Producción CyT
Congreso
Autoría
BECKER, FERNANDO
;
Romero, Silvia I.
;
Pisoni, Juan P.
Fecha
2022
Editorial y Lugar de Edición
CAM
Resumen
Información suministrada por el agente en
SIGEVA
1) INTRODUCCIÓNSe han observado eddies de sub-mesoescala (ESM, < 25 km) mediante imágenes satelitalesde alta resolución desde hace más de dos décadas (Munk et al. 2000). Sumado al transportehorizontal de propiedades, los ESM ciclónicos producen surgencia de aguas más profundas,generalmente más frías y ricas en nutrientes, a la capa fótica, lo que favorece las floracionesde fitoplancton que pueden detectarse a partir de la ...
1) INTRODUCCIÓNSe han observado eddies de sub-mesoescala (ESM, < 25 km) mediante imágenes satelitalesde alta resolución desde hace más de dos décadas (Munk et al. 2000). Sumado al transportehorizontal de propiedades, los ESM ciclónicos producen surgencia de aguas más profundas,generalmente más frías y ricas en nutrientes, a la capa fótica, lo que favorece las floracionesde fitoplancton que pueden detectarse a partir de la estimación de la concentración declorofila satelital (Clor-a, Levy et al. 2018, Waluda et al. 2001). Los numerosos algoritmosde detección para eddies de mesoescala (~ 100 km) utilizando productos altimétricos(aproximadamente 25 km de resolución espacial y 10 días de resolución temporal), no poseenuna resolución espacial y temporal acordes para la detección de los ESM (aproximadamenteuna semana de tiempo de vida y decenas de km de diámetro). Existen antecedentes dealgoritmos de detección aplicados a imágenes ópticas mediante la utilización de machinelearning y mediante distintos métodos de detección de bordes, siendo estos un campo aún endesarrollo (Lguensat et al. 2018, Moschos et al. 2020). A pesar de que los ESM han sidopoco estudiados, se ha reportado que presentan una importante contribución en el transportehorizontal y vertical de calor y masa, como así también en la generación y disipación deenergía desde escalas mayores (Calles & Ferrari 2013). El conocimiento de los ESM cobramayor relevancia en una región de gran actividad pesquera y portuaria como lo es el litoralbonaerense.El objetivo principal de este trabajo es aplicar distintas metodologías de detección automáticade ESM, con el fin de identificar sus ubicaciones, determinar sus dimensiones y sentido degiro.2) METODOLOGÍAEn este trabajo se utilizaron datos satelitales de Clor-a y temperatura de superficie del mar(TSM, ambos de aproximadamente 750 m de resolución espacial) que corresponden aimágenes del sensor VIIRS con un nivel de procesamiento L2. Las imágenes fuerondescargadas de la plataforma de libre acceso de la NASA Goddard Space Flight Center(https://oceancolor.gsfc.nasa.gov), y para su procesamiento se utilizaron los softwares libresSeaDAS 8.2 y Python. Sobre las imágenes se aplicaron dos algoritmos de detecciónindependientes, uno basado en la detección de bordes a partir de gradientes (Zhang et al.2019), y el otro con una base física oceanográfica.Zhang et al. 2019 utiliza una metodología basada en el algoritmo de detección de bordes deCanny (Canny 1986). Este algoritmo se centra en la identificación de eddies a partir degradientes horizontales, en particular de Clor-a, pero no permite identificar su sentido de giro.El método presentado en este trabajo, permite una identificación de eddies similar a laobtenida por Zhang et al. 2019, con el beneficio de identificar si los eddies son ciclónicos oanticiclónicos mediante una base física oceanográfica.El algoritmo, en primera instancia, realiza un proceso de remoción de valores fuera de rango,reproyección de las imágenes y una reducción de la imagen a la zona de interés. Luego, seaplican una serie de máscaras aportadas por los mismos productos para reducir laprobabilidad de píxeles con valores no deseables. Se aplica un filtro gaussiano antes derealizar un histograma de los valores de cada imagen. Se toman los valores entre lospercentiles 50 y 60 para Clor-a, y entre 25 y 55 para TSM (rango de valores alcanzadoempíricamente). Se buscan los contornos de las variables para cada uno de los valoresreteniendo sólo aquellos contornos que son cerrados. Para la detección de eddies ciclónicos,se busca que los valores del interior de cada área encontrada posea valores mayores que losdel borde para Clor-a, y, simultáneamente, menores para TSM. Para la detección deanticiclones, se proponen las condiciones opuestas. Se identifican como eddies a todasaquellas áreas que cumplan ambas condiciones. Por último, las dimensiones de los eddies se calculan mediante el criterio de Otsu (Otsu 1979).3) RESULTADOSAmbas metodologías se aplicaron sobre un set de seis imágenes entre los meses de marzo yabril del 2012. En particular, se muestran los resultados para el día 03/04/2012 (Figura 1),donde la metodología propuesta por Zhang et al. 1019 detectó en el área de interés un total decuatro eddies en forma de elipses, con diámetros menores y mayores promedios de 14,6 km y16.8 km, respectivamente. Por otro lado, el algoritmo propuesto en este trabajo no detectóeddies anticiclónicos en la región de estudio, y un total de seis eddies ciclónicos condiámetros promedios menores y mayores de 17,6 km y 20.8 km, respectivamente.4) CONCLUSIONESSe logró aplicar, sobre un set de seis imágenes de Clor-a y TSM VIIRS L2, dos metodologíasindependientes de detección de eddies para la plataforma continental argentina norte. Ambasmetodologías coincidieron en tres de las áreas determinadas como eddies ciclónicos. Enpromedio, la metodología propuesta en este trabajo detecta diámetros aproximadamente un20% más grandes que los detectados por Zhang et al. 2019.
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Palabras Clave
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