The Synthesized Drought Index in the Valle del Cauca was evaluated, applying Principal Component Analysis to satellite images that described: Land Surface Temperature, Normalized Difference Vegetation Index and Precipitation. The magnitude of drought represented by this index was identified in the first component and validated with the Quarterly Standardized Precipitation Index (SPI – 3), obtained from 78 weather stations, which achieved correlations of between 0.55 and 0.71 during warm ENSO events. Comprehensive drought in the department was characterized by exhibiting areas of non-drought in the southwest, in the center-south a transition phase from wet to extremely dry, the Inter-Andean Valley showed sectors of severe drought, and to the east, extremely dry areas. Additionally, in a pilot municipality in the driest area of the department, a susceptibility model was implemented to detect areas affected by drought, applying the Analytical Hierarchical Process.

La evaluación del deterioro de las vías en Colombia se realiza por medio de inventarios manuales e inspecciones visuales. Los métodos de evaluación del estado de las vías adoptados por el INVIAS (Instituto Nacional de Vías) son VIZIR (Visión Inspection de Zones et Itinéraires Á Risque) y PCI (Paviment Condition Index). Estos determinan la gravedad de daño en pavimento flexible y rígido; sin embargo, pueden ser tediosos, subjetivos y requieren de la experiencia de un evaluador, lo que evidencia la necesidad de desarrollar metodologías de evaluación del estado de las vías. Este documento presenta una metodología para la evaluación de los deterioros presentes en pavimento flexible usando técnicas de fotogrametría terrestre y redes neuronales que está compuesta por seis etapas: i. Captura de las imágenes, ii. Preprocesamiento de las imágenes, iii. Segmentación mediante técnicas de detección de bordes, iv. Extracción de las características, v. Clasificación utilizando redes neuronales, y vi. Evaluación del área de afectación del deterioro. La metodología se evaluó con imágenes reales de pavimento con tres tipos de deterioro: grieta longitudinal, piel de cocodrilo y bache. Como clasificador se utilizó una red neuronal multicapa con configuración (12 12 3), entrenada utilizando el algoritmo Levenberg Marquardt de retropropagación. Se obtuvo una exactitud del 96 % en el clasificador, una sensibilidad de 93.33 % y una índice kappa de 0.936. Esta metodología es la base para la creación de un sistema automatizado de evaluación del deterioro presente en las vías, el cual puede contribuir en la reducción en tiempo y costo en los planes de gestión de mantenimiento de la infraestructura vial.

Abstract:The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) in its publication No. 56 of the Irrigation and Drainage Series presents the FAO Penman-Monteith procedure for the estimation of reference evapotranspiration from meteorological data, however, its calculation may be complicated in areas where there are no weather stations. This paper presents an evaluation of the potential of the Land Surface Temperature and Digital Elevation Models products derived from the MODIS and ASTER sensors, both on board the Terra EOS AM-1 satellite, for the estimation of reference evapotranspiration using the Penman-Monteith FAO-56, Hargreaves, Thornthwaite and Blaney-Criddle models. The four models were compared with the method proposed by FAO calculated with the observed data of a ground based meteorological station, finding a significant relation with the models Penman-Monteith FAO-56 and Hargreaves.Key words: Land Surface Temperature, MODIS, ASTER, reference evapotranspiration, FAO. Combinación de imágenes satelitales con datos meteorológicos para la estimación de la evapotranspiración de referenciaResumen: La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) en su publicación No 56 de la Serie de Riego y Drenaje presenta el procedimiento FAO Penman-Monteith para la estimación de la evapotranspiración de referencia a partir de datos meteorológicos, no obstante, su cálculo puede complicarse en zonas donde no se cuenta con estaciones meteorológicas. El presente artículo exhibe una evaluación del potencial de productos de Temperatura Superficial Terrestre y Modelos Digitales de Elevación derivados de imágenes adquiridas por los sensores MODIS y ASTER, ambos a bordo del satélite Terra EOS AM-1, para la estimación de la evapotranspiración de referencia utilizando los modelos de Penman-Monteith FAO-56, Hargreaves, Thornthwaite y Blaney-Criddle. Los cuatro modelos fueron comparados con el método propuesto por la FAO calculado con datos observados de una estación meteorológica en tierra, encontrando una relación significativa con los modelos Penman-Monteith FAO-56 y Hargreaves.Palabras clave: Temperatura Superficial Terrestre, MODIS, ASTER, evapotranspiración de referencia, FAO.

No abstract

Abstract. In this study, the susceptibility to landslides at Sevilla township, Valle del Cauca, located at southwest of Colombia was evaluated. The conditioning factors that involve the generation of landslides were evaluated using Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing (RS) techniques. For the estimating susceptibility, an Artificial Neural Network (ANN) was implemented by applying the “Backpropagation” method to extract the synoptic weights of the conditioning variables (slopes, flow length, curvature, geology, fracture density, and land cover) on an automatic way with a data training module. The data for the analysis of the conditioning factors were carried out through a Digital Elevation Model (DEM) obtained through Radar Interferometry techniques, with Sentinel-1B satellite images for the year 2018. The results showed that Sevilla’s township has areas with high susceptibility, high slopes, and that it’s crossed by an active geological fault which implies that the earth's dynamics will condition the terrain stability.