Fourier-based optimization for multivariate spatial-temporal regression model in chlorophyll-a presence prediction around Galápagos Islands

• Chávez-Castrillón, Fernando ^[2] ; Marchán-Hernánez, Santiago ^[1] ; Ivaldi, Roberta ^[3] ; Sciavicco, Guido ^[1]
  1. [1] University of Ferrara

     University of Ferrara

     Ferrara, Italia

     
  2. [2] Ecuadorian Navy, Dept. of Educ. and Doct.
  3. [3] Hydrographic Institute of the Italian Navy

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• Localización: InGenio Journal: La revista de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la UTEQ, ISSN-e 2697-3642, Vol. 6, Nº. 1, 2023, págs. 31-43
• Idioma: inglés
• DOI: 10.18779/ingenio.v6i1.561
• Títulos paralelos:
  • Optimización del modelo de regresión espacio-temporal multivariado basado en Fourier para la predicción de la presencia de la clorofila-a alrededor de las Islas Galápagos
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• Resumen
  • español

    La Clorofila-a es un indicador de la biomasa del fitoplancton, que puede ser utilizado para predecir la presencia de peces en el océano. Al predecir la Chl-a con suficiente tiempo, se puede utilizar en la planificación de las operaciones navales que combaten la pesca ilegal, no regulada y no reglamentada, por cuanto se identifica el lugar donde existirá mayor actividad pesquera, para incrementar su vigilancia. En este trabajo, proponemos una novel técnica basada en la aplicación de la teoría de la transformada discreta de Fourier, al modelo de regresión multivariable espacio-temporal desarrollado, que considera las variables físicas y biogeoquímicas del océano para la predicción de la clorofila-a, alrededor de las Islas Galápagos. Este trabajo considera datos de acceso libre del programa espacial Copérnico de la Unión Europea.

  • English

    Chlorophyll-a (Chl-a) is an indicator of phytoplankton biomass, which can be used to predict the presence of fish in the ocean. By predicting the Chl-a with sufficient time, this data can be used to better plan naval operations that combat illegal, unreported and unregulated fishing by increasing surveillance of the identified areas where the greatest fishing activity would take place. In this work, a new technique is proposed, based on the application of the discrete Fourier transform theory to develop multivariate spatial-temporal regression model, which considers physical and biogeochemical ocean variables to predict the presence of  Chlorophyll-a around Galápagos Islands. This work considers open access data taken from the Copernicus space program, used in the European Union.

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