Teledetección de Suelo y Calidad Del Agua en Agroecosistemas

Agua, aire, suelo y contaminaciónUna Revista Internacional de Contaminación Ambiental

© Springer Science + Business Media ordrec!t "#$% $#&$##' ( s$$"'#)#$%)$*)"

Teledetección de Suelo y Calidad del Agua en Agroecosistemas -icente de .a/l 0bade $ , Rattan 1al " y 2i3uan C!en

%

4$5 6scuela de Medio Ambiente y Recursos 7aturales de la Universidad 6statal de 0!io, "#"$ Co8ey Road, Columbus, 09, 66&UU& 4"5 6scuela de Medio Ambiente y Recursos 7aturales de la Universidad 6statal de 0!io, "#"$ Co8ey Road, Columbus, 09, 66&UU& 4%5 6colog:a del .aisa;e y 6cosistema Ciencia 4166S5, epartamento de Ciencias Ambientales 46S5, Booledo,  > oledo, >oledo, >oledo, 09, 66&UU& Vicente de Paúl Obade (autor correspondiente) correspondiente) Correo electrónico: obade&$?osu&edu Rattan Lal Correo electrónico: lal&$?osu&edu  Jiquan Chen  2i3uan&C!en?utoledo&edu Correo electrónico: Recibido: # de abril "#$%Aceptado: $# de ;ulio "#$%Publicado en línea: #= de

agosto "#

%$ Abstracto  Abstra cto 1a mala gestión de los recursos suelo y agua no sólo puede contribuir a una escalada de la pobre@a en el mundo, sino tambin poner en riesgo los servicios ambientales, con costos signicativos para el medio ambiente& Aun3ue no se concentra dentro de una ubicación geogrca 4%&## millones de !ectreas5, un e3uivalente de aproDimadamente el "=E de la supercie de la tierra es la tierra degradada, y alrededor de " mil millones de personas 4un tercio de la población mundial5 no tienen acceso a agua segura y ase3uible para el !ogar propósitos& .or tanto, es Fundamental para el desarrollo de estrategias dirigidas a las causas Fundamentales de estos problemas& Sin embargo, para ello ser:a necesario un sistema de inFormación rpida y conable 3ue !a sido diF:cil de alcan@ar debido a la comple;idad del medio ambiente y las limitaciones de las !erramientas eDistentes& 6l aumento de la disponibilidad y el desarrollo de la teledetección y !erramientas de anlisis de datos geogrcos !an abierto nuevas posibilidades para eDplorar y seguimiento de variables ambientales 3ue inGuyen en el uso del suelo y el mane;o del suelo opciones clave& A3u:, eDploramos los principales conceptos, describir las limitaciones y el potencial Futuro de la teledetección para la cartograF:a y proporcionar inFormación casi en tiempo real sobre la calidad del

suelo y del agua en el conteDto de las principales prcticas de uso de la tierra 3ue traba;an a escala global& Palabras clae

CartograF:a >eledetección Calidad del suelo la gestión sostenible de los recursos de la calidad del agua !i"las # abreiaturas  ASTER

6spacio avan@ada cargo de emisión termal y de la reGeDión radiómetro  ASD

ispositivo espectral Anal:tica  AVIRIS  AVI RIS

Airborne espectrómetro de imagen visible ( inFrarro;o i nFrarro;o SPOT 

Satlites vierten de observación de la terre o satlites de observación terrestre SWIR

Sensor de inFrarro;os de onda corta QUIEN

0rgani@ación mundial de la salud

$ Introducción

1os principales problemas mundiales en el siglo HHI incluyen el rpido incremento de la población, la inseguridad alimentaria, la escase@ de agua y de gas de eFecto invernadero acelerado 46I5 4Bouma y McBratney 2013 J 1al2004b 2004b J Maeder et al& 2002 J Ri;sberman2006 J StocKmann et al 2013 & 013 J 0MS2013 5&Con la población 2 mundial prev 3ue aumente a L,= millones en "##, y al $#,$ mil millones en "$## 4 !ttp&& (( 6SA 07U org ( N.. ( anal:ticos)Oiguras ( !tm ( gP $& !tm J 1al 2001 5, los problemas de la inseguridad alimentaria y el agua podr:an intensicarse sobre todo con la adopción de soluciones no sostenibles tales como la conversión de tierras y la intensicación agr:cola indiscriminado& Aun3ue prometedor en trminos de me;ora de los rendimientos, los peligros de la intensicación agr:cola indiscriminado 3ue se basa en el uso eDcesivo de Fertili@antes, pesticidas, residuos animalesJ incluir la degradación de los recursos de tierra y agua, y aumentar la probabilidad de condiciones climticas adversas 41aurent y Ruelland 2011 J Mueller) Narrant et Narrant  et al&2012 2012 5& 1a degradación del suelo es la disminución a largo pla@o en las Funciones de los ecosistemas y la productividad causadas por perturbaciones por lo 3ue la tierra no puede recuperarse sin ayuda 4Bai et al& 2008 5& 6l aumento de soluto 4por e;emplo, el nitrógeno y la concentración de FósForo5 transportados por la escorrent:a agr:cola a las v:as siguientes intensicación agr:cola indiscriminado contamina los recursos !:dricos 4Arnold et al& 2012 J MattiKalli y Ric!ards Ri c!ards1996 1996 5& 1os inFormes estiman 3ue "### millones de personas carecen de acceso a agua segura y ase3uible 40MS 2013 5& Aun3ue se re3uiere ms investigación para reducir al m:nimo las repercusiones de la intensicación agr:cola indiscriminado, tambin necesitamos tcnicas rpidas y ables 3ue se pueden utili@ar para evaluar los cambios en la calidad del suelo y el agua dentro de los ecosistemas agr:colas& 1a calidad del suelo se dene como Qla capacidad de un suelo para sostener la productividad biológica, mantener la calidad del medio ambiente, y apoyar la vida !umanaQ 4oran y eiss 2000 J 7RCS 2012 5&Carbono orgnico del suelo 4S0C5 es una de las propiedades Fundamentales del suelo 3ue inGuyen en el crecimiento de la planta, la capacidad de retención de agua, la estructura del suelo, Fertilidad del suelo, y por lo tanto es un indicador de la calidad del suelo 4Bart!olomeus et al& 2011 J Bouma y McBratney 2013 5& 1a posibilidad de me;orar la calidad del suelo, la seguridad alimentaria y del agua, los servicios ecosistmicos y secuestrar atmosFrica de C0 " de Forma simultnea con sólo aumentar las eDistencias de S0C 4Bouma y McBratney 2013 J 1al 2004a , 2004c 5 !a estimulado la investigación sobre la

suelo y del agua en el conteDto de las principales prcticas de uso de la tierra 3ue traba;an a escala global& Palabras clae

CartograF:a >eledetección Calidad del suelo la gestión sostenible de los recursos de la calidad del agua !i"las # abreiaturas  ASTER

6spacio avan@ada cargo de emisión termal y de la reGeDión radiómetro  ASD

ispositivo espectral Anal:tica  AVIRIS  AVI RIS

Airborne espectrómetro de imagen visible ( inFrarro;o i nFrarro;o SPOT 

Satlites vierten de observación de la terre o satlites de observación terrestre SWIR

Sensor de inFrarro;os de onda corta QUIEN

0rgani@ación mundial de la salud

$ Introducción

1os principales problemas mundiales en el siglo HHI incluyen el rpido incremento de la población, la inseguridad alimentaria, la escase@ de agua y de gas de eFecto invernadero acelerado 46I5 4Bouma y McBratney 2013 J 1al2004b 2004b J Maeder et al& 2002 J Ri;sberman2006 J StocKmann et al 2013 & 013 J 0MS2013 5&Con la población 2 mundial prev 3ue aumente a L,= millones en "##, y al $#,$ mil millones en "$## 4 !ttp&& (( 6SA 07U org ( N.. ( anal:ticos)Oiguras ( !tm ( gP $& !tm J 1al 2001 5, los problemas de la inseguridad alimentaria y el agua podr:an intensicarse sobre todo con la adopción de soluciones no sostenibles tales como la conversión de tierras y la intensicación agr:cola indiscriminado& Aun3ue prometedor en trminos de me;ora de los rendimientos, los peligros de la intensicación agr:cola indiscriminado 3ue se basa en el uso eDcesivo de Fertili@antes, pesticidas, residuos animalesJ incluir la degradación de los recursos de tierra y agua, y aumentar la probabilidad de condiciones climticas adversas 41aurent y Ruelland 2011 J Mueller) Narrant et Narrant  et al&2012 2012 5& 1a degradación del suelo es la disminución a largo pla@o en las Funciones de los ecosistemas y la productividad causadas por perturbaciones por lo 3ue la tierra no puede recuperarse sin ayuda 4Bai et al& 2008 5& 6l aumento de soluto 4por e;emplo, el nitrógeno y la concentración de FósForo5 transportados por la escorrent:a agr:cola a las v:as siguientes intensicación agr:cola indiscriminado contamina los recursos !:dricos 4Arnold et al& 2012 J MattiKalli y Ric!ards Ri c!ards1996 1996 5& 1os inFormes estiman 3ue "### millones de personas carecen de acceso a agua segura y ase3uible 40MS 2013 5& Aun3ue se re3uiere ms investigación para reducir al m:nimo las repercusiones de la intensicación agr:cola indiscriminado, tambin necesitamos tcnicas rpidas y ables 3ue se pueden utili@ar para evaluar los cambios en la calidad del suelo y el agua dentro de los ecosistemas agr:colas& 1a calidad del suelo se dene como Qla capacidad de un suelo para sostener la productividad biológica, mantener la calidad del medio ambiente, y apoyar la vida !umanaQ 4oran y eiss 2000 J 7RCS 2012 5&Carbono orgnico del suelo 4S0C5 es una de las propiedades Fundamentales del suelo 3ue inGuyen en el crecimiento de la planta, la capacidad de retención de agua, la estructura del suelo, Fertilidad del suelo, y por lo tanto es un indicador de la calidad del suelo 4Bart!olomeus et al& 2011 J Bouma y McBratney 2013 5& 1a posibilidad de me;orar la calidad del suelo, la seguridad alimentaria y del agua, los servicios ecosistmicos y secuestrar atmosFrica de C0 " de Forma simultnea con sólo aumentar las eDistencias de S0C 4Bouma y McBratney 2013 J 1al 2004a , 2004c 5 !a estimulado la investigación sobre la

estimación de los Gu;os de C entre el suelo y la atmósFera 4.arton et al& 1987 J Ryan y 1ey 2005 J Sa y 1al2009 2009 5& Sin embargo, a pesar del progreso de la investigación, problemas iniciales incluyen 4a5 la Falta o ausencia de la l:nea de base y validación de datos adecuados, 4b5 la abstracción resultante de la prdida de inFormación cr:tica, y 4c5 la Falta de e3uipos de precisión 4Bouma y McBratney 2013 J de .aul 0bade y 1al 2013 J& van der Meer et al2012 5& 1os, 3u:micas y biológicas caracter:sticas F:sicas del agua se pueden utili@ar para denir su calidad 4 !ttp&& (( ga agua usgs gov ( edu ( ierra es agua dulce 40Ki y Tanae2006 5& 6n este caso, la calidad del agua se reere al agua 3ue es apta para el consumo !umano directo, basado en las normas internacionales establecidas por la 0rgani@ación Mundial de la Salud 40MS5 4 40MS5 4!ttp !ttp (( egtmeier y u8y 4 2005 5 unas  estimaciones revisadas basan en la tasa media de inGación de %E a partir de los aXos "##= a "#$"!ttp&& (( M y 6>M 1andsat MSS 4$) +, %# %5, >M 4= y 5, y 4multiespe 6>M + 4'5 ctral5 1andsat e , 1an@ado $$ de Febrero "#

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Modicado de 4Bruno et al& 2006 J C!atter;ee et al&2009 J CroFt et al&2012 J del -alle et al& 2010 J Melesse et al&2007 J Metternic!t y incK2003 5 "andsat MSS 1#3 escner multiespectral,"andsat 4 $ 5 !M mapeador temtico"andsat 7 %!M & 6n!anced >!ematic Mapper ms,S'!M S!uttle Radar >opograp!y Mission, SM(S !umedad del suelo y la salinidad del ocano,S)(!  satlites vierten de observación de la terre o tierra )0bservando satlites 'apid%$e  $ %constelación de satlites de Rapid6ye, una empresa privada alemana, I'S#Wi*S india amplia sensor de campo por satlite avan@ado teledetección, I+(N(S de alta resolución por satlite operado por eo6ye,$perion sensor !iperespectral bordo tierra observando)$ 460) $5, -eoS' geogrca de apertura sinttica de radar,%'S teledetección 6uropea, %N.IS!  satlite ambiental,  .I'IS aire espectrómetro de imagen visible ( inFrarro;o una  banda C, =) cm b  banda 1, $)%# cm c  . banda, %#) cm d  H banda, ",)= cm e !ttp((RA7 4:a@)Ram:re@ et al & 2011 5, Modelo de 6valuación de Cuencas 4Bottc!er et al&1998 J Migliaccio y Srivastava 2007 &5, el clima, 0rganismos, Alivio, Material parental, modelo >ime 4Arrouays et al 1998 5, y de la erosión del agua .royecto de .redicción 4N6..5 4eFers!a et al& 2012 J 9ubbart et al&2011 J McClellan et al&2012 J Sing! et al& 2011 ,2012 J Nade et al&2012 5& Modelos !idrológicos !:bridos combinan las caracter:sticas in!erentes a modelos agrupados y basados en la F:sica& 6l Suelo y Agua 9erramienta de 6valuación 4SNA>5 es un modelo !:brido 3ue Funciona con datos de paso de tiempo diario continuos y Fue desarrollado por el epartamento de Servicio de Investigación Agr:cola de los 6stados Unidos para estudiar el impacto de la gestión de tierras agr:colas en los recursos !:dricos a diFerentes escalas espaciales 4Arnold et al& 2012 J Arnold et al&1998 J 1ee et al& 2011 5& 1a precisión en SNA> depende de los parmetros de calibración, 3ue deben ser dentro del rango de incertidumbre realista vericado a travs del conocimiento real de la cuenca 4Arnold et al& 2012 5& SNA> se !a utili@ado en las cuencas de todo el mundo para controlar los Gu;os de sedimentos, la deposición y balances de nutrientes dentro de la cuenca 4Betrie et al& 2011a ,b J Sant!i et al&2001 J& Srinivasan et al 1998 5&

% Estudios de caso

1os intentos de controlar y desarrollar sistemas de alerta temprana para el seguimiento de los recursos naturales es la investigación en curso aun3ue el poco a poco, y con Frecuencia con;unto impulsado por un problema de !erramientas y recursos para me;orar la GeDibilidad en la evaluación a diFerentes eDtensiones espaciales 4AtKinson 2013 J Migliaccio y Srivastava2007 5& >eniendo en cuenta los tamaXos de las muestras limitadas y la necesidad de cobertura sinóptica en tiempo real a escala espacial y temporal GeDible y monitoreo de los recursos naturales es actualmente Factible mediante la integración de m/ltiples Fuentes de datos& entro del gran r:o de Miami en 0!io, los investigadores inFormaron 3ue una aglomeración de datos de mediciones de campo y sensores utili@ando un disco de Secc!i, los datos !iperespectrales de un espectrorradiómetro de mano y de laboratorio, y Airborne espectrogrco sensor Imager podr:a evaluar con precisión la variabilidad espacial y temporal de clorola /na , turbide@ y sólidos suspendidos totales 4Senay et al& 2002 5& Be!era y .anda 4 2006 5 utili@aron un modelo SNA> para simular la escorrent:a diaria, la producción de sedimentos, la concentración de nutrientes en la segunda vuelta, con el n de evaluar la calidad del agua a travs de una cuenca agr:cola L'% !ectreas ubicado en el distrito de Midnapore del estado de Bengala 0ccidental en el este de la India & 1as entradas del modelo incluyen micro)datos meteorológicos, mapa topogrco, un mapa de suelos, datos sobre los recursos de la tierra, y las imgenes de satlite& 1as subcuencas cr:ticas ba;o el riesgo de contaminación Fueron identicadas por el modelo& 6n otro estudio llevado a cabo dentro de la Rep/blica de Corea, SNA> Fue capa@ de demostrar 3ue los valores de calidad de agua de escorrent:a y simulados

modelados estn altamente correlacionados con los datos de campo observados 4Soltanpour y elgado 2002 5& 1a ecacia de un modelo SI coeciente de eDportación para estimar el nitrógeno 475 las prdidas de tierra a cuerpos de aguas continentales se puso a prueba en el sur de 1incolns!ire , Inglaterra oriental, basado en la premisa de 3ue las concentraciones de soluto en los cursos de agua 3ue eDceden de las directivas de la 0MS sobre la calidad del agua potable 4MattiKalli y Ric!ards 1996 5& 1os insumos del modelo se midieron eGuentes puntuales, 7 tasas de aplicación de Fertili@antes, y las estad:sticas actuales e !istóricos de uso del suelo a partir de datos obtenidos por teledetección& 1a eDactitud del modelo se vericó a travs de la comparación de las prdidas estimadas y reales de nitrógeno& 7 en los cursos de agua se encontró 3ue !an aumentado entre los aXos $L%$ y $L=, pero se mantuvo constante a partir de entonces& 6stos resultados se atribuyeron a los aumentos en el uso de Fertili@antes y la conversión de tierras& 1as prdidas de FósForo no Fueron estudiados debido a la ausencia de datos& 6n el -alle de 2e@reel, el norte de Israel, se llevó a cabo un eDperimento para estudiar los eFectos del agua de riego salina ba;a calidad, en la estructura del suelo, y la tasa de inltración& Una validación se llevó a cabo en el mapa de salinidad producido, y se encontró 3ue tener un Qbuen a;usteQ con las mediciones de salinidad de laboratorio, lo 3ue demuestra la eDactitud de la teledetección en las mediciones de salinidad 4olds!leger et al& 2012 5& 6n otro estudio, Tim et al& 4 2011 5 monitoreados Gu;o de agua de drena;e en los campos agr:colas, utili@ando los lis:metros capilar de tipo mec!a pasivas, 3ue son lis:metros inalmbricas desarrollados para monitoreo en tiempo real en l:nea basado en la Neb de las aguas de drena;e& 6l estudio encontró una alta correlación entre el drena;e estimado y real& all0lmo et al& 4 2005 5 evaluaron la idoneidad de las bandas de ondas espectrales alternativas para cuanticar la clorola /na concentración 4C!l5 en aguas turbias productivos& Anteriormente, los algoritmos para la estimación de distancia de C!l en aguas se basaron en las regiones espectrales a@ul y verde& Sin embargo, la alta dispersión atmosFrica en el rango de longitud de onda a@ul del espectro electromagntico degrada severamente la seXal de la teledetección en la banda a@ul 42iang et al& 2008 J Miura et al&2000 J .a!levan et al&2012 5& Utili@ando "$ muestras de agua de diFerentes lagos y r:os, se midieron los espectros de reGectancia in situ a travs de una gama de longitudes de onda ms amplia con un sensor !iperespectral y correlacionados con la C!l y componentes del agua 4por e;emplo, la materia orgnica disuelta 3ue no co)var:an con C!l5& 1os modelos Fueron escalados usando el 7IR y bandas ro;as de SeaNiOS y el sensor M0IS& 6ste estudio concluyó 3ue mientras un es3uema de corrección atmosFrica para la región espectral 7IR ro;a estaba disponible, SeaNiOS y M0IS imgenes cuantitativamente podr:an monitorear C!l en aguas turbias productivos& 1os estudios reali@ados en otros sitios por otros traba;adores corroboran estos !alla@gos 46l)Alem et al& 2012 J Ourby et al&2010 JMoiss et al& 2009 5& Una revisión de la degradación del suelo en Amrica 1atina por Metternic!t et al& 4 2010 5 identica 1andsat como origen de datos de teledetección ampliamente utili@ado en estudios llevados a cabo en Amrica 1atina& 1a inFormación sobre el impacto de las prcticas agr:colas en la calidad del suelo y del agua en el continente aFricano es dispersa y escasa& >abla = proporciona un resumen de la investigación reali@ada en Frica de die@ pa:ses, de un total de ' pa:ses 3ue aplica los datos de teledetección para evaluar el impacto de las prcticas agr:colas sobre los recursos naturales& 'abla 7

Algunos estudios notables en la aplicación de los datos de teledetección para evaluar el impacto de la gestión agr:cola sobre la calidad del suelo y el agua en Frica

País

BurKin a Oaso

6gipto 6gipto

8alla9"o # las li*itaciones clae

Re4erenci as

SAR

Me;ora de la predicción de inundaciones y se3u:as& 7uevo enFo3ue de calibración propuesto

Ciervo et al& 42011 5

1andsat >M, disco de Secc!i, las muestras de agua, y la biomasa total de las plantas acuticas

.armetros de calidad del agua, T + y 7a+ JFósForo total, nitrógeno total, oD:geno disuelto, p9, salinidad, proFundidad del disco de Secc!i& .ioneer aplicación de los datos 1andsat en la eDtrapolación de los parmetros de calidad del agua

eM ( 6>M + satlite datos y SI utili@ados para la detección de la cartograF:a y el cambio

1a salini@ación es importante amena@a para las aguas subterrneas del acu:Fero y la producción agr:cola& epresión topogrca encontrado para !aber inducido patrón de Gu;o, la liDiviación, y el grado de salini@ación en 1agos& 6l bombeo eDcesivo de gestión de los acu:Feros y la tierra aFectada la calidad de las aguas subterrneas& Region

Masoud y Atan@an ia

1andsat 6>M +, SR>M 46M5& 1a integración de datos con un rbol de decisión

6valuación a escala regional de los riesgos de erosión& reas de riesgo alto de erosión identicados& Modelo se puede eDtrapolar a otras partes de Frica oriental estn su;etos a la disponibilidad de datos

-rieling et al& 4 2006 5

M(IS de resolución moderada espectrorradiómetro de imgenes,la '% de radar de apertura sinttica,N.I \ndice de iFerencia 7ormali@ada de -egetación,N(  .'' 7acional 0cenica y AtmosFrica de Administración Advanced -ery 9ig! Resolution Radiometer ,M%'IS Medium Resolution Imaging Spectrometer, S'!M 4%M S!uttle Radar >opogrco Misión 4igital 6levation Model 5

= "imitaciones de Teledetección en E#aluación de Suelo y Calidad del Agua

1as limitaciones en la aplicación de la teledetección en el suelo y la evaluación de la calidad del agua se deben a 4a5 las conFusiones espectrales 4es decir, los p:Deles impuros5 de la detección simultnea de seXales de reGectancia en los sensores, 4b5 la dicultad de distinguir las especies de plantas, 4c5 escalamiento cuestiones, 4d5 ba;a precisión debido a la !eterogeneidad del suelo y el agua 4por e;emplo, las comple;idades espectrales de la cubierta vegetal incompleta5, y 4e5 la ausencia de datos de satlite a largo pla@o 4por e;emplo, estaban disponibles los datos de satlite 1andsat de solamente $L'" y M0IS de "###5& 1os modelos pueden ser demasiado simplista o incompleta 4por e;emplo, omitir la variabilidad proFundidad del suelo o asumir un tipo de suelo en todas partes5, debido a 3ue el diseXo del modelo y Funcionalidad dependen de los antecedentes proFesionales de los desarrolladores modelo 4Bouma y McBratney 2013 5& 6l mal uso de la .>O en la obtención de las propiedades F:sico)3u:micas del suelo 4por e;emplo, densidad aparente, la teDtura, el contenido de !umedad del suelo, capacidad de agua disponible, S0C, etc&5 puede generar resultados erróneos& 1as caracter:sticas del suelo 4por e;emplo, densidad aparente y teDtura5 3ue son cruciales para la evaluación de la

calidad del suelo son diF:ciles de evaluar utili@ando sólo los datos de teledetección 4ematte et al& 2010 J 2ana y Mo!anty2011 5& Algunos traba;adores reportan una alta correlación entre la concentración de S0C y reGectancia espectral en condiciones controladas de laboratorio 4Bart!olomeus et al& 2008 J& Stevens et al2008 5, sin embargo, desde plataFormas aerial) o basadas en el espacio de la S7R inFerior atribuido a la dispersión atmosFrica, bi) reGectancia direccional, eFectos de adyacencia, la variación topogrca, y los errores geomtricos y radiomtricos pueden disminuir esta precisión& Adems, la variabilidad en la composición o concentración de me@clas !eterogneas de suelo o el agua 4es decir, S0C, Oe " 0% , la !umedad del suelo, la mineralog:a, y la clorola5 puede inGuir signicativamente en las caracter:sticas de la seXal de reGectancia detectado por el sensor 4Bart!olomeus et al & 2011 J& Bart!olomeus et al2008 5&esciFrar inFormación de sensores remotos es diF:cil dentro de los paisa;es !eterogneos 4Bai et al& 2008 J 1obell et al& 2007 5& 1as bandas espectrales en algunos satlites ópticos pasivos 4por e;emplo, 1andsat y S.0>5 no pueden discriminar clorola de agua con altos sedimentos, incluso en la región de borde de color ro;o debido a la conFusión espectral de la reGectancia diFerencial 3ue surge de la variabilidad en la concentración de los sedimentos suspendidos 4Ritc!ie et al& 2003 5& Adems, la separación de diFerentes especies o grupos de algas o de toplancton con sólo los sensores pasivos es diF:cil 4Ritc!ie et al& 2003 5& 6l desarrollo de algoritmos de detección de estrs 3ue pueden identicar con precisión las rmas espectrales /nicas para tensiones de vegetación espec:cos sobre diFerentes paisa;es de Fondo o lugares, el tiempo o el clima es otra molestia 4Senay et al& 2002 5& atos insucientes para validar datos !istóricos, y la incompatibilidad de escala entre la teledetección y datos de campo medidos reales constituye otro desaF:o& .ara monitorear impactos de las prcticas agronómicas sobre la calidad del agua, la inFormación a partir de imgenes !istórico debe ser anali@ado ;unto con los datos actuales& Sin embargo, los datos ad3uiridos en diFerentes momentos, pueden tener Formatos incompatibles& 0tros inconvenientes incluyen la incertidumbre en el costo de la tecnolog:a nuevos ( sensores, y la Formación necesaria& Anlisis de me@clas espectrales 4SMA5 tcnica puede reducir la ambig]edad espectral en datos de satlite 3ue se producen debido a las seXales de reGectancia miDtas de supercies !eterogneas 4Metternic!t y Oermont 1998 5& 6l SMA destila la inFormación de todas las bandas de reGectancia espectral disponibles en imgenes de Fracciones, utili@ando la rma espectral puro 3ue representa cada uno de los componentes dentro del p:Del 4es decir, endmembers5 4ennison y Roberts 2003 J arc:a)9aro et al& 1999 5& Bart!olomeus et al& 2 4 011 5 sostuvo 3ue desme@cla espectral se puede me;orar con el desarrollo de sensores con una me;or S7R& Aun3ue los modelos basados en SI desempeXan un papel cr:tico en la evaluación de calidad del suelo y el agua, las principales limitaciones 3ue comprometen la precisión son 4a5 la Falta de arriba)!asta la Fec!a insumos 4por e;emplo, inFormación del suelo5, 4b5 la generali@ación 4por e;emplo, el suelo tipos asumidos sean iguales o Qsuelo estndarQ en todas partes5, 4c5 la variabilidad del suelo con la proFundidad y el tiempo 4Bouma y McBratney 2013 5, y 4d5 los datos limitados y adecuada denición del problema 4Ri;sberman 20065& 1a denición discutible del problema de la escase@ de agua 4por e;emplo, se trata de una Qdemanda o la oFerta problemaVQ5 9an Frenado el avance y la adopción de indicadores comple;os& .or otra parte, Fcil de usar modelos para evaluar la escase@ de agua 4por e;emplo, OalKenmarK5 proporcionan inFormación limitada con una precisión cuestionable& 0pciones de gestión de la tierra no sólo aFectan a la calidad y disponibilidad del agua 4Ri;sberman 2006 5, pero tambin pueden alterar el microclima del suelo y la !umedad, lo 3ue puede desencadenar la actividad biológica del suelo impactando con ello en suelo 4por e;emplo, la captura de carbono5, y los procesos de agua 4Arnold et al& 1998 J Maeder et al& 2002 5&

 Responder a las preguntas cla#e

6sta sección discute los mtodos para !acer Frente a las limitaciones mencionadas anteriormente, a n de obtener resultados ables en las evaluaciones de suelo y calidad del agua utili@ando la teledetección&Aun3ue se !ace un intento de abordar cada pregunta individual, tcnicas de teledetección generan problemas similares con respecto a la metodolog:a y las Fuentes de error, por lo tanto, en situaciones prcticas se entrela@an estas preocupaciones&

&$  "a promesa de muestreo estadístico

eterminación eca@ y preciso de suelo y la calidad del agua se puede !acer de manera rentable mediante el desarrollo de enFo3ues estad:sticos 3ue utili@an el menor n/mero de mediciones de campo& Selección de un plan de muestreo de sonido me;ora la eciencia, la rentabilidad y la abilidad de los parmetros de medición 4Ste!man et al& 2005 5& 6;emplos de estrategia de muestreo de campo para ser seleccionados durante la Fase de planicación son el a@ar, re;illa, y estraticado& 6l muestreo estraticado es preFerible al a@ar en situaciones en 3ue es diF:cil, especialmente en campos altamente !eterogneos accesibilidad a los lugares de muestreo& rupos de estraticación aterri@an unidades de gestión de similares caracter:sticas&0tros criterios como variables ecológicas pueden ser incorporados en el muestreo estraticado para la denición de las unidades 3ue no se solapan, por e;emplo, a travs de la utili@ación de la interrelación entre la F:sica 4por e;emplo, geolog:a5 y climticas Factores, por e;emplo, lluvia, temperatura, etc& 4 6va y 1ambin1998 5 & 1as venta;as de la estraticación son 3ue 4a5 las estimaciones separadas de medias y varian@as se pueden calcular para cada clase de cobertura y 4b5 los rendimientos de estraticación estimaciones ms precisas 3ue el muestreo aleatorio simple del mismo tamaXo 4Ste!man et al& 2005 5& >cnicas de regresión pueden evaluar el grado de a;uste entre los valores modelados y observados, para las evaluaciones de precisión y predicción& Sin embargo, los resultados inconsistentes pueden ocurrir con el tamaXo limitado de la muestra y ( o alta variabilidad del Fenómeno 3ue se investiga 4allego 2004 J Ste!man et al&2005 5&

&"  $Son el Suelo y Patrones de Calidad espectrales Agua consistente ba%o diferentes pr&cticas de mane%o' %2%& Sitio de Estudio y Métodos

Una investigación de campo se llevó a cabo en mayo y ;ulio de "#$" para determinar la calidad del suelo y el agua mediante reGectancia espectral& 1os suelos se tomaron muestras de los siguientes sitios de campo Miami 4=#  $#$" Q7, =  #'=$&'Q N5, Seneca sitio $ 4=$  ##" Q7, %  $*"$Q N5,Seneca sitio " 4=$  $"=% Q7, "  =%LQ N5, .reble 4%L  =*#L Q7, =  %*"Q N5, y Auglai@e 4=#  "'%=& Q7, =  "*$=& QN5 en el estado de 0!io, 66&UU&& Un total de # de n/cleo y el suelo a granel se tomaron muestras a una proFundidad de # a $# cm en posición similar paisa;e 4es decir, la cumbre5, pero diFerentes prcticas de mane;o del suelo& 1os suelos muestreados Fueron el Franco crosby limo 4clase taDonómica muy bien, me@clado, activa y msico Aeric 6pia3ualFs5, Tibbie Franco arenoso no 4clase taDonómica ne) arcillosa, me@clada, activa y msico A3uollic 9apludalFs5, lyn con y sin cultivos de cobertura o el estircol, vegetación natural 47-J es decir, bos3ues5 y labran@a convencional 4C>5& Se anali@aron los suelos para S0C y nitrógeno 475 concentración, p9, conductividad elctrica 46C5, y el contenido de !umedad del suelo 4>abla  5& 'abla 

Muestreo ubicaciones y un promedio de carbono en el suelo 4C5 ( nitrógeno 475 de la relación de la supercie del suelo 4#)$# cm5 ba;o diFerentes prcticas de mane;o dentro del estado de 0!io, 66&UU&

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escripción >ipo de suelo sigue el epartamento de Agricultura de sistema de clasicación de suelo estadounidense !  labran@a convencional,N.  vegetación natural,N!  siembra directa,N! cc siembra directa con cultivos de cobertura, N! cc siembra directa con cultivos de cobertura y

abono, ' Crosby limo limo,+Tibbie na arena arcillosa, -W lyn& el mismo modo, el suelo en el sitio de .reble ten:a la ms alta reGectancia ba;o gestión 7- la m:nima C ( 7 4L&"5, con la menor reGectancia observada con tierra de Miami sitio, con C ( 7 4$$,L5 4Oig& "c 5& Aun3ue la relación C ( 7 Fueron similares para ambos tipos de suelo, el suelo ba;o administración 7> en Miami sitio ten:a la ms alta reGectancia, y Sneca 4sitio "5 la menor 4Oig&"d 5& 1a reGectancia de suelo ba;o 7>ccm en el sitio .reble Fue inFerior a #,$#& 6l agua ten:a relativamente ms alto 3ue el p9 del sueloJ Aun3ue el suelo era ms salado basado en la conductividad elctrica relativamente ms alta 4>abla * 5& Curiosamente, el p9 para el agua del griFo Fue similar a la del agua de estan3ue Aurora, ambos de los cuales ten:a un p9 ms alto 3ue el agua de rand 1aKe St& Mary& 6stan3ue Aurora era ms salada 3ue tiene un C6 de 3ue era ==E ms alta 3ue la C6 del agua de rand 1aKe St& Mary, y casi el doble de la C6 del agua del griFo& 6stan3ue Aurora ten:a el doble de la concentración de cloruro en comparación con el agua del griFo, y casi cinco veces la del agua del ran 1ago St& Mary& Sin embargo, sulFatos eran tres veces menos en el estan3ue de Aurora en comparación con el agua del griFo o del ran 1ago St& Mary& 6l >0C de agua corriente era el doble 3ue la del agua del ran 1ago de Santa Mar:a, y el =#E ms alto 3ue el agua del estan3ue de Aurora& Aparte del p9, los solutos 4por e;emplo, cloruros y sulFatos5, o >0C podr:a !aber causado la diFerencia en los patrones de reGectancia entre el agua del griFo y el agua del lago, pero es diF:cil de pin)punto o seleccionar el Factor principal&Alternativamente, el p9 del suelo en Seneca sitio 4$5 Fue el lugar ms alto, y preble, lo menos& Miami tuvo el mayor C6 y Sneca sitio 4"5 lo ms m:nimo& 'abla <

1a media de p9, conductividad elctrica 4C65, cloruros 4Cl ) 5, el a@uFre de sulFatos 4S0 = )S5, y el carbono orgnico total 4C0>5 de rand 1aKe St Mary, estan3ue de Aurora, y los suelos muestreados dentro de los sitios en 0!io, 66&UU& !itios de ca*po (*uestreo de suelos)

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Oigura "a)d muestra los resultados Guctuantes en la reGectancia de los diFerentes suelos y el aguaJ por e;emplo, los grcos de reGectancia del suelo ba;o diFerentes mane;os mostraron tendencias similares en las longitudes de onda de suelo ba;o la >C y la 7-, pero eran un poco diFerente para 7>, demostrando por 3u puede ser diF:cil desarrollar un modelo de calidad general o universal del suelo basado sólo en la reGectancia espectral inFormación& Adems, la reGectancia en cada una de las prcticas de mane;o de la tierra variar dependiendo de la ventana espectral espec:ca 4es decir, %# a "## nm5 de la observación&6sto podr:a sugiere dispersión signicativa de los espectros por los diFerentes materiales en la matri@ del suelo& 1os suelos contienen agua, aire y sólidos, con el sólido compuesto por diFerentes mineralog:aJ .or lo tanto, la reGectancia del suelo ser muy variable dependiendo de la proporcionalidad y de interacción eFectos de cada uno de los componentes del suelo o elementos& Sin embargo, no !ab:a manera de no estimar el nivel de incertidumbre del ruido 4por e;emplo, la dispersión atmosFrica5 debido a 3ue la reGectancia del suelo tuvo ba;a sensibilidad 4es decir, f#,= en magnitud5& 6l !eterogeity y comple;idad de los materiales del suelo espacial pueden eDplicar el patrón espordica en seXal de

reGectancia de los diFerentes tipos de suelo 4MattiKalli y Ric!ards 1996 J& StocKmann et al 2013 5& Aun3ue es diF:cil de ;ar el punto eDactamente si se trata de los sedimentos, la concentración de clorola, o concentración de soluto 3ue inGuyen en la diFerencia entre la reGectancia del griFo 4es decir, puricada5 y agua del lago 4no puricado5, la relativa !omogeneidad de las aguas superciales en comparación con el suelo puede !aber !ec!o la caracter:sticas espectrales del agua puricadas y no puricadas ms evidente visualmente&

&%  Problemas de escala

1a escala puede ser denido como 4a5 la variabilidad espacio)temporal de un Fenómeno o 4b5 la Fracción de la supercie de la tierra en un tro@o de papel, representada como la relación entre la distancia en un mapa y la distancia e3uivalente en la planta 4oodc!ild 2011 5& 1a escala es un Factor importante 3ue inGuye en el nivel de detalle en el producto nal debido mapa escala puede determinar la eDtensión espacial de cobertura o resolución espacial, y el marco de tiempo o dimensiones temporales& 6scala en datos digitales se puede denir de Forma manual o variar naturalmente dependiendo de la plataForma de ad3uisición de datos&ebido a una resolución óptima en datos de trama depende de la caracter:stica de ser estudiado y por lo tanto no eDiste, diFerentes Fuentes de datos pueden combinarse a travs de modelos y aumentar de escala o escala reducida dependiendo de la aplicación deseada 4por e;emplo, el desarrollo de modelos de circulación clima escala regional, la !idrolog:a, ecolog:a, o la cartograF:a de la población5& Me;ora de la resolución es la transFormación de datos a una resolución espacial gruesa, mientras 3ue la reducción de escala se reere a una disminución en el tamaXo de p:Del 4es decir, logrado mediante el aumento de la resolución espacial5 con el ob;etivo de aumentar el contenido de inFormación dentro del p:Del 4AtKinson 20135& oatem et al& 2011 5 o Mapcurves 3ue no re3uiere georreFerenciación riguroso& Mapcurves son Qpol:gonoQ en lugar de QclulaQ, basada, por lo tanto /tiles para la evaluación cuantitativa de a;uste entre mapas generados a partir de sensores con diFerente resolución espacial 49argrove et al& 2006 5&

&=  Efectos de la #egetación en el suelo basado en Teledetección  y E#aluación de la Calidad del Agua

1a determinación de la calidad del suelo en campos altamente vegetación es diF:cil debido a la obstrucción del suelo por la vegetación 4Ooody 2000 J StocKmann et al& 2013 5& Una Qsolución rpidaQ ser:a para enmascarar la vegetación, con el n de 3uedarse con solamente el suelo desnudo 4Nester et al& 1990 5& Sin embargo, esto crear:a lagunas de datos como la inFormación de suelos en las reas con vegetación cabo enmascarados se perder& 6n !eterognea reGectancia paisa;es m/ltiple se capturan y se Fusionó por el sensor de la creación de un ob;eto de desenFo3ue 3ue tiene ms de una clase en el tamaXo de p:Del, denominado el problema de p:Deles

miDtos& 6nFo3ues de mapeo subp:Deles se !an aplicado a minimi@ar el problema piDeles miDto 4Roberts et al& 1998 J Roberts et al&1993 5& 6Fectos de adyacencia tambin pueden ocurrir en p:Deles derivados de reGectancia de las supercies vecinas& 1a combinación de varios :ndices espectrales diFerentes se !a utili@ado para reducir la inGuencia vegetación en las propiedades del suelo representación usando sensores remotos 4Bart!olomeus et al& 2007 5& Se !an desarrollado modelos 3ue se relacionan los tipos de vegetación al S0C& Asner et al& 4 2003 5 en relación S0C y de campo 7 observaciones a datos de cobertura Fraccional para Fotosinttica y no Fotosinttica vegetación y las tendencias observadas en estas propiedades espec:cas del suelo a nivel del ecosistema& Tooistra et al& 4 2003 5 utili@aron la Fenolog:a de la vegetación como un proDy para estimar las concentraciones del S0C y n en las llanuras de inundación& 1a separación de las especies de plantas o incluso tipos de cultivo utili@ando la teledetección por s: sola es diF:cil debido a la similitud en las rmas espectrales& Se !an !ec!o esFuer@os para separar las dos male@as ms comunes notorios acuticos 4es decir, el ;acinto de agua y !ydrilla5 3ue invaden y obstruir las v:as Guviales utili@ando sensores remotos 4Ritc!ie et al& 2003 5&

&  Efectos de la nie#e en el suelo basado en Teledetección y E#aluación de la Calidad del Agua

es!ielo puede contribuir a la contaminación del 7.S agr:cola a travs de la liDiviación o el transporte de los desec!os animales, lodos de y otros desec!os industriales a los arroyos y r:os 4BradFord et al& 2010 J NalKer et al&2006 J& ege et al2011 5& 1os estudios demuestran 3ue el calentamiento global se !a derretido la nieve en el rtico y en la Antrtida, con eFectos de retroalimentación anticipados 3ue pueden controlar los patrones del clima, la circulación corriente ocenica y la subida global del mar 4Ac!berger et al&, 2012 5& Sin embargo, debido a la inmensidad y condiciones !ostiles, es diF:cil !acer mediciones in situ dentro de esta región polar 4Ac!berger et al& 2012 5& 1os sensores remotos a bordo de bu3ues se !an utili@ado para tra@ar el espesor y la distribución del !ielo marino 4Norby et al& 2008 5, radio)eco sondeo utili@ado para investigar las propiedades del subsuelo de las capas de !ielo polares y las capas de !ielo 4Bing!am y Siegert 2007 5, el albedo del !ielo marino demostrado estar aumentando basa en las mediciones de sensor de microondas y de imgenes 41ubin et al& 2003 5, y la eDtensión espacial de la capa de nieve mapeadas desde plataFormas areas o satelitales 4Orei et al& 2012 J Rittger et al&2013 5, pero debido a las limitaciones tcnicas y log:sticas, detallando los puntos calientes de contaminación todav:a puede ser diF:cil 49eygster et al& 2012 J Sun et al&2010 5& 6s diF:cil cuanticar la contaminación de la nieve debido a la discrepancia en la precisión de los mtodos de evaluación y la dicultad de modelar el comple;o multi)ngulo de nieve polari@ado reGectancia 4Orei et al& 2012 J .eltoniemi et al&2009 5&

&*  Calibración y (alidación

1a calibración es la alternativa a la validación, a eDcepción de 3ue la calibración se lleva a cabo normalmente en el e3uipo por parte de los Fabricantes, o antes de las mediciones de campo o el modelado real se lleva a cabo, mientras 3ue la validación es una evaluación de la precisión reali@ada a travs de la comparación de los datos medidos con los datos predic!os por el sensor remoto o modelo 4C!ander et al&2009 J Ourby et al& 2010 J Robinson y Metternic!t2006 5& 1a calibración es cr:tico en la teledetección, debido a 3ue la reGectancia sensor no es igual a la reGectancia emitida o reGe;ada desde la supercie de la tierra debido a la interFerencia de los gases atmosFricos en las seXales y las distorsiones 3ue surgen de las imperFecciones en el e3uipo sensor& Aparte de las distorsiones debidas al sensor imperFecciónJ la edad, y la supercie, la !eterogeneidad pueden crear errores en los productos& Sensores remotos areos o satelitales se calibran usando ob;etivos !omogneos seleccionados como nubes, desiertos u ocanos 4C!ander et al& 2009 5& 1as nubes se identican en las imgenes de satlite por 4a5 prueba de contraste 3ue se basa en el

!ec!o de 3ue las nubes son ms Fr:os y ms brillante, 4b5 prueba espectral 3ue se basa en la transFerencia radiativa para identicar el comportamiento de banda espectral 3ue puede identicar de manera /nica un p:Del 3ue es nublado y 4c5 la prueba espacial 3ue se basa en la premisa de 3ue las nubes son de teDtura diFerente de un cielo despe;ado& 6n la calibración, una parte del con;unto de datos se !a reservado para el clculo de los valores previstos, y el resto para comprobar la eDactitud del modelo a;ustado 4avis 1987 5& .recisión en la teledetección se puede determinar a travs de la matri@ de error 4Congalton et al& 1983 J Ooody 2002 5& 6valuación precisión tambin puede llevarse a cabo a travs de un procedimiento de validación escalón superior, es decir, la validación cru@ada& -alidación cru@ada se reali@a a travs de la eliminación de una observación del con;unto de datos, la estimación del valor de la variable eliminado basado en el modelo y el resto de las observaciones, el clculo de la error, y repitiendo este proceso para cada una de las observaciones restantes 4avis 1987 J Robinson y Metternic!t 2006 5&

&'  )usión de *atos

6stn actualmente disponibles en grandes vol/menes, a ba;o costo a partir de diFerentes Fuentes y con diFerentes detalles de datos de Forma remota los datos detectados& Sin embargo, el e3uilibrio entre la resolución espacial, espectral y temporal crea una limitación en lo 3ue es alcan@able durante los anlisis o modelos 3ue generalmente re3uieren bases de datos estandari@ados, o mapas de apareamiento& 6s de conocimiento com/n 3ue los ms de los detalles en un mapa y ms na es la resoluciónJ menor ser la eDtensión espacial, y el sensor tendr una Frecuencia de revisita inFeriorJ por e;emplo, la identicación de caracter:sticas de la supercie de la tierra ser relativamente ms clara en las imgenes ad3uiridas con los sensores asignador temticas a bordo satlites 1andsat 3ue proporcionan de %# m de resolución espacial de datos despus de cada $* d:as cubren una masa de tierra de $ $'# Km, en comparación con los de la M0IS a bordo de los satlites >erra y A3ua, 3ue oFrecen a diario, sobre un anc!o de Fran;a mayor de "&%%# Kilometros, pero resoluciones espaciales inFeriores de "# m, ## m, y $ Kilometro& .or lo tanto, la cobertura de sensor sobre grandes eDtensiones espaciales, generalmente se traduce en menos inFormación detallada del mundo real& 6n situaciones con paisa;es !eterogneos, Falta o escase@ de datos, Fusión de datos, 3ue combina datos de diFerentes Fuentes 4es decir, el campo, el aire y espacio5 ad3uiridos al mismo tiempo 4es decir, Fec!a de aniversario5 puede ser suciente 4Bo 4"##L5& Aplicación de la regresión cresta para cuanticar los eFectos marginales de las propiedades del suelo en colineales totoDicidad de arsnico, cadmio, plomo y @inc& !oicoloa $ :/ica biental, 28  , $#$)$#"'& CrossReF  Andersen, 2&, Sand!olt, I&, 2ensen, T9, ReFsgaard, 2C, y upta, 9& 4"##"5& .erspectivas en el uso de un :ndice de se3uedad de teledetección en los modelos !idrológicos distribuidos a escala de cuencas& )rocesos idrolicos, 16 4$5, "L'%)"L'& doi& $#& $##" ( 9. $## & CrossReF  Angers, A, y 6riKsen)9amel, 7S 4"##5& 1abran@a Oull)inversión y la distribución de carbono orgnico en los perles del suelo un meta)anlisis&Soil Science Societ$ o; CrossReF   erica ista %/ropea de ronoa, 35 4"5, %) L"& doi && $#& $#$* ( ; e;a "#$$& #=& ##" & CrossReF  Bastida, O&, solnay, A&, 9ernnde@, >&, y arc:a, C& 4"##5& .asado, presente y Futuro de los :ndices de calidad del suelo& Una perspectiva biológica -eodera, 147 &, $L) $'$CrossReF  Bat;es, 79 4"##5& Mapeando las reservas de carbono del suelo de Frica Central utili@ando S0>6R& -eodera, 146 , )*& CrossReF  .ico, , Basta, 7>, Sc!ecKel, T, y >raina, S2 4"##'5& -inculación de la especiación en Fase sólida de .b secuestrado a birnessite al orales bioaccesibilidad .b& Implicaciones para la recuperación de suelos iencia biental $ !ecnoloa, de 42 a@os  &, ''L) 'CrossReF  Be!era, S&, y .anda, RT 4"##*5& 6valuación de alternativas de gestión para una cuenca agr:cola en una región subtropical sub!/medo utili@ando un proceso F:sico basado en modelos& ric/lt/ra, %cosisteas $ Medio biente, 113 , *")'"& CrossReF  Ben)or, 6&, C!abrillat, S&, ematte, 2AM, >aylor, R, 9ill, 2&, N!iting, M1, y Sommer, S& 4"##L5& 6l uso de imgenes de 6spectroscop:a para estudiar las propiedades del suelo& 'eote Sensin o; %n>ironent, 113 , S%)S& CrossReF  Betrie, , Mo!amed, A, van riensven, A&, y Srinivasan, R& 4"#$$a5& Modelado de gestión de sedimentos en el modelo SNA> Cuenca del 7ilo A@ul usando& idroloa $ &CrossReF  del sistea de la !ierra iencias, 15 , #')$ Betrie, , van riensven, A&, Mo!amed, A, .opescu, I&, Mynett, A6, y 9ummel, S& 4"#$$b5& -inculación de SNA> y S0B6T utili@ando la interFa@ de modelado abierta 40penMI5 para la simulación de transporte de sedimentos en la cuenca del r:o 7ilo a@ul& !ransacciones de la S%, 54 , $'=L)$''&

Bing!am, R, y Siegert, M2 4"##'5& Radio)ec!o sonar sobre las masas de !ielo polares& iario de -eo;sica biental e Ineniera, 12  , =')*"& CrossReF  BlacKmer, AM, y blanco, S6 4$LL5& 6l uso de tecnolog:as de agricultura de precisión para me;orar la gestión de los suelos y Fertili@antes nitrogenados& /stralian eledetección multiespectral de solución salina se ltra&I%%% !ransactions on CrossReF  -eociencia $ !eledeteccin, 21  , "%L)"$& Ciervo, O&, i Martino, &, Iodice, A&, Toussoube, &, .apa, M7, Riccio, &, et al& 4"#$$5& 6l uso de alta resolución de datos SAR para la vigilancia de los recursos !:dricos en BurKina Oaso& 6n C& 7otarnicola, S& .aloscia, y 7& .ierdicca 46ds&5, iaen Sar n=lisis, odelado $ tDcnicas Ei 4-ol& $'L, .roceedings oF S.I65&

Co!en, M2, .renger, 2., y eBusK, NO 4"##5& -isible casi espectroscopia de reGectancia en el inFrarro;o para la evaluación rpida, no destructiva de la calidad del suelo de los !umedales& 'e>ista de alidad biental, 34 , $="")$=%=& CrossReF  Co!en, M&, Mylavarapu, RS, BogreKci, I&, 1ee, NS, y ClarK, MN 4"##'5& 6spectroscop:a de reGectancia para el suelo agronómica anlisis de rutina&%da;oloa, 172 , =*L) =&CrossReF  Congalton, R, 0der, 2aKober, CA, y 9attey, 2A 4"##%5& 6l uso de residuos de tratamiento para reducir el FósForo en la escorrent:a agr:cola& our, A& 4"#$"5& 6l anlisis de sensibilidad del modelo de carbono orgnico del suelo 6MS para cubrir las incertidumbres uso de la tierra de clasicación ba;o diFerentes escenarios climticos aterri@ar en senegal& ioeosciences, 9 , *%$)*=& CrossReF  inKa, M0 4"#$"5& 6l anlisis de la medida 4tamaXo y Forma5 de la eDpansión 1ago BasaKa 4.rincipal et:ope del -alle del RiFt5 mediante teledetección y SI& "aos $ %balses de In>estiacin $ -estin, 17 4"5, $%$)$=$& doi&& $#& $$$$ ( ; $==#)$''#

"#$"& ####& D & CrossReF  obson, MC, Ulaby, O>, y .ierce, 16 4$LLa5& Clasicación de tierras de la cubierta y la estimación de los atributos del terreno Uso del radar sinttico)apertura& 'eote CrossReF  Sensin o; %n>ironent, 51 , $LL)"$=& obson, MC, Ulaby, O>, .ierce, 16, Bolita, >1, Bergen, TM, TellndorFer, 2&, Tendra, 2R, 1i, 6&, 1in, C, 7as!as!ibi, A&, Sarabandi, T &, y Si3ueira , .& 4$LLb5& 6stimación de las caracter:sticas bioF:sicas de los bos3ues en Mic!igan 7orte con SIR)C ( H)SAR& I%%% CrossReF  !ransactions on -eociencia $ !eledeteccin, 33 , '')L& oraisironent, 64 , "L")%$& Ooody, M 4"###5& 6stimación de la composición de la cobertura del suelo de sub)p:Del de la presencia de clases no entrenados& In;or=tica $ -eociencias, 26 , =*L) ='&CrossReF  Ooody, M 4"##"5& 6stado de la evaluación de la cobertura del suelo precisión de la clasicación& 'eote Sensin o; %n>ironent, 80 , $)"#$& CrossReF  Orei, A&, >edesco, M&, 1ee, S&, Ooster, 2&, 9all, T, Telly, R&, h Robinson, A 4"#$"5& Una revisión de los productos globales de nieve obtenidos por satlite& d>ances in Space CrossReF  'esearch, 50 , $##')$#"L& Ourby, S&, Caccetta, .&, y Nallace, 2& 4"#$#5& Monitoreo de la salinidad en Australia 0ccidental utili@ando datos espaciales de teledetección y otros&'e>ista de alidad CrossReF   biental, 39 , $*)"& allego, O2 4"##=5& 1a teledetección y la estimación de rea de cobertura de la tierra& 'e>ista Internacional de )ercepcin 'eota, 25 , %#$L a %#='& CrossReF  arc:a)9aro, O2, ilabert, MA, y Melia, 2& 4$LLL5& 1a eDtracción de endmembers de me@clas espectrales& 'eote Sensin o; %n>ironent, 68 , "%')"%& CrossReF  obin, A&, Campling, .&, ecKers, 2&, y Oeyen, 2& 4"###5& 1a cuanticación de la morFolog:a del suelo en ambientes tropicales y mtodos de aplicación en suelo clasicación& Soil Science Societ$ o; erica ista Internacional de CrossReF  )ercepcin 'eota, 2 , $$)$%%& 9ua, 1&, l, H&, uan, &, y 7an, 9& 4"#$"5& 6valuación de la escorrent:a y sedimentos rendimientos utili@ando el modelo AnnA7.S en una de tres arganta de cuencas de C!ina& 'e>ista Internacional de In>estiacin del Medio biente $ la Sal/d )Jblica, 9  , $')$L#'&CrossReF  9ubbart, 2A, 1inK, >6, y 6lliot, N2 4"#$$5& 6strategias para me;orar N6.. simulaciones des!ielo en terreno montaXoso& !ransacciones de la S%, 54 , $%%%)$%=& 9uete, AR 4$L'5& Suelo y ngulo de sol interacciones en espectros dosel parcial& 'e>ista Internacional de )ercepcin 'eota, 8 , $%#')$%$'& CrossReF  9uete, AR, y >ucKer, C2 4$LL$5& Investigación de las inGuencias del suelo en A-9RR ro;o y del inFrarro;o cercano imaginer:a :ndice de vegetación&'e>ista Internacional de &CrossReF  )ercepcin 'eota, 12 , $""%)$"=" 9uete, A&, 2usticia, C&, y 1iu, 9& 4$LL=5& 6l desarrollo de la vegetación y del suelo :ndices para M0IS)60S& 'eote Sensin o; %n>ironent, 49 , ""=)"%=& CrossReF 

9uete, A&, idan, T&, Miura, >&, Rodr:gue@, 6., ao, H&, y Oerreira, 1 4"##"5& InFormación general sobre el rendimiento radiomtrico y bioF:sica de los :ndices de vegetación M0IS& 'eote Sensin o; %n>ironent, 83 , $L)"$%& CrossReF  9yde, .&, ubaya!, R&, NalKer, N&, Blair, 2B, 9oFton, M&, y 9unsaKer, C& 4"##*5& Mapeando la estructura del bos3ue para el anlisis de !bitat de vida silvestre utili@ando sensores m/ltiples 41iAR, SAR ( InSAR, 6>M plus, uicKbird5 sinergia& 'eote Sensin o; %n>ironent, 102 , *%)'%& CrossReF  9yde, .&, 7elson, R&, Times, &, y 1evine, 6& 4"##'5& 6Dplorando 1IAR)Radar sinergia) predecir la biomasa area en un bos3ue de pinos ponderosa suroeste usando 1iAR, SAR y InSAR& 'eote Sensin o; %n>ironent, 106 , ")%& CrossReF   2ana, RB, y Mo!anty, B. 4"#$$5& Me;ora de .>O con datos de teledetección para multi) escala de estimación de retención de agua del suelo& iario de idroloa, 399 , "#$) "$$&CrossReF   2iang, , 9uete, AR, idan, T&, y Miura, >& 4"##5& esarrollo de un mayor :ndice de vegetación de dos bandas sin una banda a@ul& 'eote Sensin o; %n>ironent, 112 , %%%)%=&CrossReF  Tasisc!Ke, 6S, MelacK, 2M, y obson, MC 4$LL'5& 6l uso de radares de imagen para aplicaciones de un ecológicas opinión& 'eote Sensin o; %n>ironent, 59 , $=$) $*&CrossReF  Tester, R, OoD, MO, y Magnuson, A& 4$LL*5& Modelando, mediciones, y el satlite de detección remota de los componentes biológicamente activos en las aguas costeras& :/ica Marina, 53 , $%$)$=& CrossReF  Tiage, 1M, y 0buoyo, 2& 4"#$$5& 1a posible relación entre 6l 7iXo y Gores del ;acinto de agua en Ninam olFo de 1ago -ictoria, Frica del 6ste la evidencia de las imgenes de satlite& -estin de 'ec/rsos dricos, 25 4$=5, %L%$)%L=& doi$#& $##' ( s$$"*L)#$$) LL)D & CrossReF  Tim, &, 2abro, 2, y 6vans, R 4"#$$5& 1is:metros inalmbricos para monitoreo de agua del suelo en l:nea en tiempo real& 'ieo iencias, 29 , ="%)=%#& CrossReF  Tooistra, 1&, 1ovaina, R&, Ne!rens, R&, 7ien!uis, .9, y Buydens, 1MC 4"##%5& Una comparación de mtodos para relacionar !ierba reGectancia a la contaminación por metales del suelo& 'e>ista Internacional de )ercepcin 'eota, 24 , =LL !asta #$#&CrossReF 

Turita, T&, 7onomura, M&, SaKaguc!i, &, SaiKi, A&, y >aKeda, R& 4"##5& Mtodo simple de la determinación de .CB en el aceite del transFormador mediante la me;ora de Kit de descomposición .CB y cromatograF:a iónica de cloruro& /nseFi +aaF/, 54 , ) *#&CrossReF  Tances en ronoa, 74 4'=5, $)$L"& CrossReF  1al, R& 4"##=a5& Impactos del Suelo C de secuestro sobre el cambio climtico global y la seguridad alimentaria& iencia, 304 , $*"%)$*"'& CrossReF  1al, R& 4"##=b5& e emisiones de carbono de las operaciones agr:colas& Medio biente CrossReF  Internacional, 30 , L$)LL#& 1al, R& 4"##=c5& Secuestro de carbono del suelo para mitigar el cambio climtico& -eodera, 123 , $)""& CrossReF  1al, R& 4"##L5& Retos y oportunidades en la investigación de materia orgnica del suelo& %/ropean ista CrossReF  Internacional de )ercepcin 'eota, 31 , L')*$*& 1illesand, >M, 2o!nson, N1, euell, R1, 1indstrom, 0M, y Meisner, 6 4$L%5& 6l uso de los datos del 1andsat para predecir el estado tróco de Minnesota 1agos& Ineniera ;otoraDtrico $ !eledeteccin, 49 , "$L)""L&

1iu, S, Bronceado, H, 1i, ., !ao, S, y uan, N. 4"#$$5& Son suelos de Ioacin de S/elos $ /a, 67  , =")#& McConnell, M&, h Burger, 1N 4"#$$5& Conservación .recisión& Una !erramienta de apoyo a las decisiones geoespacial para optimi@ar la conservación y la rentabilidad en los paisa;es agr:colas iario de onser>acin de S/elos $ /a, 66  4*5, %=')%=& doi& $#& "=L ( ;s)piloto para la Ba!:a de C!esapeaKe de cuencas& Ineniera plicada a la ric/lt/ra, 26 , 'L)#& Metternic!t, I 4$LL5& Clasicación Ou@@y de datos 26RS)$ SAR una evaluación de s u desempeXo para la asignación de la salinidad del suelo&%coloical Modellin, 111  , *$) '=&CrossReF  Metternic!t, & 4$LLL5& Cambie evaluación detección utili@ando con;untos diFusos y los datos de teledetección una aplicación de la revisión mapa topogrco& IS)'S iario de CrossReF  *otoraetra $ !eledeteccin, 54 , ""$)"%%& Metternic!t, I, y Oermont, A& 4$LL5& 6stimación de erosión caracter:sticas de la supercie de modelado me@cla lineal& 'eote Sensin o; %n>ironent, 64 4%5, "=) "*& doi $#& $#$* ( s##%=)="' 4L'5 ##$'")' & CrossReF  Metternic!t, I, y incK, 2A 4$LL5& 6valuar el contenido de inFormación de los datos  26RS)$ SAR y 1andsat >M para la discriminación de las caracter:sticas de e rosión del suelo& IS)'S iario de *otoraetra $ !eledeteccin, 53 , $=%)$%& CrossReF  Metternic!t, I, y incK, 2A 4"##%5& 1a teledetección de la salinidad del suelo& .otencialidades y limitaciones de 'eote Sensin o; %n>ironent, 85 , $)"#& CrossReF  Metternic!t, &, incK, 2A, Blanco, ., y del -alle, 9O 4"#$#5& 1a teledetección de degradación de la tierra& 1as eDperiencias de Amrica 1atina y el Caribe 'e>ista de CrossReF  alidad biental, 39 &, =")*$ Migliaccio, TN, y Srivastava, .& 4"##'5& Componentes !idrológicos de modelos a escala de cuencas& !ransacciones de la S%, 50 , $*L)$'#%& Mil@oR 4"#$$5& 6l uso de la teledetección en el suelo y el terreno mapeo una reseXa& -eodera, 162, $)$L&CrossReF  Munyati, C&, y Rats!ibvumo, >& 4"#$$5& Caracteri@ación de la cobertura vegetal en relación al uso del suelo en la cuenca InKomati, SudFrica, utili@ando imgenes 1andsat& Krea, 43 4"5, $L)"#$& doi&& $#& $$$$ ( ; $=' !asta ='*" D "#$#& ##L'L& & CrossReF  7elson, N, y Sommers, 16 46ds&5& 4$L"5& de carbono total, carbono or=nico, $ la ateria or=nica 4pp& %L)#5& Madison, Nisconsin la Sociedad Americana de

Agronom:a y Suelos Sociedad de Ciencias de 6stados Unidos& 7elson, N, y Sommers, 16 4$LL*5& e carbono total, carbono orgnico, y la materia orgnica& 6n 1 SparKs y col& 46ds&5, Societ$ o; erica $ de la Sociedad ericana de  ronoa 4pp& L*$)$#$#5& Madison, NI Soil Science Society oF America&

7RCS& 4"#$"5& concepto alidad del s/elo & Servicio de Recursos 7aturales Conservación 47RCS5& !ttp&&& (( suelos usda gov ( SI ( conceptos ( conceptos !tml 0C6& 4"#$"5& 0rgani@ación de Cooperación y esarrollo 6conómicos 40C65, .erspectivas del Medio Ambiente de "## 1as consecuencias de la inacción, 0Ki, >&, y Tanae, S& 4"##*5& lobal ciclos !idrológicos y recursos !:dricos mundiales& Science, 313 , $#*)$#'"& CrossReF  .a!levan, 7&, Ra3ueno, 7, y Sc!ott, 2R 4"#$"5& Cru@)calibración de las bandas visible en el inFrarro;o cercano del 1andsat)' con terra)M0IS sobre las aguas oscuras& 6n NN 9ou y R& Arnone 46ds&5, (cDano de deteccin $ onitoreo I.  & Belling!am Spie)Int Soc Ingenier:a jptica& .arton, N2, Sc!imel, S, Cole, C-, y 0;ima, S 4$L'5& Anlisis de los Factores 3ue controlan los niveles de materia orgnica del suelo en grandes llanuras pasti@ales& Soil CrossReF  Science Societ$ o; erica appan, &, 0;ima, &, y >sc!aKert, .& 4"##=5& Impacto ecológico de los patrones de uso del suelo el pasado y Futuro en Senegal& &, Suomalainen, 2&, y .uttonen, 6& 4"##L5& Mediciones del Factor de reGectancia bidireccional polari@ados de tierra, piedras y nieve& e %spectroscopa $ trans;erencia radiati>a, 110 , $L=#)$L%& .imentel, &, 9arvey, C&, Resosudarmo, .&, Sinclair, T&, Tur@, &, Mc7air, M&, Crist, S&, S!prit@, 1&, Oitton, 1&, Sa8ouri, R&, y Blair, R& 4$LL5& 1os costos ambientales y económicos de la erosión y conservación de suelos benecios& Science, 267 , $$$') $$"%&CrossReF  .inter, .2, 9ateld, 21, Sc!epers, 2S, Barnes, 6M, Moran, MS, aug!try, CS>, et al& 4"##%5& 1a teledetección para el mane;o del cultivo& Ineniera ;otoraDtrico $ !eledeteccin, 69 4*5, *=')**=&

.oder, A 4"#$#5& Servicios de los ecosistemas y la agricultura las compensaciones y sinergias& )hilosophical !ransactions de la 'o$al Societ$ #iencias iolicas, 365  , "LL)"L'$&CrossReF  0rgulloso, SR, Rasmussen, M0, Oens!olt, R&, Sand!olt, I&, S!isanya, C&, Mutero, N&, Mboances en 'ec/rsos dricos, 51 , %*')%#& CrossReF  Roberts, A, Smit!, M0, y Adams, 2B 4$LL%5& 1a vegetación verde, la vegetación no Fotosinttica, y los suelos en los datos A-IRIS& 'eote Sensin o; %n>ironent, 44 , ")"*L&CrossReF  Roberts, A, ardner, M&, Iglesia, R&, Ustin, S&, Sc!eer, &, y verde, R0 4$LL5& C!aparral Mapping en las montaXas de Santa Mónica el uso de varios modelos de me@cla espectral endmember& 'eote Sensin o; %n>ironent, 65 , "*') "'L&CrossReF  Robinson, >., y Metternic!t, & 4"##*5& .robar el rendimiento de las tcnicas de interpolación espacial de las propiedades del suelo& Mapeoop/tadoras $ %lectrnica CrossReF  en la aric/lt/ra, 50 , L')$#& Rosen3vist, A&, y BirKett, CM 4"##"5& 6valuación de mosaicos 26RS)$ S AR para aplicaciones !idrológicas en la cuenca del r:o Congo& 'e>ista Internacional de &CrossReF  )ercepcin 'eota, 23 , $"%)$%#" Roy, ., 2u, 2&, 1eDs de i=enes satelitales 4pp&

*%#)*%5& 6n Avances Recientes en >ecnolog:as 6spaciales, "##& RAS> "##& Actas del segundo Congreso Internacional, 6stambul, >ur3u:a, ;unio L a $$

Sant!i, C&, Arnold, 2, Nilliams, 2R, ugas, NA, Srinivasan, R&, y 9aucK, 1M 4"##$5& 1a validación del modelo SNA> en una gran cuenca del r:o con las Fuentes puntuales y no puntuales& iario de la sociacin ericana de 'ec/rsos dricos, 37  , $$*L) $$&CrossReF  Sc!mullius, CC, 6vans, 1, y I666& 4$LL'5& 'es/en tab/lar de SI'# L E#S' res/ltaB reH/isitos de apert/ra sintDtica de ;rec/encias de radar $ de polariacin para aplicaciones en ecoloa e hidroloa 4pp $'%=)$'%*&5& 6n Ciencias de la >ierra y

 >eledetección, $LL'& IARSS L'&>eledetección)Una -isión Cient:ca para el esarrollo Sostenible& $LL' I6 Internacional Sc!roder, 21, Basta, 7>, Si, 2&, Casteel, SN, 6vans, >&, y .ayton, M& 4"##%5& 6n el mtodo gastrointestinal in vitro para estimar relativa cadmio biodisponible en suelo contaminado& iencia $ !ecnoloa, Medio biente 37  , $%*)$%'#& CrossReF  Senay, B, S!a3ue, 7A, Autrey, BC, Oulco, O&, y Cormier, SM 4"##"5& 1a selección de las bandas de Frecuencia estrec!as para la optimi@ación de monitoreo de la calidad del agua en el r:o reat Miami, 0!io usando datos de sensores remotos !iperespectrales& ista Internacional de &CrossReF  )ercepcin 'eota, 20 , $=*$)$=* Soltanpour, .7, y elgado, 2A 4"##"5& estión rentable y sostenible del suelo en base a la prueba de nutrientes& o/nicaciones en %da;oloa $ n=lisis de la planta, 33  , "')"%&CrossReF  Srinivasan, R&, Ramanarayanan, >S, Arnold, 2, y Bednar@, S> 4$LL5& Amplia @ona de modelación !idrológica y la evaluación)parte II aplicación del modelo& iario de la CrossReF   sociacin ericana de 'ec/rsos dricos, 34 , L$)$#$& 6l personal, SS 46d&5 4$L$5& Man/al enc/esta del s/elo 4p& #%5& Nas!ington, C USA& Ste!man, S-, So!l, >1, y 1oveland, >R 4"##5& Una evaluación de las estrategias de muestreo para me;orar la precisión de las estimaciones de cambio bruto en el uso y cobertura del suelo& 'e>ista Internacional de )ercepcin 'eota, 26 , desde =&L=$ !asta =&L'&CrossReF  Stevens, A&, van Nesemael, B&, Bart!olomeus, 9&, Rosillon, &, >yc!on, B&, h Ben)or, 6& 4"##5& 1aboratorio, el campo y la espectroscopia en el aire para monitorear el contenido de carbono orgnico en los suelos agr:colas& -eodera, 144 , %L) =#=&CrossReF  StocKmann, U&, Adams, MA, Craies@en, 11, >ac!ie)0beng, 6&, 1iu, S&, y ieye, AM 4"##L5& inmica !istórica y simulados de carbono de los ecosistemas en !ana& 6l uso del suelo, la gestión y el clima ioeosciences, 6 &, =) CrossReF   >atem, A2, Campi@, 7&, et!ing, .N, 7ieve, RN, y 1inard, C& 4"#$$5& 1os eFectos de la elección de datos espacial de la población sobre las estimaciones de población en situación de riesgo de la enFermedad& )op/lation ealth Metrics 9 , =&

 >egtmeier, 6M, y u8y, M 4"##5& 1os costes eDternos de la producción agr:cola en los 6stados Unidos& 'e>ista Internacional de Sostenibilidad rcola, 2 , $)"#& CrossReF   >ong, R6>, y C!en, N1 4"##"5& Modelado de la relación entre el uso del suelo y la supercie de la calidad del agua& iario de -estin biental, 66, %'')%L%&CrossReF   >opp, C, y Oerr, .A 4"##"5& Contenido de agua& 6n 29 dane y C >opp 46ds&5, MDtodos de an=lisis de s/elosB parte 4 Dtodos ;sicos ,  ronoa Monora;a 4pp =$')

=""&5& Madison, NI Soil Science Society oF America  >uomisto, 91, 9odge, I, Riordan, .&, y Macdonald, N 4"#$"5& ZReduce la agricultura ecológica impactos ambientalesV )& Un meta)anlisis de la investigación europea iario CrossReF  de -estin biental, 112 &, %#L)%"# van der Meer, O, van der Ner8, 9MA, van RuitenbeeK, O2A, 9ecKer, CA, BaKKer, N9, 7oomen, MO, van der Mei;de, M&, Carran@a, 62M, de Smet!, 2B, y Noldai, >& 4"#$"5& Multi e !iperespectral detección geológica remota una revisión& International acin de la !ierra $ -eoin;oracin, 14 , $$")$"& -ertucci, OA, y 1iKens, 6 4$LL5& ReGectancia espectral y l a calidad del agua de los lagos AdirondacK región de montaXa& "inoloa $ (ceanora;a, 34 , $**) $*'"&CrossReF  -olante, 27, Alcara@)Segura, &, Mosciaro, M2, -igli@@o, 6O, y .aruelo, 2M 4"#$"5& Cambios Funcionales ecosistmicos asociados con el desmonte de tierras en el noroeste de Argentina& ric/lt/ra, %cosisteas $ Medio biente, 154 , $")""& CrossReF  -rieling, A&, SterK, &, y -igiaK, 0& 4"##*5& 6valuación espacial de riesgo de erosión del suelo en las montaXas de Nest Usambara, >an@ania&eradacin de !ierras $ CrossReF  esarrollo, 17 4%5, %#$)%$L& doi& $#& $##" ( 1R '$$ & Nade, CR, negrita, MC, Aust, NM, 1aKel, NA, III, y Sc!illing, 6B 4"#$"5& Comparando los datos de trampas de sedimentos con la US16)B0SU6, RUS16", y los modelos de erosión N6..)R0A para la evaluación de la pista de arrastre con labes BM.S& !ransacciones de la S%, 55 , =#%)=$=& NalKer, >R, 9abecK, 20, Tar;alainen, >., -irtanen, >&, Solovieva, 7& 2ones, -&, Tu!ry, .&, .onomarev, -I, MiKKola, T&, 7iKula, A&, .atova, 6& , Crittenden, ., ;oven, S, y Ingold, >& 4"##*5& 7iveles percibidos y medidos de contaminación del medio ambiente la investigación interdisciplinaria en las tierras ba;as del noreste de subrticas Rusia europea& bio, 35 , ""#)""& CrossReF 

NalKley, A&, y 7egro, IA 4$L%=5& Un eDamen del mtodo egt;are8 para determinar la materia orgnica del suelo, y una propuesta de modicación del mtodo de valoración cido crómico& %da;oloa, 37 , "L)%& CrossReF  Nan, O, 1in, 6&, Hiong, N&, 1i, &, y uo, 1. 4"#$$5& Modelando el impacto del cambio climtico en los suelos de carbono orgnico en los suelos de las tierras altas en el siglo "$ en C!ina& ric/lt/ra, %cosisteas $ Medio biente, 141 , "%)%$& CrossReF  Nang, H&, y 1in, .& 4"#$$a5& 6Fecto del tamaXo de malla 6M en AnnA7.S simulación y corrección de pendiente& Monitoreo $ %>al/acin biental, 179  , "*')"'' &CrossReF  Nang, H&, y 1in, .& 4"#$$b5& Impacto de la @ona de origen cr:tica sobre AnnA7.S simulación& iencia $ !ecnoloa del /a, 64  , $'*')$''%& CrossReF  Nester, T&, 1unden, B&, y BaD, & 4$LL#5& Anal:ticamente procesado imgenes 1andsat  >M para la interpretación geológica visual en los Caledonides escandinavos del norte& IS)'S iario de *otoraetra $ !eledeteccin, 45 , ==")=*#& CrossReF  UI67& 4"#$%5& Saneamiento y salud& inebra 0MS NielopolsKi, 1&, C!atter;ee, A&, Mitra, S&, y 1al, R& 4"#$$5& 6n la determinación in situ de la reserva de carbono del suelo mediante dispersión inelstica de neutrones& Comparación con la combustión seca -eodera, 160 &, %L=)%LL CrossReF  Nilliams, 1, o& 4"##*5& 1andsat& Ayer, !oy y maXana ;otoraDtrico Ineniera $ !eledeteccin, 72 , $$'$)$$'& Norby, A., eiger, CA, .aget, M2, -an Noert, M1, AcKley, SO, y e1iberty, >1 4"##5& istribución del espesor del !ielo marino antrtico&-eoph$sical 'esearch iarioB (ceans ,113 , C#SL"

 oung, RA, 0nstad, CA, Bosc!, , y Anderson, N. 4$LL5& A7.S)un modelo no punto) Fuente de contaminación para la evaluación de las cuencas agr:colas& 'e>ista de onser>acin de S/elos $ /a, 44 , $*)$'%&

ege, 6., Tatsev, I1, MalinKa, A-, .riK!ac!, AS, 9eygster, &, y Niebe, 9& 4"#$$5& Algoritmo para la recuperación del tamaXo de grano de la nieve y la cantidad eFectiva de la contaminación de las mediciones satelitales& 'eote Sensin o; CrossReF  %n>ironent, 115 , "*'=)"*& !ang, S&, !ao, la tuberculosis, Nang, 2&, u, H1, C!en, N&, y 9an, & 4"#$%5& eterminación de G/or, cloro y bromo en productos para el !ogar de combustión por medio de bomba de oD:geno y la cromatograF:a de iones&