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RESUMEN: las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG) son fundamentales para estudios medioambientales. En Armenia, la deforestación y los cambios de usos del suelo han sido un problema presente desde su independencia de la Unión Soviética. Sin embargo, se han aplicado normas para frenar dichos problemas. Para analizar los cambios de usos de suelo en el Parque Nacional Dilijan de Armenia y sus alrededores se ha recurrido a la aplicación de teledetección óptica y radar, al igual que los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se han seleccionado dos imágenes: una de junio de 1991 de Landsat 5, y otra de junio de 2021 de Sentinel 2, para estudiar la evolución de los usos del suelo. Para analizar estas imágenes separadas en 30 años, se han aplicado técnicas específicas como la combinación de bandas, mejoras espectrales, índices radiométricos (NDVI, SAVI, NDBI y Mineral Composite), análisis radar y cartografía temática. Los resultados muestran que ha habido forestación y aumento de densidad arbórea en la mayoría de la zona, aunque hay áreas en las que se ha producido una deforestación y degradación del suelo, mientras que en otras ha habido erosión. Esto indica que las leyes y la denominación de la Reserva Forestal de Dilijan como Parque Nacional sí funciona y produce efectos positivos para el medio natural. Por lo tanto, se recomienda aplicar más legislación protectora forestal en otras áreas naturales del país para poder lograr una mejora medioambiental en la República de Armenia. ABSTRACT: Geographical Information Technologies (TIG) are essential for environmental studies. In Armenia, deforestation and changes in land use have been a present problem since its independence from the Soviet Union. However, regulations have been applied to resolve such problems. To analyse the changes in land use in the Dilijan National Park of Armenia and its surroundings, the application of optical and radar remote sensing has been used, as well as Geographical Information Syst

El anillo verde se configura como un concepto de gran implantación dentro del urbanismo de ciudades de diverso tamaño y ubicación. Hoy en día se encuentra de gran actualidad puesto que son muchas las ciudades que lo han implementado y entra de lleno a configurar una tipología de gran importancia dentro de la necesaria infraestructura verde urbana. El ejemplo de Vitoria-Gasteiz es uno de los más conocidos dentro de la escala española. Desde que a mitad de la década de los 80 del pasado siglo se apostó por esta figura y su desarrollo, muchos han sido los pasos que se han dado hasta la actualidad. El objetivo fundamental de este trabajo es precisamente analizar la evolución diacrónica de esta figura desde su inicio hasta nuestros días. Para ello se han analizado fotografías aéreas de vuelos con fechas diferentes y, a la misma vez, se han consultado los archivos municipales, principalmente los expedientes relacionados con los sectores transformados. Se atestigua una evolución progresiva en el tiempo pero que cuenta con un desarrollo muy fuerte durante la década de los 90. En cualquier caso, los resultados atestiguan una evolución desigual por sectores.

Satellite images from a wide variety of sensors have been collected for decades, forming an especially useful database for large-scale monitoring activities. The efficient use of these databases (Big data Earth) is not feasible with the traditional work method, based on the downloading of satellite images and processing on desktop computers. Due to this, since 2010, an offer of platforms that use the cloud environment to manage this data has been growing, giving greater storage capacity and processing speed, which provides greater flexibility in the analysis of this data. In this article, the general characteristics of the platforms that allow the processing of Big datain a cloud environment are described, the most important ones are listed, focusing on Google Earth Engine (GEE) as it is one of the most implemented and with the greatest potential for forest fire monitoring. In addition, an example of the method of use of GEE is presented for the evaluation of burned surfaces, changes in coverage and land uses, which allowsto facilitate the understanding of its use., Las imágenes satelitales procedentes de una gran variedad de sensores se han venido colectando desde hace décadas, conformando una base de datos especialmente útil para actividades de monitoreo a escala global. El uso eficiente de estas bases de datos (Bigdata Earth)es inviable con el método de trabajo tradicional, basado en la descarga de imágenes satelitales y en el procesamiento en equipos de escritorio. Debido a esto, desde el 2010, ha venido creciendo una oferta de plataformas que usan el entorno de nube para gestionar estos datos, dando una mayor capacidad de almacenamiento y velocidad en el procesamiento, lo que aporta una mayor flexibilidad al análisis de estos datos. En este artículo, se describen las características generales de las plataformas que permiten el procesamiento de Big dataen un entorno de nube. Se listan las más importantes, enfocándose en Google Earth Engine (GEE) por ser de las más implementadas y con mayor potencial para el monitoreo de incendios forestales. Además, se presenta unejemplo del método de uso de GEEpara la evaluación de superficies quemadas, cambios de coberturas y usos del suelo, lo que permite facilitar el entendimiento de su uso.

This paper performs an analysis of the space-time dynamics of coverage and land use. The study area corresponds to the Luján river basin (Buenos Aires Province, Argentina), and the time period covers 20 years, from 1990 to 2010. It proceeded from the spatial analysis with Geographic Information Systems, using the methodology of change detection, which is based on the cross-tabulation of two maps of different time cuts, and provides a series of indicators that made it possible to measure gains, losses, net and total change, and exchanges between the different categories of analysis defined for the study period. The results obtained point to the development of a diagnosis of the historical evolution of land occupation, as a contribution of Applied Geography to the land use planning of the study area., El presente trabajo realiza un análisis de la dinámica espacio-temporal de coberturas y usos del suelo. El área de estudio corresponde a la cuenca del río Luján (Provincia de Buenos Aires, Argentina), y el periodo temporal abarca dos décadas, desde 1990 a 2010. Se procedió a partir del análisis espacial con Sistemas de Información Geográfica, mediante la metodología de detección de cambios, que se basa en la tabulación cruzada de dos mapas de distintos cortes temporales, y brinda una serie de indicadores que permitieron medir las ganancias, las pérdidas, el cambio neto y total, y los intercambios entre las distintas categorías de análisis definidas para el periodo de estudio. Los resultados obtenidos apuntan a la elaboración de un diagnóstico de la evolución histórica de la ocupación del suelo, como aporte de la Geografía Aplicada al ordenamiento territorial del área de estudio.

The changes occurred since the late 1960s in the semi-arid Chaco led to territorial transformations due to the expansion of the agricultural frontier in northern Argentina. In addition to the historical transformations carried out in the study area, this agriculturalization process generated as a consequence an intense process of deforestation, associated with the advance of the agricultural frontier. In this sense, it is important to have an updated thematic mapping of land use as a tool for the subsequent management and planning of the territory. That is why the objective of this work consists of carrying out a current characterization of land uses in the Simoca and Graneros departments, of the province of Tucumán, Argentina, based on Sentinel 2A images with spatial resolution of 10 x 10 meters. The results obtained in this work show the land uses that currently predominate in the study area. Being the main contribution of this research the elaboration of an updated product for the later elaboration of territorial and ecological planning plans., As transformações ocorridas desde o final da década de 1960 no semiárido Chaco levaram a mudanças no território devido à expansão da fronteira agrícola no norte da Argentina. Além das transformações históricas ocorridas na área de estudo, esse processo de agriculturalização gerou como consequência um intenso processo de desmatamento, associado ao avanço da fronteira agrícola. Nesse sentido, é importante ter um mapeamento temático atualizado do uso do solo como ferramenta para o posterior manejo e planejamento do território. Por isso o objetivo deste trabalho consiste em realizar uma identificação atual dos usos do solo nos departamentos de Simoca e Graneros, da província de Tucumán, Argentina, a partir de imagens Sentinel 2A com resolução espacial de 10 x 10 metros. Os resultados obtidos neste trabalho mostram os usos do solo que atualmente predominam na área de estudo. Sendo a principal contribuição desta pesquisa a elaboração de um produto atualizado para a posterior elaboração de planos de ordenamento territorial e ecológico., Las transformaciones ocurridas desde finales de la década de 1960 en el chaco semiárido condujeron a modificaciones en el territorio a causa de la expansión de la frontera agrícola en el norte de Argentina. Sumado a las transformaciones históricas realizadas en el área de estudio, este proceso de agriculturización generó como consecuencia un intenso proceso de deforestación, asociado al avance de la frontera agropecuaria.En este sentido, resulta importante contar con una cartografía temática actualizada de usos del suelo como herramienta para la posterior gestión y ordenamiento del territorio. Es por ello, que el objetivo de este trabajo consiste en la realización de una identificación actual de los usos del suelo en los departamentos Simoca y Graneros, de la provincia de Tucumán, Argentina, a partir de imágenes Sentinel 2A con resolución espacial de 10 x 10 metros.Los resultados obtenidos en este trabajo muestran los usos del suelo que actualmente predominan en el área de estudio. Siendo el principal aporte de esta investigación la elaboración de un producto actualizado para la posterior elaboración de planes de ordenamiento territorial y ecológico.

The changes occurred since the late 1960s in the semi-arid Chaco led to territorial transformations due to the expansion of the agricultural frontier in northern Argentina. In addition to the historical transformations carried out in the study area, this agriculturalization process generated as a consequence an intense process of deforestation, associated with the advance of the agricultural frontier. In this sense, it is important to have an updated thematic mapping of land use as a tool for the subsequent management and planning of the territory. That is why the objective of this work consists of carrying out a current characterization of land uses in the Simoca and Graneros departments, of the province of Tucumán, Argentina, based on Sentinel 2A images with spatial resolution of 10 x 10 meters. The results obtained in this work show the land uses that currently predominate in the study area. Being the main contribution of this research the elaboration of an updated product for the later elaboration of territorial and ecological planning plans., As transformações ocorridas desde o final da década de 1960 no semiárido Chaco levaram a mudanças no território devido à expansão da fronteira agrícola no norte da Argentina. Além das transformações históricas ocorridas na área de estudo, esse processo de agriculturalização gerou como consequência um intenso processo de desmatamento, associado ao avanço da fronteira agrícola. Nesse sentido, é importante ter um mapeamento temático atualizado do uso do solo como ferramenta para o posterior manejo e planejamento do território. Por isso o objetivo deste trabalho consiste em realizar uma identificação atual dos usos do solo nos departamentos de Simoca e Graneros, da província de Tucumán, Argentina, a partir de imagens Sentinel 2A com resolução espacial de 10 x 10 metros. Os resultados obtidos neste trabalho mostram os usos do solo que atualmente predominam na área de estudo. Sendo a principal contribuição desta pesquisa a elaboração de um produto atualizado para a posterior elaboração de planos de ordenamento territorial e ecológico., Las transformaciones ocurridas desde finales de la década de 1960 en el chaco semiárido condujeron a modificaciones en el territorio a causa de la expansión de la frontera agrícola en el norte de Argentina. Sumado a las transformaciones históricas realizadas en el área de estudio, este proceso de agriculturización generó como consecuencia un intenso proceso de deforestación, asociado al avance de la frontera agropecuaria.En este sentido, resulta importante contar con una cartografía temática actualizada de usos del suelo como herramienta para la posterior gestión y ordenamiento del territorio. Es por ello, que el objetivo de este trabajo consiste en la realización de una identificación actual de los usos del suelo en los departamentos Simoca y Graneros, de la provincia de Tucumán, Argentina, a partir de imágenes Sentinel 2A con resolución espacial de 10 x 10 metros.Los resultados obtenidos en este trabajo muestran los usos del suelo que actualmente predominan en el área de estudio. Siendo el principal aporte de esta investigación la elaboración de un producto actualizado para la posterior elaboración de planes de ordenamiento territorial y ecológico.

This article analyses the existing land-uses in the areas of frequent flooding in Spanish urban areas. These are classified into groups, distinguishing between natural and anthropogenic coverages and, within these, uses that are compatible and not compatible with flooding. The analysis carried out decides and compares the distribution of uses within the fluvial space and the urban areas, studying the occupation of the rivers according to the biogeographical region to which they belong and its temporal flow. The results show that (1) rivers in the cities are potentially green infrastructures where there are plenty of natural coverings, garden areas, agriculture and livestock farming; (2) it has taken up almost three quarters of the fluvial space in urban areas; and (3) the anthropic pressure is greater in the rivers of the Mediterranean region, especially, in the intermittent flow courses. This article highlights the lack of a coherent spatial planning with the fluvial spaces which can be useful to contribute to a methodological systematization, allowing to expand and contrast the knowledge of this scientific line., En el presente artículo se analizan los usos del suelo existentes en las zonas de inundación frecuente de las áreas urbanas españolas. Estos se clasifican en grupos, distinguiendo las coberturas naturales de las antrópicas y, dentro de ellas, los usos compatibles y no compatibles con las inundaciones fluviales. El análisis realizado determina y compara el reparto de usos en el espacio fluvial y en las áreas urbanas, estudiando la ocupación de los ríos según la región biogeográfica a la que pertenecen y su temporalidad de flujo. Los resultados muestran que (1) los ríos en las ciudades son potenciales infraestructuras verdes donde abundan las coberturas naturales, espacios ajardinados, agrícolas y ganaderos; (2) se ha ocupado casi tres cuartas partes del espacio fluvial en las áreas urbanas; y (3) la presión antrópica es mayor en los ríos de la región mediterránea y, sobre todo, en los cursos de caudal intermitente. Este trabajo, pone de manifiesto la falta de una ordenación territorial coherente con los espacios fluviales y puede ser útil para contribuir a una sistematización metodológica que permita ampliar y contrastar el conocimiento de esta línea científica.

[ES] Hoy en día la tecnología y la información se han extendido a todos los sectores de la actividad laboral. El sector agrario es uno de los que se ve revolucionado por la cantidad de información que se puede obtener a partir de las imágenes de satélite y que se pueden procesar gracias a la teledetección y los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). De esta manera se da paso a un término muy relevante para el presente proyecto, “Agricultura de precisión” el cual engloba la optimización de todos los procesos que se dan en el sector agrícola y en los que la adquisición, procesamiento, análisis y visualización de la información juegan un factor clave en aspectos como la productividad, rentabilidad y eficiencia de la producción. En este proyecto se implementará un algoritmo de clasificación supervisada para que, por medio de la teledetección en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), se pueda dar una solución que represente, en cierta medida, la realidad-terreno de la extensión del término municipal objeto de este proyecto. Por tanto, mediante visitas de campo, con un dispositivo electrónico, se obtendrá el uso del suelo de un conjunto de parcelas representativas de los usos del suelo presentes en el término municipal de Torrent. Las subparcelas de la cartografía catastral serán descritas mediante el análisis de una serie temporal de imágenes Sentinel. Esta extracción de características se realizará en Google Earth Engine. A partir de las muestras tomadas en campo y de las características extraídas, se clasificará el resto de parcelas y se evaluará la fiabilidad de la clasificación realizada. Finalmente, se plasmará en una cartografía el resultado del análisis realizado., [EN] Nowadays, technology and information have spread all across every industry sector. The Agricultural labour sector has had a great revolution since remote sensing techniques manage to process all the information that can be acquired through satellite imagery with machine learning algorithms. In this manner, a phenomenon like this leads us to a very relevant term for this project that is “Precision Agriculture” which embraces the optimization of all the processes that occur in the agricultural working field. To name a few of the mentioned processes, acquisition, processing, analysis and visualization of information which play a big role in terms of productivity, profitability and production efficiency. In this project, a supervised classification algorithm will be implemented through Google’s cloud computing platform (Google Earth Engine) in order to yield a solution that fits reality the optimum way and thus, tries to represent the best way possible the ground truth of the region in this case study. Therefore, through various field visits, and with an electronic device, representative data about the land use of the agricultural cadastral parcels will be registered as a ground truth sample dataset of Torrent’s region. The cadastral cartography sub parcels will be described as a Sentinel-2 time series. This attribute extraction will be performed in Google’s cloud platform “Google Earth Engine”. From the field taken samples and the attributes extracted, the rest of the unclassified dataset will be predicted based on the attributes selected and there will be an accuracy assessment that will evaluate the classification method. Eventually, the result will be plotted out in a map showing the final result analysis.

[ES] Hoy en día la tecnología y la información se han extendido a todos los sectores de la actividad laboral. El sector agrario es uno de los que se ve revolucionado por la cantidad de información que se puede obtener a partir de las imágenes de satélite y que se pueden procesar gracias a la teledetección y los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). De esta manera se da paso a un término muy relevante para el presente proyecto, “Agricultura de precisión” el cual engloba la optimización de todos los procesos que se dan en el sector agrícola y en los que la adquisición, procesamiento, análisis y visualización de la información juegan un factor clave en aspectos como la productividad, rentabilidad y eficiencia de la producción. En este proyecto se implementará un algoritmo de clasificación supervisada para que, por medio de la teledetección en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), se pueda dar una solución que represente, en cierta medida, la realidad-terreno de la extensión del término municipal objeto de este proyecto. Por tanto, mediante visitas de campo, con un dispositivo electrónico, se obtendrá el uso del suelo de un conjunto de parcelas representativas de los usos del suelo presentes en el término municipal de Torrent. Las subparcelas de la cartografía catastral serán descritas mediante el análisis de una serie temporal de imágenes Sentinel. Esta extracción de características se realizará en Google Earth Engine. A partir de las muestras tomadas en campo y de las características extraídas, se clasificará el resto de parcelas y se evaluará la fiabilidad de la clasificación realizada. Finalmente, se plasmará en una cartografía el resultado del análisis realizado., [EN] Nowadays, technology and information have spread all across every industry sector. The Agricultural labour sector has had a great revolution since remote sensing techniques manage to process all the information that can be acquired through satellite imagery with machine learning algorithms. In this manner, a phenomenon like this leads us to a very relevant term for this project that is “Precision Agriculture” which embraces the optimization of all the processes that occur in the agricultural working field. To name a few of the mentioned processes, acquisition, processing, analysis and visualization of information which play a big role in terms of productivity, profitability and production efficiency. In this project, a supervised classification algorithm will be implemented through Google’s cloud computing platform (Google Earth Engine) in order to yield a solution that fits reality the optimum way and thus, tries to represent the best way possible the ground truth of the region in this case study. Therefore, through various field visits, and with an electronic device, representative data about the land use of the agricultural cadastral parcels will be registered as a ground truth sample dataset of Torrent’s region. The cadastral cartography sub parcels will be described as a Sentinel-2 time series. This attribute extraction will be performed in Google’s cloud platform “Google Earth Engine”. From the field taken samples and the attributes extracted, the rest of the unclassified dataset will be predicted based on the attributes selected and there will be an accuracy assessment that will evaluate the classification method. Eventually, the result will be plotted out in a map showing the final result analysis.

[ES] Hoy en día la tecnología y la información se han extendido a todos los sectores de la actividad laboral. El sector agrario es uno de los que se ve revolucionado por la cantidad de información que se puede obtener a partir de las imágenes de satélite y que se pueden procesar gracias a la teledetección y los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). De esta manera se da paso a un término muy relevante para el presente proyecto, “Agricultura de precisión” el cual engloba la optimización de todos los procesos que se dan en el sector agrícola y en los que la adquisición, procesamiento, análisis y visualización de la información juegan un factor clave en aspectos como la productividad, rentabilidad y eficiencia de la producción. En este proyecto se implementará un algoritmo de clasificación supervisada para que, por medio de la teledetección en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), se pueda dar una solución que represente, en cierta medida, la realidad-terreno de la extensión del término municipal objeto de este proyecto. Por tanto, mediante visitas de campo, con un dispositivo electrónico, se obtendrá el uso del suelo de un conjunto de parcelas representativas de los usos del suelo presentes en el término municipal de Torrent. Las subparcelas de la cartografía catastral serán descritas mediante el análisis de una serie temporal de imágenes Sentinel. Esta extracción de características se realizará en Google Earth Engine. A partir de las muestras tomadas en campo y de las características extraídas, se clasificará el resto de parcelas y se evaluará la fiabilidad de la clasificación realizada. Finalmente, se plasmará en una cartografía el resultado del análisis realizado., [EN] Nowadays, technology and information have spread all across every industry sector. The Agricultural labour sector has had a great revolution since remote sensing techniques manage to process all the information that can be acquired through satellite imagery with machine learning algorithms. In this manner, a phenomenon like this leads us to a very relevant term for this project that is “Precision Agriculture” which embraces the optimization of all the processes that occur in the agricultural working field. To name a few of the mentioned processes, acquisition, processing, analysis and visualization of information which play a big role in terms of productivity, profitability and production efficiency. In this project, a supervised classification algorithm will be implemented through Google’s cloud computing platform (Google Earth Engine) in order to yield a solution that fits reality the optimum way and thus, tries to represent the best way possible the ground truth of the region in this case study. Therefore, through various field visits, and with an electronic device, representative data about the land use of the agricultural cadastral parcels will be registered as a ground truth sample dataset of Torrent’s region. The cadastral cartography sub parcels will be described as a Sentinel-2 time series. This attribute extraction will be performed in Google’s cloud platform “Google Earth Engine”. From the field taken samples and the attributes extracted, the rest of the unclassified dataset will be predicted based on the attributes selected and there will be an accuracy assessment that will evaluate the classification method. Eventually, the result will be plotted out in a map showing the final result analysis.

[ES] Hoy en día la tecnología y la información se han extendido a todos los sectores de la actividad laboral. El sector agrario es uno de los que se ve revolucionado por la cantidad de información que se puede obtener a partir de las imágenes de satélite y que se pueden procesar gracias a la teledetección y los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). De esta manera se da paso a un término muy relevante para el presente proyecto, “Agricultura de precisión” el cual engloba la optimización de todos los procesos que se dan en el sector agrícola y en los que la adquisición, procesamiento, análisis y visualización de la información juegan un factor clave en aspectos como la productividad, rentabilidad y eficiencia de la producción. En este proyecto se implementará un algoritmo de clasificación supervisada para que, por medio de la teledetección en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), se pueda dar una solución que represente, en cierta medida, la realidad-terreno de la extensión del término municipal objeto de este proyecto. Por tanto, mediante visitas de campo, con un dispositivo electrónico, se obtendrá el uso del suelo de un conjunto de parcelas representativas de los usos del suelo presentes en el término municipal de Torrent. Las subparcelas de la cartografía catastral serán descritas mediante el análisis de una serie temporal de imágenes Sentinel. Esta extracción de características se realizará en Google Earth Engine. A partir de las muestras tomadas en campo y de las características extraídas, se clasificará el resto de parcelas y se evaluará la fiabilidad de la clasificación realizada. Finalmente, se plasmará en una cartografía el resultado del análisis realizado., [EN] Nowadays, technology and information have spread all across every industry sector. The Agricultural labour sector has had a great revolution since remote sensing techniques manage to process all the information that can be acquired through satellite imagery with machine learning algorithms. In this manner, a phenomenon like this leads us to a very relevant term for this project that is “Precision Agriculture” which embraces the optimization of all the processes that occur in the agricultural working field. To name a few of the mentioned processes, acquisition, processing, analysis and visualization of information which play a big role in terms of productivity, profitability and production efficiency. In this project, a supervised classification algorithm will be implemented through Google’s cloud computing platform (Google Earth Engine) in order to yield a solution that fits reality the optimum way and thus, tries to represent the best way possible the ground truth of the region in this case study. Therefore, through various field visits, and with an electronic device, representative data about the land use of the agricultural cadastral parcels will be registered as a ground truth sample dataset of Torrent’s region. The cadastral cartography sub parcels will be described as a Sentinel-2 time series. This attribute extraction will be performed in Google’s cloud platform “Google Earth Engine”. From the field taken samples and the attributes extracted, the rest of the unclassified dataset will be predicted based on the attributes selected and there will be an accuracy assessment that will evaluate the classification method. Eventually, the result will be plotted out in a map showing the final result analysis.

The article aims to reflect on the humanities, spatial history and some experiences that have combined data, old maps and digital systems for the georeferencing of sources and their visual­ization on maps. It is argued that these tools and their use in spatial history have great poten­tial to enrich the understanding of the history of the city, not only from the new possibilities in the management and organization of sources, but also through the forms of analysis and collaboration that allow the new scenarios of spatial narratives. This shows both the method­ological paths that these tools have opened, as well as the future challenges that they pose to those who want to use them., O artigo pretende refletir sobre as humanidades, história espacial e algumas experiências que combinaram dados, mapas antigos e sistemas digitais para o georreferenciamento de fontes e sua visualização em mapas. Argumenta-se que essas ferramentas e seu uso na história espacial têm grande potencial para enriquecer a compreensão da história da cidade, não só a partir das novas possibilidades na gestão e organização das fontes, mas também através das formas de análise e colaboração que os novos cenários das narrativas espaciais permitem. Isso mostra tanto os caminhos metodológicos que essas ferramentas abriram, quanto os desafios futuros que elas colocam para quem quiser usá-las., El artículo propone reflexionar en torno a las humanidades, la historia espacial y algunas expe­riencias que han combinado datos, mapas antiguos y sistemas digitales para la georreferenciación de fuentes y su visualización en mapas. Se argumenta que estas herramientas y su uso en la historia espacial tienen un gran potencial para enriquecer la comprensión sobre la historia de la ciudad, no solo a partir de las nuevas posibilidades en el manejo y organización de fuentes, sino también mediante las formas de análisis y colaboración que permiten los nuevos escenarios de las narrativas espaciales. Con ello se evidencian tanto las vías metodológicas que han abierto estas herramientas, como los desafíos a futuro que les plantean a quienes quieran hacer uso de ellas.

En el presente trabajo se estudian las diversas características de la cuenca de la cabecera del Oria, situada en Zegama, a fin de obtener valores de Número de Curva(NC) que servirán para observar tendencias útiles, entender e interpretar la evolución del paisaje y su funcionamiento en relación a la escorrentía. La cuenca de la cabecera del río Oria se sitúa en el sur de Gipuzkoa, España y tiene una extensión de 37 km2. Lamayoría del suelo está ocupado por bosques, prados y afloramientos rocosos de origen calcáreo. Los habitantes se dedican principalmente al segundo o tercer sector. La hipótesis de la que se parte es que el aumento zonas de bosque reduciría la escorrentía superficial por aumento de la infiltración. El objetivo formulado ha sido estudiar el NC de la cuenca en distintos años (1946, 1984, 2013 y 2021) y relacionarlo con valores climáticos, hidrográficos y socio económicos de la cuenca del río Oria. Para contextualizar el trabajo se han realizado trabajos de campo, entrevistas personales y búsqueda bibliográfica. Para obtener los resultados se ha efectuado unacaracterización climática de la zona y se han confeccionado mapas mediante QGIS. Realizados los análisis de climatología, se han confeccionado mapas de los años 1946, 1984, 2013 y 2021 que muestran los Números de Curva que han servido para caracterizar y determinar la evolución de la cuenca del rio Oria. Analizando el NC se observa que ha ido y sigue reduciéndose con los años. Los cambios asociados al NC se relacionan directamente con los cambios en el uso del suelo del terreno. Es por ello, que el cambio más obvio del NC se observa desde 1946 a 1984 coincidiendo con la época en la que comenzó la plantación de coníferas. Relacionando los valores de NC con el caudal y los parámetros climáticos se han comparado con las inundaciones que han afectado al pueblo en distintos años y con los datos de la estación de aforo. A modo de conclusión, se ha detectado que desde 1946 la precipitación es constante y q, In the present work the different characteristics of the Oria headwater basin, located in Zegama are studied, in order to obtain Curve Number (NC) values that will serve to observe useful trends, understand and interpret the evolution of the landscape and its operation in relation to runoff. The Oria river headwater basin is located in the south of Gipuzkoa, Spain, and has an area of 37 km2. Most of the land is occupied by forests, meadows, and rocky outcrops. The inhabitants are mainly engaged in the second or third sector. The starting hypothesis is that the increase in forest areas would reduce surface runoff. The formulated objective has been to study the NC of the basin in different years (1946, 1984, 2013 and 2021) and relate it to climatic, hydrographic and socio-economic values of the Oria river basin. To contextualize the work, field work, interviews with informants and bibliographic search have been carried out. To obtain the results, a climatic characterization of the area has been carried out and maps have been made using QGIS. It has been carried out the climatology analyses and maps for the years 1946, 1984, 2013 and 2021 showing the Curve Numbers that have served to characterize and determine the evolution of the Oria river basin. Analyzing the NC it is observed that it has and continues to reduce over the years. The changes associated with the NC are directly related to the changes in the land's use. For this reason, the most obvious change in NC is observed from 1946 to 1984, coinciding with the time when conifers began to be planted. Relating the values of NC with the flow and the climatic parameters, they have been compared with the floods that have affected the town in different years and with the data from the gauging station. As a conclusion, it is detected that since 1946 the precipitation is constant and that the temperature is rising due to climate change and the NAO. Changes in land usesare related to the economy causing the decrease in NC.

The article aims to reflect on the humanities, spatial history and some experiences that have combined data, old maps and digital systems for the georeferencing of sources and their visual­ization on maps. It is argued that these tools and their use in spatial history have great poten­tial to enrich the understanding of the history of the city, not only from the new possibilities in the management and organization of sources, but also through the forms of analysis and collaboration that allow the new scenarios of spatial narratives. This shows both the method­ological paths that these tools have opened, as well as the future challenges that they pose to those who want to use them., O artigo pretende refletir sobre as humanidades, história espacial e algumas experiências que combinaram dados, mapas antigos e sistemas digitais para o georreferenciamento de fontes e sua visualização em mapas. Argumenta-se que essas ferramentas e seu uso na história espacial têm grande potencial para enriquecer a compreensão da história da cidade, não só a partir das novas possibilidades na gestão e organização das fontes, mas também através das formas de análise e colaboração que os novos cenários das narrativas espaciais permitem. Isso mostra tanto os caminhos metodológicos que essas ferramentas abriram, quanto os desafios futuros que elas colocam para quem quiser usá-las., El artículo propone reflexionar en torno a las humanidades, la historia espacial y algunas expe­riencias que han combinado datos, mapas antiguos y sistemas digitales para la georreferenciación de fuentes y su visualización en mapas. Se argumenta que estas herramientas y su uso en la historia espacial tienen un gran potencial para enriquecer la comprensión sobre la historia de la ciudad, no solo a partir de las nuevas posibilidades en el manejo y organización de fuentes, sino también mediante las formas de análisis y colaboración que permiten los nuevos escenarios de las narrativas espaciales. Con ello se evidencian tanto las vías metodológicas que han abierto estas herramientas, como los desafíos a futuro que les plantean a quienes quieran hacer uso de ellas.

The aim of this study was: to quantify the amount of soil organic carbon (SOC) stored at three depths and to relate various topographical attributes to the density of SOC at the site El Progreso, El Oro-Ecuador province. The study was conducted in four land uses: banana, young cocoa, mature cocoa and old cocoa, with SOC values between zero and 0,10 m of 25,6 g kg, 35,8 g kg, 13,2 g kg and 10,5 g kg respectively, and the predominant textural classes are: loamy clay (0-0.10 cm) and clay loam (0,30-0,40 cm). In each soil 1 ha was delimited to take soil samples at: four depths every 10 cm. The topographic attributes: drained area (AS), sediment transport factor (LS) and soil moisture (WTI), were taken from a digital elevation model (DEM) with a resolution of 12x12m. The SOC ranges decreased from the middle part of the area under study (banana 38,4-8,1 Mg ha-1 ; young cocoa 36,20-10,50 Mg ha-1 ; old cocoa 13,80-0,94 Mg ha-1 ) with higher slope (10-20 %) towards the lower part (mature cocoa 18,80-08,40 Mg ha-1 ). Young cocoa land use showed the highest value of AS (10 286, 5) and in LS (11,44). Significant differences were also determined with the LS factor by crop and correlated with the total SOC. Therefore, LS (runoff) is the topographic attribute that most influenced the storage of SOC., El objetivo de este estudio fue: cuantificar la cantidad de carbono orgánico del suelo (COS) almacenado en tres profundidades y relacionar varios atributos topográficos sobre la densidad del COS en el sitio El Progreso, provincia El Oro-Ecuador. El estudio se realizó en cuatro usos del suelo: banano, cacao joven, cacao maduro y cacao viejo, con valoresde COS entre cero a 0,10 m de 25,6 g kg, 35,8 g kg, 13,2 g kg y 10,5 g kg respetivamente, y las clases textural predominante son: franco arcillo limosa (0-0,10 cm) y franco arcillosa (0,30-0,40 cm). En cada suelo se delimitó 1 ha para tomar muestras de suelo a: cuatro profundidades cada 10 cm. Los atributos topográficos: area drenada (AS), factor de transporte de sedimentos (LS) y humedad del suelo (WTI), fueron tomados de un modelo de elevación digital (MDE) con una resolución de 12x12m. Los rangos de COS disminuyeron desde parte media de la zona en estudio (banano 38,4-8,1 Mg ha-1; cacao joven 36,20-10,50 Mg ha-1; cacao viejo 13,80-0,94 Mg ha-1) con mayor pendiente (10 a 20 %) hacia la parte baja (cacao maduro 18.80-08.40 Mg ha-1). El uso de suelo cacao joven mostró el mayor valor de AS (10 286,5) y en LS (11,44). También se determinó diferencias significativas con el factor LS por cultivo y se correlacionó con el total de COS. Por tanto, LS (escorrentia) es el atributo topográfico que más influyo en el almacenamiento de COS.

The aim of this study was: to quantify the amount of soil organic carbon (SOC) stored at three depths and to relate various topographical attributes to the density of SOC at the site El Progreso, El Oro-Ecuador province. The study was conducted in four land uses: banana, young cocoa, mature cocoa and old cocoa, with SOC values between zero and 0,10 m of 25,6 g kg, 35,8 g kg, 13,2 g kg and 10,5 g kg respectively, and the predominant textural classes are: loamy clay (0-0.10 cm) and clay loam (0,30-0,40 cm). In each soil 1 ha was delimited to take soil samples at: four depths every 10 cm. The topographic attributes: drained area (AS), sediment transport factor (LS) and soil moisture (WTI), were taken from a digital elevation model (DEM) with a resolution of 12x12m. The SOC ranges decreased from the middle part of the area under study (banana 38,4-8,1 Mg ha-1 ; young cocoa 36,20-10,50 Mg ha-1 ; old cocoa 13,80-0,94 Mg ha-1 ) with higher slope (10-20 %) towards the lower part (mature cocoa 18,80-08,40 Mg ha-1 ). Young cocoa land use showed the highest value of AS (10 286, 5) and in LS (11,44). Significant differences were also determined with the LS factor by crop and correlated with the total SOC. Therefore, LS (runoff) is the topographic attribute that most influenced the storage of SOC., El objetivo de este estudio fue: cuantificar la cantidad de carbono orgánico del suelo (COS) almacenado en tres profundidades y relacionar varios atributos topográficos sobre la densidad del COS en el sitio El Progreso, provincia El Oro-Ecuador. El estudio se realizó en cuatro usos del suelo: banano, cacao joven, cacao maduro y cacao viejo, con valoresde COS entre cero a 0,10 m de 25,6 g kg, 35,8 g kg, 13,2 g kg y 10,5 g kg respetivamente, y las clases textural predominante son: franco arcillo limosa (0-0,10 cm) y franco arcillosa (0,30-0,40 cm). En cada suelo se delimitó 1 ha para tomar muestras de suelo a: cuatro profundidades cada 10 cm. Los atributos topográficos: area drenada (AS), factor de transporte de sedimentos (LS) y humedad del suelo (WTI), fueron tomados de un modelo de elevación digital (MDE) con una resolución de 12x12m. Los rangos de COS disminuyeron desde parte media de la zona en estudio (banano 38,4-8,1 Mg ha-1; cacao joven 36,20-10,50 Mg ha-1; cacao viejo 13,80-0,94 Mg ha-1) con mayor pendiente (10 a 20 %) hacia la parte baja (cacao maduro 18.80-08.40 Mg ha-1). El uso de suelo cacao joven mostró el mayor valor de AS (10 286,5) y en LS (11,44). También se determinó diferencias significativas con el factor LS por cultivo y se correlacionó con el total de COS. Por tanto, LS (escorrentia) es el atributo topográfico que más influyo en el almacenamiento de COS.

Se ha analizado la evolución y relación entre los usos del suelo, el cauce activo y las actuaciones realizadas en el último medio siglo en las cuencas de los ríos Oiartzun y Oria. Se constata una importante reducción del cauce activo, estrechamiento e incremento de la vegetación en el cauce, coincidiendo en el tiempo con un incremento de la superficie vegetada y suelos antrópicos en ambas cuencas, en detrimento de usos de praderas. Si bien durante el mismo periodo se han visto ocupadas las escasas llanuras de inundación funcionales que restaban y se han acometido muchas obras de defensa y modificación de los cauces, que han actuado sobre los cambios en los cauces, si no ha sido un factor más relevante

In order to verify how a historically uneven production of Madrid's urban space is reflected in the present, fifteen samples of urban fabrics were chosen, three in each of the morphological classes discussed by Rodríguez-Tarduchy (2011), each in a different socioeconomic reality within the framework of its class (inferior, intermediate and superior). The research was based, for each fabric, on the analysis of 22 morphological and twenty functional indicators and made possible quantitative conclusions about the functional variations within the same morphological class, but in different social landscapes, as well as between different classes, considering a broad spectrum of Madrid's urban space. In the end, all the functional indicators were correlated with each other, in addition to the morphological ones, so that the inquiry about how, based on the sample studied, urban forms and functions influence each other was answered. Consistent correlations were obtained between urban densities, average age of the building, diversity of urban functions, value of land, social diversity, accessibility by public transport and average size of the block., A fin de que se verificara como se refleja en el presente una producción históricamente desigual del espacio urbano madrileño se eligieron quince muestras de tejidos urbanos, tres en cada una de las clases morfológicas discutidas por Rodríguez-Tarduchy (2011), cada cual en una distinta realidad socioeconómica en el marco de su clase (inferior, intermediaria y superior). La investigación se basó, para cada tejido, en el análisis de 22 indicadores morfológicos y veinte funcionales y posibilitó conclusiones cuantitativas sobre las variaciones de carácter funcional dentro de una misma clase morfológica, pero en distintos paisajes sociales, bien como entre distintas clases, considerando un amplio espectro del espacio urbano madrileño. Al final, todos los indicadores funcionales fueron correlacionados entre sí, amén de estos con los morfológicos, de modo a que fuera contestada la indagación sobre cómo, con base en la muestra estudiada, las formas y las funciones urbanas se influyen. Se obtuvieron correlaciones consistentes entre densidades urbanas, edad media de la edificación, diversidad de funciones urbanas, valor del suelo, diversidad social, accesibilidad por transporte público y dimensión media de la manzana.