos de nuestro país, según los datos recogidos por el Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo (INSST) (2021) dependiente del Ministerio de Trabajo y Economía Social (Cirauqui, 2022). Si tenemos en cuenta la evolución de estos índices, el sector agrario es el único que no ha mejorado dicho índice desde la aparición de la Ley 31/1995 de prevención de riesgos laborales y su siniestralidad continúa aumentando (Fundación Mapfre 2020). Pero, ¿qué ocurre cuando el accidente lo sufren personas que no encajan en la definición legal de trabajador? Estos accidentes no son considerados 'accidente de trabajo' y, por tanto, escapan a todas las estadísticas y datos oficiales del INSST. Este suele ser el caso de muchos accidentes que sufren personas jubiladas, menores de 16 años, familiares colaboradores, etc. que no son personas vinculadas a la actividad laboral tal y como se define en la legislación. Según Arana et al. (2010) de un total de 388 accidentes mortales ocurridos en España con maquinaria agrícola durante los años 2004-2008, solamente el 61,85% de ellos tuvieron carácter oficial. Las personas mayores fueron el sector de la población con un mayor riesgo, seguidos de los niños y las personas ajenas al sector agrario. La mayoría de las muertes fueron debidas al vuelco de tractores sin estructuras de protección.
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Imágenes hiperespectrales para el estudio de la respuesta a la deficiencia de nitrógeno de distintos cultivares de patata
(Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, 2021) López Maestresalas, Ainara; Jarén Ceballos, Carmen; Ruiz de Galarreta, José Ignacio; Álvarez Morezuelas, Alba; Barandalla, Leire; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza
El cambio climático es uno de los mayores retos de la agricultura moderna. El aumento del rendimiento de los cultivos en el futuro sólo será posible si pueden hacer frente a las consecuencias del cambio climático causado por el aumento de CO2 en la atmósfera. En el cultivo de la patata es muy probable que los estreses abióticos se incrementen considerablemente comprometiendo la sostenibilidad de su producción. A largo plazo, las condiciones de elevado CO2 podrían alterar la toma y transporte de nutrientes, particularmente del nitrógeno (N). Esto conlleva la necesidad de seleccionar cultivares que por sus características genéticas, fisiológicas y agronómicas se adapten mejor a las condiciones del cambio climático global, particularmente a la eficiencia en el uso del N. Para ello, en este estudio, se ha empleado la tecnología de imágenes hiperespectrales con el objetivo de desarrollar modelos de clasificación de variedades más eficientes en el uso del N. Se han muestreado plantas de dos campos experimentales: control y con una reducción del 75% de aporte de N. Se han adquirido imágenes hiperespectrales de 120 hojas de las plantas control y 120 de plantas sometidas a una reducción del 75% de aporte de N. Se han aplicado métodos multivariantes de clasificación para comprobar el potencial de las imágenes hiperespectrales en la identificación de cultivares de patata mejor adaptados a una deficiencia de N, con resultados prometedores. Además, para evaluar la respuesta de las plantas a las diferentes dosis de N, se analizará el contenido total de N, lo que permitirá evaluar la eficiencia en el uso del N en función de la productividad, así como la concentración de metabolitos nitrogenados.
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Mapping acrylamide content in potato chips using near-infrared hyperspectral imaging and chemometrics
(Elsevier, 2025-03-14) Peraza Alemán, Carlos Miguel; López Maestresalas, Ainara; Jarén Ceballos, Carmen; Ruiz de Galarreta, José Ignacio; Barandalla, Leire; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD
This study investigated the potential of near-infrared hyperspectral imaging (NIR-HSI) for the prediction of acrylamide content in potato chips. A total of 300 tubers from two potato varieties (Agria and Jaerla) grown in two seasons and processed under the same frying conditions were analysed. Partial Least Square Regression (PLSR) and Support Vector Machine Regression (SVMR), combined with a logarithmic transformation of the acrylamide levels, were applied to develop predictive models. The most optimal outcomes for PLSR yielded R2 p: 0.85, RMSEP: 201 μg/kg and RPD: 2.53, while for SVMR yielded R2 p: 0.80, RMSEP: 229 μg/kg and RPD: 2.22. Furthermore, the selection of significant wavelengths enabled an 87.95 % reduction in variables without affecting the model’s accuracy. Finally, spatial mapping of acrylamide content was conducted on all chips in the external validation set. This method provides both quantification and visualization capabilities, thus enhancing quality control for acrylamide identification in processed potatoes.
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Applications of sensing for disease detection
(Springer, 2021) Castro, Ana Isabel de; Pérez Roncal, Claudia; Thomasson, J. Alex; Ehsani, Reza; López Maestresalas, Ainara; Yang, Chenghai; Jarén Ceballos, Carmen; Wang, Tianyi; Cribben, Curtis; Marín Ederra, Diana; Isakeit, Thomas; Urrestarazu Vidart, Jorge; López Molina, Carlos; Wang, Xiwei; Nichols, Robert L.; Santesteban García, Gonzaga; Arazuri Garín, Silvia; Peña, José Manuel; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Ingeniería; Ingeniaritza; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
The potential loss of world crop production from the effect of pests, including weeds, animal pests, pathogens and viruses has been quantifed as around 40%. In addition to the economic threat, plant diseases could have disastrous consequences for the environment. Accurate and timely disease detection requires the use of rapid and reliable techniques capable of identifying infected plants and providing the tools required to implement precision agriculture strategies. The combination of suitable remote sensing (RS) data and advanced analysis algorithms makes it possible to develop prescription maps for precision disease control. This chapter shows some case studies on the use of remote sensing technology in some of the world’s major crops; namely cotton, avocado and grapevines. In these case studies, RS has been applied to detect disease caused by fungi using different acquisition platforms at different scales, such as leaf-level hyperspectral data and canopy-level remote imagery taken from satellites, manned airplanes or helicopter, and UAVs. The results proved that remote sensing is useful, effcient and effective for identifying cotton root rot zones in cotton felds, laurel wilt-infested avocado trees and escaaffected vines, which would allow farmers to optimize inputs and feld operations, resulting in reduced yield losses and increased profts.
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Imágenes hiperespectrales para el estudio de la respuesta a los estreses abióticos (deficiencia de riego y abonado) de distintos cultivares de patata
(Ediciones de Horticultura, 2021) López Maestresalas, Ainara; Jarén Ceballos, Carmen; Pérez Roncal, Claudia; Ruiz de Galarreta, José Ignacio; Álvarez, Alba; Barandalla, Leire; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza
El objetivo de este trabajo fue evaluar el potencial de las imágenes hiperespectrales para clasificar tubérculos sometidos a estreses abióticos controlados.
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Análisis de la siniestralidad por vuelco de tractor en el período 2017-2021
(Interempresas Media, 2023) Casuso, G.; Arazuri Garín, Silvia; Mangado Ederra, Jesús; López Maestresalas, Ainara; Arnal Atarés, Pedro; Jarén Ceballos, Carmen; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD
Desde que en 1995 se promulgó la Ley 31/1995 (BOE nº269/1995) de Prevención de Riesgos Laborales se ha observado una disminución importante de la siniestralidad laboral en todos los sectores. Sin embargo, en el sector agrario esta disminución no ha sido del calado de otros sectores y, por ejemplo, los índices de mortalidad prácticamente se mantienen en el tiempo. Tal es así, que el sector agrario ha sido calificado por el Observatorio Estatal de Condiciones de Trabajo (OECT) como prioritario para el desarrollo de políticas preventivas eficientes que permitan reducir la siniestralidad en el sector en base al índice de accidentes graves y mortales ajustado por la población afiliada.
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Identificación de síntomas previsuales de salinidad mediante imágenes hiperespectrales infrarrojas en vid
(Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, 2022) Arazuri Garín, Silvia; Pérez Roncal, Claudia; Jarén Ceballos, Carmen; Santesteban García, Gonzaga; Marín Ederra, Diana; Miranda Jiménez, Carlos; López Maestresalas, Ainara; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD
Los niveles altos de salinidad que se pueden producir en un viñedo, asociados generalmente al uso de aguas de baja calidad genera un tipo de estrés abiótico que limita la producción de la uva y afecta a la calidad de los vinos. Teniendo en cuenta la importancia de la monitorización de los cultivos en la toma de decisiones para una buena gestión del viñedo, se plantea como objetivo de este trabajo la identificación previsual de síntomas de estrés abiótico en viña por medio de la tecnología de imágenes hiperespectrales en el infrarrojo cercano (HSI-NIR). Para llevar a cabo este objetivo, se realizó un ensayo en maceta en la Finca de Prácticas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias de la UPNA. El ensayo se realizó con plantas de un año de la variedad Monastrell sobre dos portainjertos 110R y 1103P. Se establecieron dos tratamientos: control (regado con agua de riego no salina) y salinidad (agua de riego con una concentración de sal común de 1,6 g/l). Entre finales de agosto y principios de septiembre se realizaron tres muestreos de hojas, analizando un total de 600 hojas (100 hojas/tratamiento y día). Las imágenes se tomaron con una cámara hiperespectral Xeva 1.7-320-100Hz, con rango espectral 900-1700nm. Una vez procesadas las imágenes se realizó una clasificación mediante un análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) obteniéndose un porcentaje de muestras correctamente clasificadas en su grupo de origen (control o salinidad) del 82 % el primer día de muestreo, y del 87 % a partir del segundo día. A partir de estos datos podemos concluir que es posible identificar, mediante la tecnología HSI-NIR, síntomas en plantas sometidas a un tratamiento de riego con agua salina antes de que aparezcan síntomas en las hojas.
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Predicting the spatial distribution of reducing sugars using near-infrared hyperspectral imaging and chemometrics: a study in multiple potato genotypes
(Elsevier, 2025-08-01) Peraza Alemán, Carlos Miguel; Arazuri Garín, Silvia; Jarén Ceballos, Carmen; Ruiz de Galarreta, José Ignacio; Barandalla, Leire; López Maestresalas, Ainara; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD
The determination of reducing sugars in potatoes is important due to their impact on product quality during industrial processing. The significant variability of these compounds between genotypes presents a challenge to the development of accurate predictive models. This study evaluated the potential of near-infrared hyperspectral imaging (NIR-HSI) for the prediction of reducing sugars in potatoes. For this, a wide range of genotypes (n=92) from two seasons (2020-2021) was selected. Partial Least Squares Regression (PLSR) and Support Vector Machine Regression (SVMR) methods were used to build the prediction models. Furthermore, interval PLS (iPLS), recursive weighted PLS (rPLS), Genetic Algorithm (GA) and Competitive Adaptive Reweighted Sampling (CARS) were used for relevant wavelength identification to develop less computationally complex models. The best full spectrum model (SNV-PLSR) achieved coefficient of determination and root mean square error values of 0.88 and 0.053% and 0.86 and 0.057%, for calibration and external validation, respectively. Variable selection algorithms successfully reduced the dimensionality of the data without compromising the performance of the models. Robust predicted models were built with only 2.65% (CARS-PLSR) and 3.57% (iPLS-SVMR) of the total wavelengths. Finally, a pixel-wise prediction was performed on the validation set and chemical images were built to visualise the spatial distribution of reducing sugars. This study demonstrated that NIR-HSI is a feasible technique for predicting reducing sugars in several potato genotypes.
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Exploring the potential of hyperspectral imaging to detect Esca disease complex in asymptomatic grapevine leaves
(Elsevier, 2022) Pérez Roncal, Claudia; Arazuri Garín, Silvia; López Molina, Carlos; Jarén Ceballos, Carmen; Santesteban García, Gonzaga; López Maestresalas, Ainara; Ingeniaritza; Estatistika, Informatika eta Matematika; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD; Ingeniería; Estadística, Informática y Matemáticas; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Precise and reliable identification of specific plant diseases is a challenge within precision agriculture nowadays. This is the case of esca, a complex grapevine trunk disease, that represents a major threat to modern viticulture as it is responsible for large economic losses annually. The lack of effective control strategies and the complexity of esca disease expression make essential the identification of affected plants, before symptoms become evident, for a better management of the vineyard. This study evaluated the suitability of a near-infrared hyperspectral imaging (HSI) system to detect esca disease in asymptomatic grapevine leaves of Tempranillo red-berried cultivar. For this, 72 leaves from an experimental vineyard, naturally infected with esca, were collected and scanned with a lab-scale HSI system in the 900-1700 nm spectral range. Then, effective image processing and multivariate analysis techniques were merged to develop pixel-based classification models for the distinction of healthy, asymptomatic and symptomatic leaves. Automatic and interval partial least squares variable selection methods were tested to identify the most relevant wavelengths for the detection of esca-affected vines using partial least squares discriminant analysis and different pre-processing techniques. Three-class and two-class classifiers were carried out to differentiate healthy, asymptomatic and symptomatic leaf pixels, and healthy from asymptomatic pixels, respectively. Both variable selection methods performed similarly, achieving good classification rates in the range of 82.77-97.17% in validation datasets for either three-class or two-class classifiers. The latter results demonstrated the capability of hyperspectral imaging to distinguish two groups of seemingly identical leaves (healthy and asymptomatic). These findings would ease the annual monitoring of disease incidence in the vineyard and, therefore, better crop management and decision making.
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Editorial: Mediterranean foods: quality, safety and sustainability
(Frontiers Media, 2024-02-06) Agulheiro-Santos, Ana Cristina; Laranjo, Marta; Jarén Ceballos, Carmen; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD
In recent years, the Mediterranean diet has been recovered, especially after its recognition as UNESCO's intangible cultural heritage. It involves the use of many plant-based foods common to several Mediterranean countries, such as olive oil, olives, fruits and vegetables, cereals, pulses, nuts, wine, but also meat and fish. The adoption of this diet has favorable and direct implications on health, but also on society and economy, with consequences for the sustainability and resilience of agrifood systems, inherent to production, relevant topics in the current context of climate change and water scarcity. Additionally, these Research Topics are aligned with the 2030 Agenda of the United Nations, mainly contributing to Sustainable Development Goals 2 (Zero Hunger), 3 (Good Health and Wellbeing), and 12 (Responsible Consumption). In this twenty-first century, new challenges have been imposed on all of us involving the food distribution chain, from producers to consumers, including researchers. In parallel with food security, the access to safe food, and the reduction of food loss and waste are also urgent challenges to be addressed. To achieve these worldwide objectives, it is necessary to explore innovative strategies for production of raw materials, to transform unexploited into new food raw materials, to use new manufacturing processes, as well as innovative conservation methods. All these objectives contribute to the availability and accessibility of quality foods that enable an increased adherence to the Mediterranean diet and should be achieved taking environmental concerns into account. The Research Topic on “Mediterranean foods: quality, safety and sustainability” focuses on different Mediterranean diet foods, including their relationship with environmental sustainability and production systems. Among the submitted manuscripts, four research articles were selected by external experts to enter this Research Topic of Frontiers in Nutrition.