{"id":105122,"date":"2008-10-28T10:42:00","date_gmt":"2008-10-28T10:42:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/matematicas\/archive\/2008\/10\/28\/105122.aspx"},"modified":"2008-10-28T10:42:00","modified_gmt":"2008-10-28T10:42:00","slug":"algoritmo-predictor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2008\/10\/28\/105122","title":{"rendered":"Algoritmo predictor"},"content":{"rendered":"<div align=\"justify\"><\/p>\n<div align=\"center\"><img decoding=\"async\" src=\"\/blogs\/matematicas\/wp-content\/blogs.dir\/69\/files\/1353\/o_Desarrollan.jpg\" width=\"450\" ><\/div>\n<p>Cada d\u00eda es m\u00e1s cierto que las matem\u00e1ticas est\u00e1n en todas partes. <\/p>\n<p>Esta noticia sobre el desarrollo de un algoritmo que permite predecir el movimiento superficial del mar nos acerca a esta realidad y permite avanzar el movimiento de una mancha de petr\u00f3leo o&nbsp; ayuda a localizar bancos de pesca.<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<div align=\"justify\">Un equipo de investigadores de la <a href=\"http:\/\/www.ulpgc.es\/\">Universidad de las Palmas de Gran Canaria<\/a> (ULPGC) y de la <a href=\"http:\/\/www.upc.es\/\">Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a<\/a> (UPC) ha logrado prever los movimientos del agua en la superficie del oc\u00e9ano por medio de algoritmos calculados a partir de secuencias de im\u00e1genes tomadas por sat\u00e9lites de observaci\u00f3n de la Tierra. Este sistema permite conocer el estado del mar para favorecer a la pesca o predecir el desplazamiento de una mancha de petr\u00f3leo.<\/p>\n<p>Son numerosos los factores que influyen en el <a href=\"http:\/\/homepage.mac.com\/uriarte\/circulaciontermohalina.html\">comportamiento de las corrientes marinas<\/a>, como la temperatura del agua, la densidad, la salinidad, el viento superficial o la propia rotaci\u00f3n de la Tierra. Este movimiento de aguas se observa a partir de secuencias de im\u00e1genes tomadas por sat\u00e9lites de observaci\u00f3n de la Tierra y, comparando unas im\u00e1genes con otras, se puede representar el desplazamiento mediante algoritmos. A partir de este sistema un equipo de investigadores de la ULPGC y la UPC ha evaluado los diferentes algoritmos que modelan los cambios de las estructuras oceanogr\u00e1ficas y han desarrollado una nueva herramienta para estimar el movimiento superficial del mar.<\/p>\n<p>\u201cSe trata de una metodolog\u00eda robusta y eficiente que nos permite calcular los <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Vector_de_movimiento\">vectores de movimiento<\/a> del agua\u201d, explica a SINC el investigador de la ULPGC Francisco Javier Marcello. En su laboratorio recibe im\u00e1genes de las costas de alrededor de Canarias directamente desde un sat\u00e9lite de la agencia americana <a temp_href=\"http:\/\/www.noaa.gov\/ \" href=\"http:\/\/www.noaa.gov\/%20\">National Oceanic and Atmospheric Administration<\/a> (NOAA). \u201cCada una de estas im\u00e1genes proporciona informaci\u00f3n de un rango espec\u00edfico del espectro, desde el visible hasta el infrarrojo t\u00e9rmico, y posteriormente, con unos algoritmos que combinan las im\u00e1genes de una banda espectral con otra, representamos la temperatura del mar\u201d, explica Marcello.<\/p>\n<p>Para verificar el funcionamiento adecuado de la metodolog\u00eda desarrollada se han generado artificialmente secuencias de estas im\u00e1genes, simulando posibles desplazamientos del agua cuyos vectores de movimiento son conocidos y definidos por operaciones matem\u00e1ticas. Los cient\u00edficos tambi\u00e9n han comprobado la validez del m\u00e9todo contrast\u00e1ndolo con medidas oceanogr\u00e1ficas tales como la velocidad del agua en secuencias reales de im\u00e1genes de sat\u00e9lites, u otras tomadas in situ desde barcos en diferentes campa\u00f1as oceanogr\u00e1ficas.<\/p>\n<p>&nbsp;<br \/>Las aguas fr\u00edas afloradas responden mejor<\/p>\n<p>Hay que tener en cuenta que las medidas son m\u00e1s efectivas en las zonas de aguas fr\u00edas afloradas a la superficie ya que en ellas existe un gradiente de temperaturas. \u201cEn cambio donde la temperatura es uniforme no hay ning\u00fan patr\u00f3n que permita un c\u00e1lculo adecuado del movimiento\u201d, apunta Marcello, que a\u00f1ade: \u201cBajo ciertas condiciones, el agua superficial costera se va mar adentro y las que est\u00e1n por debajo afloran. Son aguas fr\u00edas y ricas en nutrientes como fitoplancton. Por eso, predecir los movimientos del agua ayuda a localizar focos de pesca o permite conocer la propagaci\u00f3n de una mancha de fuel\u201d.<\/p>\n<p>Por otra parte, los algoritmos seleccionados por los investigadores tambi\u00e9n permiten detectar las nubes que aparecen en las im\u00e1genes enviadas por sat\u00e9lite y \u201celiminarlas del procedimiento de c\u00e1lculo del movimiento ya que como son muy fr\u00edas, pueden falsear la temperatura de la masa de agua sobre la que est\u00e1n\u201d. Adem\u00e1s, la metodolog\u00eda desarrollada se ha evaluado de forma satisfactoria en secuencias de im\u00e1genes de otras zonas, como el Golfo de M\u00e9xico.<\/p>\n<p>Referencia bibliogr\u00e1fica:<\/p>\n<p>Francisco Javier Marcello, Francisco Eugenio, Ferran Marques, Alonso Hernandez-Guerra, Antoni Gasull. <a href=\"http:\/\/ieeexplore.ieee.org\/stamp\/stamp.jsp?arnumber=4599197&amp;isnumber=4603104\">\u201cMotion estimation techniques to automatically track oceanographic thermal structures in multisensor image, sequences\u201d<\/a>. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 46 (9): 2743-2762, 2008&nbsp; <\/p>\n<p><\/p>\n<div align=\"right\">Fuente: <a href=\"http:\/\/plataformasinc.es\/index.php\/esl\">SINC<\/a><\/div>\n<p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cada d\u00eda es m\u00e1s cierto que las matem\u00e1ticas est\u00e1n en todas partes. 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