Clasificación de fondos marinos a partir de datos acústicos

• Javier Tarrío-Saavedra ^[1] ; Noela Sánchez-Carnero ^[2] ; Andrés Prieto Aneiros ^[3]
  1. [1] Escola Politécnica Superior. Grupo MODES. Ferrol. Universidade da Coruña
  2. [2] Grupo de Oceanografia Fisica. Universidade de Vigo
  3. [3] Facultade de Informática. Grupo M2NICA. Universidade da Coruña.

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• Localización: XII Congreso Galego de Estatística e Investigación de Operacións: Lugo, 22-23-24 de outubro de 2015. Actas / María José Ginzo Villamayor (ed. lit.), José María Alonso Meijide (ed. lit.) , Luis Alberto Ramil Novo (ed. lit.), 2015, ISBN 978-84-8192-522-7, págs. 211-217
• Idioma: español
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  • El objetivo de este estudio es la clasificación de fondos marinos en regiones costeras a partir de datos acústicos, en particular aquellos obtenidos mediante técnicas de sónar. Para ello se ha propuesto un enfoque alternativo de clasificación estadística supervisada y no supervisada aplicando técnicas de Análisis de Datos Funcionales (FDA). Se ha aplicado una versión FDA del algoritmo K-medias para identificar los tipos de fondos marinos en la ría de Cedeira. Además, se han aplicado métodos de clasificación supervisada FDA, en particular un modelo funcional lineal generalizado (GLM) y un modelo funcional aditivo generalizado (GSAM), para clasificar tres tipos distintos de suelo a partir de los datos obtenidos por sónar en el área de Cabo de Palos (Murcia). Los resultados indican que la introducción de técnicas FDA podría ser una alternativa al análisis tradicional multivariante para clasificar fondos marinos, sin tener que hacer una extracción selectiva de características relevantes de las curvas, y requiriendo por tanto un menor conocimiento previo de conceptos acústicos