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DETECCION Y CLASIFICACION DE RESIDUOS MARINOS FLOTANTES MEDIANTE IMAGENES SATELI...

DETECCION Y CLASIFICACION DE RESIDUOS MARINOS FLOTANTES MEDIANTE IMAGENES SATELITALES HIPERESPECTRALES LOS DESECHOS MARINOS FLOTANTES CONSISTEN EN RESIDUOS ANTROPOGENICOS ELIMINADOS DELIBERADAMENTE EN EL AGUA. EL RITMO DE CRECIMIENTO ECONOMICO Y URBANO ACTUAL ES CADA VEZ MAYOR Y LAS MASAS DE AGUA SON LOS LUGARES DE DESECHO PARA MUC... ver más

01/01/2021

UIB

213K€

Presupuesto del proyecto: 213K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

Presupuesto del proyecto 213K€

Descripción del proyecto LOS DESECHOS MARINOS FLOTANTES CONSISTEN EN RESIDUOS ANTROPOGENICOS ELIMINADOS DELIBERADAMENTE EN EL AGUA. EL RITMO DE CRECIMIENTO ECONOMICO Y URBANO ACTUAL ES CADA VEZ MAYOR Y LAS MASAS DE AGUA SON LOS LUGARES DE DESECHO PARA MUCHAS INDUSTRIAS. COMO CONSECUENCIA, LA CANTIDAD DE BASURA QUE LLEGA AL OCEANO ESTA CRECIENDO CONSIDERABLEMENTE, LO QUE SUPONE UNA GRAVE AMENAZA TANTO PARA EL ECOSISTEMA MARINO COMO PARA LA VIDA HUMANA. POR ELLO, LA RECOGIDA REGULAR DE RESIDUOS ES CRUCIAL PARA UN MEDIO AMBIENTE Y UN CRECIMIENTO ECONOMICO SOSTENIBLES. A DIFERENCIA DE LOS ESTUDIOS SOBRE EL TERRENO Y DE PLATAFORMAS COMO LOS DRONES, LOS SATELITES TERRESTRES PROPORCIONAN UNA OBSERVACION SINOPTICA ESPACIO-TEMPORAL QUE PUEDE HACER MAS EFICIENTE EL SEGUIMIENTO A LARGO PLAZO Y A GRAN ESCALA DE LOS DESECHOS MARINOS, SIN NECESIDAD DE INTERVENCION DIRECTA DEL HOMBRE.ESTE PROYECTO INTERDISCIPLINAR PROPONE EL USO DE DATOS ADQUIRIDOS POR SATELITES CON UNA CAMARA PANCROMATICA DE ALTA RESOLUCION, QUE PRODUCE UNA IMAGEN EN ESCALA DE GRISES QUE DESCRIBE LA GEOMETRIA DE LA ESCENA, Y SENSORES HIPERESPECTRALES DE BAJA RESOLUCION, QUE PROPORCIONAN UNA DESCRIPCION DETALLADA DE LA COMPOSICION QUIMICO-FISICA DE LOS OBJETOS, PARA LA DETECCION, CLASIFICACION Y CUANTIFICACION DE LA BASURA MARINA FLOTANTE. LOS CASOS DE ESTUDIO PARA LA VALIDACION IN SITU SERAN EN EL MAR MEDITERRANEO, TANTO EN ALTA MAR COMO EN LA COSTA DE LAS ISLAS BALEARES, Y AYUDARAN A LA EXTRACCION DE INDICES CUANTITATIVOS A PARTIR DE LA OBSERVACION POR SATELITE. EL DESARROLLO DE ESTOS INDICES, QUE PERMITEN DISCRIMINAR LA BASURA MARINA DEL MATERIAL NATURAL, FAVORECE UNA DETECCION TEMPRANA DE LA CONTAMINACION MARINA QUE PUEDE INCLUIRSE EN LAS ESTRATEGIAS DE VIGILANCIA.POR UN LADO, SE TRATA DE UN PROYECTO ESTRATEGICO PARA LA TRANSICION VERDE PORQUE AYUDARA A MITIGAR LA CONTAMINACION DE LOS OCEANOS, A PRESERVAR LA BIOTA MARINA Y A REVERTIR ALGUNOS DE LOS EFECTOS DEL CAMBIO CLIMATICO. POR OTRO LADO, ES TAMBIEN UN PROYECTO ESTRATEGICO PARA LA TRANSICION DIGITAL, YA QUE PROPONEMOS NUEVOS METODOS DE PROCESAMIENTO DE IMAGENES QUE MEZCLAN LA MODELIZACION MATEMATICA Y EL APRENDIZAJE PROFUNDO, ES DECIR, INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXPLICABLE. ESTOS METODOS PERSIGUEN AUMENTAR LA RESOLUCION ESPACIAL DE LAS IMAGENES HIPERESPECTRALES GUIADAS POR LAS PANCROMATICAS. LAS IMAGENES HIPERESPECTRALES DE ALTA RESOLUCION PROCESADAS SE UTILIZARAN PARA DETECTAR Y CLASIFICAR AUTOMATICAMENTE LOS RESIDUOS MARINOS FLOTANTES, PARA DESCIFRAR SUS COMPONENTES UTILIZANDO LAS BANDAS ESPECTRALES, LO QUE PERMITIRA DETECTAR LOS PLASTICOS, Y PARA ESTIMAR SUS MASAS A PARTIR DE LA CUANTIFICACION DEL AREA OCUPADA. ADEMAS, ESTE PROYECTO AYUDARA A ANALIZAR LAS NECESIDADES Y ESPECIFICACIONES QUE REQUERIRAN LAS FUTURAS MISIONES SATELITALES PARA LA DETECCION, SEGUIMIENTO Y CUANTIFICACION DE LA BASURA MARINA, LO QUE RESULTA DE GRAN INTERES PARA LA AGENCIA ESPACIAL EUROPEA.AUNQUE LOS METODOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, ESPECIALMENTE LAS CNN, PRODUCEN REPRESENTACIONES POTENTES, SU ENTRENAMIENTO SUELE SER DIFICIL. LAS CNN MEJORAN SU RENDIMIENTO SI SON MAS PROFUNDAS, PERO TAMBIEN AUMENTAN LA CANTIDAD DE DATOS NECESARIOS, LA COMPLEJIDAD Y EL TIEMPO DE CALCULO. PARA GARANTIZAR SU CAPACIDAD DE GENERALIZACION, ES NECESARIO ADQUIRIR UNA CANTIDAD SUFICIENTE DE DATOS DE ENTRENAMIENTO. POR ELLO, LA ESTRUCTURA DE LAS CNN DEBE CONDICIONARSE A MODELOS MATEMATICOS CONCRETOS, LO QUE MEJORA SU CAPACIDAD DE GENERALIZACION Y SU INTERPRETABILIDAD.

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