Congresos UEx, actas de Congresos es una publicación seriada, de carácter periódico y formato digital cuyo objetivo es publicar en acceso abierto los trabajos de investigación que se presenten en congresos o conferencias científicas organizados y celebrados en la Universidad de Extremadura. Todas las contribuciones científicas presentadas a estos congresos académicos serán publicadas en la Plataforma de Revistas Científicas de la UEx y recibirán un identificador digital único, DOI (Digital Object Identifier o Identificador de Objeto Digital). Además las actas completas de cada uno de los congresos serán también publicadas en el Repositorio Institucional de la Universidad de Extremadura, Dehesa y se les asignará un ISBN electrónico. Los Congresos podrán ser carácter nacional, internacional, temáticos, etc., conferencias científicas, jornadas, simposios, asambleas… Los investigadores que estén interesados en publicar sus trabajos de investigación no podrán hacerlo a través de este sitio web, deben ponerse en contacto con los organizadores del Congreso en el que quieran presentar sus trabajos o su Comité Organizador y Comité Científico para su envío. ISSN: 3101-7177 Fecha de inicio: 2026
Servicio de Publicaciones, Universidad de Extremadura
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Libro de Actas completo del XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) "Teledetección Multidisciplinar: Miradas Diversas, Soluciones Comunes" que se celebra en Cáceres del 9 al 11 de junio de 2026.
Derechos de autor 2026 Elia Mª Quirós Rosado, Laura Fragoso Campón, Alicia Antolín Salazar (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Indice General del XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) "Teledetección Multidisciplinar: Miradas Diversas, Soluciones Comunes" que se celebra en Cáceres del 9 al 11 de junio de 2026.
Presentación del XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) "Teledetección Multidisciplinar: Miradas Diversas, Soluciones Comunes" que se celebra en Cáceres del 9 al 11 de junio de 2026.
Comite Organizador y Científico del XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) "Teledetección Multidisciplinar: Miradas Diversas, Soluciones Comunes" que se celebra en Cáceres del 9 al 11 de junio de 2026.
Prólogo del XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) "Teledetección Multidisciplinar: Miradas Diversas, Soluciones Comunes" que se celebra en Cáceres del 9 al 11 de junio de 2026.
Integración de cartografía geológica de campo y seguimiento con drones para el asesoramiento en emergencias: deslizamientos activos en Alcalá del Valle (Cádiz)
En febrero de 2026, durante la emergencia por el tren de borrascas que afectó a Andalucía, el Grupo de Asesoramiento en Desastres y Emergencias (GADE-CSIC) fue activado por la Junta de Andalucía para evaluar la estabilidad de la ladera oeste-sur de Alcalá del Valle (Cádiz), donde aparecieron grietas, fracturas y deslizamientos superficiales tras lluvias excepcionales de hasta 160 mm/día. La ladera, de aproximadamente 1 km de longitud y 50 m de desnivel, está formada por margas y areniscas del Mioceno superior y colinda con zonas habitadas, lo que motivó el desalojo preventivo de 25 familias. Para evaluar y hacer un seguimiento, se combinó el reconocimiento geológico de campo con vuelos repetidos de dron equipado con sensores LiDAR y cámara RGB. El trabajo de campo distinguió un sector norte más estable de un sector sur margoso con deslizamientos rotacionales activos de tipo cuchara ligados a la saturación de las margas en zonas de cambio de pendiente. Cuatro campañas de vuelo (8, 12, 15 y 21 de febrero) proporcionaron ortofotos de 2,7 cm/píxel y Modelos Digitales de Elevación que, mediante análisis de diferencias (DoD), permitieron medir deformaciones de 20-50 cm en la fase inicial y confirmar una progresiva estabilización. Esta integración de cartografía geológica y teledetección de proximidad aportó datos objetivos sobre la magnitud y evolución de los procesos, respaldando las decisiones de protección civil.
Derechos de autor 2026 Gabriel Navarro Almendros, Raquel Martín Banda, Jose Antonio Fernández Merodo, Jose Antonio Serrano Reina, Roberto Sarro Trigueros, Francisco Javier Fernández Naranjo, Juan Carlos Garcia Davalillo, Inés Galindo Jiménez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Cartografía de la innivación: más allá del NDSI
La cartografía de la cubierta de nieve y su dinámica han constituido aplicaciones típicas de las imágenes de teledetección. La automatización de estas aplicaciones ha sido un objetivo importante por el evidente interés que tiene el conocimiento del manto nival para la hidrología, el funcionamiento de los ecosistemas y el balance energético terrestre. La disponibilidad de sensores espaciales capaces de captar radiación reflejada en el infrarrojo de onda corta a la vez que en el verde fue especialmente importante para definir índices como el de innivación de diferencia normalizada (Normalized Difference Snow Index, NDSI), de cálculo rápido, una característica especialmente importante cuando se propuso. La utilización de umbrales simples y universales para separar superficies cubiertas de nieve de las no nevadas hacían todavía más atractivas estas aproximaciones. Sin embargo, las diferencias entre imágenes, las confusiones con otras cubiertas, etc., han ido llevando, primero, al uso de umbrales distintos y, más tarde a cuestionar si hoy en día está justificada una solución tan simple cuando disponemos de mucha más información espectral y de mucha más capacidad de cálculo. A estos interrogantes se une el hecho de que algunos productos de innivación proporcionados por las grandes agencias espaciales presentan frecuentes errores de omisión y comisión. Este trabajo plantea abandonar la incertidumbre asociada al NDSI y, en su lugar, utilizar aproximaciones más robustas, como las basadas en aprendizaje automático (k-NN) fuertemente multivariante con datos MSI de Sentinel-2. A continuación se explora la obtención de la innivación en días concretos en que se simula no disponer de imágenes MSI pero se modeliza la innivación en base a productos MODIS entrenados con los resultados de MSI y variables geográficas. Los resultados, muy prometedores, nos permiten vislumbrar una vía no solamente para mejorar la cartografía en fechas concretas, sino para generar series temporales coherentes.
Sesión 09. Cartografía, Geodesia y Fotogrametría
Derechos de autor 2026 Xavier Pons Fernández, Martí Navarro, Lluís Pesquer, Cristina Cea, Lluís Gómez-Gener (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Priorización espacial de turberas altoandinas mediante FAHP y teledetección en la cuenca del río Utcubamba (Perú)
Las turberas altoandinas son ecosistemas clave para la regulación hidrológica y el almacenamiento de carbono en regiones de montaña tropical; sin embargo, enfrentan procesos acelerados de degradación asociados al cambio de uso del suelo y la presión antrópica. En los Andes peruanos persisten vacíos metodológicos en la integración de teledetección multifuente y análisis multicriterio difuso para su priorización espacial. Este estudio desarrolló un modelo de idoneidad basado en Sistemas de Información Geográfica (SIG), el método Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) y la combinación lineal ponderada (WLC) para identificar áreas prioritarias de conservación en la cuenca alta del río Utcubamba (Amazonas, Perú). Se integraron variables biofísicas (ASTER DEM, NDVI de Sentinel-2, SWI de Copernicus, temperatura y proximidad hídrica) y antrópico-territoriales (uso del suelo, distancia a centros poblados y carreteras), reclasificadas en cuatro niveles de idoneidad (S0–S3). Los pesos se determinaron mediante FAHP a partir de 42 especialistas, de los cuales siete cumplieron el criterio de consistencia (CR < 0,1). El modelo identificó tres zonas prioritarias en cabeceras por encima de 3.500 m s.n.m., asociadas a alta integridad ecológica y baja presión antrópica. Las variables más influyentes fueron la distancia a centros poblados (39 %), la presencia de turberas (36 %) y el NDVI (11 %). La validación ROC-AUC (0,78) evidenció un desempeño predictivo aceptable. Este enfoque constituye una herramienta robusta para la planificación territorial y la conservación de turberas altoandinas.
Derechos de autor 2026 Jhonsy Omar Silva López, Luis Ruiz Fernández, Lia Ramos Fernández, Efraín Turpo, Nilton B. Rojas-Briceño, R. R Gutiérrez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Integración de UAV multiespectral/térmico, captura de esporas y evaluación fitosanitaria para la vigilancia de Bipolaris oryzae en arroz
La mancha carmelita del arroz, asociada a Bipolaris oryzae, requiere esquemas de vigilancia que permitan detección y respuesta temprana. En este trabajo se presenta un esquema metodológico de vigilancia fitosanitaria en arroz basado en la integración de teledetección de proximidad y mediciones in situ en sectores agrícolas del departamento de Lambayeque (provincias de Lambayeque, Ferreñafe y Chiclayo). Se empleó un UAV DJI Matrice 300 RTK con cámara multiespectral (B, G, R, RedEdge y NIR; azul, verde, rojo, borde rojo e infrarrojo cercano) y sensor térmico H20T, complementado con captura de esporas, inspección visual del cultivo y registro meteorológico in situ. Las adquisiciones se organizaron en jornadas de monitoreo sucesivas entre marzo y junio de 2025. Los resultados preliminares muestran la generación de productos georreferenciados multiespectrales y térmicos y la obtención de evidencia fitosanitaria de referencia (severidad visual y cuantificación de esporas) para su integración con variables espectrales y térmicas. El avance evidencia la factibilidad del enfoque y sienta las bases para etapas posteriores de modelado con inteligencia artificial, integración de variables meteorológicas y generación de mapas de riesgo con proyección a un geoportal de apoyo a la decisión fitosanitaria.
Sesión 06. Agricultura Sostenible y Resiliente
Derechos de autor 2026 Juan Valdiviezo Espinoza, María Jaramillo Carrión, Jaime Aguilar Lome, Luis Ruiz Fernández, Lia Ramos Fernández (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Cambios en la estructura vegetal y el régimen hídrico de lagunas temporales del Espacio Natural de Doñana
Las lagunas temporales de Doñana están experimentando una transformación ecológica profunda y acelerada, evidenciada tanto por cambios en la estructura vegetal como por la reducción drástica de sus períodos de inundación. El análisis mediante datos LiDAR (2014, 2020 y 2024) sobre 591 lagunas revela una inversión completa del paisaje lagunar en apenas una década. El suelo desnudo se redujo un 44,6%, mientras que la vegetación herbácea baja aumentó un 918,7% y el matorral consolidado un 36%. En 2014, 121 lagunas presentaban menos del 10% de cobertura vegetal; en 2024, ese grupo se ha reducido a solo 20, mientras que 103 lagunas tienen ya más del 90% de su superficie cubierta por vegetación. El recubrimiento vegetal medio pasó del 35,3% al 64%, indicando que la mayoría de las lagunas han perdido su carácter de lechos inundables. Este proceso es coherente con la reducción del hidroperiodo documentada mediante imágenes Landsat desde 1984. El análisis por décadas muestra anomalías positivas hasta 2004 (+8,3 y +9,7 días), seguidas de un deterioro progresivo que alcanza -15,2 días en el período 2014-2024, equivalente a una reducción del 44% respecto a las condiciones de los años 80-90. Las lagunas principales muestran el deterioro más alarmante: Santa Olalla perdió 98,5 días de hidroperiodo en la última década (-7,9 días/año), y el Acebuche ha quedado prácticamente seco, con una pérdida del 99,8% de su hidroperiodo. En total, el 53,1% de las lagunas presentan tendencias negativas en 2014-2024, y el 28,4% ha perdido más del 40% de su hidroperiodo original. Estos resultados evidencian una crisis hídrica y ecológica sistémica que compromete gravemente la biodiversidad y funcionalidad de uno de los humedales más importantes de Europa.
Sesión 02. Instrumentación, Procesado de Datos y Sistemas de Datos en Geociencias
Derechos de autor 2026 Diego García Díaz, José Marín Salcedo, Antonio Rodríguez Ramírez, Javier Bustamante Díaz (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Morfodinámica en la desembocadura del río Mataquito, Chile: un estudio de caso basado en imágenes satelitales y eventos extremos
En la desembocadura del río Mataquito se ha desarrollado una barra costera asociada a la alta disponibilidad de sedimentos producto de la interacción entre el océano y la cuenca hidrográfica. La evolución de esta barra ha estado condicionada por eventos tectónicos e hidrometeorológicos extremos, como el terremoto y tsunami del 27 de febrero de 2010, sistemas frontales y eventos ENSO de alta intensidad. Aunque la barra presenta ciclos naturales de erosión y reconstrucción, en la última década se ha visto afectada por un aumento de las marejadas y un déficit sedimentario vinculado a la megasequía que afecta a Chile central desde 2010. El objetivo de este estudio es cuantificar las transformaciones morfodinámicas en la desembocadura del río Mataquito entre 1985 y 2024 mediante el análisis de imágenes satelitales Landsat (5 TM, 7 ETM+, 8 y 9 OLI) y Sentinel‑2, junto con datos de oleaje provenientes de ERA5 y caudades del río Mataquito. Los resultados muestran un desplazamiento significativo de la barra asociado al terremoto Mw 8,8 de 2010, evento durante el cual esta desapareció temporalmente, evidenciando la capacidad del tsunami para superar la inercia fluvial y favorecer el desarrollo de un canal alargado de ancho variable hacia el norte. Los procesos fluviales, particularmente las avulsiones, explican la erosión costera observada, mientras que los sedimentos se concentran en la llanura de inundación.
Sesión 05. Oceanografía y Zonas Costeras
Derechos de autor 2026 Idania Briceño de Urbaneja, Waldo Pérez-Martínez, Joaquin Valenzuela-Jara, Isidora Diaz-Qujada (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Análisis de la potencia radiativa de grandes incendios forestales en la Comunitat Valenciana
El seguimiento de los incendios forestales a partir de datos de teledetección facilita el análisis de su ubicación e intensidad. El producto de potencia radiativa (FRP) mide la energía radiativa emitida por el fuego en tiempo casi real en Megavatios (MW) y es una variable física directamente relacionada con la tasa de combustión que permite identificar los focos más activos dentro de un incendio. Aunque el producto se puede obtener de diversas plataformas y sensores, en este estudio se ha seleccionado el del sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) a bordo de los satélites NOAA-20, NOAA-21 y S-NPP por su mayor resolución espacial (375m). Se analiza en este estudio la potencia radiada por tres grandes incendios (La Vall d’Ebo, Bejís y Villanueva de Viver) que han tenido lugar en la Comunitat Valenciana en 2022 y 2023. Los datos de FRP en el periodo en el que los incendios han estado activos se superponen con los perímetros y las isocronas de los incendios y se calculan valores estadísticos diarios y totales de cada uno de ellos (máximo, mínimo, promedio, suma, desviación y número de pixeles). De los resultados obtenidos se concluye que los datos de FRP permiten evaluar el seguimiento de los incendios y su intensidad con precisión, obteniendo valores más altos de FRP en los días de más actividad. De los tres incendios estudiados el de mayor potencia radiativa es el de Bejís, seguido de La Vall d’Ebo y finalmente el de Villanueva de Viver.
Derechos de autor 2026 Maria Jesús Barberà Bisbal, Daniel Orozco Bagou, José Luis Soriano Sancho, Agustín Cervera Montero, Raúl Botella Bou, Miguel Estefano Olaiz, Concepción Verdú López, Mario Romero Vivó (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Estudio de la umbralización de imágenes SAR en un episodio de inundación en el Río Gévora
El aumento de la variabilidad hidroclimática en cuencas mediterráneas exige metodologías capaces de relacionar crecidas fluviales con patrones espaciales de impacto. Este trabajo propone un marco integrado de análisis para la cuenca del río Gévora, combinando observaciones SAR del Sentinel-1, series históricas de caudal y delimitaciones cartográficas oficiales de inundaciones del Ministerio de Transición Ecológica y Reto Demográfico (MITECO). Se evaluó una crecida significativa (2018), correspondiente a periodo de retorno cercano a los 10 años, mediante procesamiento radiométrico y topográfico de imágenes SAR en polarizaciones VV y VH, aplicando criterios estadísticos de clasificación y validación basados en indicadores estadísticos de evaluación. La polarización VV mostró mayor consistencia clasificatoria en el entorno de estudio. La convergencia entre la delimitación de la inundación mediante imágenes SAR, y zonificación oficial de peligrosidad confirma la capacidad del enfoque para traducir magnitudes hidrológicas en escenarios espaciales de afectación. Este esquema metodológico contribuye a consolidar las imágenes SAR como herramienta estructural de planificación adaptativa frente a extremos hidrológicos crecientes.
Derechos de autor 2026 Pablo Durán-Barroso, Laura Fragoso Campón, Elia Quirós (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Does GEOBIA enhance vegetation classificationperformance in heterogeneous and dynamic landscapes?
Mapping vegetation types in heterogeneous and dynamic landscapes using long satellite image time series remains challenging due to uncertainties associated with spectral similarity among classes, phenological variability, and sensor differences. This study evaluates different classification approaches using Landsat imagery (1984-2024) processed in Google Earth Engine to map landscape dynamics in Asturias (NW Spain), a region characterized by steep terrain and high environmental heterogeneity. Image preprocessing included cloud masking, topographic correction, and biseasonal compositing to capture phenological differences. Four analysis years were selected (1984, 1998, 2008, and 2023), and 21 predictor variables were compiled, including 12 spectral bands, six texture metrics, and three biophysical traits. To perform the classifications, temporally invariant training polygons were defined using a change detection algorithm, allowing their reuse across all analysis years. Two Random Forest modelling approaches were implemented, pixel-based and object-based, exploring the performance of the three predictor groups both independently and additively. Objects were defined using object-based image analysis techniques (GEOBIA), grouping spectrally and spatially homogeneous pixels. Pixel-based models using spectral bands showed the highest performance (OA ≈ 0.88) and low interannual variability, indicating that invariant polygons enable the use of a single training dataset without loss of performance and with reduced data preparation effort. Although GEOBIA did not improve overall accuracy, it did enhance the classification of fast-growing forest plantations (FSCORE +0.13), likely due to their monospecific composition and well-defined spatial boundaries. We conclude that GEOBIA approaches may be more suitable for clearly delineated vegetation types, whereas pixel-based classifications may be more appropriate for monitoring heterogeneous landscapes.
Derechos de autor 2026 Daniel Pfitzer-López, José V. Roces-Díaz, José M. Fernández-Guisuraga, Lucía García-Candanedo, Susana Suárez-Seoane (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Evaluación de los servicios ecosistémicos en los bosques templados de Hircania mediante la integración de datos de múltiples fuentes
Los servicios ecosistémicos son un componente clave del capital natural y permiten evaluar la salud de los ecosistemas. Los ecosistemas forestales destacan por su producción de madera, captura de carbono y conservación de la biodiversidad, funciones que dependen en gran medida de su gestión. Los bosques hircanianos, antiguos bosques templados situados en la costa sur del mar Caspio y reconocidos como Patrimonio Mundial por su alto valor ecológico, presentan gran diversidad y estructura compleja. Este estudio integró datos satelitales, LiDAR, variables topográficas y 2543 parcelas de campo para estimar el volumen de madera, biomasa aérea y carbono en más de dos millones de hectáreas. Se estimó un volumen en pie de 524 millones de m³, equivalente a 314,4 millones de toneladas de biomasa aérea, de las cuales 157,2 millones corresponden a carbono almacenado. Además, se calculó una producción de oxígeno de 419,4 millones de toneladas. El valor económico del almacenamiento de carbono se estimó en 2986 millones de dólares, y el potencial de producción de madera en 145 150 millones de dólares. Los resultados resaltan la gran importancia ecológica y económica de estos bosques y la necesidad de una gestión sostenible para preservar sus servicios ecosistémicos.
Derechos de autor 2026 Laya Zeinali, Hormoz Sohrabi, Elia Quirós, Markus Immitzer (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Integración de la Teledetección y la modelización de la Eficiencia en el Uso de la Luz (LUE) para la estimación regional a largo plazo del rendimiento de trigo
La estimación regional del rendimiento de los cultivos es esencial para evaluar la productividad agrícola y orientar estrategias de gestión adaptativa al clima. La Teledetección ofrece observaciones coherentes y de largo plazo sobre la dinámica de la vegetación y las condiciones ambientales; sin embargo, traducir estos datos en estimaciones fiables de rendimiento a escala regional sigue siendo un desafío. En este estudio, implementamos un modelo de eficiencia en el uso de la luz (LUE) impulsado por satélite, con resolución temporal diaria y espacial de 1 km, para estimar la producción primaria bruta (GPP) y derivar rendimientos de trigo en España entre 2003 y 2022. La asimilación estacional de carbono se cuantificó dentro de periodos de crecimiento definidos fenológicamente y extraídos de series temporales suavizadas de NDVI, y los rendimientos se infirieron mediante un enfoque de asignación basado en el índice de cosecha. El desempeño del modelo se evaluó frente a estadísticas regionales reportadas de rendimiento de trigo. El marco LUE reprodujo patrones espaciales e interanuales amplios de productividad del trigo, obteniendo una correlación estadísticamente significativa pero moderada (r = 0.51) y mostrando una subestimación sistemática de −0.46 t ha⁻¹. Estos resultados indican que, si bien la integración diaria del estrés ambiental mejora la capacidad del modelo para capturar gradientes regionales de productividad, las incertidumbres en la delimitación fenológica limitan su capacidad para reproducir niveles absolutos de rendimiento. En conjunto, este estudio pone de relieve tanto el potencial como las limitaciones actuales de los enfoques LUE basados en teledetección diaria para el monitoreo regional del rendimiento. Mejorar la parametrización del estrés y refinar la detección fenológica serán aspectos críticos para fortalecer la robustez predictiva en condiciones agroclimáticas heterogéneas.
modelo de eficiencia en el uso de la luz
Derechos de autor 2026 Mahsa Bozorgi, Jordi Cristóbal Rosselló, Jaume Casadesus (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Mapa de Interfaz Urbano-Forestal de Navarra
La interfaz urbano-forestal es el territorio en el que confluyen la trama urbana y el entorno forestal, y constituye una zona critica en caso de incendio. Su correcta delimitación es un aspecto clave para la disminución de los riesgos asociados a estos eventos. Navarra carecía de un análisis espacial de estas áreas de interfaz, por lo que el objetivo de este estudio es presentar el mapa detallado de interfaz urbano-forestal para Navarra. Para ello se parte de información vectorial de edificaciones, el mapa de cultivos y aprovechamientos, y métricas LiDAR relacionadas con la altura y estructura de la vegetación. De los 10.391 km2 de superficie que comprende Navarra, el 0,58% corresponde a zonas altamente urbanizadas, mientras que el 49,15% son áreas caracterizadas por baja densidad de edificaciones o usos agrícolas y el 40,76% a zonas con vegetación arbolada y matorral, sin presencia de edificaciones. En cuanto a la superficie de interfaz urbano-forestal (intermix e interfaz) y rural disperso, el 2,17% corresponde a zonas de interfaz (225,82 km2), el 0,59% a zonas intermix (61,54 km2) y el 6,73% a áreas de rural disperso (689,81 km2). El mapa generado constituye una herramienta objetiva para apoyar la gestión preventiva y planificación forestal que podrá contribuir a la reducción del riesgo de incendios.
Derechos de autor 2026 Gabriel Bonifaz Barba, Jesús Álvarez Mozos, María González-Audícana, Fermín Alcasena Urdioz (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Evaluación comparativa del LiDAR PNOA y LiDAR de alta densidad para la detección de estructuras arqueológicas: el castro de Villasviejas del Tamuja (Botija, Cáceres) como caso de estudio
Este estudio evalúa el rendimiento relativo de los datos LiDAR del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) (IGN) y los datos LiDAR de alta densidad adquiridos específicamente mediante un vuelo con VANT para la detección de estructuras enterradas en sitios arqueológicos. El ensayo analiza, por un lado, las diferencias entre ambas fuentes para la identificación de anomalías topográficas relacionadas con la presencia de restos y, por otro, la correlación entre estas características del terreno y la existencia confirmada de elementos arqueológicos gracias a la disponibilidad de resultados de diversos métodos geofísicos (radar de penetración terrestre, tomografía de resistividad eléctrica y prospección geomagnética). Se toma como caso de estudio el castro de la Edad del Hierro de Villasviejas del Tamuja (Botija, Cáceres). Los resultados indican que, en las condiciones específicas del yacimiento estudiado, caracterizado por una cobertura vegetal moderada y una profundidad y un estado de conservación comparables, la densidad de datos LiDAR del IGN en su versión más actualizada es suficiente para identificar anomalías topográficas asociadas a estructuras enterradas. La capacidad de identificación positiva, incluso en un sitio intensamente arado para el cultivo durante siglos, demuestra la sensibilidad y eficacia del protocolo que utilizamos.
Sesión 07. Arqueología y Teledetección de Proximidad
Derechos de autor 2026 Victorino Herrera, Elia Quirós, Carmen Pro Muñoz, Maite de Tena Rey (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Desarrollo de una aplicación en Google Earth Engine para la monitorización de masas de agua mediante teledetección
La monitorización de las masas de agua superficiales es clave para la gestión sostenible de los recursos hídricos, especialmente en el contexto del cambio climático. Sin embargo, el procesamiento de grandes volúmenes de imágenes satelitales supone una barrera técnica y computacional que limita su aplicación operativa. Este trabajo presenta una aplicación web interactiva desarrollada en Google Earth Engine (GEE) para la monitorización sistemática y el análisis cuantitativo de superficies de agua. La herramienta automatiza el flujo de trabajo completo, desde la selección y filtrado de imágenes Sentinel-2 hasta la clasificación y estimación de superficies inundadas. Su principal aportación radica en la integración de un motor de análisis robusto que combina el cálculo de índices espectrales ampliamente validados (NDWI, MNDWI y AWEI) con la comparación de múltiples algoritmos de umbralización automática (Otsu, Valle, Error Mínimo y Máxima Entropía). La aplicación reduce significativamente la complejidad del análisis, facilitando y ampliando el acceso a la monitorización de recursos hídricos a gran escala. La validación de los resultados generados por la aplicación se ha realizado tomando como referencia la serie temporal del Embalse de Villar del Rey gestionado por la Confederación Hidrográfica del Guadiana.
Sesión 10. Ciencias Hidrológicas, Ingeniería Hidráulica y Recursos Hídricos
Derechos de autor 2026 Miguel Ramón Alvarado Fernández, Elia Quirós, Laura Fragoso Campón (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Reconstrucción de la Geometría de Adquisición en Nubes de Puntos de Láser Terrestre Multi-Escaneo mediante Indexación Angular Adaptativa
El Escaneo Láser Terrestre (TLS) permite estimar la distribución en el dosel de variables estructurales forestales como LAI y LAD. Sin embargo, la fusión de múltiples escaneos puede eliminar la perspectiva original de adquisición, limitando modelos basados en ángulos. Este trabajo propone un enfoque geométrico que reconstruye las posiciones de escaneo mediante el cono ciego del trípode, combinado con indexación angular adaptativa (AIX) y trazado angular con propagación kNN 3D. El método posicionó el escaneo con un RMSE medio de 2 cm y redujo el espacio de búsqueda al 0,055 ± 0,01% de la nube, .
Derechos de autor 2026 Adrián Enrico Baissero García, Mariano García, Patricia Oliva (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Procesamiento de datos Sentinel-2 en entornos de Big Data: evaluación de Google Earth Engine frente a procesamiento local para la generación de índices de vegetación aplicados a predicción de incendios
La disponibilidad masiva de imágenes Sentinel-2 ha impulsado el uso de entornos Big Data para aplicaciones ambientales, planteando la necesidad de evaluar su eficiencia y coherencia metodológica. Este trabajo compara la generación de series temporales de índices de vegetación mediante Google Earth Engine (GEE) y procesamiento local. Se utilizaron imágenes Sentinel-2 L2A entre el 29 de marzo y el 13 de septiembre de 2019, implementando un flujo de trabajo equivalente que incluyó filtrado espacial y temporal, enmascarado de nubes, cálculo de índices espectrales y composición temporal. La comparación se realizó mediante métricas de rendimiento computacional, almacenamiento, automatización y consistencia radiométrica. Los resultados muestran diferencias relevantes en eficiencia y escalabilidad, con mejor rendimiento de GEE en términos de automatización y procesamiento distribuido. Las discrepancias radiométricas fueron reducidas y no afectan de forma significativa la consistencia de los índices.
Derechos de autor 2026 José Jiménez Romanillos, Francisco Manuel Martínez García, Jorge Juan García Ramajo, Elia Quirós (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Influencia del diseño muestral en la estimación del peligro de incendio forestal mediante XGBoost en el oeste de la Península Ibérica
Los incendios forestales han aumentado en frecuencia y severidad en el oeste de la Península Ibérica, en un contexto caracterizado por episodios térmicos extremos, sequías prolongadas y modificaciones estructurales del paisaje. Este trabajo analiza la capacidad del algoritmo XGBoost para estimar el peligro de incendio mediante la integración de variables meteorológicas de ERA5 land, índices espectrales de Sentinel-2 y factores territoriales estáticos. Se evalúa específicamente la influencia del diseño de muestreo, comparando tres configuraciones con distinta proporción de puntos negativos (50%, 75% y 100%) respecto a los positivos. Los modelos presentan un rendimiento elevado y estable (AUC entre 0,960 y 0,967; exactitud entre el 88,5 y el 90,2%), con ligeras mejoras al incrementar la representación de la clase no quemada. La humedad atmosférica, la cobertura del suelo y los indicadores del estado hídrico de la vegetación destacan entre los predictores más influyentes.
Derechos de autor 2026 Francisco Manuel Martínez García, José Jiménez Romanillos, Jorge Juan García Ramajo, Elia Quirós (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Del grado de saturación del suelo al caudal: integración de EU‐SoilHydroGrids y ERA5-Land en modelos hidrológicos
Las inundaciones constituyen uno de los desastres naturales más frecuentes y con mayor impacto socioeconómico, relacionadas no solo con eventos extremos de precipitación, sino también con las características hidrológicas del territorio. Este estudio se centra en la cuenca del río Gévora, en el entorno de Badajoz, que en los últimos años ha experimentado varios episodios de inundación que han requerido la activación de medidas de emergencia. Estos eventos ponen de manifiesto la elevada vulnerabilidad de la zona frente a fenómenos hidrológicos extremos y la necesidad de mejorar los sistemas de monitorización, modelización y predicción de avenidas. En este contexto, se evalúa la utilidad de integrar información meteorológica de alta resolución procedente de ERA5-Land con propiedades hidráulicas del suelo derivadas de la base de datos EU-SoilHydroGrids para su aplicación en la modelización hidrológica mediante aprendizaje automático basado en Random Forest. Los resultados muestran que el modelo que combina ambas fuentes de información presenta el mejor rendimiento, reproduciendo adecuadamente la dinámica temporal del caudal y la magnitud de los picos de avenida, incluso durante eventos extremos. El análisis de la importancia de los predictores destaca el papel del grado de saturación del suelo, especialmente en relación con la capacidad de campo poniendo de relieve el papel determinante del estado de saturación del suelo en la generación de escorrentía.
Derechos de autor 2026 Jorge Juan García Ramajo, José Jiménez Romanillos, Francisco Manuel Martínez García, Laura Fragoso Campón (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Uso de Modelos Digitales de Alturas para objetivar la cartografía de clasificación de cubiertas del suelo
La utilización de Modelos Digitales de Alturas derivados de datos lidar en los procesos de clasificación automática de imágenes de teledetección destinadas a la generación de cartografía de usos y cubiertas del suelo no es nueva, pero normalmente se ha incorporado como covariable en dichos procesos. Por otra parte, las leyendas en dichos mapas suelen incluir clases como “bosque” (o sus subtipos), “matorral”, y categorías similares. Sin embargo, la concreción exacta de lo que significan semánticamente estas categorías es un terreno que se suele dejar al resultado de la propia clasificación, con lo que se echa en falta la posibilidad de una aproximación más cuantitativa. Dicha aproximación es altamente deseable en un contexto en que cada vez es más valorado el control de la fiabilidad y coherencia durante el propio proceso de generación, más allá de los indicadores generales de calidad que resulten de la verificación de resultados en la última fase. Además, cuando el objetivo último es la obtención de mapas en series temporales que permitan el estudio de dinámicas de cubiertas y/o de sus funcionalidades, este rigor garantiza la eliminación de gran parte del ruido en las trayectorias de cambio consideradas. En este trabajo mostramos los criterios que se han seguido para la generación de los Mapas de Usos y Cubiertas quinquenales en el NE peninsular durante las últimas décadas a partir de datos Landsat y Sentinel-2, y se proporciona una primera cuantificación de los beneficios obtenidos.
Derechos de autor 2026 Xavier Pons Fernández, Mario Padial-Iglesias, Oscar González-Guerrero, Miquel Ninyerola (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Clasificación basada en objetos de especies vegetales en áreas de restauración forestal usando imágenes multiespectrales adquiridas con UAV
La clasificación de imágenes multiespectrales obtenidas por UAV mediante segmentación y análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) representa un enfoque prometedor para la cartografía precisa de especies vegetales con el objetivo de diseñar estrategias de gestión más eficientes, selectivas y sostenibles. Este estudio se llevó a cabo en un área de restauración de la Mata Atlántica en la Reserva Ecológica de Guapiaçu (REGUA), en Cachoeiras de Macacu, en Río de Janeiro (RJ), Brasil. Las imágenes multiespectrales se capturaron en mayo de 2024 con un Mavic 3M, a 40 m de altitud, y se evaluaron cuatro clasificadores supervisados (BAYES, KNN, RF y SVM) a partir de la segmentación generada con el algoritmo multi-resolution del programa eCognition Developer. BAYES presentó exactitudes entre 74 % y 100 % con un error de desacuerdo de 0,1, mientras que SVM alcanzó exactitudes entre 74 % y 97 % con un error de desacuerdo de 0,12. KNN y RF mostraron exactitudes ligeramente menores, entre 67–100 % y 79–100 %, respectivamente, enfrentando también confusiones entre clases vegetativas espectralmente similares (FS, VP, CM y UH). En conjunto, BAYES y SVM demostraron ser los más adecuados para el mapeo y monitoreo de la vegetación en áreas de restauración forestal en las condiciones del presente estudio, mientras que KNN y RF constituyen alternativas útiles.
Derechos de autor 2026 Jhiorranni Freitas Souza, Aroldo Ferreira Lopes Machado, Bruno Araújo Furtado de Mendonça, José Manuel Peña (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Optimización del momento de vuelo UAV y selección de predictores para estimar el vigor vegetativo (peso de poda) en viñedos
El peso de poda (pruning weight, PW) es un indicador integrado del vigor vegetativo de la vid y una variable clave en viticultura de precisión por su relación con el equilibrio vegetativo–productivo y la delimitación de zonas de manejo. La teledetección con UAV permite estimar PW de forma no destructiva a escala intraparcela, pero persisten interrogantes sobre: (i) la ventana fenológica óptima de adquisición, (ii) la configuración de predictores que mejor equilibre precisión y parsimonia y (iii) la robustez de los modelos bajo transferencia entre viñedos con distinto cultivar y manejo. Evaluamos cuatro campañas (2019–2020 y 2022–2023) con siete fechas de vuelo en dos viñedos mediterráneos contrastantes. A partir de imágenes RGB y multiespectrales se derivaron métricas estructurales del dosel (área, altura y volumen) e índices espectrales. Se aplicó un flujo de regresión lineal múltiple con selección anidada y validación externa repetida, seguido de un análisis LOSO. El desempeño para PW mostró un patrón fenológico consistente, con máximos en fases tardías (envero–reblandecimiento de la baya). Las métricas estructurales, en particular el volumen del dosel, dominaron las especificaciones finales y alcanzaron R² de hasta 0.73 en validación externa dentro de cada viñedo. Bajo transferencia estricta, PW mantuvo R² moderados (0.59–0.71), aunque con diferencias en error relativo. En conjunto, los resultados apoyan vuelos en fases tardías y el uso de un predictor estructural mínimo (volumen del dosel) derivado de RGB como estrategia parsimoniosa para estimar PW.
Derechos de autor 2026 Jose García-Guerra, Vicente Burchard-Levine, Irene Borra-Serrano, José Dorado, Ana de Castro, José Manuel Peña (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
El método Nearest Neighbour Temperature Sharpening para la mejora de la resolución espacial de la TST
Los sensores a bordo de satélites que miden en el Infrarrojo Térmico (TIR), proporcionan datos diarios de la Temperatura de la Superficie Terrestre (TST) con una resolución espacial generalmente baja, a 1 km, adecuada para la gestión de grandes campos agrícolas. Sin embargo, esta resolución espacial no es apropiada para Europa, donde el tamaño de las parcelas suele ser inferior a 100 m y con una elevada heterogeneidad espacial. En este trabajo se propone el procedimiento Desagregación por Vecino más Cercano (DVC) para mejorar la resolución espacial. El método se basa en una relación estadística sencilla entre la TST, el Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) y el Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI), haciendo especial énfasis en los píxeles que presentan valores máximos y mínimos de NDVI para la mejora del contraste de la TST. Dado que el DVC se fundamenta en el algoritmo original de Afinado de Imágenes Térmicas o, en el inglés original, Thermal Image Sharpening, este modelo también fue evaluado en el estudio para su comparación. Ambos modelos se aplicaron a datos de Sentinel-3 con el objetivo de generar imágenes de TST a la misma resolución espacial que los datos del visibles e infrarrojo cercano del Sentinel-2 (10 m). Los productos obtenidos se validaron frente a imágenes aerotransportadas adquiridas durante la campaña intensiva realizada por la ESA en Italia.
Sesión 03. Impactos del Clima y la Meteorología
Derechos de autor 2026 Skokovic Drazen, José Antonio Sobrino, Rafael Llorens (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Simulación y análisis de la velocidad de propagación del fuego en entornos forestales a partir de nubes de puntos TLS
La representación realista de la heterogeneidad estructural del combustible constituye uno de los principales retos en la modelización física del comportamiento del fuego. En este trabajo se desarrolla una metodología reproducible para integrar en Fire Dynamics Simulator (FDS) un escenario real de bosque mediterráneo escaneado mediante TLS. La aproximación propuesta permite incorporar explícitamente la heterogeneidad estructural del combustible en la simulación, estimando la densidad de combustible a escala de vóxel a partir de la estructura tridimensional derivada de la nube de puntos TLS. La biomasa se calculó mediante relaciones alométricas y se distribuyó espacialmente en función de la proporción de retornos dentro de cada vóxel, asumiendo una distribución heterogénea tanto a nivel de estrato como a nivel individual. El escenario voxelizado resultante se implementó en FDS y se simuló un incendio bajo condiciones ambientales constantes. Los resultados muestran que las variaciones en la continuidad horizontal, la carga y la densidad de combustible influyen directamente en la aceleración o desaceleración del frente. Asimismo, permiten analizar la dinámica del fuego y evaluar la relación entre la velocidad de propagación y la estructura espacial de la vegetación, mostrando el potencial de este enfoque para representar escenarios forestales con mayor realismo estructural.
Derechos de autor 2026 Marina Simó-Martí, Jesús Torralba, Pablo Crespo-Peremarch, Luis Ángel Ruiz (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Detección de la riqueza floral en agrosistemas mediante imágenes UAV e inteligencia artificial
La pérdida de biodiversidad en los agrosistemas asociada a la intensificación agrícola, al uso de agroquímicos y a la fragmentación del hábitat, compromete los servicios ecosistémicos. En este contexto, la gestión y monitorización de la flora arvense en márgenes florales surge como una estrategia eficaz para evaluar la diversidad y riqueza de especies atractivas para diferentes grupos de polinizadores y fauna auxiliar. En la finca experimental “La Poveda” (ICA‑CSIC, Madrid) se desarrolló un experimento multipropósito durante los años 2023 y 2024 para monitorizar márgenes florales a 15 m de altura, empleando vehículos aéreos no tripulados (UAV). Se realizaron seis vuelos por campaña entre abril y julio, coincidiendo con el pico de floración de 11 especies objetivo pertenecientes a las familias Brassicaceae, Asteraceae y Fabaceae. Las particiones de las ortofotos (teselas de 640×640 px) se etiquetaron siguiendo dos esquemas: (a) unidad floral y (b) conjunto floral. El conjunto de datos resultantes se utilizó para entrenar al modelo Ultralytics YOLOv26 bajo una configuración experimental homogénea y técnicas de aumento de datos. Los mejores resultados se obtuvieron con la variante del modelo y aumento de datos bajo el esquema (b), alcanzando métricas de validación robustas en la precisión promedio media de objetos ( = 0.534), en precisión (P= 0.528) y en exhaustividad ( = 0.558). Estos resultados destacan la relevancia de definir adecuadamente la unidad de etiquetado en conjuntos de datos florísticos de muy alta resolución y ofrece directrices metodológicas para la monitorización de la biodiversidad en agricultura.
Derechos de autor 2026 Juan Diego Mena, Gustavo Adolfo Mesias-Ruiz, Jose García-Guerra, Darwin Castillo-Malla, José Manuel Peña, José Dorado, Irene Borra-Serrano (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
NB-IoT sobre 5G NTN como habilitador de comunicaciones CNPC resilientes para UAVs en operaciones BVLOS
Este trabajo presenta un sistema de comunicaciones embarcado, basado en NB-IoT sobre 5G Non-Terrestrial Networks (NTN), y diseñado para soportar comunicaciones CNPC (Command and Non-Payload Communications) de baja tasa en operaciones BVLOS (Beyond Visual Line Of Sight) para UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). Dicho sistema opera como un módulo híbrido terrestre–satelital independiente, desacoplado de la aviónica y la carga útil. La solución fue validada experimentalmente mediante vuelos reales en entorno rural con cobertura terrestre limitada. Se evaluaron latencia de extremo a extremo, tasa de entrega de paquetes, estabilidad del enlace y consumo energético. Los resultados muestran latencias de segundos, tasas de entrega superiores al 90–95 % y consumos en el rango de cientos de mW, demostrando que NB-IoT sobre 5G NTN constituye una solución viable y energéticamente eficiente para supervisión BVLOS y comunicaciones de contingencia.
arquitectura híbrida terrestre–satelital
Derechos de autor 2026 Mouhsine Kassimi Farhaoui, Alejandro Pariente Migoya, Francisco Javier Pérez Grau, Antidio Viguria Jiménez, Joaquín Cruces Pérez, Adrián Guirado Luna, Sergio Aguilar Romero (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0