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Resumen del producto

Merino, A.S., A., Paniagua Mendoza & D., Gendron (2016). Evaluación de vocalizaciones de ballena azul (Balaenoptera musculus): Método automático vs manual.. XXXV Reunión Internacional para el Estudio de los Mamíferos Marinos. La Paz, Baja California Sur, México, mayo 1 - 5, 2016, 83.

Evaluación de vocalizaciones de ballena azul (Balaenoptera musculus): Método automático vs manual.

Ana Sofia Merino, Aurora Paniagua Mendoza y Diane Gendron

El sonido es el medio de comunicación más eficiente en los cetáceos. El monitoreo bioacústico de estos organismos en vida libre se lleva a cabo mediante distintos métodos, destacando el monitoreo acústico pasivo (PAM), el cual registra señales acústicas de animales vocales, obteniendo un seguimiento simultáneo de múltiples individuos en largos periodos de tiempo. Esta metodología ha sido ampliamente utilizada en misticetos como la ballena azul, permitiendo identificar entre distintas poblaciones y conductas. Debido al tiempo requerido para el análisis manual de la gran cantidad de información generada por un sistema de PAM, la detección automática mediante algoritmos específicos para cada tipo de vocalización, resulta ser una técnica conveniente. Sin embargo, dicho método conlleva desventajas inherentes, como la posible subestimación en la cantidad de vocalizaciones, además de que su desempeño se ve afectado por la variación en las características de las vocalizaciones, así como por el ruido tanto ambiental como antropogénico, que puede enmascarar los sonidos de interés. Por lo que en el presente trabajo se plantea evaluar las vocalizaciones tipo B de ballena azul mediante ambos métodos para cuantificar los errores del algoritmo, con el fin de evaluar la precisión del mismo. Para ello, se utilizarán las vocalizaciones tipo B, escogidas manualmente de las 4,953 h de grabación recabadas durante seis años en tres sitios del Golfo de California. El análisis de los espectrogramas se llevó a cabo utilizando el programa "Tritón" de MATLAB, denotando su intensidad relativa y creando archivos de audio para su posterior análisis. Para la detección automática, se crearán plantillas de tiempo-frecuencia tomando en cuenta las 246 vocalizaciones tipo B escogidas entre los años y sitios de muestreo por su mayor intensidad, las cuales serán analizadas con el método de correlación de espectrograma mediante rutinas específicas de MATLAB y el programa Ishmael.[br]

Palabras clave: metodo automatico; vocalización; Ballena azul

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