Análisis del blanqueamiento coralino en fotografías subacuáticas con redes neuronales artificiales

El blanqueamiento coralino, fenómeno que afecta a los arrecifes de coral en todo el mundo, es un indicador crucial del estado de salud de los ecosistemas marinos. La capacidad de monitorear y evaluar el blanqueamiento de manera precisa es fundamental para comprender su impacto y tomar medidas de conservación efectivas. El presente trabajo aborda el desafío del blanqueamiento coralino mediante el desarrollo de una metodología basada en redes neuronales artificiales para analizar fotografías subacuáticas y cuantificar el grado de blanqueamiento de los corales. La metodología consta de tres fases: detección de corales para el cual se utilizó el modelo Grounding DINO, segmentación de corales con el modelo Segment Anything y cuantificación del blanqueamiento con el algoritmo K-means. Para validarla, se utilizó un banco de imágenes y se compararon los resultados con la segmentación manual realizada con ayuda de un experto en corales. Se demostró una alta eficacia en la detección y segmentación de corales, así como en la identificación de áreas afectadas por el blanqueamiento en la mayoría de los casos. Sin embargo, se identificaron desafíos relacionados con la cuantización de colores, especialmente en condiciones de iluminación y características específicas del coral. Este estudio representa un avance significativo en el desarrollo de herramientas automatizadas para el monitoreo del blanqueamiento coralino, ofreciendo nuevas perspectivas para la investigación y conservación de los ecosistemas marinos.

• Autores: Fernández Rodríguez, Carol Zuleimy
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42345
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/42345
• Palabra clave: Blanqueamiento coralino; Redes neuronales artificiales; Detección de objetos; Segmentación de imágenes; Cuantización de color; Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas; Blanqueamiento coralino; Redes neuronales artificiales; Fotografía subacuática; Conservación de ecosistemas marinos; Coral bleaching; Artificial neural networks; Object detection; Image segmentation; Color quantization
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional