[EN] In the department of San Marcos, Guatemala, in recent decades one of the aspects that has most worried the farmers is the low production they get from their crops and livestock species. There-fore it was decided to conduct the study "ecological bromatological typing and forage woody species in the watershed of the Naranjo River" The objectives of the research focus on establishing the biocli-matic features and ecological conditions where forage species de-velop Erytrhina berteroana Urb. (Miche or whistle), caudata Bohe-meria Swartz (cattle fattening or SACLA) Verbesina apleura SF Blake (copal), Polymnia maculata Cav. (Bilil or rod rocket) and Fuchsia arborescens L. (moradillo). Also, know the chemical composition of such species through phytochemical analysis, knowing the type of soil and identify agroforestry systems in the area of study and quantify their forage potential From the point of view bioclimatic study area it is characterized by the following indices: continentality (Ic) 2.2; termicidad (It) 3.9; ombrothermic (Io) 8.7; Annual positive temperature (Tp) 1.7 ° C; positive precipitation (Pp) 1458 mm and a mean annual tempera-ture (Tm) of 14 ° C. It corresponds to a climax vegetation of plu-viseasonal jungle. The soil is slightly acidic, rich in phosphorus, potassium and or-ganic matter, with a predominantly sandy texture. Regarding the nutritional value and pascícola taxa studied, the best results in crude protein content berteroana E. correspond to 30.7% (± 2.1), P. maculata 29.9% (± 0.4) and B. caudata 27.0% (± 3.3); while higher contents of crude fiber corresponded to E. berteroana with 29.1% (± 5.7) and F. arborescens with 19.8% (± 1.1), on a dry matter values correspond to the best B. caudata and V. apleura with 17.6% (± 4.2) and 16.3% (± 3.0) respectively. Note that the higher protein content is in the agroforestry sys-tem, with 91.72%, values obtained from the data reported by the laboratory of food science; predominant species in this system berteroana E., B. caudata, V. and P. maculata apleura; followed in order of importance with its plant components system strip crop-ping with 49.08 of protein, mainly com-posed by E. berteroana, P. maculata and V. apleura. / [ES] En el departamento de San Marcos, Guatemala, en las últimas décadas uno de los aspectos que más ha preocupado a los productores agrícolas es la baja producción que obtienen de sus cultivos y especies pecuarias. Por lo anterior se decidió llevar a cabo el estudio "Tipificación ecológica y bromatológica de especies leñosas forrajeras, en la microcuenca del río Naranjo" Los objetivos de la investigación se centran en establecer las características bioclimáticas y condiciones ecológicas en donde se desarrollan las especies forrajeras Erytrhina berteroana Urb. (miche o pito), Bohemeria caudata Swartz (engorda ganado o sacla) Verbesina apleura S.F. Blake (copal), Polymnia maculata Cav. (bilil o vara de cohete) y Fuchsia arborescens L. (moradillo). Así mismo, conocer la composición bromatológica de dichas especies a través de análisis fitoquímicos, conocer el tipo de suelo e identificar los sistemas agroforestales en el área de estudio y cuantificar su potencial forrajero Desde el punto de vista bioclimático el área de estudio se caracteriza por los siguientes índices: continentalidad (Ic) 2,2; termicidad (It) 3,9; ombrotérmico (Io) 8,7; temperatura positiva anual (Tp) 1,7°C; precipitación positiva (Pp) 1458 mm y una temperatura media anual (Tm) de 14°C. Le corresponde una vegetación clímax propia de selva pluviestacional. Los suelos son de pH ligeramente ácido, ricos en fósforo, potasio y materia orgánica, con una textura predominantemente arenosa. Respecto al valor nutricional y pascícola de los taxones estudiados, los mejores resultados en contenido de proteína cruda corresponden a E. berteroana con 30,7% (±2,1), P. maculata 29,9% (±0,4) y B. caudata 27,0% (±3,3); mientras que los contenidos de fibra cruda más elevados correspondieron a E. berteroana con 29,1% (±5,7) y F. arborescens con 19,8% (±1,1), respecto a materia seca los mejores valores corresponden a B. caudata y V. apleura con 17,6% (±4,2) y 16,3% (±3,0) respectivamente. Cabe destacar que el mayor contenido de proteína se encuentra en el sistema agrosilvopastoril, con 91,72%, valores obtenidos de los datos reportados por el laboratorio de bromatología; predominando en este sistema las especies E. berteroana, B. caudata, V. apleura y P. maculata; le sigue en orden de importancia con sus componentes vegetales el sistema de cultivos en fajas con 49,08 de proteína, com-puesto principalmente por E. berteroana, P. maculata y V. apleura. / [CA] En el departament de San Marcos, Guatemala, en les últimes dècades un dels aspectes que més ha preocupat als productors agrí-coles és la baixa producció que obtenen dels seus cultius i espècies pecuàries. Per l'anterior es va decidir dur a terme l'estudi "Tipificació ecològica i bromatològica d'espècies llenyoses farratgeres, a la mi-croconca del riu Taronger" Els objectius de la recerca es centren en establir les característi-ques bioclimàtiques i condicions ecològiques on es desenrrollen les espècies farratgeres Erytrhina berteroana Urb. (Miche o xiulet), Bohemeria caudata Swartz (engreixa bestiar o sacla) Verbesina apleura SF Blake (copal), Polymnia maculata Cav. (bilil o vara de coet) i Fuchsia arborescens L. (Moradillo). Així mateix, conèixer la composició bromatològica d'aquestes espècies a través d'anàlisis fitoquímics, conèixer el tipo de sòl i identificar els sistemes agroforestals a l'àrea d'estudi i quantificar el seu potencial farratger Des del punt de vista bioclimàtic l'àrea d'estudi es caracteritza pels siguientes índices: continentalitat (Ic) 2,2; termicitat (It) 3,9; ombrotèrmic (Io) 8,7; temperatura positiva anual (Tp) 1,7 ° C precipitació positiva (Pp) 1.458mm i una temperatura mitjana anual (t) de 14 ° C. Li correspon una vegetació clímax propi de selva pluviestacional. Les terres són de pH lleugerament àcid, riques en fòsfor, potassi i matèria orgànica, amb una textura predominantment sorrenca. Pel que fa al valor nutricional i pratícola dels tàxons estudiats, els millors resultats en contingut de proteïna crua corresponen a I. berteroana amb 30,7% (± 2,1), P. maculata 29,9% (± 0,4) i B. caudata 27,0% (± 3,3) mentre que els continguts de fibra crua més elevats van corres-pondre a E. berteroana amb 29,1% (± 5,7) i F. arborescens con 19,8% (± 1,1), respecte a matèria seca els millors valors corresponen a B. caudata i V. apleura amb 17,6% (± 4,2) i 16,3% (± 3,0) respectiva-ment. Cal destacar que el major contingut de proteïna es troba en el sis-tema agrosilvopastoril, en el qual en fer la sumatòria de les espècies que el componen s'obté un 91,2%, valors obtinguts en funció de les dades reportats pel laboratori de bromatologia; predominant en aquest sistema les espècies E. berteroana, B. caudata, V. apleura i P. maculata; el segueix en ordre d'importància amb els seus compo-nents vegetals el sistema de cultius en faixes amb 49,08 % de pro-teïna, compost principalment per E. berteroana, P. maculata i V. apleura. / Ruíz Mazariegos, RF. (2016). Tipificación ecológica y bromatológica de especies leñosas forrajeras, en la microcuenca del río Naranjo, San Marcos, Guatemala, 2014 [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63674

O desenvolvimento de soluções que auxiliem na extração de informações de dados oriundos de sistemas de sensoriamento remoto e outras geotecnologias são essenciais em diversas atividades, por exemplo, a identificação de requisitos para o monitoramento ambiental; a definição de regiões de conservação; o planejamento e execução de atividades de verificação quanto ao cumprimento e uso do espaço; o gerenciamento de recursos naturais; a definição de áreas protegidas e ecossistemas; e o planejamento para aplicação e reposição de insumos agrícolas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um método para parametrizar um algoritmo segmentador Multiresolution, de forma que os segmentos obtidos sejam os maiores possíveis dentro de limites pré-estabelecidos de heterogeneidade para os dados avaliados. O método faz uso de variografia, uma ferramenta geoestatística que apresenta uma estimativa de quanto duas amostras variam em uma região espacial, de acordo com a distância relativa entre elas. Mostra-se também como a avaliação de múltiplos variogramas pode ser empregada na delimitação de regiões quando combinada a este algoritmo de segmentação, desde que os dados estejam dispostos em uma grade amostral regularmente espaçada. O método desenvolvido utiliza o efeito pepita estimado para os atributos dispostos em camadas sobrepostas e quantifica a segmentação em dois momentos (ou médias) para identificar o valor do parâmetro espacial ótimo a ser aplicado no segmentador. Apresenta-se, como exemplos de aplicabilidade do método, três casos típicos desta área: (i) definição de zonas de manejo para agricultura de precisão; (ii) seleção de regiões para estimativas de degradação ambiental na vizinhança de ponto de coleta/observação de espécies; e (iii) a identificação de regiões bioclimáticas que compõem uma Unidade de Conservação da biodiversidade. / Information extraction of data derived from remote sensing and other geotechnologies is important for many activities, e.g., the identification of environmental requirements, the definition of conservation areas, the planning and implementation of activities regarding compliance of correct land use; the management of natural resources, the definition of protected ecosystem areas, and the spatial planning of agricultural input reposition. This thesis presents a parameter optimisation method for the Multiresolution segmentation algorithm. The goal of the method is to obtain maximum sized segments within the established heterogeneity limits. The method makes use of variography, a geostatistical tool that gives a measure of how much two samples will vary in a region depending on the distance between each one of them. The variogram nugget effect is measured for each attribute layer and then averaged to obtain the optimal value for spatial segmentation with the Multiresolution algorithm. The segments thus obtained are superimposed on a regularly spaced sampled grid of georeferenced data to divide the region under study. To show the usefulnesss of this method, the following three case studies were performed: (i) the delineation of precision farming management zones; (ii) the selection of regions for environmental degradation estimates in the neighbourhood of species occurrence points; and (iii) the identification of bioclimatic regions that are present in biodiversity conservation units.

O desenvolvimento de soluções que auxiliem na extração de informações de dados oriundos de sistemas de sensoriamento remoto e outras geotecnologias são essenciais em diversas atividades, por exemplo, a identificação de requisitos para o monitoramento ambiental; a definição de regiões de conservação; o planejamento e execução de atividades de verificação quanto ao cumprimento e uso do espaço; o gerenciamento de recursos naturais; a definição de áreas protegidas e ecossistemas; e o planejamento para aplicação e reposição de insumos agrícolas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um método para parametrizar um algoritmo segmentador Multiresolution, de forma que os segmentos obtidos sejam os maiores possíveis dentro de limites pré-estabelecidos de heterogeneidade para os dados avaliados. O método faz uso de variografia, uma ferramenta geoestatística que apresenta uma estimativa de quanto duas amostras variam em uma região espacial, de acordo com a distância relativa entre elas. Mostra-se também como a avaliação de múltiplos variogramas pode ser empregada na delimitação de regiões quando combinada a este algoritmo de segmentação, desde que os dados estejam dispostos em uma grade amostral regularmente espaçada. O método desenvolvido utiliza o efeito pepita estimado para os atributos dispostos em camadas sobrepostas e quantifica a segmentação em dois momentos (ou médias) para identificar o valor do parâmetro espacial ótimo a ser aplicado no segmentador. Apresenta-se, como exemplos de aplicabilidade do método, três casos típicos desta área: (i) definição de zonas de manejo para agricultura de precisão; (ii) seleção de regiões para estimativas de degradação ambiental na vizinhança de ponto de coleta/observação de espécies; e (iii) a identificação de regiões bioclimáticas que compõem uma Unidade de Conservação da biodiversidade. / Information extraction of data derived from remote sensing and other geotechnologies is important for many activities, e.g., the identification of environmental requirements, the definition of conservation areas, the planning and implementation of activities regarding compliance of correct land use; the management of natural resources, the definition of protected ecosystem areas, and the spatial planning of agricultural input reposition. This thesis presents a parameter optimisation method for the Multiresolution segmentation algorithm. The goal of the method is to obtain maximum sized segments within the established heterogeneity limits. The method makes use of variography, a geostatistical tool that gives a measure of how much two samples will vary in a region depending on the distance between each one of them. The variogram nugget effect is measured for each attribute layer and then averaged to obtain the optimal value for spatial segmentation with the Multiresolution algorithm. The segments thus obtained are superimposed on a regularly spaced sampled grid of georeferenced data to divide the region under study. To show the usefulnesss of this method, the following three case studies were performed: (i) the delineation of precision farming management zones; (ii) the selection of regions for environmental degradation estimates in the neighbourhood of species occurrence points; and (iii) the identification of bioclimatic regions that are present in biodiversity conservation units.