Libro de Resúmenes / Book of Abstracts (Español/English)

Resumenes 71
Modelo de red neuronal artificial aplicado a la estimación de
densidades de zooplancton en ecosistemas de agua dulce
Rosana Ferrati, Pablo Saavedra, Manuel Vargas Russo, Graciela Canziani
Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable
Facultad de Ciencias Exactas
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
Tandil, Argentina
rferrati@exa.unicen.edu.ar
En un trabajo anterior (Vargas Russo et al., 2005) se presentó un
modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que permitió determinar
concentraciones de clorofila (Chla) y sólidos en suspensión (SS) a partir de
datos de firma espectral y de superficies de las lagunas obtenidos de las
bandas 1 a 5 y 7 de imágenes satelitales LANDSAT 5 y LANDSAT 7
previamente normalizadas. En este trabajo se propone un nuevo modelo de
RNA para determinar la densidad de zooplancton presente en ecosistemas
acuáticos lénticos a partir de la información obtenida de la red precedente y
de la banda 6 de las mencionadas imágenes satelitales sin corrección
radiométrica, para permitir incorporar los cambios ocasionados por la
estacionalidad. El modelo se corrió tomando datos de siete lagunas de la
región pampeana, con información recogida en las campañas realizadas
desde diciembre de 2004 a julio de 2005. Los resultados obtenidos permiten
asegurar que la utilización de modelos de RNA asociados a información
obtenida a través de sensores remotos es adecuada al momento de simular
sistemas complejos altamente no lineales.
An artificial neural network model applied to the estimation of
zooplankton densities in freshwater ecosystems
In an earlier work (Vargas Russo et al., 2005), an Artificial Neural
Network model (ANN) for the estimation of chlorophyll (Chla) and
suspended solids (SS) concentrations from data on the spectral signature
and shallow lake area extracted from bands 1 to 5 and 7 of previously
normalized LANDSAT 5 and LANDSAT 7 satellite images, was introduced.
Here we propose a new ANN model for the estimation of zooplankton
densities in lentic aquatic ecosystems using the information obtained from
the precedent network and band 6, without any corrections in order to allow
the inclusion of changes due to seasonality. The model run taking data from
seven shallow lakes in the pampean region together with data collected in
field trips from December 2004 till July 2005. The output results allow us to
assert that the use of ANN models associated to information obtained
through remote sensors is adequate for the simulation of highly non linear
complex systems.
Referencia
• Vargas Russo M., Saavedra P., Dukatz F., Ferrati R., Canziani G. Diseño de
una herramienta computacional para la identificación de indicadores
naturales y socioeconómicos asociados a sistemas lénticos. V Seminario
Internacional CYTED - XVII: Un enfoque integrado para la gestión
sustentable del agua. Experiencias en zonas húmedas. Buenos Aires, 6-8 de
abril de 2005.