Estudio de las plumas de río para la detección automática de vertidos anómalos en zonas costeras usando técnicas de machine learning e imágenes de los satélites Sentinel 2 y 3

Abstract

Desde hace ya algunas décadas la percepción remota es un campo del conocimiento que ha tenido gran relevancia en el estudio del clima, la tierra y los océanos, y que gracias a los constantes desarrollos en los campos de la tecnología, las matemáticas, procesamiento de señales, óptica, computación, etc., su implementación se a traspolado al estudio de nuevos fenómenos de interés para la humanidad. Desde sus primeras aplicaciones, la percepción remota tuvo un papel importante en el avance de la cartografía a través del uso de cámaras fotográficas abordo de globos a mediados del sigo XIX. Y durante la primera parte del siglo XX la percepción remota cobra un impulso importante para el levantamiento de los recursos naturales, así mismo el desarrollo de las primeras cámaras sensibles a la radiación infrarroja tuvieron un impacto significativo en el desarrollo de la guerra. A partir de la segunda mitad del siglo XX, los avances en el campo de la percepción remota cobran un nuevo impulso por el desarrollo de las cámaras multiespectrales y el desarrollo de los primeros vehículos espa- ciales tripulados y no tripulados. Apartir de este hito, se desarrollan los primeros satélites para el monitoreo de los recursos naturales y el clima. Con los primeros satélites Landast la percepción remota cobra un nuevo impulso al contar con un archivo global de imágenes satelitales. En los inicio del siglo XXI, los avances en el desarrollo de nuevos chips y el campo de la inteligencia artificial crean una nueva sinergia al dotar a los investigadores de nuevas herramientas para explorar la aplicación de la percepción remota en nuevos campos de es- tudio como: estudio de cultivos, contaminación, zonas de riesgo, desarrollo urbano, cambio climático, estudio del océanos, entre muchas otras aplicaciones. En la presente investigación, se aborda una de las principales problemáticas que se pre- sentan en la percepción remota “los datos faltantes”. Los datos faltantes es la información atípica que se registra por parte de un sensor al momento de tomar una fotografía de una zona de interés (ROI). Estos datos atípicos pueden ser ocasionados por obstrucciones de nu- bes o, por cuestiones físicas, generadas por los aerosoles dispersos en la atmósfera, entre otros factores. La investigación se centra en el desarrollo de una metodología para el proce- samiento de imágenes de satélite de grandes extensiones geográficas combinando técnicas de procesamiento de imágenes, fusión de datos, computación intensiva de datos y DINEOF. La metodología comprende tres aspectos conceptuales principales: (1) Descarga automática de datos satelitales, (2) Fusión de datos satelitales, y (3) Rellenar los datos satelitales que faltan utilizando un enfoque en computación intensiva en datos