06/B115

 

Detección hiperespectral inteligente de hidrocarburos en superficie

Oil spills detection based on hyperspectral information and intelligent algorithm

 

Director: NÚÑEZ MC LEOD, Juan Esteban

E-mail: jmacleod@cediac.uncu.edu.ar

 

Co-Director: BARÓN, Jorge Horacio

 

Integrantes: EUILLADES, Pablo Andrés; BLANCO, Mauro Hugo; EUILLADES, Leonardo Daniel; CABRERA, Gabriel Alejandro

 

Resumen Técnico

La clasificación de imágenes satelitales permite la segmentación espacial de la misma, de acuerdo a rasgos diferenciales que se encuentren en la superficie terrestre (vegetación, cuerpos de agua, tipos de suelo, etc.). Existen muchos métodos que permiten realizar clasificaciones, pero todos ellos orientados a imágenes multiespectrales, que son las más difundidas. Desde el año 2000 se encuentra en órbita el satélite EO-1, primer satélite operativo con una cámara hiperespectral a bordo. Esto ha permitido disponer de este tipo de imágenes a muy bajo costo.

La tecnología hiperespectral permite la realización de clasificaciones con mayor grado de detalle, pero lo que implica el desarrollo de nuevas técnicas de clasificación, con el objeto de lograr resultados confiables y de alta calidad.

Uno de los problemas aún no resueltos en el campo de la teledetección, es la detección de derrames de petróleo en suelo, tarea que con imágenes multiespectrales no es posible, pero que con la tecnología hiperespectral es posible, como se demostró en el desarrollo de un algoritmo de detección en el proyecto bianual 2002 – 2004 “Detección hiperespectral de hidrocarburos en superficie”, subsidiado por la SECTyP.

Sin embargo, en dicho proyecto se formuló una metodología que debe ser madurada, con el objeto de lograr un algoritmo robusto, para lo cual se debe incorporar la capacidad de decisión, con lo que se dotaría de “inteligencia” al proceso de detección.

Si bien, la finalidad está orientada a la búsqueda de derrames de petróleo en superficie, el resultado obtenido se puede aplicar a cualquier tipo de clasificación, ya que se busca el desarrollo de algoritmos genéricos. El hecho de centrar el proyecto en la detección de hidrocarburos se debe a dos motivos, por un lado el grado de complejidad del tema, como ya se dijo, un problema aún no resuelto adecuadamente a nivel mundial; y por otro, el interés de la industria petrolera en este tipo de desarrollo.

 

Summary

Hyperspectral sensors, like AVIRIS or Hyperion, allow the detection of oil spills in surface. Given an area of interest, the oil will be probably masked within different things, like vegetation, salt, soil, etc depending on the natural conditions. The case of natural oil spills is somehow special, because of the small proportions of oil in salt water, that modifies the spectral signatures. Thus, to distinguish the oil from the other features is needed to design proper tools, i.e. specialized clasifiers.

The tools must have certain 'intelligence' to make context based decisions. The main objective of this proposal is to obtain reliable high quality results, by means of efficient and robust algorithms.