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Identificación automática de transformación en el bosque seco tropical colombiano usando GMM y UBM-GMMAutomatic Identification of Transformation in the Colombian Tropical Dry Forest Using GMM and UBM-GMM

Resumen

Hoy, los métodos de aprendizaje automático se han convertido en una herramienta para ayudar a frenar los efectos del calentamiento global,al resolver cuestiones ecológicas.En particular, el bosque seco tropical (BST) de Colombia se encuentra actualmente amenazado por la deforestación generada, desde la época colonial, por la ganadería, la minería y el desarrollo urbano.Uno de los desafíos urgentes en esta área es comprender la transformación y degradación de los bosques.Tradicionalmente, los cambios delos ecosistemas se miden por varios niveles de transformación (alto, medio, bajo).Estos se obtiene a través de observación directa, recuento de especies y medidas de variación espacial a lo largo del tiempo.Por ende, estos métodos son invasivos y requieren de largos lapsos de observación en los lugares de estudio.Una alternativa eficaz a los métodos clásicos es el monitoreo acústico pasivo, que es menos invasivo,ya que evita el aislamiento delas especies y reduce el tiempo de los investigadores en los sitios. Sin embargo, implica la generación de múltiples datos y la necesidad de herramientas computacionales destinadas al análisis de las grabaciones. Este trabajo propone un método para identificar automáticamente la transformación del BST mediante grabaciones acústicas, aplicando dos modelos de clasificación: Gaussian Mixture Models (GMM),por cada región estudiada,y Universal Background Model (UBM), para un modelo general.Además,contiene un análisis de índices acústicos, con el fin de detectarlos más representativos para las transformaciones del BST.Nuestra propuesta de GMM alcanzó una precisión de 93% y 89% para las regiones de La Guajira y Bolívar. El modelo general UBM logró 84% de precisión.

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Información del documento

  • Titulo:Identificación automática de transformación en el bosque seco tropical colombiano usando GMM y UBM-GMM
  • Autor:Isaza Narváez, Claudia Victoria; Rendón Hurtado, Néstor David; Rodríguez Buriticá, Susana
  • Tipo:Artículo
  • Año:2020
  • Idioma:
  • Editor:Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC
  • Materias:Probabilidades - Procesamiento de datos Aprendizaje electrónico Acústica - Medición
  • Descarga:1

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