Tesis de maestría

José Manuel Echevarría Rubio

Guillermo Martínez Flores y Rubén Antelmo Morales Pérez

Maestría en Ciencias en Manejo de Recursos Marinos

10/08/2022

2022

Detección y monitoreo de sargazo en el Mar Caribe

En la última década las costas del Mar Caribe han experimentado eventos recurrentes de arribo de sargazo pelágico, impactando negativamente los ecosistemas costeros y la economía de la región. El objetivo de este trabajo es desarrollar algoritmos para la detección de sargazo a partir de datos de sensores remotos utilizando redes neuronales convolucionales (RNC), para posteriormente hacer una caracterización de sus trayectorias. Se procesaron imágenes MODIS del período 2010-2020 tomando como criterios el FAI (Floating Algae Index) y la firma espectral del sargazo en 5 longitudes de onda (469, 555, 645, 859 y 1240 nm). Estas imágenes fueron usadas para crear un juego de datos de reflectancia superficial del océano, utilizando el 70% para el entrenamiento de la RNC y el 30% restante en la validación de las predicciones, obteniendo aproximadamente el 90% de certeza en la clasificación de sargazo. Se calcularon las coberturas mensuales, confirmando que los volúmenes de arribo superiores ocurren en los meses de verano. Adicionalmente, estos resultados fueron comparados con imágenes Landsat-8 para validar los resultados con información de mayor resolución espacial. Posteriormente se utilizaron los datos de corrientes (a 2 m de profundidad) provistos por el modelo HYCOM, así como los campos vectoriales de viento (a 10 m sobre la superficie del mar) de NCEP-NCAR para llevar a cabo simulaciones del transporte de sargazo en el Mar Caribe y su llegada a la costa. Se realizaron simulaciones que permitieron estimar las rutas, así como los sitios y tiempos de arribo

Mar Caribe, sargazo, reflectancia superficial del océano, redes neuronales convolucionales

55 h.

Disponible solo en versión digital

GC2142 E24 2022

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