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Análisis del blanqueamiento coralino en fotografías subacuáticas con redes neuronales artificiales

Analysis of coral bleaching in underwater photographs with artificial neural networks

dc.contributorLópez Sánchez, Wilson Ricardo
dc.contributorLópez Sánchez, Wilson Ricardo [0009-0004-2836-4794]
dc.creatorFernández Rodríguez, Carol Zuleimy
dc.date2024-10-28T20:07:20Z
dc.date2024-10-28T20:07:20Z
dc.date2024-05-14
dc.date.accessioned2025-04-29T21:37:11Z
dc.date.available2025-04-29T21:37:11Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/42345
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/94694
dc.descriptionEl 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.
dc.descriptionCoral bleaching, a phenomenon that affects coral reefs around the world, is a crucial indicator of the health of marine ecosystems. The ability to accurately monitor and evaluate bleaching is critical to understanding its impact and taking effective conservation measures. The present work addresses the challenge of coral bleaching by developing a methodology based on artificial neural networks to analyze underwater photographs and quantify the degree of coral bleaching. The methodology consists of three phases: detection of corals for which the Grounding DINO model was used, segmentation of corals with the Segment Anything model and quantification of bleaching with the K-means algorithm. To validate it, an image bank was used and the results were compared with manual segmentation carried out with the help of a coral expert. High efficiency was demostrated in the detection and segmentation of corals, as well as in the identification of areas affected by bleaching in most cases. However, challenges related to color quantization were identified, especially under lighting conditions and specific coral characteristics. This study represents a significant advance in the development of automated tools for monitoring coral bleaching, offering new perspectives for the research and conservation of marine ecosystems.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsOpenAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectBlanqueamiento coralino
dc.subjectRedes neuronales artificiales
dc.subjectDetección de objetos
dc.subjectSegmentación de imágenes
dc.subjectCuantización de color
dc.subjectIngeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectBlanqueamiento coralino
dc.subjectRedes neuronales artificiales
dc.subjectFotografía subacuática
dc.subjectConservación de ecosistemas marinos
dc.subjectCoral bleaching
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectObject detection
dc.subjectImage segmentation
dc.subjectColor quantization
dc.titleAnálisis del blanqueamiento coralino en fotografías subacuáticas con redes neuronales artificiales
dc.titleAnalysis of coral bleaching in underwater photographs with artificial neural networks
dc.typebachelorThesis
dc.typeMonografía
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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