Monitoreo y Cuantificación de flotas poteras a partir del uso de
Imágenes Satelitales
Ing. Cozzolino Ezequiel Dr. Lasta Carlos
Subprograma de Sensoramiento Remoto INIDEP
INIDEP Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero
10 – 12 de noviembre de 2014, Piriápolis, Ururguay
• La pesquería de Illex argentinus tiene una
distribución muy amplia obteniéndose las mayores
capturas entre los 35 ° y los 53 ° de latitud sur y
desde los 80 m de profundidad hasta los 600 m.
Esta región incluye la Zona Económica Exclusiva
(ZEE) de diferentes países y la parte occidental de
la región oceánica adyacente a la ZEE de los
mismos.
• Una de las mayores dificultades para la
evaluación de este recurso es conocer el
número de buques extranjeros que pescan en
áreas que se encuentran fuera de la
administración Argentina.
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Illex argentinus
-Longitud: 50 - 60 m.
- Lámparas: 120 - 150 lámparas incandescentes (2KW)
a ambos lados de la cubierta.
- Utilizan esta iluminación para atraer el calamar que es
capturado mediante poteras (coronas de anzuelos).
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Flotas Poteras
• Cada satélite recorre en 101 minutos una órbita heliosincrónica y quasipolar a
una altitud de 830 km de la superficie terrestre.
• Originalmente fueron diseñados para detectar nubes iluminadas por la luna.
Actualmente son utilizados para detectar luces de ciudades, gas flare,
incendios y luces de barcos.
• OLS: Operational Linescan System.
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Imágenes DMSP/OLS
Se desarrolló un software que permite monitorear y cuantificar las
flotas poteras a través del uso de imágenes DMSP-OLS
Análisis
Imágenes
CONAE
Segmentación
Inferencia
CONAE
Validación/
Calibración
Base Datos
Conocimiento
Recepción Procesamiento
Etapas llevadas a cabo por el software
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Software DMSP/OLS Procesamiento
• Se extraen de la imagen solo
aquellos píxeles que son
considerados de calidad y
relevantes para la etapa de
validación e inferencia.
• Las áreas de la imagen
contaminadas con nubes muy
densas y reflejo del sol son
excluidas.
Imagen con zonas excluidas por considerarse de baja calidad
Reflejo del sol (glare)
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Análisis de Calidad
• La luminosidad emitida por
un barco genera un grupo de
píxeles contiguos con
diferentes valores de
luminosidad.
• Se asume que cualquier
grupo de píxeles iluminados
se corresponde con al
menos un barco.
• Este proceso a través del
cual se identifican los grupos
de píxeles se lo conoce
como segmentación de la
imagen.
Grupos de barcos
identificados
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Segmentación
• En la validación se asigna a cada
grupo de píxeles iluminados la cantidad
de barcos reales que representan.
• Para cada imagen se obtienen las
posiciones de los barcos nacionales
(posicionamiento satelital) a la hora
más cercana posible a la hora de
pasada del satélite.
Distribución de los
píxeles del grupo
Posición real de la
flota potera
Asignación del número
real de barcos que
representa el grupo
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Validación
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Validación
• Cada grupo validado es almacenado en
una base de datos.
• A medida que se incorpora información,
esta base de datos va creciendo en
conocimiento. Esto permite una mejor
caracterización de los grupos de barcos
identificados en las imágenes.
Características del grupo
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Validación
Se evaluó la correlación entre la cantidad de
píxeles de un grupo y el número de barcos
presentes
Se evaluó la correlación entre la suma de
intensidades de luz de un grupo y el número de
barcos presentes
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Inferencia
Se arribó a un Modelo Lineal (LM) para estimar el número de
barcos.
Se consideraran las siguientes características de cada grupo:
• Promedio de intensidad de luz.
• Desviación estándar del promedio de intensidad.
• Sumatoria de todas las intensidades de luz.
• Máxima/Minima intensidad.
• Número total de píxeles.
• Vector de distribución de intensidades.
• Vector de distribución de flags.
Número de Barcos = 1.883 + (1.47x10-2 * V1) + (1.489x10-3 * V4) + (1.003x10-4 * V2) –
(2.453x10-3 * V3) – (1.559x10-8 * V1xV2) – (9.090*10-3 * V5) – (2.047*10-3 * V6)
R2 = 0.9214
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Software DMSP/OLS Procesamiento: Inferencia
• Administrado por la NASA, NOAA y el Departamento de Defensa.
• El VIIRS tiene 22 bandas espectrales en el rango 412 nm - 12 μm.
• 16 moderate-resolution bands (750m nadir).
• 5 image-resolution bands (375m).
• 1 day-night band (DNB) 0.5 – 0.9 μm.
• Resolución espacial 750 m.
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Imágenes NPP/VIIRS
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Imágenes NPP/VIIRS
13/03/2014 2:23:00 (Hora local)
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Imágenes NPP/VIIRS
23/04/2014 1:14:00 (Hora local)
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Software NPP/VIIRS
13/03/2014 2:23:00 (Hora local)
• Se desarrolló un
software que permite
cuantificar la
dimensión de las
flotas poteras a partir
de la segmentación
de la imagen.
• El software
identifica la posición
de cada barco.
• Por cada barco el
software determina
su nacionalidad
(nacional/extranjero).
• A través del proceso de
segmentación de la imagen se
identifican los grupos de píxeles
iluminados que genera cada uno
de los barcos.
• El píxel central del grupo de
píxeles identificados es utilizado
para determinar la posición del
barco.
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Software NPP/VIIRS Procesamiento: Segmentación
Posición de la flota nacional
vs barcos identificados por
el software.
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Software NPP/VIIRS Procesamiento: Validación
Seguimiento semanal de las flotas poteras Temporada 2014
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Distribución
intensidades
de luz
Temporada
2014
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Enero Febrero Marzo Abril
Mayo Junio Julio
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Muchas Gracias
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• Las zonas frontales se pueden identificar a través de imágenes satelitales de
Temperatura Superficial del Mar (sst) y Concentración de Clorofila-a (chl-a).
• Se busca detectar bordes sobre la imagen a partir de la aplicación de
técnicas de procesamiento digital de imágenes.
• Los bordes representan los límites de los objetos presentes en la imagen. En
el caso de las imágenes de sst y chl-a estos objetos están representados por
las diferentes masas de agua. El borde representa el frente entre ambas
masas de agua.
Identificación Automática de Frentes
Detección de bordes
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• El operador Sobel calcula el gradiente de la intensidad de una imagen en
cada punto. El resultado muestra cómo abruptamente o suavemente cambia
una imagen en cada punto analizado.
• En este caso se utiliza un Kernel de 7 x 7. Esto implica que solo los valores
de intensidad en una región de 7 x 7 alrededor de cada píxel es tenida en
cuenta.
• A partir de la imagen de gradientes resultante se busca identificar aquellos
píxeles que determinan el frente.
Identificación Automática de Frentes
Detección de bordes: Sobel