No abstract

Introduction: A digital elevation model (DEM) allows for the analysis of specific features on the earth’s surface in three dimensions. The engineering DEM is useful to evaluate resources and design management strategies. Objective: To evaluate the technical-operational feasibility of generating DEMs from total station (TS) topographic surveys, GPS RTK and aerial photogrammetry using an unmanned aerial vehicle (UAV). Methodology: A 20x20 m grid was traced in a plot without vegetation (1.4 ha) located in Montecillo, Estado de México, and topographic surveys were carried out with three methods, from which DEMs were generated for graphic and statistical evaluation and by tracing contour lines. Results: The estimated statistical errors were 0.15, 0.15 and 0.02 m, for TS vs. UAV, GPS RTK vs. UAV and TS vs. GPS RTK, respectively. Study limitations: The instruments used and the geographical conditions of central Mexico may be a reason for variation when extrapolating the results with other devices. Originality: A methodology is provided to generate DEMs accurately. The results allow the user to make reasoned choices based on the equipment available. Conclusion: The DEMs generated with TS and GPS RTK data have a smaller error than the one obtained from UAVs. The use of UAV helps in the representation of the terrain, since it generates a dense cloud of points that strengthens the procedure for topographic surveys.

E Objetivo: Desarrollar un procedimiento para estimar biomasa con imágenes digitales captadas desde un dron y modelación 3D (ID-Dron-3D) aplicable en alfalfa (Medicago sativa L.) y avena forrajera (Avena sativa L.). Diseño/metodología/aproximación: Con una cámara digital acoplada al dron se obtuvieron imágenes antes de la cosecha de los cultivos, que fueron procesadas con software para luego estimar volumen de biomasa. En cada cultivo se midió altura de la planta y área cosechada, volumen aparente y real de biomasa, y peso de biomasa fresca y seca. Resultados: Con base en el análisis de regresión se obtuvieron modelos lineales a una p<0.05 para predecir: biomasa fresca en avena (R2=0.70) y alfalfa (R2 =0.47); y biomasa seca en avena (R2=0.78) y en alfalfa (R2=0.31) mediante ID-Dron-3D. Limitaciones del estudio/implicaciones: Considerando las R2 de los modelos obtenidos, los resultados en la avena forrajera fueron mejores, respecto a los detectados en alfalfa, lo cual se puede deber a la mayor variabilidad de la cobertura vegetal, ya que, en algunas unidades de muestreo, las plantas de alfalfa no cubrían completamente el suelo. Hallazgos/conclusiones: El rendimiento de biomasa fresca y seca de ambos cultivos se correlacionó significativamente con su respectivo volumen aparente estimado con imágenes digitales tomadas desde un dron y su procesamiento 3D (ID-Dron-3D).

precipitaciones máximas de 552 mm/día el día 5 de octubre de 2005. Mediante modelación hidrológica, con el modelo HEC-HMS, se obtuvo un gasto pico de 460.1 m 3 /s, a la salida de la cuenca y los hidrogramas a la salida en cada subcuenca. Esos datos se utilizaron en la modelación hidráulica, con el modelo IBER, que reportó niveles máximos en el cauce de 5.75 m y velocidades máximas de 11.38 m/s. Se generaron anchos de bandas de inundación de 100 m en ambas márgenes. Los resultados se validaron con la información de una imagen satelital de Bing Maps de diciembre 2005, que muestra la banda de paso del huracán, comparando las coordenadas, X, Y, Z del evento simulado contra el observado, alcanzando un r 2 = 0.99 para cada margen. Con esta información se generó un "mapa de peligrosidad", de acuerdo con la Norma ACA de IBER, resultando que 2022, Instituto Mexicano de Tecnología del Agua Open Access bajo la licencia CC BY -NC-SA 4.0