This work presents results for a new method of ray tracing in urban environments using game engine and graphic processing unit (GPU). First advantage obtained with this method is the simplicity for 3D modeling from raster digital elevation model (DEM). Second advantage is the ability to precisely obtain ray parameters and the multiple paths interacting between transmitter and receiver in urban environment for high and low base station. A third advantage is the reduction in computing time by using the GPU capacity. In this paper, we show simulation results and compare them with measurements, obtaining a good fit.

In this article, a comprehensive analysis of the approach known as Split-Step Wavelet Parabolic Equation (SSW-PE) in modeling radio wave propagation is presented. The SSW-PE introduces innovations, such as the application of narrow-angle and wideangle approaches, referred to as NAPE and WAPE, respectively. Furthermore, the SSW-PE demonstrates the incorporation of refractivity variations, modifications in terrain modeling for better representation, and considerations of surface boundary conditions. In addition to its innovative aspects, this study aims to provide a complete guide for effectively replicating the algorithm, thereby promoting the advancement of propagation studies using wavelets. The effectiveness and applicability of this approach are validated through comparative studies with well-established solutions, including the Discrete Mixed Fourier Transform (DMFT) version of the Split-Step Parabolic Equation (SSPE) method. Comparisons with measurements from real propagation cases are also conducted. Statistical analysis confirms the innovative potential of the SSW-PE algorithm, which also offers computational efficiency for rapid and consistent simulations. Thus, this article contributes to a comprehensive and innovative analysis, providing tangible resources for the research community interested in expanding this methodology.

El cambio climático global está afectando a la Tierra de diversas maneras, como el desprendimiento de glaciares, la subida del nivel del mar y olas de calor más intensas, que a su vez contribuyen a los incendios en zonas ricas en flora y fauna, provocando erosión y cambios en las áreas de distribución de plantas y animales. A pesar de los esfuerzos internacionales por mitigar el cambio climático, el problema sigue sin controlarse en muchas zonas. En este estudio se propone un sistema de vigilancia y alerta temprana de incendios forestales. Se basa en una red de sensores inalámbricos (WSN) que mide el entorno para detectar y prevenir incendios en zonas rurales. La WSN utiliza tecnologías de acceso abierto y el estándar Zigbee para la comunicación por radiofrecuencia y envía los datos recogidos a un servidor web mediante GPRS y protocolo TCP/IP. El rendimiento de la WSN se evalúa utilizando dos métricas: la tasa de transmisión de datos y el retardo temporal. La WSN logró una tasa media de éxito en la transmisión de datos superior al 86% con un retardo medio inferior a 500 milisegundos en todas las pruebas, lo que demuestra el potencial de las WSN como sistemas de detección de incendios forestales casi en tiempo real.

El aumento exponencial del número de contagios por COVID-19 alrededor del mundo ha originado que los gobiernos, en acompañamiento de comunidades médicas y científicas, recomienden el distanciamiento social de al menos dos metros entre personas, para evitar el crecimiento en el número de contagios. Con el propósito de determinar el cumplimiento de la medida de distanciamiento social, se realiza una prueba piloto mediante el procesamiento a imágenes de video para la detección de personas en espacios abiertos de la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia. El método propuesto consiste en el análisis de información de videos de personas con fondo estático, tomados desde una altura de 4.5 metros, además de ubicación de centroides por el método de momentos y estimación de distancia por el método euclidiano, esto, mediante lenguaje de programación Python. Como resultado se obtiene un acierto en la detección de personas del 92.43 % y que el 84.21 % de quienes circularon por el cuadro de video y transitan en la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia, incumplen con el distanciamiento social de dos metros recomendado por la comunidad científica y expuesta en la circular municipal 023 de 2020.

In this study, factorial experiments were conducted in two different scenarios to design a Wireless Sensor Network for monitoring a cocoa crop in a rural area in Colombia. Node sensors measured temperature, relative humidity, soil moisture, Ultra-Violet light, and visible light intensity. The factors considered in the experiments were distance between node sensors, height from the ground, and type of antenna; in turn, Received Signal Strength Indicator and data transfer time were the outputs. The wireless sensor network was deployed in the crop, covering approximately 3 % of the area and using 7 different nodes in a cluster tree topology. First, an open field scenario with line of sight was used to determine the appropriate height of the node sensors. Second, a scenario in the actual cocoa crop was utilized to find the appropriate distance between modules and type of antenna. We found, based on our calculations and experimental data, that a height of 1.25 m was required to avoid the Fresnel zone and improve the RSSI of the network. Furthermore, we determined that a distance below 35 m was needed to guarantee signal reception and avoid long data transfer times. The wire antenna exhibited a better performance. Finally, the proposed methodology and monitoring system can be used for agronomic applications in rural areas in Colombia to increase crop yield.