MATERIALS AND METHODS

En esta Tesis Doctoral se han considerado diversas bases de datos que proporcionan información afín a los requerimientos de detección como es la irregularidad que puede presentar el objetivo así como la distribución tonal adecuada, además se ha considerado que las imágenes sean adquiridas por sensores, en perspectivas y en formatos usualmente utilizados en vigilancia aérea. Las bases de datos son las siguientes.

Base de datos CIDFAE

La base de datos de imágenes del Centro de Investigación y Desarrollo de la Fuerza Aérea Ecuatoriana (CIDFAE). Este Centro de investigación es un organismo adscrito al Ministerio de Defensa del Ecuador, que promueve la investigación aéreo espacial y que tiene en su aval el desarrollo y fabricación de UAV’s empleados en misiones de vigilancia y reconocimiento. Precisamente uno de estos UAV’ es el denominado “Gavilán” que opera en especial en la región amazónica ecuatoriana, sus principales características se presentan en la Tabla C.1.

Tabla C.1. Especificaciones Técnicas del UAV “Gavilán”.

Característica Valor

Tipo de UAV Corta distancia

Autonomía 300 km/4h

Máxima altura de vuelo 4.5 km

Peso 30 kg

Navegación GPS

Tipo de vuelo Bajo control de tierra. Comunicación Satelital por Modem Iridium

Una cámara con un sensor de alta sensibilidad (Tabla D. 1) empotrada en el UAV “Gavilán” ha permitido adquirir una serie de fotos y videos de tal forma que se ha registrado información visual en alrededor del 70% de la Amazonía ecuatoriana en especial de zonas estratégicas como son parques y reservas naturales. Precisamente una de estas zonas, es la reserva de producción faunística de Cuyabeno ubicada en la provincia de Sucumbíos que presenta una de las más altas tasas de biodiversidad por 𝑘𝑚2 _{del planeta y en donde la selva tropical húmeda está formado por}

una alta densidad de bosques de origen primario. De esta reserva natural protegida se ha escogido dos áreas para adquirir imágenes de áreas deforestadas, las mismas que están ubicadas en las coordenadas geográficas 0°00′36″S ; 76°15′00″O y 0°16′12″S ; 75°52′30″O, como se muestra en la Figura C.1.

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Figura C.1. Ubicación de las zonas de estudio y obtención de imágenes que forman parte de la reserva de producción faunísticas “Cuyabeno”.

Con la finalidad de evitar la destrucción de esta reserva debida entre otros factores a la deforestación por la tala de árboles, actividades agrícolas y ganaderas, minería de forma ilegal, el CIDFAE lleva a cabo misiones periódicas. Uno de las necesidades apremiantes para este centro es conocer en forma exacta las áreas deforestadas para establecer planes de control y mitigación oportunos. Justamente en el año 2014 a través del UAV “Gavilán” se han extraído alrededor de 500 imágenes aéreas de esta selva tropical.

La característica principal de estas imágenes es que presentan contrastes muy marcados entre la selva tropical húmeda y zonas deforestadas o pequeños claros en la selva. Por otra parte la alta irregularidad y la aleatoriedad de la forma de las zonas deforestadas son una oportunidad para realizar pruebas de esfuerzo de los diversos algoritmos y permite de establecer el real rendimiento de los mismos.

De las 500 imágenes 126 pertenecen a un área de 7 𝐾𝑚2 que pertenecen a sectores específicos de interés dentro del área de estudio. Las imágenes cuentan con una resolución de 5184 × 3456 píxeles en un formato con compresión JPEG (“Joint Photographic Experts Group”) y sin compresión de tipo RAW (en bruto).

Base de datos Europea de Fuego Forestal (EFFIS, 2015)

Esta base de datos corresponde a un completo archivo de información que dispone el Sistema Europeo de Fuego Forestal adscrito a la Comisión Europea (EC). El EFFIS provee información visual así como datos estadísticos e históricos, mapas de incidentes, proyecciones futuras relacionados con el fuego forestal de 43 países de Europa, Medio Oeste y el Norte de África. Las imágenes son adquiridas a través del sistema satelital MODIS que dispone de una resolución espacial de 250 m. El EFFIS utiliza algoritmos basados en el crecimiento de regiones en las imágenes para establecer el perímetro de las áreas afectadas. Todavía la estimación de las áreas

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incineradas de bosque no es en tiempo real. Las imágenes de esta base son de diversos tamaños (720x480, 3600x4200, 1200x1400) y en formatos JPEG y GeoTIFF (imágenes TIFF geo referenciadas). Un total de 50 imágenes han sido analizadas de diversos tamaños y en el formato JPEG.

Bugwood Images Database

Esta es una base de datos de imágenes forestales bastante completa, con alrededor de 249.097, de las cuales 553 imágenes son específicas de fuego forestal. Estas imágenes son de diverso tamaño (320x240, 384x288, 640x480, 720x 256, 1120x890, 1532x1270) y todas están comprimidas a formato JPEG. Esta base de datos pertenece a la Warnell School of Forestry and Natural Resources de la Universidad de Georgia de EE.UU., y forma parte de Forestry Images Organization que incluye College of Agricultural and Environmental Sciences, Center for Invasive Species and Ecosystem Health, el Servicio Forestal de los EE.UU. (US Forest Service), el International Society of Arboriculture y la USDA Identification Technology Program.

Base de datos del ICMC/USP

Esta base de datos pertenece al Grupo de Imágenes (GBDI) de la Universidad Pública de Sao Paulo de Brasil. Esta base de datos dispone de alrededor de 273 imágenes de procesos de combustión en diversos escenarios no necesariamente relacionados con el fuego forestal (urbanizaciones, casa, edificios, combustión por explosión, etc.). Las imágenes disponen de diverso tamaños (259x194, 320x280, 480x270, 540x290, 720x340, 960x540) y están en formato JPEG.

Base de datos Caltech 101

Esta es una base de datos de imágenes pertenecientes al Departamento de Visión Artificial del “California Institute of Technology (CALTECH)”. Esta base de datos establece 101 grupos de imágenes clasificadas en base a tipología y representación. Cada grupo contiene entre 40 y 800 imágenes de un tamaño aproximado de 300x200 píxeles en formatos JPEG y TIFF principalmente. Este banco de imágenes es de uso común y como fuente de referencia en la validación de algoritmos de segmentación y de clasificación automática entre otras cuestiones debido al existir imágenes de referencia del tipo “Ground Truth GT”. La colección de imágenes ha sido presentada en base a pruebas de validación llevadas a cabo en 2007 (Fei-Fei, Fergus, & Perona, 2007). Una actualización de esta base de datos es presentada en la actualidad la cual ha pasado a ser Caltech 253, por las nuevas categorías o grupos incrementados.

Base de datos del GEDEM

La base de datos pertenece al Grupo de Diseño Electrónico y Micro-electrónico (GEDEM) que pertenece al CITSEM de la Universidad Politécnica de Madrid. Es un recopilatorio de la grabación de alrededor de 7 GB de videos con contenidos que incluyen paso de transeúntes, paso de coches, movimiento de personas y otros. Las resoluciones de los cuadros de video y van desde 320x240, 640x480 hasta 1024 x 768 píxeles con una compresión con la extensión MPEG-4. Las resoluciones de la imagen responden a las características técnicas que poseen las cámaras de videovigilancia en la actualidad. Esta base de datos ha servido para realizar pruebas de rendimiento del algoritmo de detección de anomalías en estacionamientos, detección de coches por el color.

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