lunes 30.03.2020

El ingeniero agrónomo cordobés Pablo Zarco Tejada, elegido entre los científicos más influyentes del mundo

Pablo Zarco Tejada - IAS CSIC
Pablo Zarco Tejada - IAS CSIC

Alvaro Sánchez. El ingeniero agrónomo cordobés Pablo Zarco Tejada ha sido seleccionado entre los investigadores más influyentes del mundo, dentro de un listado de 6.216 investigadores de 60 países.

Veintidós investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), entre ellos Pablo Zarco Tejada, aparecen en la lista Highly Cited Researchers (HCR) 2019, elaborada por la  plataforma Webofscience Group, de Clarivate Analytics, que reúne a los científicos más influyentes del mundo. La lista identifica a los científicos que han producido múltiples estudios (papers) que se sitúan en el top 1% de citaciones en su campo y año de publicación, lo que demuestra una elevada influencia entre la comunidad científica.

La metodología para determinar la selección de los investigadores más influyentes se basa en los datos y análisis desarrollados por los expertos en bibliometría del Institute for Scientific Information, del Web of Science Group.

En su sexta edición, el HCR incluye un total de 6.216 investigadores de más de 60 países, que destacan por sus excelentes contribuciones al conocimiento científico y su influencia en sus respectivas áreas de conocimiento. Para ello, mide la publicación de artículos altamente citados entre los años 2008 y 2018.

Por países, la clasificación está liderada por Estados Unidos, que cuenta con el 44% del total de los científicos más influyentes (2.737); le siguen China, con 636 investigadores; y Reino Unido, con 516. España ocupa el décimo puesto en el ranking, con un total de 116 científicos.

Sobre Pablo Zarco Tejada

Pablo Zarco Tejada estudió en el Colegio Cervantes - Hermanos Maristas, situado en el cordobés Barrio de la Fuensanta.

Posteriormente se graduó como Ingeniero Agrónomo en la Universidad de Córdoba para iniciar un intenso y extenso periplo internacional, con estancias en Toronto (Canadá), Dundee (Reino Unido), California (Estados Unidos), York (Canadá) y Bruselas (Bélgica). Actualmente reside en Brisbane (Australia)

Además de Ingeniero Agrónomo por la Universidad de Córdoba, España, es MSc en Teledetección por la Universidad de Dundee, Reino Unido, y Doctor en Ciencias de la Tierra y el Espacio por la Universidad de York, Canadá.

Posteriormente fue nombrado miembro de la Facultad de la Universidad de California, Davis, EE. UU., Director del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) y líder del Laboratorio de Métodos de Investigación en Sensores Remotos Cuantitativos (QuantaLab-CSIC).

Desde 2012, ha sido científico principal en el Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea, en Bruselas, liderando el desarrollo de algoritmos para la evaluación del estado fisiológico a través de imágenes de teledetección térmica e hiperespectral.

Ha coordinado proyectos financiados por organismos e industrias nacionales y europeas.

Autor de más de cien trabajos de investigación publicados en revistas internacionales, es editor asociado de Remote Sensing of Environment (RSE), European Journal of Agronomy (EJA), Remote Sensing (RS), y ha recibido premios durante su carrera científica. en España, Reino Unido y Canadá.

Sobre el LABORATORIO DE MÉTODOS CUANTITATIVOS DE TELEDETECCIÓN (QUANTALAB)

Dentro del ámbito de la teledetección, trabaja en la simulación y validación de algoritmos para estimación de parámetros biofísicos y constituyentes bioquímicos en vegetación a partir de teledetección hiperespectral y térmica. Su trabajo se fundamenta en el desarrollo y utilización de modelos de transferencia radiativa que simulan cubiertas heterogéneas de cultivo, estudiando el efecto de la reflectancia bi-direccional en índices de banda estrecha utilizados para la detección de estrés hídrico y nutricional. Sus trabajos sobre indicadores pre-visuales de estrés, como fluorescencia clorofílica natural, índices fotoquímicos relacionados con la degradación de pigmentos fotosintéticos, como xantofilas, y la estimación de la temperatura, permiten la detección temprana del estrés en vegetación desde vehículos tripulados (sensores AHS, CASI, AVIRIS) y plataformas no tripuladas (UAV).

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