Detección de derrames de petróleo mediante inteligencia artificial basada en teledetección, en la zona exclusiva económica de Ecuador

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dc.contributor.authorCedeño Noblecilla, Juan Carlos
dc.contributor.tutorMacas Espinosa, Vinicio Xavier
dc.date.accessioned2022-05-12T19:51:08Z
dc.date.available2022-05-12T19:51:08Z
dc.date.issued2022-04
dc.description.abstractEl presente estudio evaluó el nivel de contaminación marina por petróleo en la Zona Exclusiva Económica (ZEE) ecuatoriana durante el periodo 2015-2020. Para lo cual se desarrolló un modelo de segmentación de instancias basado en la tecnología de Radar de Apertura Sintética capaz de detectar derrames en la superficie oceánica. El proceso de optimización bayesiana obtuvo un modelo detector con AP@0.50 de 0.712, ~1.2 veces más preciso que su configuración de base (0.628), demostrando que Mask R-CNN opera bien para este caso de uso. En total, más de 3800 imágenes SAR de Sentinel-1 se utilizaron en la inferencia, el 43% correspondientes a la parte insular de la ZEE (Galápagos). Los resultados obtenidos en los últimos 5 años prueban que el espacio marino de la ZEE ecuatoriana experimentó 7753 derrames de petróleo, equivalente a 13554.74 toneladas métricas, de los cuales el 67.9% se produjeron dentro del Sistema Nacional de Áreas Protegidas y 5% al menos 10km distante del mismo. Siendo, 2019 el año que presentó el mayor número de ocurrencias de derrames. Por lo tanto, se demuestra que la superficie oceánica ecuatoriana no está exenta de la contaminación marina por petróleo.es_ES
dc.description.abstractThis study evaluated the marine pollution level from the oil spill in the Exclusive Economic Zone of Ecuador during 2015-2020. An instance segmentation model was developed based on Synthetic Radar Aperture (SAR) to detect oil spills on the sea surface. The Bayesian Optimization process was used to fit a detector model with AP@0.50 of 72.4%, ~1.2 times more accurate than its baseline, it is evidence that the performance of Mask R-CNN is very well for this use case. In total, more than 3800 Sentinel-1 SAR images were used in the inference, 43% corresponding to the insular region. The results obtained in the last 5 years, prove that the marine space of the Exclusive Economic Zone was damaged by 7753 oil spills, equivalent to 13554.74 tons, of which 67.9% spilled inside the National Protected Area System and 5% at least 10km outside. The highest number of spill occurrences was in 2019. Finally, it is evidence that oil pollution is not excluded from the Ecuadorian ocean.es_ES
dc.identifier.otherBCNAT628CEDE325
dc.identifier.urihttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/59644
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherFacultad de Ciencias Naturales. Universidad de Guayaquiles_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectDERRAMES DE PETRÓLEOes_ES
dc.subjectCONTAMINACIÓN MARINAes_ES
dc.subjectRADAR DE APERTURA SINTÉTICAes_ES
dc.subjectTELEDETECCIÓNes_ES
dc.subjectAPRENDIZAJE PROFUNDOes_ES
dc.subjectECUADORes_ES
dc.titleDetección de derrames de petróleo mediante inteligencia artificial basada en teledetección, en la zona exclusiva económica de Ecuadores_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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