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An open underwater hyperspectral imaging framework and dataset for scientific research
(2023) Eterovich Barra, Francisco Ignacio; Troni Peralta, Giancarlo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las Imágenes Hiperespectrales Submarinas son un campo emergente, respaldado por la aparición de nuevas cámaras hiperespectrales de bajo costo y código abierto. Su relevancia reside en el potencial para mejorar nuestra comprensión de ecosistemas marinos mediante más de cien imágenes de corta longitud de onda por experimento. Sin embargo, la escasez de datos públicos y una respectiva estructura de manejo de datos presenta un desafío único. Este estudio presenta un nuevo conjunto de datos de 153 experimentos: 55 en aire y 98 submarinos, que capturan imágenes (RGB, estéreo e hiperespectrales) y datos de espectrómetro de objetivos de calibración, así como también de especímenes marinos vivos e inertes. Adicionalmente, examina el rendimiento de una cámara hiperespectral de bajo costo con respecto a sensores calibrados, ensamblados en una configuración conjunta dentro de una botella diseñada e integrada para realizar mapeos submarinos. Esta investigación se enfoca en la colección y análisis del conjunto de datos obtenidos, incluyendo toda la estructura de manejo, visualización y extracción de datos recogidos de la experimentación en laboratorio. Se presentan y discuten distorsiones en la cámara hiperespectral: su rendimiento muestra ligeras discrepancias en mediciones de intensidades espectrales en comparación con un espectrómetro, y distorsiones geométricas en relación con cámaras RGB. Este trabajo allana el camino para refinar las metodologías de estudio y futura integración de algoritmos de clasificación, que pueden potencialmente ser usados en el mapeo de ambientes submarinos. En esencia, subraya la capacidad que presentan las cámaras hiperespectrales de bajo costo como herramientas útiles para entender ecosistemas submarinos complejos, ofreciendo mayor cantidad de datos con respecto a sensores tradicionales, aumentando los conocimientos existentes y estableciendo las bases para futuras investigaciones.
Development of high-performance algorithms to characterize air bubble resonances
(2022) Jeréz Boudesseul, Rudyard; Wout, Elwin van't; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las resonancias acústicas de las burbujas de gas en un fluido juegan un papel importante en aplicaciones físicas como vigilancia subacuática o desarrollo de metamateriales. Estos interesantes problemas se pueden modelar con ecuaciones diferenciales. Esta tesis presenta un algoritmo de alto rendimiento basado en el método de los elementos de frontera para simular la reflexión y transmisión acústica en problemas a gran escala. El algoritmo propuesto fue validado contra el conocido modelo de masa resorte, mostrando diferencias menores a 3% en la frecuencia de resonancia. El rápido algoritmo reduce la complejidad computacional de tiempo de calculo y memoria para una matriz estructurada con N burbujas de O(N2) a O(N). Por lo tanto, el método rápido de elementos de frontera, que es más preciso y versátil que el método de masa resorte, puede simular la dispersión acústica en arreglos con más de 289 burbujas.
Estimación del área de inundación por tsunamis a partir del principio de conservación de energía
(2024) Estrada Carrasco, María Fernanda; Cienfuegos Carrasco, Rodrigo Alberto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El análisis de la amenaza de tsunamis mediante enfoques probabilísticos es de vital importancia para la planificación urbana y planes de evacuación en zonas costeras. Sin embargo, el uso de modelos computacionales precisos implica costos prohibitivamente altos. En este contexto, este estudio se propone implementar y evaluar un modelo simplificado que se basa en el uso de perfiles topobatimétricos (multi-1D) para la generación de mapas de inundación por tsunami. El enfoque se construye a partir de la metodología de la ASCE (2022), que estima las profundidades de inundación a lo largo de perfiles topobatimétricos a partir de la cota máxima de inundación. Se propone modificar la metodología invirtiendo el proceso, calculando las distancias de inundación máxima a partir de las profundidades de inundación en la línea de costa con el objetivo de estimar mapas de inundación con un muy bajo costo computacional. La metodología modificada se implementó en tres ciudades de la Reión de Valparaíso y se comparó con simulaciones de tsunami completas, que abordan la inundación desde la zona de ruptura hasta el punto de runup, integrando las ecuaciones no lineales de aguas someras. Durante esta evaluación, se identificaron limitaciones relacionadas con las pendientes del perfil topográfico cercanas a la línea de costa, las cuales contribuyen a la sobrestimación de las inundaciones. En respuesta, se proponen ajustes a la metodología para abordar estas limitaciones y mejorar la precisión. Además, la metodología modificada se calibra usando los resultados de las simulaciones completas de tsunami, lo que permitió reducir los errores en el cálculo de área de inundación en las ciudades de estudio a menos del 10%. En conclusión, la metodología propuesta es aplicable y ofrece errores acotados, lo que la hace adecuada para la construcción de mapas de inundación. Su capacidad para reducir el tiempo computacional de simulaciones de meses a horas la posiciona como una opción viable para un enfoque probabilístico. Además, ofrece una alternativa eficiente para explorar escenarios relacionados con cambios en el nivel del mar.
Forward-looking sonar ego-motion estimation using deep learning
(2023) Muñoz Rojas, Bastián; Troni Peralta, Giancarlo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las operaciones de robótica submarina demandan capacidades precisas de navegación y localización para una amplia gama de actividades, incluyendo mapeo, inspección y exploración. Dado que los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) no están disponibles bajo el agua, estas tareas generalmente dependen de Sistemas de Navegacion Inercial (INS) y Registradores de Velocidad Doppler (DVL). Desafortunadamente, estos sistemas son susceptibles a la deriva y errores, y sus variantes de bajo error a menudo plantean desafíos de integración significativos y costos, especialmente en vehículos más pequeños. Esta tesis explora la aplicación de una cámara acústica, conocida en inglés como Forward-Looking Sonar (FLS) para tareas de navegación, con un enfoque específico en la estimación de odometría a través del Aprendizaje Profundo (DL, por sus siglas en inglés). Con este fin, se desarrolla un marco de datos integral para la recopilación y gestión de datos FLS tanto sintéticos como de terreno. Basadas en el estado del arte, se proponen dos arquitecturas distintas de aprendizaje profundo diseñadas para estimar el movimiento propio entre imágenes FLS. Se implementó un procedimiento para el entrenamiento y evaluación de estos modelos, considerando particularmente la escasez de datos de terreno. Los hallazgos de este estudio demuestran que las arquitecturas propuestas, cuando se entrenan con datos sintéticos, pueden aprender la relación entre imágenes FLS y el movimiento propio correspondiente. Importantemente, este aprendizaje se puede generalizar a datos del mundo real. Además, los resultados sugieren que estos modelos podrían beneficiarse de un proceso de ajuste fino utilizando un subconjunto de datos de terreno. Este trabajo contribuye de manera significativa a la comprensión y avance de los sistemas de navegación basados en FLS en la robótica submarina.
Respuesta toxicológica de microalgas salinas ante concentraciones residuales de florfenicol y su biodegradabilidad a 14°C: caso de estudio
(2024) Andreani Campos, Agustín; Sáez Navarrete, César; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las enfermedades infecciosas en salmones son una de las principales perdidas de producción en la acuicultura nacional. El Florfenicol (FF) es el principal antimicrobiano utilizado para su mitigación, suministrado mediante alimento medicado en jaulas de fase de agua salada. Esta práctica constituye una fuente de liberación de antibióticos a medios acuáticos naturales, lo que tiene un efecto tóxico y nocivo sobre los ciclos biogeoquímicos y en el microbioma local. Esto promueve la aparición de genes e resistencia al antibiótico en bacterias, los que representan una gran amenaza de la salud pública del futuro. En el presente estudio, se evaluó la respuesta toxicológica del FF sobre el crecimiento y síntesis de pigmentos de microalgas salinas específicas constitutivas del fitoplancton, a saber, Dunaliellia tertiolecta, Tetraselmis striata, Tetraselmis suecica e Isochrysis galbana; y su influencia en decaimiento del fármaco en el medio acuoso, a concentraciones de 250 y 2500 µg/L, representativas del inicio y final de un tratamiento con FF, a 14ºC, temperatura del sur de Chile lugar que concentra la acuicultura nacional. Se determinó que a 250 µg/L ya existe un efecto inhibitorio en el crecimiento de hasta 12% para la especie D. tertiolecta y su síntesis de clorofila decae en un 50%. El efecto contrario se observó para T. suecica e I. galbana, cuyo crecimiento y contenido de pigmentos es estimulado. A 2500 µg/L los efectos inhibitorios observados fueron significativos para D. tertiolecta, T. suecica y T. striata, alcanzando valores de 47.3%, 48.5% y 55.6%, respectivamente. Sin embargo, se observa mayor crecimiento de I. galbana a medida que aumenta la concentración, estimulándose un 39% y 16.7% a 2500 y 250 µg/L, respectivamente. En cuanto a la remoción del fármaco, se determina que, a las condiciones trabajadas, no hay influencia considerable por la respuesta toxicológica de ninguna de las microalgas en la disipación del fármaco. El principal mecanismo de degradación observado corresponde a factores abióticos, removiendo un 40 y 49% en 14 días, para 2500 y 250 µg/L, respectivamente. Se estima que sería por fotodegradación indirecta, sin embargo, existe un vacío en la literatura respecto a la sensibilidad del proceso de fotodegradación FF ante factores como intensidad de luz y componentes del medio.
Underwater laser scanner segmentation: a robust AI method for 3D seafloor reconstruction
(2023) Lecaros Saavedra, Fernanda; Troni Peralta, Giancarlo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Obtener mapas submarinos de alta resolución es esencial para comprender el ambiente bajo el agua y enfrentar desafíos actuales como la exploración de recursos y la conservación de hábitats. Un método común para lograr este objetivo es la utilización de un escáner laser, esta técnica detecta líneas generadas por un laser en imágenes para posteriormente calcular la reconstrucción 3D. Sin embargo, este método enfrenta desafíos debido a las distorsiones del agua y las variaciones de iluminación que presenta el ambiente acuático. Para mejorar la detección de líneas láser en imágenes del entorno submarino y lograr un mapeo mas preciso, se propone un enfoque innovador que integra técnicas de procesamiento de imágenes con algoritmos de inteligencia artificial. El método propuesto se basa en la arquitectura de red neuronal U-Net y utiliza técnicas de segmentación y reconocimiento de pixeles para representar las coordenadas en 3D con mayor eficiencia y robustez. El método fue evaluado utilizando imágenes sintéticas y de laboratorio bajo diferentes condiciones de iluminación y características del terreno, y los resultados demuestran que el método es más efectivo y robusto que los métodos convencionales, obteniendo errores más bajos en las reconstrucciones 3D que los métodos actuales. Finalmente, validamos el método propuesto entrenado con datos sintéticos y de laboratorio para luego testearlo con imágenes reales en un entorno submarino obteniendo segmentaciones precisas y verificando la robustez del método en diferentes escenarios sin la necesidad de ajustar parámetros del método propuesto.

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