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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Teledetection technique offers great possibilities for the achievement of advance in the knowledge of nature although not everything expected has been accomplished yet, as there are still important improvements to perform in space, spectral and temporary resolution of data. In addition, a greater scientific rigor in the interpretation of obtained results is necessary, trying not to draw definitive conclusions from environmental studies performed with teledetec- Technology at the service of environment tion. Models elaborated to process data obtained from teledetection should eliminated effects caused by variability in collection conditions, distortion caused by the atmosphere and the influence of parameters such as sun position, slope, exposition and altitude.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Teledetección]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[   <font size=5>     <p><b>La tecnolog&iacute;a al servicio del medio ambiente</b></p></font>  <font size="4">     <p><b>Technology at the service of environment</b></p></font>  <font size="2">     <p><i>Francisco Sacrist&aacute;n R.</i><sup>1</sup></p>      <p><sup>1</sup> Doctor en ciencias de la informaci&oacute;n, licenciado en ciencias de la informaci&oacute;n, psicolog&iacute;a y derecho, docente de la Facultad de Ciencias de la Informaci&oacute;n de la Universidad Complutense de Madrid. Cibercorreo: <a href="mailto:fransacris@ozu.es">fransacris@ozu.es</a></p>      <p><i>Recibido:</i> 21 de febrero de 2006 <i>Aceptado:</i> 15 de noviembre de 2005</p></font><hr>    <br>  <font size="3">     <p><b>Resumen</b></p></font> <font size="2">     <p>La teledetecci&oacute;n ofrece grandes posibilidades para la realizaci&oacute;n de progresos en el conocimiento de la naturaleza, aunque todav&iacute;a no se ha logrado todo lo que de ella se esperaba, debido a que se piensan realizar perfeccionamientos en el nivel de resoluci&oacute;n espacial, espectral y temporal de los datos. Adem&aacute;s, se necesita mayor rigor cient&iacute;fico en la interpretaci&oacute;n de los resultados obtenidos, tratando de no extraer conclusiones definitivas de los estudios medioambientales realizados mediante t&eacute;cnicas de teledetecci&oacute;n. Los modelos que se elaboran para interpretar los datos de teledetecci&oacute;n deber&aacute;n tener el objetivo de eliminar los efectos ocasionados por la variabilidad en las condiciones de captaci&oacute;n, la distorsi&oacute;n provocada por la atm&oacute;sfera y la influencia de par&aacute;metros tales como la posici&oacute;n del Sol, la pendiente, la exposici&oacute;n y la altitud.</p></font> <font size="3">     <p><b>Palabras clave</b></p></font> <font size="2">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Teledetecci&oacute;n, tecnolog&iacute;a, medio ambiente, comunicaciones por sat&eacute;lite</p></font>    <br>  <font size="3">     <p><b>Summary</b></p></font> <font size="2">     <p>Teledetection technique offers great possibilities for the achievement of advance in the knowledge of nature although not everything expected has been accomplished yet, as there are still important improvements to perform in space, spectral and temporary resolution of data. In addition, a greater scientific rigor in the interpretation of obtained results is necessary, trying not to draw definitive conclusions from environmental studies performed with teledetec&#45; Technology at the service of environment tion. Models elaborated to process data obtained from teledetection should eliminated effects caused by variability in collection conditions, distortion caused by the atmosphere and the influence of parameters such as sun position, slope, exposition and altitude.</p></font> <font size="3">     <p><b>Key words</b></p></font> <font size="2">     <p>Teledetection, technology, environment, satellite communications</p></font><hr>    <br>  <font size="3">     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p></font> <font size="2">     <p>La preocupaci&oacute;n de los ciudadanos por la escasez creciente de los recursos naturales y energ&eacute;ticos, as&iacute; como la degradaci&oacute;n que ha realizado el ser humano en su medio ambiente a trav&eacute;s de sus actuaciones, muchas veces irracionales y contra natura, han planteado en el mundo entero la imprescindible necesidad de un mejor conocimiento de su h&aacute;bitat natural dentro del cual se desenvuelve. La adecuada planificaci&oacute;n de las actividades humanas que las circunstancias actuales exigen han de descansar en la realizaci&oacute;n de un inventario m&aacute;s completo y actualizado de las riquezas naturales nacionales e internacionales, ya sean agr&iacute;colas, forestales, hidrol&oacute;gicas, mineras, etc. De igual forma, la vigilancia sobre el medio ambiente debe ser mayor y esta actitud producir&aacute; una reducci&oacute;n en los impactos sufridos por el medio hasta la fecha. Los datos procedentes del servicio conocido como teledetecci&oacute;n son una gran fuente de informaci&oacute;n y desempe&#241;an un importante papel en la consecuci&oacute;n de los dos objetivos anteriormente apuntados.</p>      <p>Centr&aacute;ndonos m&aacute;s espec&iacute;ficamente en el caso espa&#241;ol, una de las acciones m&aacute;s importantes debe enfocarse a la <i>calidad de las aguas</i> y la <i>detecci&oacute;n de incendios,</i> dos problemas de todos. El agua es una de las grandes riquezas de la pen&iacute;nsula Ib&eacute;rica, indispensable para la vida y la ontogenia del ser humano. Si su calidad se deteriora, todos sufrimos las consecuencias: hombres, animales y plantas. Preservar y mejorar la calidad del agua de nuestros r&iacute;os es cuidar el medio ambiente para todos y para todo. Los r&iacute;os espa&#241;oles tienen una longitud total de 172.000 kil&oacute;metros, m&aacute;s de cuatro veces la vuelta al mundo. Vigilar su situaci&oacute;n, impedir cualquier vertido contaminante, requiere un sistema moderno de an&aacute;lisis que utilice las tecnolog&iacute;as de comunicaci&oacute;n m&aacute;s avanzadas. Es preocupante que hoy un tercio de la longitud de nuestros r&iacute;os necesite atenci&oacute;n y saneamiento inmediato, seg&uacute;n la informaci&oacute;n suministrada por el Centro de Publicaciones del Ministerio de Medio Ambiente.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para que todos dispongamos de agua en la cantidad precisa, en el momento y lugar en que sea necesaria, hace falta una actuaci&oacute;n planificada, global, de regulaci&oacute;n de recursos. Pero junto a ella es indispensable tambi&eacute;n conservar la calidad del agua. Por una parte, depurando el agua utilizada y, a la vez, vigilando su calidad e impidiendo su deterioro. Una tarea que hay que realizar de forma continua las 24 horas de cada d&iacute;a.</p>      <p>Otro asunto en el que existe una especial preocupaci&oacute;n es el de los <i>vertidos urbanos.</i> En poco m&aacute;s de diez a&#241;os, las grandes ciudades espa&#241;olas, en su inmensa mayor&iacute;a, han abordado este problema de forma conjunta con el de la depuraci&oacute;n de las aguas residuales. Hacia mediados de los a&#241;os ochentas, 60&#37; de nuestra poblaci&oacute;n estaba ya conectada a sistemas de depuraci&oacute;n. La directiva europea 91&#47;271&#47;CEE planteaba importantes retos: antes del a&#241;o 2000 deb&iacute;an depurar sus aguas todas las poblaciones con m&aacute;s de 10.000 habitantes. Antes del a&#241;o 2005 deb&iacute;an hacerlo las poblaciones con m&aacute;s de 2.000 habitantes.</p>      <p>Las empresas p&uacute;blicas y privadas espa&#241;olas no podr&aacute;n competir ni en Europa ni en el mercado interior si no asumen los costes de depuraci&oacute;n. Por todo ello, el Plan de Regularizaci&oacute;n de Autorizaciones de Vertidos y Gesti&oacute;n del Canon, previsto en el Plan Hidrol&oacute;gico Nacional, necesita fundamentarse en sistemas altamente fiables de control y vigilancia.</p>      <p>El uso de fertilizantes y plaguicidas en la agricultura provoca graves alteraciones en la calidad del agua. En consecuencia con lo acordado en la directiva europea 91&#47;676&#47;CEE sobre contaminaci&oacute;n producida por los nitratos, el Ministerio del Medio Ambiente y el de Agricultura est&aacute;n desarrollando en nuestro pa&iacute;s la normatividad necesaria.</p>      <p>Gracias a los trabajos realizados a trav&eacute;s del sistema SAICA &#40;Sistema Autom&aacute;tico de Informaci&oacute;n de Calidad de las Aguas&#41;, que se hace posible v&iacute;a HISPASAT desde 1994, la &#8220;reutilizaci&oacute;n&#8221; de las aguas residuales se ha convertido en una actuaci&oacute;n b&aacute;sica en la calidad de las aguas. Existen ya importantes programas piloto en las Islas Canarias y en Madrid. Esta nueva aplicaci&oacute;n de las aguas permite liberar recursos cada vez mayores para abastecimientos y otros usos, asegurando las necesidades en agricultura, en el riego de parques y jardines y en la recarga de acu&iacute;feros.</p>      <p>La estrecha relaci&oacute;n que la Universidad Complutense de Madrid tiene con la sociedad Hispasat S. A. ha permitido que dispongamos de una informaci&oacute;n muy detallada de lo que constituye el n&uacute;cleo central de este art&iacute;culo sobre medio ambiente: el Sistema Autom&aacute;tico de Informaci&oacute;n de Calidad de las Aguas &#40;SAICA&#41;. Adelantamos aqu&iacute; algunos de los objetivos m&aacute;s importantes de este programa nacional:</p>  <ul>     <li> Detectar y controlar la contaminaci&oacute;n de los r&iacute;os y acu&iacute;feros, con car&aacute;cter preventivo.</li>      <li> Cumplir y hacer cumplir las directivas de la Uni&oacute;n Europea sobre la calidad de las aguas.</li>      <li> Controlar exhaustivamente los niveles de calidad por tramos de r&iacute;o en funci&oacute;n de los requisitos establecidos para cada uso &#40;abastecimiento, regad&iacute;o, vida pisc&iacute;cola, etc.&#41; y llegar a los objetivos finales de calidad de los planes hidrol&oacute;gicos de cuenca.</li>      <li> Proteger de vertidos indeseados las 24 horas del d&iacute;a respecto a determinados empleos espec&iacute;ficos, sobre todo los abastecimientos a n&uacute;cleos de poblaci&oacute;n.</li>      ]]></body>
<body><![CDATA[<li> Aplicar de forma eficiente la normativa espa&#241;ola, en particular la Ley de Aguas, sancionando de forma &aacute;gil a los responsables, empresariales y particulares, de vertidos contaminantes para la salud.</li>      <li> Promover nuevas tecnolog&iacute;as y procedimientos modernos de gesti&oacute;n, que permitan, con poco personal de vigilancia, realizar una amplia cobertura de control de nuestra red hidrogr&aacute;fica de forma continua.</li>    </ul>      <p>El SAICA constituye, dentro de su g&eacute;nero, uno de los sistemas m&aacute;s avanzados y pioneros de Europa, en concepci&oacute;n y  tecnolog&iacute;a. Es, a la vez, un sistema extremadamente econ&oacute;mico, que permite la cobertura de todas nuestras cuencas hidrogr&aacute;ficas con un presupuesto de 10.000 millones de pesetas, para el que cuenta con apoyo de fondos de la Uni&oacute;n Europea. Ha recibido el pl&aacute;cet de la Comisi&oacute;n Europea.</p>      <p>Este programa es un sistema de &aacute;mbito nacional que recibe y procesa durante las 24 horas del d&iacute;a la informaci&oacute;n procedente de las Redes Integrales de Control de Calidad de las Cuencas Hidrogr&aacute;ficas. Permite el control continuo y sistem&aacute;tico de la cantidad y calidad de las aguas de los r&iacute;os, seg&uacute;n el uso a que est&eacute;n destinados: abastecimiento, regad&iacute;o, ba&#241;os, etc.</p>      <p>El Sistema SAICA permite tener una informaci&oacute;n real e inmediata de lo que sucede en nuestros r&iacute;os y acu&iacute;feros. Por ello se pueden desgranar, entre otras, las siguientes funciones:</p>  <ul>     <li> Alerta autom&aacute;tica de protecci&oacute;n, principalmente para abastecimientos.</li>      <li> Diagn&oacute;sticos continuos de calidad por tramos de r&iacute;o, seg&uacute;n los usos de cada segmento de terreno.</li>      <li> Datos estad&iacute;sticos, informes tem&aacute;ticos, con seguimiento de los diferentes tipos y niveles de contaminaci&oacute;n.</li>      <li> Estrategias de control, vigilancia y sanci&oacute;n de vertidos contaminantes.</li>      ]]></body>
<body><![CDATA[<li> Simplificaci&oacute;n de procedimientos e informatizaci&oacute;n y mayor agilidad en las autorizaciones de vertido y expedientes sancionadores.</li>      <li> Informes a la Uni&oacute;n Europea para el cumplimiento de las diferentes directivas sobre la calidad de las aguas.</li>    </ul>      <p>A modo de apunte general en esta introducci&oacute;n, que posteriormente desarrollaremos con m&aacute;s amplitud y detalle, hay que precisar que en cada cuenca hidrogr&aacute;fica, el SAICA cuenta con una red de informaci&oacute;n de calidad de las aguas.</p>     <p>En total, el sistema se compone de:</p>  <ul>     <li> 1.000 estaciones de muestreo peri&oacute;dico &#40;EMP&#41;.</li>     <li> 200 estaciones de muestreo ocasional &#40;EMO&#41;.</li>     <li> 115 estaciones autom&aacute;ticas de alerta &#40;EAA&#41;.</li>     <li> 9 centros perif&eacute;ricos de proceso &#40;CPP&#41;, uno en cada cuenca hidrogr&aacute;fica.</li>     <li> Una unidad central en el Ministerio de Obras P&uacute;blicas y Transportes.</li>     ]]></body>
<body><![CDATA[<li> El enlace entre todo el sistema se realiza usando el sistema Hispasat.</li>    </ul>      <p>Las &#8220;estaciones autom&aacute;ticas de alerta&#8221; realizan mediciones de forma continua de los diferentes par&aacute;metros elegidos sobre la calidad de las aguas. Realizan la alerta cuando detectan que determinados par&aacute;metros de calidad superan los valores exigidos por la normativa vigente.</p>      <p>Disparada una alarma, el sistema pone en marcha autom&aacute;ticamente mecanismos de interrupci&oacute;n de tomas de suministro de agua a poblaciones, a la vez que lleva a cabo los an&aacute;lisis que permiten identificar el vertido causante de la alarma y su posible origen, facilitando as&iacute; las medidas sancionadoras.</p>      <p>Las Estaciones de Control, instaladas en los puntos m&aacute;s conflictivos de los r&iacute;os, transmiten a los Centros de Proceso de cada cuenca y a la Unidad Central del Ministerio de Medio Ambiente la informaci&oacute;n sobre la calidad de las aguas a trav&eacute;s del sat&eacute;lite espa&#241;ol Hispasat, mediante el sistema VSAT. En los centros de control se investigan las causas, se analizan las posibles consecuencias de cada contaminaci&oacute;n y se advierte a la inspecci&oacute;n. Entran as&iacute; en funcionamiento los mecanismos de polic&iacute;a de agua previstos en nuestras leyes.</p>      <p>En estos momentos, el funcionamiento normal del sistema SAICA pasa por ser la mejor opci&oacute;n para mantener y mejorar la calidad de las aguas de nuestros r&iacute;os y acu&iacute;feros. Este sistema tiene en cuenta las responsabilidades en materia de saneamiento y depuraci&oacute;n de las administraciones locales y auton&oacute;micas. Hace posible la coordinaci&oacute;n con la administraci&oacute;n central del Estado, que es a quien corresponde el control, vigilancia y conservaci&oacute;n del dominio p&uacute;blico hidr&aacute;ulico, garantizando as&iacute; la calidad de las aguas continentales.</p>      <p>Este sistema contribuye de forma importante a la realizaci&oacute;n del Plan Hidrol&oacute;gico Nacional, convirtiendo a Espa&#241;a en uno de los pa&iacute;ses europeos con m&aacute;s y mejores recursos hidrol&oacute;gicos, a pesar de los pasados a&#241;os de sequ&iacute;a pertinaz. En suma, una buena herencia para las pr&oacute;ximas generaciones si saben aprovecharlo con racionalidad y coherencia.</p>      <p>Aparte del sistema SAICA, ampliaremos informaci&oacute;n con apartados sobre el avance m&aacute;s reciente de la teledetecci&oacute;n, tecnolog&iacute;a abanderada en el estudio de los impactos medioambientales. Nos centraremos en algunos de los antecedentes, en las caracter&iacute;sticas de los datos estad&iacute;sticos de teledetecci&oacute;n y en los sat&eacute;lites de recursos naturales anteriores a Hispasat, para luego exponer, con m&aacute;s profundidad, nuestra explicaci&oacute;n sobre el SAICA.</p></font>    <br>  <font size="3">     <p><b>La funci&oacute;n de la teledetecci&oacute;n en el estudio del medio ambiente</b></p></font> <font size="2">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La teledetecci&oacute;n de recursos naturales se basa en un sistema de adquisici&oacute;n de datos a distancia sobre la biosfera, que est&aacute; basado en las propiedades de la radiaci&oacute;n electromagn&eacute;tica y en su interacci&oacute;n con los materiales de la superficie terrestre. Todos los elementos de la naturaleza tienen una respuesta espectral propia que se denomina <i>signatura espectral.</i> La teledetecci&oacute;n estudia las variaciones espectrales, espaciales y temporales de las ondas electromagn&eacute;ticas y pone de manifiesto las correlaciones existentes entre estas y las caracter&iacute;sticas de los diferentes materiales terrestres. Su objetivo esencial se centra en la identificaci&oacute;n de los materiales de la superficie terrestre y los fen&oacute;menos que en ella se operan a trav&eacute;s de su signatura espectral. La informaci&oacute;n se recoge desde plataformas de observaci&oacute;n, que pueden ser a&eacute;reas o espaciales, pues los datos adquiridos a partir de sistemas situados en la Tierra constituyen un estadio preparatorio de la teledetecci&oacute;n propiamente dicha y se consideran como campa&#241;as de verdad en terreno.</p>      <p>Las plataformas de observaci&oacute;n portan los captores, es decir, aquellos instrumentos que son susceptibles de recibir y medir la intensidad de la radiaci&oacute;n que procede del suelo en una cierta gama de longitudes de onda y transformarla en una se&#241;al que permita localizar, registrar y digitalizar la informaci&oacute;n en forma de fotograf&iacute;as o im&aacute;genes num&eacute;ricas grabadas en cinta magn&eacute;tica compatibles con un ordenador &#40;CCT&#41;.</p>      <p>Los captores pueden ser c&aacute;maras fotogr&aacute;ficas, radi&oacute;metros de barrido multiespectral &#40;MSS&#41;, radares y l&aacute;seres. Estos aparatos generan im&aacute;genes analizando la radiaci&oacute;n emitida o reflejada por las formas y objetos de la superficie terrestre en las longitudes de onda en las cuales son sensibles &#40;ultravioleta visible, infrarrojo pr&oacute;ximo, infrarrojo t&eacute;cnico, hiperfrecuencias&#41; con el fin de reconocer la variada gama de formas y objetos.</p>    <br>      <p><b>Sat&eacute;lites de recursos naturales Landsat</b></p>     <p>Con objeto de hacer un breve recorrido hist&oacute;rico sobre los sat&eacute;lites con servicios destinados al cuidado del medio ambiente, empezamos este apartado por el sistema que se encuentra como uno de los pioneros: el Landsat, primer sat&eacute;lite de recursos naturales lanzado por la NASA en julio del ya lejano 1972. Con posterioridad a este lanzamiento, se pusieron en &oacute;rbita los sat&eacute;lites Landsat 2 y Landsat 3 en enero de 1975 y marzo de 1978, respectivamente, con la finalidad de asegurar la recogida de datos para ulteriores estudios. Los sat&eacute;lites Landsat est&aacute;n situados en una &oacute;rbita casi polar y sincr&oacute;nica con el Sol, a 920 km de altura sobre la superficie de la Tierra. Tardan 103 minutos en efectuar una &oacute;rbita completa, barren la superficie terrestre cada 18 d&iacute;as y obtienen informaci&oacute;n simult&aacute;nea de zonas de la Tierra de 185 x 185 km &#40;aproximadamente 34.000 km&#41;.</p>      <p>Los sat&eacute;lites Landsat est&aacute;n provistos de sensores remotos de varios tipos. El primero es el RBU &#40;<i>return beam vidicon</i>&#41; que consiste esencialmente en un sistema de c&aacute;maras de televisi&oacute;n. El segundo sensor es un equipo de barrido multiespectral o MSS &#40;multiespectral scanner&#41;, que registra la energ&iacute;a reflejada por la superficie terrestre en las regiones verde, roja e infrarroja del espectro electromagn&eacute;tico. La unidad elemental de informaci&oacute;n tiene una resoluci&oacute;n espacial de 79 metros.</p>      <p>Las se&#241;ales anal&oacute;gicas registradas por los sensores se convierten a un formato digital y se transmiten a la Tierra. Los datos del Landsat se comercializan, bien en forma de productos fotogr&aacute;ficos, bien en forma de im&aacute;genes digitales grabadas en cintas magn&eacute;ticas compatibles con ordenador.</p>    <br>      <p><b>Caracter&iacute;sticas de los datos de teledetecci&oacute;n</b></p> El conjunto de los datos adquiridos mediante procedimientos de teledetecci&oacute;n de aviones o naves espaciales comprende siempre tres tipos de informaci&oacute;n:<sup>1</sup>  <ul>     ]]></body>
<body><![CDATA[<li> Una informaci&oacute;n espacial que representa la organizaci&oacute;n en el espacio f&iacute;sico de los elementos que constituyen la imagen.</li>      <li> Una informaci&oacute;n espectral que caracteriza y puede conducir al conocimiento de la naturaleza de la superficie terrestre.</li  >    <li> Una informaci&oacute;n temporal que permite la detecci&oacute;n de los cambios operados en la superficie de la Tierra con el transcurso del tiempo.</li>    </ul>      <p>Adem&aacute;s, los sensores remotos, especialmente los radi&oacute;metros de barrido multiespectral de la serie de sat&eacute;lites Landsat, realizan una percepci&oacute;n muy particular del medio ambiente y del paisaje que se caracteriza porque existe una homogeneizaci&oacute;n de la imagen, que es funci&oacute;n del nivel de resoluci&oacute;n de los sensores o captores.</p>      <p>La informaci&oacute;n elemental o p&iacute;xel &#40;contracci&oacute;n en ingl&eacute;s de <i>&#8220;picture element&#8221;</i>&#41; ten&iacute;a, a principios de la d&eacute;cada de los ochentas, en el sat&eacute;lite Landsat, unas dimensiones sobre el terreno de 56 m x 79 m. Estas unidades informativas se disponen en la superficie terrestre a modo de malla geom&eacute;trica con una cierta inclinaci&oacute;n respecto de meridianos y paralelos, pareci&eacute;ndose en cierto modo a la malla UTM o Lambert. La malla del Landsat no tiene ninguna relaci&oacute;n con los l&iacute;mites geogr&aacute;ficos de los objetos situados en la superficie terrestre. En estas condiciones, lo m&aacute;s normal es que un p&iacute;xel tenga una naturaleza heterog&eacute;nea, pudiendo englobar &#8212;en el caso de una zona urbana&#8212; una manzana de casas, un jard&iacute;n y una autopista.</p>      <p>Las diferencias locales se diluir&aacute;n en la respuesta promedio y este efecto crea una ilusi&oacute;n sobre la existencia de zonas de transici&oacute;n y zonas de contacto gradual entre distintas unidades de paisaje. Este efecto no se manifiesta cuando existe un contraste brusco entre dos usos del suelo contiguos; por ejemplo, un movimiento de tierras reciente en el interior de un bosque cerrado. La existencia de un contraste brusco puede permitir observar en una imagen objetos cuyas dimensiones sean inferiores a las de un p&iacute;xel.</p>      <p>En definitiva, los datos adquiridos a trav&eacute;s de teledetecci&oacute;n se caracterizan por las siguientes propiedades:<sup>2</sup></p>  <ul>     <li> Posibilidad de obtener informaci&oacute;n sobre aspectos del medio natural que escapan totalmente a nuestros sentidos &#40;ondas de radar, infrarrojo de Landsat, etc.&#41; La experiencia &#8220;natural&#8221; del hombre es, por lo tanto, nula en estos dominios espectrales y, por esta raz&oacute;n, se realizan &#8220;visualizaciones&#8221; que tienen una funci&oacute;n y utilidad an&aacute;logas a la de las fotograf&iacute;as a&eacute;reas y que se denominan im&aacute;genes, para evitar la confusi&oacute;n.</li>      <li> Estas informaciones que son registradas por los sensores y que miden la cantidad de energ&iacute;a reflejada o emitida por los objetos naturales que componen el paisaje son de tipo num&eacute;rico y se prestan al tratamiento matem&aacute;tico. Por otro lado, su extremada abundancia obliga al empleo de grandes ordenadores y m&eacute;todos de tratamiento de datos muy sofisticados y potentes.</li>      ]]></body>
<body><![CDATA[<li> Los datos extra&iacute;dos de los servicios de teledetecci&oacute;n nos revelan ciertos aspectos de los ecosistemas dif&iacute;ciles de estudiar, pr&aacute;cticamente desconocidos, contribuyendo de una forma eficaz a su conocimiento y su funcionamiento &#40;detecci&oacute;n de enfermedades en las plantas, efectos del estr&eacute;s debido a la falta de agua, transpiraci&oacute;n, r&eacute;gimen t&eacute;rmico, etc.&#41;.</li>      <li> Por &uacute;ltimo, la teledetecci&oacute;n permite seguir la evoluci&oacute;n de las grandes extensiones forestales que persisten en la superficie del globo, tener una visi&oacute;n de conjunto sobre los efectos producidos por las grandes cat&aacute;strofes &#40;como por ejemplo, las sequ&iacute;as aterradoras de las regiones saharianas de &aacute;frica&#41; y reconocer ciertos fen&oacute;menos de poluci&oacute;n a gran escala en el cielo y en el mar.</li>    </ul>    <br>      <p><b>Resoluci&oacute;n espacial de los sat&eacute;lites de protecci&oacute;n medioambiental</b></p>     <p>En la d&eacute;cada de los a&#241;os setentas, la mayor&iacute;a de las im&aacute;genes de sat&eacute;lites empleados en el estudio de los fen&oacute;menos terrestres pertenec&iacute;an a la serie Landsat. Muchos cient&iacute;ficos han realizado aplicaciones empleando dichas im&aacute;genes, sobre todo en los Estados Unidos, pero tambi&eacute;n muchos otros se dieron un comp&aacute;s de espera debido a la baja resoluci&oacute;n espacial de dichas im&aacute;genes con respecto a la fotograf&iacute;a a&eacute;rea convencional. La mayor&iacute;a de los sat&eacute;lites de recursos naturales, que se dise&#241;aron y construyeron para lanzarlos al espacio en la d&eacute;cada de los ochentas, han proporcionado im&aacute;genes con mejoras sustanciales en la resoluci&oacute;n espacial con respecto a la que ofrec&iacute;an los sat&eacute;lites pioneros.</p>      <p>La necesidad de disponer de im&aacute;genes con mejor definici&oacute;n espacial qued&oacute; parcialmente satisfecha con el lanzamiento en 1982 del Landsat D y por el sat&eacute;lite SPOT &#40;Sistema Probatorio de Observaci&oacute;n de la Tierra&#41;, que fue puesto en &oacute;rbita en 1984. Adem&aacute;s, el lanzador Columbia dispuso de c&aacute;maras m&eacute;tricas con resoluciones inferiores a los 10 metros. Estos avances en la tecnolog&iacute;a de los sensores remotos permit&iacute;an predecir a Allan que hacia mediados de los a&#241;os ochentas, la mapificaci&oacute;n de las grandes regiones a partir de las im&aacute;genes satelitales estar&iacute;a muy extendida.<sup>3</sup></p>      <p>En un principio, las im&aacute;genes se constru&iacute;an por medio del movimiento de un espejo situado transversalmente a la &oacute;rbita del sat&eacute;lite. La imagen final estaba constituida por una matriz de elementos de im&aacute;genes o p&iacute;xeles. Este m&eacute;todo se emple&oacute; en el sistema multiespectral scanner MSS de los sat&eacute;lites Landsat 1, 2 y 3, y se emple&oacute; en el mapeado tem&aacute;tico del Landsat D.</p>      <p>En los radi&oacute;metros de barrido &#40;pushbroom radiometers&#41;, no es necesario el espejo oscilante antes mencionado, pues un chip monol&iacute;tico de silicona posee cientos o miles de detectores en l&iacute;nea con amplificadores y circuitos electr&oacute;nicos multiplexados.<sup>4</sup> Estos detectores hacen un muestreo electr&oacute;nicamente, de tal forma que un vector que contiene toda una l&iacute;nea de la imagen se registra al mismo tiempo que el sat&eacute;lite avanza a lo largo de la &oacute;rbita un elemento de resoluci&oacute;n.</p>      <p>Las carreteras y r&iacute;os de anchura inferior a 79 metros son frecuentemente detectables en las im&aacute;genes Landsat. La alineaci&oacute;n de los objetos es tambi&eacute;n muy importante y la eficacia en la detecci&oacute;n depende mucho de que el eje central del objeto se encuentre en la mitad de una l&iacute;nea de barrido o en la frontera entre dos l&iacute;neas de barrido. En el segundo caso, la detecci&oacute;n es m&aacute;s dif&iacute;cil. Mientras hay objetos inferiores a 79 metros que se pueden detectar, muchos objetos de tama&#241;o igual o mayor no son detectables. En las im&aacute;genes Landsat se ha mostrado que los objetos de bajo contraste solo son detectables si tienen una longitud superior a 250 metros.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Una consecuencia obvia de todo esto es que la habilidad del sensor para detectar objetos depende del contraste con los alrededores y est&aacute; en relaci&oacute;n con la sensibilidad que posea el captor para detectar peque&#241;as diferencias. El tama&#241;o m&iacute;nimo de los objetos que son detectables en una imagen tambi&eacute;n est&aacute; en funci&oacute;n de las condiciones atmosf&eacute;ricas locales.<sup>5</sup> Finalmente, para que la utilidad de los sat&eacute;lites se entienda mejor y los futuros sistemas se dise&#241;en de una manera m&aacute;s eficiente, Townshend indicaba que ser&iacute;a necesario investigar dos &aacute;reas principales:<sup>6</sup></p>  <ul>     <li> Elaboraci&oacute;n de medidas de resoluci&oacute;n que reflejen mejor la cantidad y calidad de la informaci&oacute;n que puede extraerse de los datos.</li>      <li> Desarrollo de &iacute;ndices que midan las propiedades espaciales de los atributos &#40;vegetaci&oacute;n, geolog&iacute;a, etc.&#41; en el terreno.</li>    </ul></font>    <br>  <font size="3">     <p><b>M&eacute;todos de tratamiento para la extracci&oacute;n de informaci&oacute;n de los datos de teledetecci&oacute;n</b></p></font> <font size="2">     <p>El lanzamiento del sat&eacute;lite Landsat 1 en 1972 comenz&oacute; una nueva era en los estudios de medio ambiente, proporcionando datos de alta calidad que se pueden obtener a intervalos frecuentes sobre cualquier zona de la superficie terrestre. Sin embargo, la capacidad de obtener informaci&oacute;n desde los sat&eacute;lites es mayor que la capacidad que hasta hace poco tiempo se ten&iacute;a para analizar e interpretar los datos de una forma totalmente eficaz.</p>      <p>En los albores iniciales del programa Landsat, se estableci&oacute; una especie de di&aacute;logo de sordos entre los promotores de la teledetecci&oacute;n &#40;que a menudo ten&iacute;an una formaci&oacute;n en ingenier&iacute;a t&eacute;cnica o superior, en f&iacute;sica o en inform&aacute;tica&#41; y los usuarios potenciales&#40;ge&oacute;logos, ge&oacute;grafos, agr&oacute;nomos, forestales, hidr&oacute;logos, etc.&#41;, debido a que los primeros interpretaban las im&aacute;genes de forma demasiado ingenua, seg&uacute;n la opini&oacute;n de los usuarios, que a su vez hac&iacute;an gala de gran escepticismo, alimentado por una cierta inercia frente a su necesario reciclaje.</p>      <p>De una forma progresiva estas barreras tienden a desaparecer y as&iacute;, cada vez m&aacute;s, gentes de formaci&oacute;n acad&eacute;mica muy diferente tienden a las colaboraciones mutuas y al intercambio de informaciones. Adem&aacute;s, en teledetecci&oacute;n existe muy a menudo una interacci&oacute;n grande entre las t&eacute;cnicas y las aplicaciones, debido a que estas &uacute;ltimas permiten frecuentemente replantearse los m&eacute;todos empleados.</p>      <p>Las t&eacute;cnicas de tratamiento de datos en teledetecci&oacute;n tienen como objetivo esencial ayudar al investigador en la interpretaci&oacute;n de los datos procedentes de sensores remotos.</p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>      <p><b>La interacci&oacute;n hombre&#45;m&aacute;quina</b></p>     <p>Desde hace m&aacute;s de una d&eacute;cada, los esfuerzos realizados para extraer informaci&oacute;n a partir de sensores remotos multiespectrales han venido dando resultados progresivamente. Dichos esfuerzos se han centrado esencialmente en la aplicaci&oacute;n de las t&eacute;cnicas de reconocimiento autom&aacute;tico de patrones a las medidas de multiespectro que caracterizan a los elementos de resoluci&oacute;n.</p>      <p>Generalmente, las escenas son clasificadas p&iacute;xel a p&iacute;xel bas&aacute;ndose en los vectores de medidas espectrales que est&aacute;n asociados a los elementos que componen la imagen, empleando para este proceso ordenadores y programas desarrollados al efecto. Los sistemas completamente autom&aacute;ticos de tratamiento de im&aacute;genes digitales no han proporcionado resultados del todo satisfactorios en las aplicaciones relativas a la mapificaci&oacute;n de usos del suelo.</p>      <p>La perfecci&oacute;n del ojo humano es muy grande y el papel que ha de desarrollar el analista como fotoint&eacute;rprete es esencial, tanto en la interpretaci&oacute;n de las im&aacute;genes fotogr&aacute;ficas como en el proceso autom&aacute;tico de las im&aacute;genes digitales. Por ello, cada vez m&aacute;s, los sistemas de tratamiento se dise&#241;an de tal forma que en el proceso intervengan m&aacute;s activamente especialistas de las ciencias medioambientales.</p>      <p>El papel del especialista consiste en incorporar al sistema su conocimiento del medio ambiente, particularmente, las peculiaridades regionales de las im&aacute;genes en cuesti&oacute;n, localizando en el espacio los distintos tipos de cubierta u otros fen&oacute;menos que est&aacute;n acordes con las relaciones ecol&oacute;gicas y&#47;o antrop&oacute;genas que se manifiestan en las im&aacute;genes.</p>      <p>Los progresos que preferentemente se han llevado a cabo en la cuesti&oacute;n del tratamiento num&eacute;rico consisten en la puesta a punto de dispositivos de visualizaci&oacute;n que permiten un di&aacute;logo permanente del investigador con el ordenador, pudiendo escoger aquel los tratamientos num&eacute;ricos adecuados y, una vez aplicados, controlar los resultados, apreciando la concordancia existente entre dichos resultados y sus conocimientos.<sup>2</sup></p>    <br>      <p><b>Clasificaci&oacute;n autom&aacute;tica de los datos de teledetecci&oacute;n</b></p>     <p>La clasificaci&oacute;n autom&aacute;tica de los datos digitales de teledetecci&oacute;n es una gran ayuda para el investigador en la interpretaci&oacute;n de im&aacute;genes multiespectrales. El objetivo de toda clasificaci&oacute;n es el reconocimiento de clases o grupos cuyos miembros tengan ciertas caracter&iacute;sticas en com&uacute;n. El resultado ideal ser&iacute;a la obtenci&oacute;n de clases mutuamente excluyentes y exhaustivas.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En teledetecci&oacute;n, las clases obtenidas, cuando se realiza una clasificaci&oacute;n, deben ser espectralmente diferentes unas de otras y, adem&aacute;s, deben contener un valor informativo de inter&eacute;s para la investigaci&oacute;n de que se trate. Tradicionalmente se han seguido dos enfoques en la realizaci&oacute;n de las clasificaciones: uno de tipo supervisado y otro, no supervisado.</p>      <p>El enfoque de tipo supervisado supone un entrenamiento de clasificador a trav&eacute;s de un conocimiento a priori de la verdad terreno que se ha seleccionado como representativa de las clases informacionales que se quieran reconocer en la imagen.</p>      <p>El enfoque no supervisado no precisa el conocimiento previo de una verdad terreno y tiene la pretensi&oacute;n de segmentar la imagen en una serie de clases por procedimientos exclusivamente num&eacute;ricos, bas&aacute;ndose solo en la estructura que posean los datos espectrales.</p>      <p>En las clasificaciones supervisadas, normalmente se parte de la hip&oacute;tesis de que la distribuci&oacute;n de los datos espectrales es normal multivariante, lo que permite la utilizaci&oacute;n de procedimientos param&eacute;tricos, tales como los clasificadores bayesianos. Ahora bien, suele ocurrir que los datos espectrales no se ajustan bien a la distribuci&oacute;n multinormal, pudiendo ser arriesgado realizar la hip&oacute;tesis anterior.</p>      <p>Maynard y Strahler propusieron el clasificador LOGIT,<sup>7</sup> un clasificador no param&eacute;trico. En una simulaci&oacute;n realizada con ordenador generando datos no normales, el clasificador LOGIT fue significativamente superior al bayesiano, mejorando la exactitud en 34&#37;. Cuando se utiliz&oacute; dicho procedimiento en una zona agr&iacute;cola, y con datos Landsat reales, el incremento de precisi&oacute;n experimentado fue del 39&#37;.</p>      <p>Los mayores problemas que subyacen a las clasificaciones de tipo supervisado son:</p>  <ul>     <li> Validez de las clases espectrales, construidas en la fase de entrenamiento de los clasificadores, para representar a las clases informacionales que se quieren reconocer.</li>      <li> Elevado coste &#40;desde el punto de vista del tiempo de c&aacute;lculo&#41; que puede suponer la realizaci&oacute;n de tales clasificadores. Una forma eficaz de reducir el coste de las clasificaciones consiste en el empleo de las tablas de clasificaci&oacute;n. Estas tablas est&aacute;n basadas en la alta correlaci&oacute;n que presentan las cuatro bandas del radi&oacute;metro del Landsat, lo que reduce el n&uacute;mero de combinaciones espectrales distintas que se pueden presentar en la imagen. De esta forma, normalmente en una imagen Landsat, solo se presentan varios miles de combinaciones de las aproximadamente 16 millones de combinaciones espectrales posibles.</li>    </ul>      <p>La fiabilidad de las clasificaciones realizadas mediante este procedimiento suele tener el mismo orden de magnitud que la obtenida mediante los m&eacute;todos convencionales, pero el tiempo de c&aacute;lculo es sensiblemente inferior.</p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>       <p><b>T&eacute;cnicas de mejora de las clasificaciones de datos en teledetecci&oacute;n</b></p>     <p>La modesta y limitada precisi&oacute;n que se obtuvo desde un punto de vista estrictamente estad&iacute;stico en la realizaci&oacute;n de clasificaciones convencionales de una sola imagen Landsat fue un est&iacute;mulo esencial en los investigadores para la realizaci&oacute;n de estudios multitemporales y an&aacute;lisis que tuviesen en cuenta el contexto o informaci&oacute;n espacial de la imagen, adem&aacute;s de la informaci&oacute;n espectral que es la caracter&iacute;stica.</p>      <p><b><i>Estudios multitemporales</i></b></p>     <p>El objetivo principal de los estudios multitemporales es encontrar una forma de combinar o integrar en el proceso varias im&aacute;genes correspondientes a diferentes fechas, con distintos estados fenol&oacute;gicos en la vegetaci&oacute;n, para a la obtenci&oacute;n de un incremento en la precisi&oacute;n de las clasificaciones.</p>      <p>La integraci&oacute;n de im&aacute;genes de sat&eacute;lite relativas a una misma &aacute;rea pero de fechas sucesivas se realiza a trav&eacute;s de un procedimiento de registro multitemporal de las im&aacute;genes. Este proceso consiste, en l&iacute;neas generales, en obtener la posici&oacute;n de una imagen con respecto a otra que proporciona la m&aacute;xima correlaci&oacute;n en el espacio de los datos radiom&eacute;tricos. El resultado final que se obtiene es una sola imagen que posee tantos canales espectrales como bandas suman las im&aacute;genes procesadas.</p>      <p>En los estudios multitemporales se pueden emplear diversas metodolog&iacute;as, pero conviene tener en cuenta algunas consideraciones:</p>  <ul>     <li> La intersecci&oacute;n de clasificaciones de im&aacute;genes pertenecientes a distintas fechas reduce generalmente las clasificaciones err&oacute;neas, en el sentido de que un elemento que no posea cierta cualidad sea clasificado como poseedor de ella, pero tambi&eacute;n aumenta los errores en el sentido de que un individuo que tiene dicha cualidad se clasifique como que no la posee.</li>      <li> La superposici&oacute;n o integraci&oacute;n de las im&aacute;genes previamente a la clasificaci&oacute;n reduce generalmente los errores de clasificaci&oacute;n en ambos sentidos.</li>      <li> El producto de las probabilidades de clasificaci&oacute;n por separado en ambas im&aacute;genes generalmente proporciona mejores resultados que el m&eacute;todo anterior, y est&aacute; adem&aacute;s mejor adaptado a la metodolog&iacute;a de clasificaci&oacute;n supervisada, pues permite mayor libertad en la elecci&oacute;n de las &aacute;reas de entrenamiento en cada una de las im&aacute;genes por separado.</li>    ]]></body>
<body><![CDATA[</ul>      <p>Expondremos alg&uacute;n ejemplo que ayude a la explicaci&oacute;n de todo lo anterior. As&iacute;, Megier ensay&oacute; los procedimientos anteriores en un problema referente al inventario de choperas en el valle del r&iacute;o Po y consigui&oacute; mejorar la ratio: n&uacute;mero de p&iacute;xeles de chopo en la realidad, del 0,94 &#40;estudio unitemporal&#41; al 0,96 &#40;estudio multitemporal &#41;.<sup>8</sup></p>      <p><b><i>Clasificaciones de contexto</i></b></p>     <p>Las im&aacute;genes de teledetecci&oacute;n se pueden considerar como un proceso aleatorio en dos dimensiones y las caracter&iacute;sticas de este proceso se pueden incorporar a la estrategia de clasificaci&oacute;n. Mientras los datos espectrales se han empleado en la mayor&iacute;a de las aplicaciones de Landsat, algunos investigadores han fijado su atenci&oacute;n en el contexto espacial de los mismos.</p>      <p>Una de las razones por la que en los inicios de la investigaci&oacute;n de cuestiones medioambientales no se tom&oacute; con la debida consideraci&oacute;n la informaci&oacute;n espacial estuvo en que los datos espectrales pueden analizarse f&aacute;cilmente p&iacute;xel a p&iacute;xel, mientras el empleo de la informaci&oacute;n del contexto ecol&oacute;gico requiere la consideraci&oacute;n de varios o muchos p&iacute;xeles para obtener una estructura espacial significativa.</p>      <p>El an&aacute;lisis espacial de los datos es m&aacute;s dif&iacute;cil que el an&aacute;lisis espectral, pues requiere el conocimiento de complejas t&eacute;cnicas matem&aacute;ticas para poner de manifiesto la estructura de los datos.</p>      <p>La denominaci&oacute;n de &#8220;clasificadores de contexto&#8221; alude a aquellas t&eacute;cnicas de clasificaci&oacute;n que tienen en cuenta las caracter&iacute;sticas ecol&oacute;gicas y espectrales de las im&aacute;genes de teledetecci&oacute;n con el objetivo de obtener resultados m&aacute;s precisos. Las caracter&iacute;sticas espaciales incluyen factores tales como la forma, la textura y las relaciones estructurales. Una manera de incorporar la informaci&oacute;n espacial puede consistir en la hip&oacute;tesis de que el tipo de cubierta asociado a un p&iacute;xel determinado no es independiente del tipo de cubierta que presentan los p&iacute;xeles vecinos. Por ejemplo, determinados tipos de cubierta del suelo aparecen con mayor frecuencia en un contexto dado. A priori, es f&aacute;cil aceptar que una parcela de trigo es m&aacute;s probable que est&eacute; al lado de una de cebada, que contiguamente a una zona urbana de alta densidad.</p>      <p>Desde el punto de vista de la clasificaci&oacute;n estad&iacute;stica, existir&aacute;n m&aacute;s posibilidades de clasificaci&oacute;n correcta de un p&iacute;xel si, adem&aacute;s de la informaci&oacute;n espectral asociada al mismo, se tienen en cuenta sus relaciones con las medidas de reflectancia y&#47;o las clases asignadas a los p&iacute;xeles de su vecindad.</p>      <p>Swain realiz&oacute; experiencias usando clasificadores de contexto y obtuvo los siguientes resultados: empleando un conjunto de 50 x 50 p&iacute;xeles situados en una zona agraria de Williston &#40;norte de Dakota&#41;, con una resoluci&oacute;n espectral y espacial semejante a la del Thematic Mapper del Landsat D, obtuvieron porcentajes de clasificaci&oacute;n correcta que oscilan entre el 82,5 &#40;en el caso del clasificador convencional&#41; y el 96 &#40;en el caso del clasificador de contexto&#41;.<sup>9</sup></p>      <p>Con el empleo de un conjunto de datos relativos a una zona urbana en Grand Rapids &#40;Michigan&#41;, obtenidos de una imagen Landsat, los resultados de clasificaci&oacute;n correcta variaron entre el 54&#37; &#40;clasificador convencional&#41; y el 96&#37; &#40;clasificador de contexto&#41;. Cuando se realiz&oacute; un experimento  en una situaci&oacute;n real sobre un &aacute;rea extensa de Grand Rapids, en el que se emplearon muestras para comprobar el porcentaje de clasificaci&oacute;n correcta, el uso de informaci&oacute;n espacial mejor&oacute; este porcentaje del 81,6 al 84,6&#37;.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por &uacute;ltimo, cabe rese&#241;ar que el tiempo de c&aacute;lculo en el empleo de los clasificadores de contexto puede ser sensiblemente superior al caso de los clasificadores convencionales, sobre todo si se emplean im&aacute;genes de alta resoluci&oacute;n espacial.</p>    <br>      <p><b>Integraci&oacute;n de informaci&oacute;n de teledetecci&oacute;n en bases de datos medioambientales</b></p>     <p>La amplia gama de sistemas de teledetecci&oacute;n existentes &#40;pel&iacute;culas sensibles, radi&oacute;metros, radares, etc.&#41; y las diversas plataformas desde donde act&uacute;an &#40;globos, aviones, sat&eacute;lites, etc.&#41; constituyen un avanzado sistema integrado de informaciones de gran apoyo log&iacute;stico y cient&iacute;fico para el estudio del medio natural en diferentes niveles, tales como usos del suelo, costas, bosques, recursos acu&aacute;ticos, cuestiones biof&iacute;sicas, paisaje, calidad de los distintos nichos ecol&oacute;gicos animales y humanos, impacto de grandes obras p&uacute;blicas civiles, cat&aacute;strofes naturales, etc.</p>      <p>El conjunto de los datos obtenidos v&iacute;a teledetecci&oacute;n tiene una naturaleza geogr&aacute;fica, f&iacute;sica y radiom&eacute;trica y, en consecuencia, distinta de las informaciones recogidas por los m&eacute;todos convencionales. La informaci&oacute;n de teledetecci&oacute;n es repetitiva, global y sint&eacute;tica, pues toma en consideraci&oacute;n de forma simult&aacute;nea un elevado n&uacute;mero de variables relativas al medio ambiente.</p>      <p>Cada administraci&oacute;n, ya sea local, regional aut&oacute;noma o estatal, recoge informaciones sobre el medio ambiente y realiza un archivado y almacenaje en bancos de datos geogr&aacute;ficos, a menudo incompatibles unos con otros. La teledetecci&oacute;n, que debe apoyarse en datos complementarios de verdad, terreno para la producci&oacute;n de informaciones v&aacute;lidas, tiene pocas posibilidades para desarrollarse normalmente si este contexto no cambia. Para solventar estas trabas, es b&aacute;sico que los datos relativos al medio ambiente puedan circular con fluidez de una instituci&oacute;n a otra, esencialmente a trav&eacute;s de las avanzadas tecnolog&iacute;as electr&oacute;nicas e inform&aacute;ticas.</p>      <p>La teledetecci&oacute;n completa los sistemas de informaci&oacute;n tradicionales y adem&aacute;s permite la posibilidad de incluir los l&iacute;mites administrativos convencionales o geogr&aacute;ficos en los resultados derivados de su an&aacute;lisis e interpretaci&oacute;n. De esta forma, se puede disponer de documentos adaptados a las necesidades de los planificadores y gestores de los recursos naturales. Como es l&oacute;gico deducir, para que esta herramienta de recolecci&oacute;n de datos relativa al medio ambiente sea tan eficiente como deja entrever su potencial, son necesarias la transferencia y la integraci&oacute;n de los m&eacute;todos tradicionales de gesti&oacute;n de las informaciones medioambientales en los sistemas de informaci&oacute;n ya existentes. Este proceso es necesario para la actualizaci&oacute;n conveniente de los inventarios de recursos naturales y para llevar una contabilidad adecuada en t&eacute;rminos f&iacute;sicos, detectando los cambios que se vayan produciendo en el transcurso del tiempo sobre el recurso en cuesti&oacute;n.</p>      <p>Un sistema integrado de informaci&oacute;n geogr&aacute;fica debe estar complementado en un ordenador &#40;generalmente de gran capacidad de almacenamiento en disco&#41; y debe poseer un soporte l&oacute;gico &#40;software&#41; suficiente que le permita almacenar, manipular y recuperar la informaci&oacute;n localizada geogr&aacute;ficamente.</p>      <p>Los sensores son una fuente muy importante para los sistemas de informaci&oacute;n geogr&aacute;fica y estos, a su vez, proporcionan un uso y diseminaci&oacute;n de aquellos m&aacute;s eficiente.</p>    <br>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Los modelos de paisaje</b></p>     <p>La denominaci&oacute;n de &#8220;modelos de paisaje&#8221; se refiere a la integraci&oacute;n de los datos de sensores remotos en un sistema de informaci&oacute;n geogr&aacute;fico. Esta combinaci&oacute;n sin&eacute;rgica produce un banco de datos multivariables y multitemporales que posibilitan una configuraci&oacute;n matem&aacute;tica del paisaje de la misma forma que un modelo en tres dimensiones del terreno se representa por un mapa topogr&aacute;fico.</p>      <p>El uso de una base de datos geogr&aacute;ficos puede mejorar los resultados de las clasificaciones autom&aacute;ticas realizadas con datos de teledetecci&oacute;n, al incorporarse a modo de nuevas variables espectrales. De forma rec&iacute;proca, la utilizaci&oacute;n de datos espectrales puede proporcionar ventajas en aquellos problemas referentes a la mapificaci&oacute;n de tipos de cubierta del suelo y en los modelos de planificaci&oacute;n f&iacute;sica del territorio.</p>      <p>Se han desarrollado t&eacute;cnicas de proceso autom&aacute;tico que combinan los datos Landsat con informaci&oacute;n de tipo geogr&aacute;fico &#8212;altitud, pendiente, exposici&oacute;n, insolaci&oacute;n, etc.&#8212;, con el objetivo, por ejemplo, de obtener mapificaciones m&aacute;s precisas de las especies forestales en &aacute;reas de monta&#241;a.</p>      <p>En un trabajo minucioso realizado por Fleming y Hoffer sobre una regi&oacute;n abrupta de las Monta&#241;as Rocosas en Estados Unidos, con el objetivo de estudiar los tipos de cubierta forestal, se lleg&oacute; a las siguientes conclusiones:<sup>10</sup></p>  <ul>     <li> La elaboraci&oacute;n de un modelo de distribuci&oacute;n topogr&aacute;fica de las especies proporciona una descripci&oacute;n cuantitativa estad&iacute;sticamente significativa. Adem&aacute;s, este modelo proporciona una descripci&oacute;n espectral m&aacute;s detallada de los tipos de vegetaci&oacute;n porque considera la variabilidad de las condiciones ecol&oacute;gicas. Esta t&eacute;cnica permite la reducci&oacute;n notable de los tiempos de c&aacute;lculo precisos para el entrenamiento de los clasificadores.</li>      <li> El uso de datos geogr&aacute;ficos conjuntamente con datos espectrales mejora significativamente el porcentaje de clasificaci&oacute;n correcta de las clases de cubierta forestal con respecto a los resultados obtenidos usando exclusivamente los datos espectrales.</li>    </ul>      <p>El empleo de la altitud conjuntamente con los datos espectrales proporciona una mejora en la precisi&oacute;n de los clasificadores del 15&#37; aproximadamente. Los datos de sensores remotos procedentes de sat&eacute;lites espaciales son una fuente importante de informaci&oacute;n para la gesti&oacute;n y toma de decisiones dentro del sector agr&iacute;cola y forestal, como lo son las fotograf&iacute;as a&eacute;reas.</p>      <p>Es esencial prestar mucho m&aacute;s atenci&oacute;n a las t&eacute;cnicas de teledetecci&oacute;n que se manifiestan &uacute;tiles y eficaces para la gesti&oacute;n forestal en el &aacute;mbito geogr&aacute;fico local, dado que las decisiones locales pueden ser m&aacute;s importantes que los resultados de una planificaci&oacute;n gen&eacute;rica a peque&#241;a escala realizada m&aacute;s en t&eacute;rminos burocr&aacute;ticos.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La evoluci&oacute;n experimentada por la teledetecci&oacute;n desde las plataformas a&eacute;reas hasta los sat&eacute;lites espaciales es un paso muy significativo respecto a la creaci&oacute;n de una base de datos de recursos terrestres m&aacute;s completa que la existente hoy en d&iacute;a. Para conseguir este objetivo es imprescindible resolver muchos problemas relativos a la continuidad en la adquisici&oacute;n de los datos, su oportunidad y adaptaci&oacute;n a las necesidades actuales, costo, etc.</p></font><hr>    <br>  <font size="3">     <p><b>Referencias</b></p></font> <font size="2">       <!-- ref --><p>1. Guillot CH. Rapport de synth&#232;se, C.R Table ronde C. N. R. S. &eacute;cosyst&#232;mes bocagers, Rennes; 1976.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0120-386X200600010001400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. Tricart JL. Paysage et &eacute;cologie. Revue de G&eacute;omorphologie Dynamique: Geodynamique Externe. Etud Integree du Milieu Naturel 1979;28&#40;3&#41;:81&#45;95.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0120-386X200600010001400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. Allan JA. Land use changes in land use in the Urla area of Aegean Turkey. En: Van Genderen JL, Collins WG. &#40;eds.&#41; Monitoring environmental change by remote sensing. Birmingham: The Remote Sensing Society; 1977.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0120-386X200600010001400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. Thompson LL. Remote sensing using solid state array technology. Photogrammetric Eng Remote Sensing 1979;45:47&#45;55.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0120-386X200600010001400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>5. Gonz&aacute;lez F, Cuevas JM. Los sat&eacute;lites de recursos naturales y sus aplicaciones en el campo forestal. Madrid: Instituto Nacional de Investigaciones Agrarias; 1982.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0120-386X200600010001400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Townshend JR. The spatial resolving power of earth resources satellites. Prog Phys Geogr 1981;5&#40;1&#41;:32&#45;55.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0120-386X200600010001400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Maynard PT, Strahler AH. The logit classifier, a general maximum likelihood discriminant for remote sensing applications. En: International Society of Electrical and Electronic Engineers. Proceedings of the Fifteenth International Symposium on Remote Sensing of Environment. Ann Arbor, MI: 1981.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0120-386X200600010001400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. Megier J. Multi&#45;temporal digital analysis of Landsat data for inventory of poplar planted groves in North Italy&#8221;, proceedings of the International Symposium on image Processing, Interactions with photogrammetry and Remote Sensing, Graz. 1977 P. 135&#45;140.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0120-386X200600010001400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. Swain PH, Siegel H, Smith BW. A method for classifying multispectral remote sensing data using context. p. 343&#45; 352. En: Proceedings of the Symposium on Machine Processing Of Remotely Sensed Data. West Lafayette, IN: Purdue University; 1979.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0120-386X200600010001400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. Fleming MD, Hoffer RM. Machine processing of Landsat MSS data and DMA topographic data for forest cover type mapping. p. 377&#45;390. En: Proceedings of the Symposium on Machine Processing Of Remotely Sensed Data. West Lafayette, IN: Purdue University; 1979.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0120-386X200600010001400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></ol></font>  <font size="3">     <p><b>Otras referencias recomendadas</b></p></font> <font size="2">       <p> Cole MM, Owen ES, Beaumont TE, Custance NDE. Recognition and interpretation of spectral signatures of vegetation from aircraft and satellite imagery in Western Queensland, Australia. p. 243&#45;287. En: European Earth Resources Satellite Experiments: Proceedings of a Symposium Frascati, Italy ESRO SP 100; 1974.</p>      <p> Heller RC. Evaluation of ERTS&#45;1 data for forest and rangeland survey. Berkeley, CA: US Department of Agriculture; 1975.</p>      <p> Husson A. T&eacute;l&eacute;d&eacute;tection des incendies de for&#234;ts en r&eacute;gion m&eacute;diterran&eacute;enne. Par&iacute;s: Les Cachiers de l&#8217;OPIT; 1980.</p>      <p> Jano AP. Timber volume estimate with Landsat&#45;1 imagery, proceedings of the woorkshop on Canadian forest inventory methods. Ontario: University of Toronto; 1975</p>      <p> Kalensky Z. ERTS thematic map from multidate digital images. En: Symposium on Remote Sensing and Photo Interpretation, Banff, Alberta, Canada, October 7&#45;11, 1974, Proceedings. Ottawa: Canadian Institute of Surveying; 1974. p. 767&#45;785.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p> Lapietra G, Cellerino GP. Elaborazione di immagini Landsat mediante il sistema ER&#45;MAN II per un inventario della pioppicoItura italiana. Cellulosa e Carta 1980;31&#40;6&#41;:3&#45;20.</p>      <p> Shasby MB, Burgan RE, Johnson RR. Broad area forest fuels and topography mapping using digital Landsat and terrain data. In: Proceedings of the 7th international symposium on machine processing of remotely sensed data, West LaFayette, LO; 1981. p. 529&#45;537.</p>      <p> Van Genderen JL, Lock, BF. A methodology for producing small scale rural land use maps in semi &#45; arid developing countries using orbital imagery: final report. Londres: Department of Industry; 1976.</p></font>       ]]></body><back>
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