INGENIERÍA EN GEOINFORMACIÓN Y GEOMÁTICA
TRABAJO DE FIN DE GRADO
AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS PARA EL TRATAMIENTO, GESTIÓN Y
PUBLICACIÓN DE DATOS BATIMÉTRICOS PORTUARIOS
P oyec is a: Ca lo a Cama
Di ec o : Rogelio López
Con oca o ia: Ene o 2025
ÍNDICE
1
OBJETIVOS ......................................................................................................... 8
2
INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 9
2.1 Ba ime ía ...................................................................................................... 9
2.1.1
Le an amien o hid og á ico .................................................................. 10
2.1.2
Sa elli e De i ed Ba hyme y (SDB) ...................................................... 12
2.2 Au oma ización de p ocesos ....................................................................... 15
3
DATOS ............................................................................................................... 11
PUERTO DE BARCELONA: .................................................................................. 11
3.1 Zona de es udio ........................................................................................... 11
3.2 Fo ma os ..................................................................................................... 12
3.2.1
Ba hyme ic A ibu ed G id ................................................................... 12
3.2.2
Imágenes Sen inel ................................................................................ 15
4
METODOLOGÍA ................................................................................................ 17
4.1 C eación de p ocesos.................................................................................. 17
4.1.1
Visualización y Consul a ....................................................................... 17
4.1.2
P ocesos Au oma izados ...................................................................... 18
4.2 Modelo de ex acción ba imé ica po sa éli e .............................................. 22
4.2.1
P e-P oceso ......................................................................................... 23
4.2.2
Modelo Log-Ra io de S ump ................................................................ 26
4.2.3
Calib ación ........................................................................................... 28
5
RESULTADOS ................................................................................................... 30
5.1 P oceso Au oma izado ................................................................................ 30
5.2 Código pa a el Modelo de ex acción ba imé ica po sa éli e ....................... 31
5.3 Diag ama de Flujo del T abajo .................................................................... 35
6 Analisis de Sos enibilidad .................................................................................. 36
6.1 Ma iz de Sos enibilidad ................................................................................... 36
6.1.1 Impac o Medioambien al ........................................................................... 36
6.1.2 Pun o de is a Económico ......................................................................... 36
6.1.3 Implicaciones sociales ............................................................................... 37
6.2 Implicaciones É icas ........................................................................................ 37
6.3 Relación con las me as de desa ollo sos enible ............................................. 38
7 CONCLUSIONES ............................................................................................... 39
8 BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................. 41
9 AGRADECIMIENTOS ........................................................................................ 43
Tabla de Figu as
1 Ejemplo de un le an amien o con ecosonda mul ihaz [14] .................................................. 11
2 Rep esen ación g á ica de las des iaciones [12] ................................................................. 12
3 P incipio ísico del modelo SDB [8]...................................................................................... 14
4 Mapa de ubicación pa a la zona de es udio ........................................................................ 12
5 Visión concep ual de la es uc u a de un BAG [13] .............................................................. 14
6 Escala de la longi ud de onda y el espec o isible po el ojo humano ................................ 15
7 Reclasi icación aplicada en cinco clases iguales ................................................................. 17
8 A la izquie da los da os de campo sin ninguna modi icación, a la de echa el ás e con la
clasi icación aplicada. Ba ime ía ealizada el 29 de ene o de 2018. ...................................... 17
9 P oceso c eado pa a sepa a la ele ación y la ince idumb e y ob ene isóba as ................ 18
10 Visualización de las isóba as ob enidas con el p oceso en FME ....................................... 18
11 Capa de polígonos gene ados po la con igüidad de alo es en el iche o BAG. Vis a
gene al de la dá sena (de echa) y is a ace cada a la zona indicada (izquie da) ................... 19
12 P oceso comple o pa a ob ene un iche o desca gable de las isóba as. Resal adas las
he amien as pa a la depu ación de las cu as c eadas p e iamen e .................................... 19
13 Tabla esul ado de la he amien a de supe posición (izquie da) y isualización de la nue a
capa de isóba as depu ada (de echa) .................................................................................... 20
14 Isóba as ob enidas con el p oceso FME sob epues as ás e de los da os de campo ....... 20
15 P oceso pa a la ob ención de una nube de pun os en 3 dimensiones ............................... 21
16 Nube de pun os gene ada en FME is a desde a iba (de echa) y is a desde abajo
(izquie da) .............................................................................................................................. 21
17 Diag ama de lujo del p oceso aplicado pa a la ex acción de ba ime ía asis ida po sa éli e
............................................................................................................................................... 22
18 Imagen comple a Sen inel-2A desca gada del se icio Cope nicus Open Access Hub ..... 23
19 His og amas del an es y el después de la aplicación de la no malización de los da os pa a
cada banda. ........................................................................................................................... 25
20 Elemen os que con iene el iche o ob enido po el pue o de Ba celona con los da os de
campo .................................................................................................................................... 25
21 P ime modelo 3D ob enido con los da os de campo sin el il ado de los da os no álidos26
22 P oceso au oma izado de gene ación de p oduc os básicos ............................................. 30
23 Supe icie sua e gene ada a pa i de la nube de pun os .................................................. 30
24 Ace camien o de la supe icie sua e gene ada a pa i de la nube de pun os ................... 31
25 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon ................................................... 31
26 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon en is a aé ea ............................ 31
27 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon en is a on al ........................... 32
28 Imagen Sen inel-2A an es de aplica el modelo de S ump (de echa) y después (izquie da)
............................................................................................................................................... 32
29 Dimensiones de la cuad ícula de ele aciones de los da os de campo .............................. 33
30 Tabla de la elación de alo es Log-Ra io y p o undidades ob enidas en campo pa a cada
uno de los pun os ................................................................................................................... 34
31 Diag ama de Flujo del T abajo .......................................................................................... 35
Tabla de Ac ónimos
BAG: Ba hyme ic A ibu ed G id, o ma o de a chi o pa a el almacenamien o de da os
ba imé icos.
ERS-1 / ERS-2: Eu opean Remo e-Sensing Sa elli e, Sa eli e de Telede ección Eu opeo 1 y 2.
ESA: Agencia Espacial Eu opea.
FME: Fea u e Manipula ion Engine, Mo o de Manipulación de En idades, es un p og ama de
ipo ETL (Ex ae , T ans o ma y Ca ga ) pa a la ges ión de sis emas de in o mación
geog á ica.
HDF(5): Hie a chical Da a Fo ma , es un ipo de o ma o de o ganización de da os. El modelo
5 se diseñó pa a abo da algunas de las limi aciones del o ma o p edeceso a la ho a de
u iliza aplicaciones y sis emas mode nos.
ISO: O ganización In e nacional de No malización.
LIDAR: Lase Imaging De ec ion and Ranging, ecnología de elede ección que u iliza ayos
láse pa a medi dis ancias y mo imien os p ecisos en un en o no, en iempo eal.
NASA: Na ional Ae onau ics and Space Adminis a ion (EEUU).
NS: Supe icie de Na egación, ep esen a una al e na i a al en oque adicional pa a la
ges ión de da os ba imé icos.
ONS: O icina Nacional de Segu idad, es el ó gano de abajo de la Sec e a ía del Es ado
di ec o a del CNI en su unción de Au o idad Delegada pa a la Segu idad de la In o mación
Clasi icada o iginada po la OTAN, la UE y la ESA.
OLI: Ope a ional Land Image , es un obje o de elede ección que unciona a modo de escáne
de escoba de empuje que u iliza un elescopio de cua o espejos con espejos ijos.
SDB: Sa elli e De i ed Ba hyme y, Ba ime ías ob enidas po imágenes sa eli ales.
SONAR: Sound Na iga ion and Ranging, écnica que usa la p opagación del sonido bajo el
agua p incipalmen e pa a na ega , comunica se o de ec a obje os sume gidos.
SWIR: Sho Wa e-Leng h In a ed, de ine un ango de longi ud de onda especí ico en el que
se diseñan y ecub en los componen es óp icos y elec ónicos.
USGS: Se icio Geológico de los Es ados Unidos.
RESUMEN
La Geoin o mación y la Geomá ica son ámbi os muy amplios de la ingenie ía.
Rep esen an el es udio de la supe icie de la ie a a a és de la in o má ica median e
el a amien o au omá ico de la in o mación geog á ica. Pa a aplica es as ciencias al
es udio de ondos ma inos, un Depa amen o de Topog a ía e Hid og a ía de un pue o
ealiza le an amien os ba imé icos casi a dia io y dispone de un ex enso eposi o io
de da os ba imé icos, his ó icos y igen es, de su ámbi o e i o ial de ges ión. Aunque,
en muchas ocasiones, disponen de pocas he amien as pa a el a amien o de los
da os gene ados y su explo ación.
Es e p oyec o consis e en la implemen ación de p ocesos au omá icos y la c eación de
he amien as pa a el a amien o y explo ación de los da os que pe mi an modelos en 3
dimensiones pa a la isualización y compa ación en e dis in as ba ime ías. También
se explo a una al e na i a a la ob ención de da os adicional, la con eniencia de los
da os ob enidos y la aplicación de es os. De los p oduc os se ex ae á in o mación que
ayude a en ende la e olución del ondo del pue o y las dinámicas que se dan.
La idea es ob ene p oduc os de ep esen ación del e eno en di e en es echas y
o ma os de da os, de mane a indi idual o en g upo, que se puedan compa i y sean
consul ables. Las he amien as pa a la gene ación de es os p oduc os se desa olla án
en FME y Py hon y los p oduc os se analiza án con so wa es de sis emas de
in o mación geog á ica. Con es os esul ados pod emos conoce la e olución del e eno
y las de o maciones que padece y ealiza análisis es adís icos pa a consul a y oma
decisiones.
Es a au oma ización pe mi i á educi el iempo en la gene ación de con enido y
op imiza los ecu sos. Es e es un p oduc o inno ado en el sec o po ua io y, po ello
el Depa amen o de Topog a ía e Hid og a ía del Pue o de Ba celona ha cedido
compa i los conjun os de da os que sean necesa ios pa a el p oyec o.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
8
1
OBJETIVOS
El obje i o de es e abajo es compa a los da os ba imé icos calculados po el pue o
de Ba celona con las ba ime ías de la zona de i adas de imágenes sa eli ales a la ho a
de gene a p oduc os de isualizables como Mapas 3D que pe mi an explo a el ondo
ma ino en 3 dimensiones o cambios a lo la go del iempo pa a mos a cómo ha
e olucionado el ondo.
Con el paso de los años, la can idad de da os que se gene an y manipulan ha c ecido
exponencialmen e, y lo que an es e a la c eación de un a chi o, se ha con e ido en la
elabo ación de nume osos iche os. Ac ualmen e la gene ación de p oduc os de i ados
de las ba ime ías en el pue o de Ba celona se ob iene de uno en uno.
El obje i o p incipal de es e abajo es la op imización en la ob ención de los p oduc os
de i ados de una ba ime ía. Es a op imización es a ía undamen ada en la acele ación
y au oma ización, median e la c eación de diag amas de lujo a pa i de los da os
ba imé icos acili ados pe mi iendo ab i múl iples a chi os y gene ando di e en es
p oduc os a la ez.
Po o o lado, u ilizando es os mismos mé odos an e io es, se busca p oduci ba ime ías
a pa i de da os sa eli ales sin la necesidad de sali al campo pa a ob ene esos
mismos esul ados, que de se así supond ía una disminución de cos e y iempo.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
9
2
INTRODUCCIÓN
2.1 Ba ime ía
La palab a “ba ime ía” es de inida como el es udio de la p o undidad oceánica [3].
P opo ciona in o mación sob e el elie e del ondo o e eno en cue pos sume gidos. Se
pod ía deci que es el equi alen e a la al ime ía en é minos de opog a ía con encional,
pe o, en es e caso, de oda la supe icie que se encuen a cubie a po agua [2]. Es os
da os se ob ienen a a és de écnicas y he amien as especializadas como el sóna o
los sa éli es.
La inalidad de las ba ime ías como en cualquie le an amien o, es la ob ención de las
coo denadas X, Y, Z de los pun os sume gidos. La de e minación de la p o undidad
ecibe el nomb e de sondeo y consis e en medi la dis ancia e ical en e el ni el del
agua y la supe icie del ondo. Algunas de las aplicaciones pa a la p ác ica de es e
es udio son:
- Ca as de na egación: Los da os ba imé icos se u ilizan pa a c ea ca as
náu icas p ecisas, que son esenciales pa a la na egación segu a en pue os y
aguas cos e as [1].
- Plani icación de d agado y d enaje: La in o mación sob e las p o undidades del
ondo ma ino ayuda en la plani icación de p oyec os de d agado pa a man ene
canales de na egación y á eas po ua ias lib es de sedimen os acumulados.
- Diseño de in aes uc u as po ua ias: Los da os ba imé icos son undamen ales
pa a diseña muelles, ompeolas y o as es uc u as po ua ias. Ayudan a
de e mina la ubicación óp ima y la p o undidad necesa ia pa a la cons ucción.
- Es udios medioambien ales: La ba ime ía se u iliza pa a e alua el impac o
ambien al de p oyec os po ua ios. Po ejemplo, se puede analiza cómo la
cons ucción de un pue o a ec a á los hábi a s ma inos y las co ien es de agua.
- Explo ación de ecu sos na u ales: La ba ime ía pe mi e iden i ica á eas con
po encial pa a la ex acción de mine ales, pe óleo y gas en el ondo ma ino [2].
En es e abajo nos cen a emos en la aplicación pa a el diseño y man enimien o de
in aes uc u as po ua ias. Las ba ime ías deben ealiza se pa a ene un seguimien o
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
10
Las pa es de un p oceso comple o de au oma ización son las siguien es:
1. Iden i ica los da os de en ada (apodados como ‘Reade ’) y el o ma o del
a chi o de salida (apodado como ‘W i e ’).
2. Elegi las he amien as necesa ias pa a modi ica el eade y ans o ma lo en
aquello que buscas. Impo an e man ene un o den de ope aciones.
P incipalmen e los p ime os pasos suelen se el p ep ocesado de los da os, a
con inuación, las ans o maciones, y inalmen e la adecuación de los da os al
o ma o de salida que se busca.
3. Conec a odo con el w i e y co e odo el p oceso.
Es os p ocesos se pueden lle a a cabo en di e en es pla a o mas. Cada ez más
so wa es implemen an ecnologías de au oma ización y se pueden gene a desde las
dis in as aplicaciones ya especializadas en el ámbi o elegido, o o gando he amien as
especí icas que o o gan soluciones a los p oblemas ípicos del sec o . Como ejemplo
enemos aplicaciones como A cGis o QGis que habili an es a opción de au oma izado
en el mundo de la geomá ica. Como es as ambién con amos con o as aplicaciones
más en ocadas pu amen e a es a a ea como es el FME, que su p incipal aplicación es
ans o ma y au oma iza lujos de da os geoespaciales.
Apa e de es as aplicaciones, y de o ma más gene alis a, se encuen an los lenguajes
de código. Lenguajes como Py hon o C++ que pe mi en c ea los p ocesos y
he amien as necesa ias a medida.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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3
DATOS
PUERTO DE BARCELONA:
El Pue o de Ba celona es á encajado en e la nue a desembocadu a del ío Llob ega
y el ba io de la Ba celone a. Geog á icamen e el á ea de es udio se encuen a ubicada
en las siguien es coo denadas geog á icas:
La i ud: 41º 20’
N
Longi ud:
2º 10
’
E
El e iden e dé ici de espacio e in aes uc u as, es deci , la al a de supe icie de
explo ación debido a la sa u ación del á ico ma í imo y e es e p o ocó la p opues a
del plan de ampliación del Pue o (Plan Di ec o , 1987) que enía como inalidad la
expansión del espacio po ua io en el que se p opuso un c ecimien o hacia el su con la
des iación del ío Llob ega y la c eación de dos diques de ab igo, Es e y Su .
En el Pue o de Ba celona, en sus casi 600 años de his o ia, se han ealizado es
g andes ob as de ampliación de sus in aes uc u as (dá senas, muelles y supe icies
e es es) con las que se ha duplicado y con igu ado el pue o. Ac ualmen e, el Pue o
de Ba celona ocupa una supe icie ap oximada de 1.100 hec á eas con 22,4km de
línea de a aque.
3.1 Zona de es udio
En es e abajo se p ocesa án ba ime ías gene adas en el pue o de Ba celona.
Especí icamen e en la Dá sena Su , dedicada al anspo e de me cancías. Es a
dá sena posee una en ada ancha y bien o ien ada que pe manece siemp e abie a, en
cualquie condición me eo ológica. Sus aguas se hallan pe ec amen e ab igadas y no
exis en ma eas impo an es. Apo a un apoyo logís ico que cub e cualquie necesidad.
La zona del le an amien o, así como odo el Pue o de Ba celona, se clasi ica den o del
o den es ablecido po la S-102 de O den Especial pa a aguas in e nas. Es e ipo de
o den se iene en cuen a pa a aquellas á eas donde el ma es su icien emen e poco
p o undo como pa a pe mi i que asgos na u ales o a i iciales en el ondo ma ino
cons i uyan una p eocupación pa a el á ico ma í imo espe ado que ansi e el á ea.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
12
4 Mapa de ubicación pa a la zona de es udio
3.2 Fo ma os
3.2.1
Ba hyme ic A ibu ed G id
Con la llegada de la na egación elec ónica y el p og eso ecnológico de los sis emas
opog á icos y capacidades de p oducción, la habilidad de mejo a la na egación
ma í ima con la ep esen ación ba imé ica de al a esolución se ha con e ido en un
equisi o. El suminis o y u ilización de dichos da os en un o ma o es anda izado es
esencial pa a espalda esa na egación segu a y p ecisa de los buques ma í imos y,
además, una base impo an e pa a muchas o as aplicaciones ma í imas.
En el pue o de Ba celona se ealiza el le an amien o ba imé ico siguiendo el es ánda
102 de la O ganización Hid og á ica In e nacional.
La O ganización Hid og á ica In e nacional (OHI) es una o ganización
in e gube namen al que abaja pa a ga an iza que odos los ma es, océanos y aguas
na egables del mundo sean obje o de le an amien os y ca og a ía [9]. Desde 1921
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
13
coo dina las ac i idades de los se icios hid og á icos nacionales y p omue e la
uni o midad de las ca as y documen os náu icos.
El es ánda 102, o S-102, cumple con el Modelo Uni e sal de Da os Hid og á icos S-100
pa a sa is ace las demandas u u as de p oduc os y se icios digi ales en la gene ación
de un p oduc o de supe icie ba imé ica. El a chi o de In o mación Geoespacial de la
OHI con iene a ios egis os que con ienen lis as adminis adas de concep os,
me ada os de a ibu os de ca ac e ís icas y o os ecu sos u ilizados pa a desa olla
especi icaciones de p oduc os basados en la se ie de es ánda es compues os en la ISO
19100. El p oduc o es un modelo de ele ación digi al que ep esen a el ondo ma ino en
una es uc u a de cuad ícula egula . Comp ende el modelo de con enido (es uc u a
espacial y me ada os), es uc u a de codi icación, ep esen ación e in e cambia o ma o
de a chi o pa a un p oduc o de supe icie ba imé ica [10].
La no ma ISO 19100 ue desa ollada po el Comi é Técnico ISO/TC211 como
consecuencia a la necesidad de una no malización en é minos de in o mación
geog á ica y de los se icios que la p ocesan debido a la c ecien e disponibilidad de es e
ecu so. El obje i o de es a no malización es acili a la in e ope abilidad de los sis emas
de in o mación geog á ica [11].
El obje i o p incipal del p oduc o de supe icie es p opo ciona al a esolución
ba imé ica. Inco po a aspec os del concep o de Supe icie de Na egación donde
además de la es imación de la p o undidad, se puede ealiza una es imación opcional
de la ince idumb e asociada con la p o undidad. Se a a de un conjun o de alo es
o ganizados pa a o ma la cuad ícula, con me ada os asociados pa a una zona del ma
u o o cue po de agua. La cobe u a inal de la cuad ícula incluye la p o undidad, un
alo y la es imación de ince idumb e pa a cada ubicación en la ma iz. La esolución
espacial, o la dimensión espacial del á ea cubie a po el amaño de una celda de la
ma iz, a ía según el modelo adop ado a la ho a de ealiza el le an amien o. La
ep esen ación de la ba ime ía siguiendo el S-102 es á des inada a apoya el paso
segu o y el a aque y ama e p eciso, así como la plani icación de u as de
emba caciones ma í imas. El p opósi o secunda io de un p oduc o de supe icie
ba imé ica es p opo ciona da os ba imé icos de al a esolución pa a o as aplicaciones
ma í imas.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
14
El p oduc o es á o mado po un conjun o de da os que con iene los conjun os de da os
HDF5 más el Bloque de Ce i icación Digi al. El Bloque de Ce i icación Digi al es
obliga o io cuando el p oduc o de da os es p oducido con ines de na egación pa a que
el usua io pueda as ea si los da os han sido ce i icados. El a chi o HDF5 cons a de
me ada os (espaciales, de ca ac e ís icas y de descub imien o) y cobe u as colocadas
que consis en en los alo es de p o undidad e ince idumb e. El S-102 u iliza el Esquema
de P o ección de Da os S-100 pa a ga an iza la ce i icación y au en icación [10].
Ba hyme ic A ibu ed G id (BAG) es un o ma o de a chi o diseñado pa a almacena y
compa i da os ba imé icos. Fue c eado pa a abo da la necesidad de ans e i
in o mación ele an e sob e la ba ime ía y la ince idumb e asociada (me ada os) en e
aplicaciones de p ocesamien o. En el modelo de la O icina Nacional de Segu idad
(ONS), una Cuad ícula de A ibu os Ba imé icos se conoce como una unidad de
ba ime ía. Un único obje o BAG ep esen a un á ea con igua de la supe icie de la
Tie a con una sola esolución, pe o puede ep esen a da os en cualquie e apa del
p oceso, desde la cuad ícula sin p ocesa has a el p oduc o inal. El nomb e Supe icie
de na egación (NS) es á ese ado pa a una BOLSA de p oduc o inal des inada
especí icamen e a ines de segu idad de la na egación. El es ado de cualquie BAG en
pa icula se dis ingue únicamen e po la sección de ce i icación de me ada os
inc us ados en el a chi o.
5 Visión concep ual de la es uc u a de un BAG [13]
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
15
La Figu a 5 p opo ciona una isión concep ual del con enido de cada uno de los
elemen os de da os obliga o ios de un BAG. La cuad ícula de ele ación con iene una
ma iz bidimensional de da os ba imé icos. La cuad ícula de ince idumb e se coloca
con la cuad ícula de ele ación y con iene una ma iz bidimensional que desc ibe la
ince idumb e e ical de la g illa de ele ación. La lis a de seguimien o de alla las
modi icaciones del hid óg a o y la sección de ce i icación especi ica la au en icidad y el
uso p e is o de los da os.
3.2.2
Imágenes Sen inel
Cada ez se u iliza más la elede ección como uen e de da os geog á icos g acias a su
ácil acceso, inmedia ez y bajo cos e. Es no mal que poco a poco es a uen e de da os
aya ganando un papel más impo an e en lo e e en e al análisis de la in o mación
geog á ica. Se cuen a con una g an can idad de da os his ó icos de acceso g a ui o
que pe mi en ealiza con oles empo ales de aquel luga que se decida in es iga .
Den o de las imágenes sa eli ales se di e encian dos ipos. Po un lado, las imágenes
mul iespec ales u óp icas y po el o o las imágenes ada . En es e abajo se u ilizan
imágenes mul iespec ales, po lo que se cen a á en ellas la explicación. Las
imágenes óp icas son imágenes de ob ención pasi a, es o implica que no u iliza su
p opia uen e de emisión pa a ob ene da os. Los sa éli es enca gados de oma es as
imágenes cuen an con ecep o es mul iespec ales capaces de de ec a la luz e lejada
po el sol en los obje os en dis in as bandas de ecuencia, de ahí que se llame
mul iespec al. Es as bandas de ecuencia suelen es a comp endidas en e el
ae osol, 430-450 nm de longi ud de onda, has a el in a ojo de onda co a (SWIR),
2200 nm de longi ud de onda ap oximadamen e.
6 Escala de la longi ud de onda y el espec o isible po el ojo humano
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Den o de las imágenes con las que se suele abaja los dos sa éli es más ecuen es
son: Landsa y Sen inel. Ambos son impo an es p og amas de obse ación de la Tie a.
Po un lado, Landsa es ges ionado po la NASA y el Se icio Geológico de los Es ados
Unidos (USGS). Sus sa éli es ac i os son Landsa 8 y 9, y su esolución espacial pa a
bandas mul iespec ales es de 30 me os. O o ac o impo an e a ene en cuen a es el
iempo de e isi a que ienen dichos sa éli es, o la ecuencia de paso po el mismo pun o
de la Tie a, en es e caso son 16 días.
Po o o lado, Sen inel es ges ionado po la Agencia Espacial Eu opea (ESA) bajo el
p og ama Cope nicus. Re e en e a imágenes óp icas de al a esolución con amos con
dos sa éli es ac i os, Sen inel-2A y Sen inel-2B, dos sa éli es he manos que
p opo cionan una esolución espacial de has a 10 me os y una e isi a de has a 5 días
combinando la in o mación de ambos.
Uno de los g andes p oblemas de las imágenes óp icas es la me eo ología. Si llue e o
es á nublado se pie de de is a po comple o el obje o de es udio ya que la luz se
e leja en las nubes y ob ienes imágenes de es as y no de la supe icie e es e.
Además, si hay muchas pa ículas en suspensión se pie de esolución de la imagen.
Teniendo es o en cuen a se ha elegido pa a es e abajo u iliza las imágenes Sen inel
po dos mo i os: la ecuencia de paso, que compo a una mayo can idad de da os a los
que pode accede , disminuyendo el iesgo de encon a nos con imágenes no ap as
debido a las nubes, y la esolución de las imágenes. Al no se muy g ande la zona de
es udio es impo an e ob ene el máximo de alle.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
17
4
METODOLOGÍA
4.1 C eación de p ocesos
4.1.1
Visualización y Consul a
Pa a isualiza y consul a los da os se debe dispone de un so wa e especí ico pa a la
gene ación o ges ión de da os o un sis ema de in o mación geog á ica (SIG). En es e
caso se ha usado el so wa e de ESRI denominado A cGis.
El iche o con los da os de campo se isualiza di ec amen e como un a chi o ás e . Sin
que sea necesa io ealiza modi icaciones o aplica il os, ya es posible hace se una
idea de cómo es la mo ología. Si se aplica una simple una eclasi icación de los da os,
la in o mación se hace aún más e iden e pa a in e p e a . En es e caso se ha
eclasi icado la ba ime ía en 5 clases, de más p o undidad a menos, siendo el alo 1
a pa i de la ele ación más p o unda -19.48 me os y el alo 5 has a la menos
p o unda -1.59 me os. En caso de exis i celdas sin da os es as ambién apa ece ían.
7 Reclasi icación aplicada en cinco clases iguales
8 A la izquie da los da os de campo sin ninguna modi icación, a la de echa el ás e con la
clasi icación aplicada. Ba ime ía ealizada el 29 de ene o de 2018.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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4.1.2
P ocesos Au oma izados
Pa a gene a p oduc os de i ados de una ba ime ía en o ma o Ba hyme ic A ibu ed
G id se deben sepa a las dos bandas: la ele ación y la ince idumb e. Es necesa io
elimina la ince idumb e ya que, cuando se a a del p ocesado de da os pa a la
isualización y el análisis, no in luye en el esul ado. La ele ación es el único alo que
impo a a la ho a de consul a las ca ac e ís icas ísicas del lecho ma ino.
Es e paso se ha ealizado en FME (Fig. 9), donde se ha usado la he amien a de
Ras e BandSepa a o pa a indica qué dos bandas se deben sepa a . Con la ayuda del
Coun ou Gene a o se c ean cu as de ni el ba imé icas, ambién conocidas como
isóba as, con un in e alo de 1 me o, pa a comp oba que la sepa ación se ha
ealizado co ec amen e. El p oblema de es a he amien a es que gene a las cu as
compues as po muchos elemen os, y po eso se aplica una he amien a de unión, el
LineCombine . La mejo mane a de asegu a se de que el p oceso unciona
co ec amen e y p opo ciona da os álidos es compa a lo con los da os de campo.
9 P oceso c eado pa a sepa a la ele ación y la ince idumb e y ob ene isóba as
10 Visualización de las isóba as ob enidas con el p oceso en FME
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
19
Pa a puli las cu as c eadas de mane a que no se o men en el ex e io se le aplica una
supe posición de la supe icie de la dá sena. Pa a eso se deben ex ae los da os del
iche o ba imé ico y c ea una capa que se pueda usa pa a hace dicha supe posición.
Con el Ras e ToPolygonCoe ce se ans o man los da os del ás e a o ma o ec o .
Es a he amien a c ea una capa de polígonos a pa i de odos los píxeles con iguos que
engan el mismo alo , la can idad de polígonos gene ados depende de la uni o midad
del ondo.
11 Capa de polígonos gene ados po la con igüidad de alo es en el iche o BAG. Vis a gene al de la dá sena
(de echa) y is a ace cada a la zona indicada (izquie da)
Como se busca un único polígono que delimi e la supe icie de la dá sena, se le aplica
una disolución (Dissol e) a la capa que uni ica á odos los polígonos. Sabemos que la
he amien a ha uncionado si solo hay un elemen o de salida pa a el á ea. Es e se usa
en la he amien a Clippe , que ealiza la supe posición, como capa de eco e jun o
con las cu as de ni el ob enidas p e iamen e que es la capa a eco a . Como
esul ado ob enemos un a chi o desca gable en di e sos o ma os SIG y que se puede
usa como e e encia pa a o as aplicaciones.
12 P oceso comple o pa a ob ene un iche o desca gable de las isóba as. Resal adas las he amien as pa a la
depu ación de las cu as c eadas p e iamen e
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Se de ec a el campo de la ele ación y se comp ueba que ealmen e los da os que
con iene sean da os de p o undidad. Al comp oba los da os nos encon amos que
muchos de los alo es de ele ación que con iene co esponden al alo 1000000., alo
que se hab á pues o de o ma au omá ica pa a aquellos pun os donde no hab án
conseguido una medida po cualquie mo i o. A con inuación, se mues a una imagen
de cómo se isualizaba la dá sena al in en a ealiza un modelo 3D con los da os:
El siguien e paso es ealiza una limpieza de aquellos pun os con alo 1000000 y
queda nos
solo
con
aquellos
álidos
pa a
el
p oceso.
Una ez ealizada la comp obación y el il ado, ealizamos un p oceso de cambio de
o ma o de es os da os a o ma o a ay.
4.2.2
Modelo Log-Ra io de S ump
El Modelo Log-Ra io de S ump u iliza una elación loga í mica en e dos bandas
espec ales ( ípicamen e azul y e de) pa a es ima la p o undidad del agua. La elación
loga í mica ayuda a mejo a la co elación en e la e lec ancia y la p o undidad y mi iga
21 P ime modelo 3D ob enido con los da os de campo sin el il ado de los da os no álidos
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
27
el impac o de la u bidez del agua y o as condiciones que pueden a ec a la calidad de
los da os.
El modelo se basa en la siguien e ó mula:
𝐿𝑜𝑔 − 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = log ( 𝑅𝑒𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑉𝑒𝑟𝑑𝑒
)
𝑅𝑒𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐴𝑧𝑢𝑙
Al aplica el Modelo Log-Ra io de S ump se es á u ilizando una écnica especí ica de la
Ba ime ía De i ada de Sa éli e (SDB) pa a es ima la p o undidad del agua en á eas
cos e as a pa i de imágenes de sa éli e.
Aplicación del Modelo Log-Ra io:
Pa a p ocede con el modelo hay que hay que ealiza un p ep ocesado de los da os a
pesa de que sea una ó mula ela i amen e simple. Hay que asegu a se de que den o
de las bandas que ayan a se u ilizadas no haya alo es ce o pa a e i a las
di isiones in álidas y que el p oceso de e o .
Aho a sí, se aplica el modelo. La e lec ancia de la banda azul gene almen e disminuye
más ápido con la p o undidad que en la banda e de po que el azul es abso bido más
ápidamen e po el agua. De es a o ma, gene ando es os índices log- a io, se consigue
disce ni mejo las a iaciones de la p o undidad ya que se es á compensando
a iaciones de la e lec ancia con es e p oceso, debidas a ac o es como pa ículas en
el agua que la en u bien o la can idad de luz sola que pueda habe .
Pos e io men e, usando la lib e ía ma plo lib se isualizan los da os esul an es del
índice.
Rango de alo es espe ados:
- Valo es Posi i os:
P o undidades Meno es (Aguas Poco P o undas): Las á eas con alo es
posi i os gene almen e indican p o undidades meno es. Es o se debe a que la
e lec ancia en la banda azul es mayo en aguas poco p o undas y cla as.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Valo Típico: Pa a aguas muy cla as y poco p o undas, los alo es del log- a io
pod ían es a en un ango de 0 a 2.
- Valo es Ce canos a Ce o:
Aguas de P o undidad Mode ada: Cuando la azón en e las bandas azul y e de
es ce cana a 1, el loga i mo de es a azón iende a ce o. Es o suele sucede en
aguas de p o undidad mode ada donde la abso ción de ambas bandas es
simila .
Valo Típico: Pa a p o undidades mode adas, los alo es pod ían es a en el
ango de -0.5 a 0.5.
- Valo es Nega i os:
P o undidades Mayo es (Aguas P o undas): Las á eas con alo es nega i os
ienden a indica p o undidades mayo es po que la e lec ancia de la banda azul
disminuye más ápidamen e que la e de a medida que la p o undidad aumen a.
Valo Típico: En aguas más p o undas, los alo es pueden se nega i os, con un
ango que puede ex ende se has a -1 a -3 o más bajos dependiendo de la
cla idad del agua y o as condiciones.
4.2.3
Calib ación
Como úl imo paso se encuen a la calib ación. Es a se basa en el c uce de los dos ipos
de da os que con amos. Po un lado, los da os de campo BAG acili ados po el pue o,
y po o o lado los da os log- a io ex aídos du an e el p oceso an e io .
Como se puede adi ina po los angos de alo es espe ados en el apa ado an e io , el
log- a io no nos da di ec amen e la p o undidad, sino un índice ela i o en e bandas.
Es e índice es á elacionado con la p o undidad del agua, pe o pa a ob ene los alo es
eales en me os p ime o es necesa io ealiza la calib ación.
Se busca ajus a la elación en e los alo es log- a io y los da os de p o undidad eal
ob enidos en campo. Con es o se pod á aduci los alo es log- a io en es imaciones
de p o undidad.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Pa a ello se asume que hay una elación lineal en e ambos concep os, ep esen ado
de la siguien e o ma:
P o undidad = a ⋅ Log – Ra io + b
En es a ó mula encon amos que a y b son coe icien es que deben se es imados a
pa i de los da os de campo y que se encuen an median e un mé odo de eg esión
lineal.
Pa a lle a a cabo la eg esión lineal se ca ga la lib e ía sklea n. Es a es una biblio eca
de ap endizaje au omá ico de Py hon que o ece una g an can idad de algo i mos de
ap endizaje an o supe isado como no supe isado. Es no malmen e u ilizada po su
simplicidad y e iciencia. En e la can idad de mé odos que o ece es á diseñada
especialmen e pa a ealiza a eas comunes de machine lea ning como clasi icación,
eg esión, clus e ing…
Una ez impo ada al código se c ea el modelo de eg esión lineal con una sencilla línea:
modelo = Linea Reg ession()
Se le in oducen los da os con los que se alimen a á y se ex aen los coe icien es que
pe mi i án ex ae la p o undidad y comple a el p oceso de ex acción de la ba ime ía
a pa i de imágenes sa eli ales.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
30
5
RESULTADOS
5.1 P oceso Au oma izado
A con inuación, se puede obse a el p oceso que ha esul ado con las di e en es
he amien as de ans o mación en nues o espacio de abajo (Fig. 22).
22 P oceso au oma izado de gene ación de p oduc os básicos
Con es e p oceso se ha acabado gene ando una supe icie sua e del lecho ma ino de
la Dá sena Su del Pue o de Ba celona. En el modelo se di e encian con cla idad las
di e en es ca ac e ís icas que dan o ma al ondo.
23 Supe icie sua e gene ada a pa i de la nube de pun os
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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El ni el de de alle de es a capa p opo ciona in o mación de calidad pa a el análisis del
e eno. Se pueden ealiza es udios de di ección de los elemen os que se hallan en el
ondo y la e olución de la mo ología. También es ú il pa a de ec a las zonas que
equie en alguna acción como el d agado o en caso de habe es uc u as se pod ía
de ec a cuáles necesi an epa ación.
24 Ace camien o de la supe icie sua e gene ada a pa i de la nube de pun os
5.2 Código pa a el Modelo de ex acción ba imé ica po sa éli e
Se ha ealizado el p oceso de ba ime ía de i ada de sa éli e median e código Py hon.
Es e código se puede consul a en el apa ado Anexos. A con inuación, se explican los
esul ados ob enidos del p oceso.
Los p ime os esul ados según el o den del p oceso SDB y según se ha ealizado el
código ue la isualización de la imagen y la isualización de las bandas azul y e de
eco adas, que se han mos ado en el apa ado 4.2.
Los da os de campo, una ez comp obados y il ados de odos aquellos alo es
in álidos son
mos ados
en
un
modelo
3D
median e
Ma plo lib
y
gene a
lo
siguien e:
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
31
800
25 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon
Como se puede obse a , el modelo mues a una g an ele ación en uno de los lados
que co esponde ía a la o ien ación su es e de la dá sena que p obablemen e sean
e lejos de la pa ed.
Si se obse a desde a iba:
26 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon en is a aé ea
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
32
Se obse a g acias a los dis in os onos las dis in as zonas de p o undidad de la
dá sena, de colo oscu o las zonas con mayo p o undidad y de e de algo más cla o
las zonas con menos p o undidad. Es a imagen se puede complemen a con la imagen
de una is a on al pa a ene la idea 3D de la dá sena.
El siguien e apa ado es el modelo log- a io de S ump . Como se mencionó en la sección
4.2.2, se podían espe a unos esul ados en e -2 y 2 ap oximadamen e, donde los
alo es nega i os implica ían aguas más p o undas, alo es ce canos a ce o aguas con
una p o undidad mode ada, y aquellos alo es posi i os indica ían aguas poco
p o undas.
A con inuación, se mues a el esul ado de aplica el log- a io pa a cada uno de los
píxeles de la imagen (Fig. 28).
28 Imagen Sen inel-2A an es de aplica el modelo de S ump (de echa) y después (izquie da)
27 Modelo 3D de los da os de campo gene ado en Py hon en is a on al
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
33
A la izquie da se mues a una imagen eal de la dá sena pa a que se ap ecie mejo la
isualización de los esul ados de la imagen de la de echa.
P ime o de odo hay que des aca que odas las zonas que no sean agua no deben
ene se en cuen a. El log- a io es á diseñado pa a es ima las p o undidades en cue pos
de agua, basándose en las p opiedades óp icas del agua y la o ma en que abso be y
e leja la luz en dis in as bandas espec ales.
En aquellos ma e iales que no son agua, como e lejan la luz de o ma di e en e, se
pe de á la elación en e la banda azul y e de que pene a án y se án abso bidas
di e en es que po el agua. Po an o, se conside an es os alo es anómalos y no deben
ene se en conside ación.
Po lo que compo a a la zona de agua, pa ece que se pod ía encon a una mayo
p o undidad en la zona su donde los píxeles ienen una endencia más oscu a al con a io
que en la zona no e donde la p esencia de píxeles ama illos es mayo y p esun amen e
la p o undidad se á meno a su ez.
El e ce paso se ía la calib ación. Pa a ello, una ez enemos lis os los dos ipos de da os
hay que consegui que sus medidas cuad en. Po un lado, enemos que los da os de
campo ienen la siguien e dimensión:
Una ma iz de 773 po 726 píxeles, mien as que los da os de la imagen sa éli e después
de habe sido eco ada a la zona de in e és son de 300 po 200 píxeles.
Como las dimensiones no cuad an se escogió ans o ma los da os log- a io y
ans o ma los a las dimensiones de los da os de campo. Una ez ans o mados se
e i ica que cada pun o enga da os de sus dos campos, log- a io y ele ación de da os
de campo y se o ma un conjun o de da os con ellos. Comp obamos el esul ado de es e
conjun o de da os y emos con cuan os pun os con amos.
29 Dimensiones de la cuad ícula de ele aciones de los da os de campo
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
34
30 Tabla de la elación de alo es Log-Ra io y p o undidades ob enidas en campo pa a cada uno de los pun os
Como se puede e , hay un o al de 294662 pun os con in o mación en los dos campos.
Aho a ya con los da os elacionados segui ía hace la eg esión lineal.
No obs an e, los esul ados de la eg esión no se han conseguido alcanza debido a
p oblemas que no se han conseguido esol e elacionados con los da os y el
p ocesamien o de la unción ‘Lineal Reg esión’. Al p ocesa el código ma ca e o es con
la composición de los da os y la p esencia de alo es nulos. Se han hecho p uebas al
espec o con abilizando la can idad de alo es nulos p esen es en cada una de las capas
de da os, a e si había algún alo que se ha escapado al il ado hecho en el
p ep ocesado, y es e dad que en un p ime momen o se encon ó que debido al e-
escalado de la imagen sa eli al, se había o mado alguno. Pe o una ez limpiados los
da os sigue dando e o es y con el iempo disponible no se ha conseguido ealiza la
eg esión lineal.
De habe salido, se hubiesen ob enido los coe icien es pa a calcula la p o undidad y se
hubiese podido aplica el modelo a cualquie imagen sa eli al de la zona pa a c ea el
pe il ba imé ico de o ma au oma izada.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
43
9 AGRADECIMIENTOS
Me gus a ía exp esa un g an ag adecimien o a los indi iduos y o ganizaciones que han
hecho posible la ealización de es e p oyec o, así como los que me han acompañado
du an e los años pa a que es e momen o se hicie a ealidad:
Al Po de Ba celona po acili a oda la in o mación que ue a necesa ia y
compa i los da os que han sido a ados en es e p oyec o.
Al p o eso ado po hace que es e camino haya sido especial.
Y a mis compañe os, po es a siemp e a mi lado.
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
44
ANEXO
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
41
Código:
Código pa a co a las capas u ilizadas a la zona de in e és:
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Código pa a ab i a chi o bag, ans o ma los da os, il a los y mos a en 3D:
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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Código p incipal dónde se au oma iza el p oceso (se ha añadido den o el código
an e io sin el isualizado 3D):
Au oma ización de p ocesos pa a el a amien o, ges ión y publicación de da os ba imé icos po ua ios
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