IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE LOS PATRONES DE ROTURA DEL
OLEAJE EN LA ZONA ROMPIENTE MEDIANTE U-NET
FRANCISCO SÁEZ 1
PATRICIO CATALÁN 2
CARLOS VALLE 3
RESUMEN
La rotura del oleaje es un fenómeno físico fácil de identificar por el ser humano a simple vista, pero realizar esta misma tarea a través de un algoritmo ha demostrado ser difícil. De hecho, hasta la fecha ha sido difícil encontrar una metodología robusta y consistente para identificar la ocurrencia espacio-temporal de la rotura de las olas en la costa a partir de sensores de cualquier tipo. Para solucionar esta deficiencia observacional, en este trabajo se presenta una Red Neuronal Convolucional (U-Net) entrenada para identificar la rotura del oleaje de forma bidimensional, y solo con el uso de imágenes en el rango electro-óptico. Se evalúa el rendimiento de la red al aplicarla a un gran número de imágenes obtenidas mediante video y se compara su rendimiento con una metodología existente basada en fusión de
sensores. Los resultados muestran buen rendimiento de la red U-Net, coincidiendo con cerca del 71% de los casos de rotura identificados con el enfoque de referencia. Si bien este porcentaje puede parecer bajo, las comparaciones cualitativas muestran que la identificación de la rotura con la red neuronal supera a la metodología existente en muchos casos. Además, una aplicación en una zona de surf diferente mostró un buen desempeño cualitativo sin
necesidad de ajuste alguno, lo que permitiría la aplicabilidad a otras condiciones de oleaje, disminuyendo los tiempos de procesamiento considerablemente. Esto ofrece la posibilidad de implementar una detección automatizada de la rotura de las olas que podría mejorar nuestra compresión de los procesos costeros.
1 Estudiante MSc., Departamento de Obras Civiles, Universidad Santa María –
email: francisco.saez@sansano.usm.cl
2 Profesor Titular, Departamento de Obras Civiles, Universidad Santa María –
email: patricio.catalan@usm.cl
3 Profesor Adjunto, Departamento de Computación e Informática, Universidad de Playa Ancha –
email: carlos.valle@upla.cl
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