Revista científica

Seasonal Analysis of Dissolved Organic Carbon in a Tropical Wetland Using UAV Technology

Abstract Dissolved organic carbon (DOC) plays a key role in the global carbon cycle and the biogeochemical dynamics of aquatic ecosystems. In this study, an empirical model was applied to imagery from unmanned aerial vehicles, which were acquired during two hydrological periods (low water in February and high water in December), in order to assess the seasonal dynamics of DOC in El Eneal wetland. The Kruskal-Wallis test revealed significant differences (p=0.00015) in the DOC concentrations between periods, confirming the regulatory effect of the water level. Shifts in spectral signatures indicated variations in the molecular composition of DOC, with an increased blue reflectance observed during the high-water period. Reductions of up to 18% in vegetated zones were attributed to dilution, retention, and mineralization processes, whereas unvegetated areas exhibited only a 2% decrease. These findings underscore the influence of the hydrological cycle on DOC dynamics in tropical wetlands.

Resumen El carbono orgánico disuelto (COD) desempeña un papel fundamental en el ciclo global del carbono y en la dinámica biogeoquímica de los ecosistemas acuáticos. En este estudio se aplicó un modelo empírico a imágenes de vehículos aéreos no tripulados obtenidas en dos periodos hidrológicos (aguas bajas en febrero y altas en diciembre), en aras de evaluar la dinámica estacional del COD en el humedal El Eneal. La prueba de Kruskal-Wallis reveló diferencias significativas (p=0.00015) en las concentraciones de COD entre ambos periodos, confirmando el efecto regulador del nivel hídrico. Los cambios observados en las firmas espectrales sugirieron variaciones en la composición molecular del COD, con mayor reflectancia azul en aguas altas. Las reducciones de hasta 18 % en zonas vegetadas se atribuyeron a procesos de dilución, retención y mineralización, mientras que las áreas sin vegetación mostraron solo un 2 % de disminución. Estos resultados destacan el papel del ciclo hidrológico en la dinámica de los humedales tropicales.

Resumo O carbono orgânico dissolvido (COD) desempenha um papel fundamental no ciclo global do carbono e na dinâmica biogeoquímica dos ecossistemas aquáticos. Neste estudo, aplicou-se um modelo empírico a imagens obtidas por veículos aéreos ñao tripulados em dois períodos hidrológicos distintos (águas baixas em fevereiro e águas altas em dezembro), visando avaliar a dinâmica sazonal do COD no ecossistema alagado El Eneal. O teste de Kruskal-Wallis revelou diferenças significativas (p=0.00015) nas concentrações de COD entre os dois períodos, confirmando o efeito regulador do nível hidrológico. Alterações nas assinaturas espectrais sugeriram variações na composição molecular do COD, com maior refletância na faixa do azul durante o período de águas altas. Reduções de até 18% em áreas vegetadas foram atribuídas a processos de diluição, retenção e mineralização, enquanto zonas sem cobertura vegetal apresentaram apenas uma diminuição de 2%. Esses resultados destacam o papel central do ciclo hidrológico na dinâmica dos ecossistemas alagados tropicais.

Detection of Asbestos-Cement in Hyperspectral Images Based on the Application of Fourier Phase Similarity

Abstract One of the challenges in the field of hyperspectral imaging is identifying methods for the effective and efficient detection of materials, given the high dimensionality of the data associated with hundreds of reflectance bands. In this regard, given the regulations on the use of asbestos in construction and the implications of this material for human health, remote sensing has become increasingly important. This paper proposes a new computational approach for the detection of asbestos-cement that uses the phase similarity between the Fourier spectral representation of the characteristic pixel and that of the other spectral signatures in the image. The CRISP-DM methodology was adapted for the development of this research. As a result, the proposed approach was implemented on a hyperspectral image of the Manga neighborhood in the city of Cartagena de Indias (Bolívar, Colombia). The percentage of asbestos detected using our method differs by 1.74% from the traditional correlation method. Likewise, the proposed approach proved to be 0.86% more efficient than the latter. Based on the results obtained, our approach is a competitive alternative, being very useful in scenarios involving large-coverage images and requiring optimized processing time. Given the use of open-source technologies, this approach can be easily extrapolated in the academic and business domains to detect asbestos-cement and other materials.

Resumen Uno de los desafíos en el campo de las imágenes hiperespectrales es la identificación de métodos para la detección eficaz y eficiente de materiales, en vista de la alta dimensionalidad de los datos asociados a los cientos de bandas de reflectancia. En este sentido, dada la regulación en cuanto al uso de asbesto en la construcción y las implicaciones de este material para la salud humana, ha cobrado relevancia la teledetección. En este trabajo se propone un nuevo enfoque computacional para la detección de asbesto-cemento que utiliza la similitud de fase entre la representación espectral de Fourier del pixel característico y la de las demás firmas espectrales en la imagen. Para el desarrollo de esta investigación, se adaptó la metodología CRISP-DM. A manera de resultado, se implementó el enfoque propuesto en una imagen hiperespectral del barrio Manga de la ciudad de Cartagena de Indias (Bolívar, Colombia). El porcentaje de asbesto detectado por medio de nuestro método difiere en un 1.74 % con respecto al tradicional método de correlación. Asimismo, el enfoque propuesto demostró ser 0.86 % más eficiente que este último. De acuerdo con los resultados obtenidos, nuestro enfoque se constituye en una alternativa competitiva, siendo de gran utilidad en escenarios que involucren imágenes de gran cobertura y requieran optimizar el tiempo de procesamiento. Dado el uso de tecnologías de código abierto, este enfoque puede ser extrapolado fácilmente en el dominio académico y empresarial con el fin de detectar asbesto-cemento y otros materiales.

Resumo Um dos desafios no campo das imagens hiperespectrais é a identificação de métodos para a detecção eficaz e eficiente de materiais, tendo em vista a alta dimensionalidade dos dados associados às centenas de bandas de refletância. Nesse sentido, dada a regulamentação sobre o uso do amianto na construção e as implicações desse material para a saúde humana, a teledeteção ganhou relevância. Neste trabalho, propõe-se uma nova abordagem computacional para a detecção de amianto-cimento que utiliza a similaridade de fase entre a representação espectral de Fourier do pixel característico e a das demais assinaturas espectrais na imagem. Para o desenvolvimento desta pesquisa, foi adaptada a metodologia CRISP-DM. Como resultado, a abordagem proposta foi implementada numa imagem hiperespectral do bairro Manga da cidade de Cartagena de Indias (Bolívar, Colômbia). A porcentagem de amianto detectada por meio do nosso método difere em 1,74% em relação ao método tradicional de correlação. Além disso, a abordagem proposta mostrou ser 0,86% mais eficiente que este último. De acordo com os resultados obtidos, nossa abordagem constitui uma alternativa competitiva, sendo de grande utilidade em cenários que envolvem imagens de grande cobertura e exigem a otimização do tempo de processamento. Dado o uso de tecnologias de código aberto, essa abordagem pode ser facilmente extrapolada no domínio acadêmico e empresarial com o objetivo de detectar amianto-cimento e outros materiais.

Forecasting for Social Welfare: Time Series for Optimizing the Equitable Distribution of High-Cost Medicines

Resumen El acceso a medicamentos de alto costo representa uno de los desafíos más complejos y críticos en la gestión de los sistemas de salud, especialmente en regiones con limitaciones económicas y estructurales. Con el fin de mitigar dicho impacto, este estudio propone el uso de modelos de forecasting, integrando series de tiempo para anticipar la demanda y promover una distribución más eficiente, equitativa y justa. Para ello, se utiliza un conjunto de datos mensuales que incluye un registro de cuatro años de consumo hospitalario, el cual ha sido tratado y enriquecido con información pública de costos, en aras de identificar los medicamentos de mayor impacto económico. Se utiliza la metodología MLOps para la creación, automatización y validación de tres modelos: Prophet, XGBoost y SARIMAX. Cada uno de estos modelos es optimizado con búsqueda de hiperparámetros y es evaluado mediante validación cruzada y métricas como el MAPE, el RMSE y el MAE. Los resultados muestran que Prophet destaca en precisión relativa, al captar tendencias y estacionalidades suaves; que XGBoost se ajusta mejor en unidades absolutas ante variaciones abruptas; y que SARIMAX modela ciclos recurrentes con solidez. Estas fortalezas permiten adaptar el enfoque según los objetivos de planificación, e.g., optimizar precisión porcentual o reducir el error en volumen.

Abstract Access to high-cost medication represents one of the most complex and critical challenges in managing health systems, especially in regions with economic and structural limitations. To mitigate said impact, this study proposes the use of forecasting models, integrating time series to anticipate demand and promote a more efficient, equitable, and fair distribution. To this effect, a monthly dataset is used which includes a four-year record of hospital consumption, which has been processed and enriched with public cost information in order to identify the medications with the highest economic impact. The MLOps methodology is employed for the creation, automation, and validation of three models: Prophet, XGBoost, and SARIMAX. Each of these models is optimized through hyperparameter search and evaluated using cross-validation and metrics such as MAPE, RMSE, and MAE. The results show that Prophet stands out in relative accuracy by capturing smooth trends and seasonalities, that XGBoost fits better in absolute units when facing abrupt variations, and that SARIMAX robustly models recurring cycles. These strengths allow adapting the approach according to planning objectives, e.g., optimizing percentage accuracy or reducing volume-related error.

Resumo O acesso a medicamentos de alto custo representa um dos desafios mais complexos e críticos na gestão dos sistemas de saúde, especialmente em regiões com limitações econômicas e estruturais. Com o objetivo de mitigar esse impacto, este estudo propõe o uso de modelos de forecasting, integrando séries temporais para antecipar a demanda e promover uma distribuição mais eficiente, equitativa e justa. Para isso, utiliza-se um conjunto de dados mensais que inclui um registro de quatro anos de consumo hospitalar, tratado e enriquecido com informações públicas de custos, com o propósito de identificar os medicamentos de maior impacto econômico. A metodologia MLOps é empregada para a criação, automação e validação de três modelos: Prophet, XGBoost e SARIMAX. Cada um desses modelos é otimizado por meio de busca de hiperparâmetros e avaliado mediante validação cruzada e métricas como MAPE, RMSE e MAE. Os resultados mostram que o Prophet se destaca em precisão relativa, ao captar tendências e sazonalidades suaves; que o XGBoost apresenta melhor desempenho em unidades absolutas diante de variações abruptas; e que o SARIMAX modela ciclos recorrentes com robustez. Essas fortalezas permitem adaptar a abordagem segundo os objetivos de planejamento, por exemplo, otimizar a precisão percentual ou reduzir o erro em volume.

Soil Moisture and its Ratio to Rainfall in the Central Coffee-Growing Area of Colombia

Resumen Los cultivos de café en Colombia suplen sus requerimientos hídricos con el agua almacenada en el suelo producto de las lluvias. Dada la importancia de la relación entre la lluvia y humedad del suelo, se realizó una investigación entre 2018 y 2021 en un cultivo de Coffea arabica L. en etapa de producción, plantado en un suelo typic melanudands de la zona central de Colombia. Se registró la lluvia diaria y la humedad del suelo, expresada como tensión hídrica de 25 a 60 cm de profundidad del perfil, y se analizaron las series desde la escala diaria a anual. Con respecto a la normal climatológica de 1991-2020, la lluvia acumulada en 2018 fue superior, e inferior en 2019 y 2021. En 2020, estuvo dentro del rango histórico, con un predominio de décadas con lluvia >80 mm. La tensión hídrica del suelo en un 80 % estuvo entre 0 y -33 kPa, y fue diferente entre profundidades: a 25 cm reportó más días con el suelo cercano al grado de saturación, mientras que las otras profundidades estuvieron una cantidad de días similar con tensión hídrica menor a -50 kPa. En decádica, la primera década de agosto tuvo el suelo seco en los tres años, y 2019 el año con más eventos de suelo seco, concentrados entre enero-febrero y julio-agosto. El suelo presentó menor humedad en los eventos precedidos por décadas de lluvia <10 mm. Además, el suelo con tensiones hídricas menores a -50 kPa requirió una lluvia decádica >80 mm para alcanzar la capacidad de campo.

Abstract Coffee crops in Colombia meet their water requirements with water stored in the soil as a result of rainfall. Given the importance of the relationship between rainfall and soil moisture, a study was conducted between 2018 and 2021 in a productive Coffea arabica L. plantation established on a typic melanudands soil in the central region of Colombia. Daily rainfall and soil moisture, expressed as soil water tension from 25 to 60 cm depth in the profile, were recorded, and the series were analyzed from daily to annual scales. Relative to the 1991-2020 climatological normal, annual rainfall in 2018 was superior and inferior in 2019 and 2021. In 2020, it remained within the historical range, with a predominance of dekads with rainfall >80 mm. Soil water tension values were between 0 and -33 kPa for 80% of the time, and differed with depth: at 25 cm, there were more days with soil conditions close to saturation, whereas the other depths showed a similar number of days with water tension below -50 kPa. At the dekadal scale, the first dekad of August corresponded to dry-soil conditions over the three years, and 2019 was the year with the highest number of dry-soil events, concentrated between January-February and July-August. Soil water content was lower in events preceded by dekads with rainfall <10 mm. In addition, when soil water tension dropped below -50 kPa, a dekadal rainfall total >80 mm was required for the soil to reach field capacity.

Resumo As lavouras de café na Colômbia suprem suas exigências hídricas com a água armazenada no solo proveniente das chuvas. Dada a importância da relação entre precipitação e umidade do solo, foi conduzido um estudo entre 2018 e 2021 em uma lavoura de Coffea arabica L. em fase de produção, estabelecida em um Typic Melanudands na região central da Colômbia. A precipitação diária e a umidade do solo, expressa como tensão da água no solo entre 25 e 60 cm de profundidade do perfil, foram registradas e as séries foram analisadas nas escalas diária até anual. Em relação à normal climatológica de 1991-2020, a precipitação anual acumulada em 2018 foi superior, enquanto em 2019 e 2021 foi inferior à média histórica. Em 2020, manteve-se dentro da faixa histórica, com predominância de decêndios (períodos de 10 dias) com chuva >80 mm. Em 80 % do período, a tensão da água no solo esteve entre 0 e −33 kPa, com diferenças entre profundidades: a 25 cm registrou-se maior número de dias com o solo próximo à saturação, enquanto as demais profundidades apresentaram número semelhante de dias com tensão da água no solo inferior a −50 kPa. Em escala decádica, o primeiro decêndio de agosto apresentou solo seco nos três anos, e 2019 foi o ano com maior número de eventos de solo seco, concentrados entre janeiro-fevereiro e julho-agosto. O solo apresentou menor umidade em eventos precedidos por decêndios com chuva <10 mm. Além disso, quando a tensão da água no solo foi inferior a −50 kPa, foi necessária uma chuva decádica >80 mm para que o solo atingisse a capacidade de campo.