Search

[eng] The main objective proposed in this doctoral thesis was focused on the study and development of a solution for the remote sensing of the submarine topographic relief, using for this, inexpensive equipment. Here we focus in three works that altogether will improve the remote sensing process for underwater medium using sonars as the main relief data acquisition system. The problem was systematically addressed since the previous work in the master thesis, constituting three stages: 1) building a prototype data extraction platform, 2) data acquisition and 3) data processing. In the first stage was developed a prototype taking as a reference the modular structure and the software design applied in AUVI project (Acosta 2008), and besides it was used the model of autonomous navigation system developed to AutoTracker project (Acosta et al., 2005), this stage and part of the following one were developed in the master thesis. In the second stage, it was done the survey planning and the acoustic data extraction including navigational data in three different places: i) On the cove “Estancia”, located in Palma, Mallorca island/Spain, where we used the prototype developed in the first stage of this work as a platform to data extraction; ii) “Alfeite Arsenal” Port, located on the Tejo River, in Almada/Portugal into the context of robotics exercises promoted by the Navy of Portugal (REX2014). In this location, it was used the robotic vehicle ZARCO from the Oceansys Lab, through cooperative work with the Oceansys Lab. research group at the University of Porto (UP)/INESC in Portugal and finally, iii) in the “Bay of All Saints”, near the city of Salvador/Brazil, where were performed some missions to collect data using hydrographic survey boats in cooperation with the Federal University of Bahia (UFBA) and Belov Engineering - Port Engineering and Hydrographic Services Company, both located in Salvador/Bahia. Finally, the third stage, that is the main body of this thesis, was characterized by the data analysis and comparison between several datasets. In this stage, studies had been conducted to verify the feasibility of the use of spatial statistical algorithms in the process of bathymetric data interpolation without any ancillary information to support the prediction. We determined an optimized procedure for estimating the unsampled points, hence it was validated using a regular cross-validation method and a comparative validation method to compare the estimated data with a second dataset acquired in the same region and acting as a Merit Figure. The average discrepancy between the estimated data and Merit Figure data value was 25 cm, it is below the acceptable error for bathymetric data at depths below 30m (IHO 2012). In addition, an algorithm based on the Stochastic Resonance (SR) theory was developed. It consists in applying white noise in an optimal intensity level to improve the contrasts of acoustic images generated by a side Sonar Scan (SSS). The SR theory also, was used as a basis for development of a weak signals detection algorithm in sensing applications. Regarding the sensors application for measure remote sensing physical variables, we could cite the magnetic field meters (magnetometers), and inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), in this study was performed a simulation of Chua's circuit operating in a chaotic regime as a sensor, where we could determine successfully the region of system solution into the strange attractor, using, for this, the technique of residence time, which will be defined along this thesis. The entire set of modules, techniques and processes described in this work proposed one solution to the remote sensing problem applied to the underwater environment, and give the opportunity to develop in more deep way future works in sensor integration, algorithms and data acquisition platform. [cat] L'objectiu principal proposat en aquesta tesi doctoral es va centrar en l'estudi i desenvolupament d'una solució per a la detecció remota del relleu topogràfic submarí, utilitzant per a això un equip econòmic. Aquí ens centrem en tres treballs que en total milloraran el procés de teledetecció per al medi submarí utilitzant sonars com el principal sistema d'adquisició de dades de relleu. El problema es va abordar sistemàticament des del treball anterior a la tesi de màster, que constava de tres etapes: 1) construcció d'una plataforma d'extracció de dades prototip, 2) adquisició de dades i 3) tractament de dades. En la primera etapa es va desenvolupar un prototip prenent com a referència l'estructura modular i el disseny de programari aplicat en el projecte AUVI (Acosta 2008), a més d'utilitzar el model de sistema de navegació autònom desenvolupat per al projecte AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), aquesta etapa i una part de la següent es van desenvolupar en la tesi de màster. En la segona etapa, es va realitzar la planificació de l'enquesta i l'extracció de dades acústiques, incloses les dades de navegació en tres llocs diferents: i) A la cala "Estancia", situada a Palma, illa de Mallorca / Espanya, on utilitzem el prototip desenvolupat a la primera etapa d'aquest treball com a plataforma d'extracció de dades; ii) Port "Alfeite Arsenal", ubicat al riu Tajo, a Almada / Portugal, en el context dels exercicis de robòtica promoguts per l'Armada de Portugal (REX2014). En aquesta ubicació, es va utilitzar el vehicle robotitzat ZARCO del laboratori Oceansys, a través del treball cooperatiu amb l'Oceansys Lab. grup d'investigació de la Universitat de Porto (UP) / INESC a Portugal i, finalment, iii) a la "Badia de Tots Sants", a prop de la ciutat de Salvador / Brasil, on es van realitzar algunes missions per recollir dades utilitzant vaixells d'enquestes hidrogràfiques en cooperació amb la Universitat Federal de Bahia (UFBA) i Belov Engineering - Port Engineering and Hydrographic Services Company, ambdós ubicats a Salvador / Bahia. Finalment, la tercera etapa, que és el cos principal d'aquesta tesi, es va caracteritzar per l'anàlisi de dades i la comparació entre diversos conjunts de dades. En aquesta etapa, s'han realitzat estudis per verificar la viabilitat de l'ús d'algoritmes estadístics espacials en el procés d'interpolació de dades batimètriques sense cap tipus d'informació auxiliar per a la predicció. Es va determinar un procediment optimitzat per estimar els punts sense mostrejar, per tant, es va validar mitjançant un mètode de validació de mètodes regular i un mètode de validació comparatiu per comparar les dades estimades amb un segon conjunt de dades adquirit a la mateixa regió i actuant com a Figura de mèrit. La discrepància mitjana entre les dades estimades i el valor de dades de Merit Figure va ser de 25 cm, per sota de l'error acceptable per a dades batimètriques a profunditats inferiors a 30 m (IHO 2012). A més, es va desenvolupar un algorisme basat en la teoria de la ressonància estocàstica (SR). Consisteix en aplicar soroll blanc en un nivell d'intensitat òptima per millorar els contrastos d'imatges acústiques generades per un costat Sonar Scan (SSS). La teoria del SR també es va utilitzar com a base per al desenvolupament d'un algoritme de detecció de senyals feble en la detecció d'aplicacions. Pel que fa a l'aplicació de sensors per a la mesura de les variables físiques de control remot, podríem citar els mesuradors de camp magnètic (magnetòmetres) i els sensors inercials (acceleròmetres i giroscopis), en aquest estudi es va realitzar una simulació del circuit de Chua que funciona en un règim caòtic com a sensor, on podríem determinar amb èxit la regió de la solució del sistema en l'estrany atractor, utilitzant, per a això, la tècnica del temps de residència, que es definirà al llarg d'aquesta tesi. Tot el conjunt de mòduls, tècniques i processos descrits en aquest treball proposen una solució al problema de teledetecció aplicat a l'entorn submarí i permeten desenvolupar de manera més profunda futurs treballs en integració de sensors, algorismes i plataforma d'adquisició de dades.. [spa] El principal objetivo propuesto en esta tesis doctoral se centró en el estudio y desarrollo de una solución para la detección remota del relieve topográfico submarino, utilizando para esto, equipos de bajo costo. Aquí nos enfocamos en tres trabajos que en conjunto mejorarán el proceso de detección remota para medios subacuáticos usando sonares como el principal sistema de adquisición de datos de alivio. El problema fue abordado sistemáticamente desde el trabajo anterior en la tesis de maestría, constituyendo tres etapas: 1) construcción de una plataforma prototipo de extracción de datos, 2) adquisición de datos y 3) procesamiento de datos. En la primera etapa se desarrolló un prototipo tomando como referencia la estructura modular y el diseño de software aplicado en el proyecto AUVI (Acosta 2008), y además se utilizó el modelo de sistema de navegación autónomo desarrollado para el proyecto AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), esta etapa y parte de la siguiente se desarrollaron en la tesis de maestría. En la segunda etapa, se realizó la planificación de la encuesta y la extracción de datos acústicos, incluyendo datos de navegación en tres lugares diferentes: i) En la cala "Estancia", ubicada en Palma, isla de Mallorca / España, donde utilizamos el prototipo desarrollado en el primera etapa de este trabajo como una plataforma para la extracción de datos; ii) Puerto "Alfeite Arsenal", ubicado en el río Tajo, en Almada / Portugal en el contexto de ejercicios de robótica promovidos por la Armada de Portugal (REX2014). En esta ubicación, se utilizó el vehículo robótico ZARCO del Laboratorio Oceansys, a través del trabajo cooperativo con el Laboratorio Oceansys. grupo de investigación en la Universidad de Oporto (UP) / INESC en Portugal y finalmente, iii) en la "Bahía de Todos los Santos", cerca de la ciudad de Salvador / Brasil, donde se realizaron algunas misiones para recopilar datos utilizando barcos hidrográficos en cooperación con la Universidad Federal de Bahía (UFBA) y Belov Engineering - Compañía de Ingeniería Portuaria y Servicios Hidrográficos, ambas ubicadas en Salvador / Bahía. Finalmente, la tercera etapa, que es el cuerpo principal de esta tesis, se caracterizó por el análisis de datos y la comparación entre varios conjuntos de datos. En esta etapa, se realizaron estudios para verificar la viabilidad del uso de algoritmos estadísticos espaciales en el proceso de interpolación de datos batimétricos sin ninguna información auxiliar para respaldar la predicción. Determinamos un procedimiento optimizado para estimar los puntos no muestreados, por lo que se validó utilizando un método de validación cruzada regular y un método de validación comparativa para comparar los datos estimados con un segundo conjunto de datos adquiridos en la misma región y actuando como una figura de mérito. La discrepancia promedio entre los datos estimados y el valor de los datos de Merit Figure fue de 25 cm, está por debajo del error aceptable para los datos batimétricos a profundidades por debajo de 30 m (OHI 2012). Además, se desarrolló un algoritmo basado en la teoría de la Resonancia Estocástica (SR). Consiste en aplicar ruido blanco en un nivel de intensidad óptimo para mejorar los contrastes de las imágenes acústicas generadas por un Sonar Scan lateral (SSS). La teoría SR también se usó como base para el desarrollo de un algoritmo de detección de señales débiles en aplicaciones de detección. En cuanto a la aplicación de sensores para medir variables físicas de teledetección, podríamos citar los medidores de campo magnético (magnetómetros) y sensores inerciales (acelerómetros y giroscopios), en este estudio se realizó una simulación del circuito de Chua operando en un régimen caótico como sensor, donde pudimos determinar con éxito la región de la solución del sistema en el atractor extraño, utilizando, para ello, la técnica del tiempo de residencia, que se definirá a lo largo de esta tesis. El conjunto completo de módulos, técnicas y procesos descritos en este trabajo propuso una solución al problema de teledetección aplicado al entorno subacuático, y brinda la oportunidad de desarrollar de manera más profunda futuros trabajos de integración de sensores, algoritmos y plataforma de adquisición de datos. [por] O objetivo principal proposto nesta tese de doutorado foi focado no estudo e desenvolvimento de uma solução para o sensoriamento remoto do alívio topográfico submarino, usando para isso, equipamentos baratos. Aqui nos concentramos em três trabalhos que, em conjunto, melhorarão o processo de sensoriamento remoto para o meio subaquático, utilizando os sonares como o principal sistema de aquisição de dados de alívio. O problema foi sistematicamente abordado desde o trabalho anterior na tese de mestrado, constituindo três etapas: 1) construção de um protótipo de plataforma de extração de dados, 2) aquisição de dados e 3) processamento de dados. Na primeira etapa foi desenvolvido um protótipo tomando como referência a estrutura modular e o projeto de software aplicado no projeto AUVI (Acosta 2008), e além disso, utilizou-se o modelo de sistema de navegação autônomo desenvolvido para o projeto AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), este estágio e parte do seguinte foram desenvolvidos na tese de mestrado. Na segunda etapa, foi feito o planejamento da pesquisa e a extração de dados acústicos, incluindo dados de navegação em três lugares diferentes: i) Na enseada "Estancia", localizada em Palma, Ilha de Maiorca / Espanha, onde usamos o protótipo desenvolvido no primeira etapa deste trabalho como plataforma para a extração de dados; ii) Porto do "Alfeite Arsenal", localizado no rio Tejo, em Almada / Portugal no contexto de exercícios de robótica promovidos pela Marinha de Portugal (REX2014). Nessa localização, utilizou-se o veículo robotizado ZARCO do Laboratório Oceansys, através do trabalho cooperativo com o Oceansys Lab. grupo de pesquisa na Universidade do Porto (UP) / INESC em Portugal e, finalmente, iii) na "Baía de Todos os Santos", perto da cidade de Salvador / Brasil, onde foram realizadas algumas missões para coletar dados usando embarcações hidrográficas em cooperação com a Universidade Federal da Bahia (UFBA) e a Engenharia Belov - Empresa de Engenharia de Portos e Hidrográficos, ambos localizados em Salvador / Bahia. Finalmente, o terceiro estágio, que é o corpo principal desta tese, foi caracterizado pela análise de dados e comparação entre vários conjuntos de dados. Nesta fase, foram realizados estudos para verificar a viabilidade do uso de algoritmos estatísticos espaciais no processo de interpolação de dados batimétricos sem qualquer informação auxiliar para sustentar a predição. Determinamos um procedimento otimizado para estimar os pontos não amostrados, portanto, foi validado usando um método de validação cruzada regular e um método de validação comparativa para comparar os dados estimados com um segundo conjunto de dados adquirido na mesma região e atuando como uma Figura de mérito. A discrepância média entre os dados estimados eo valor de dados da Figura de Mérito foi de 25 cm, está abaixo do erro aceitável para dados batimétricos a profundidades abaixo de 30 m (IHO 2012). Além disso, um algoritmo baseado na teoria da Ressonância Estocástica (SR) foi desenvolvido. Consiste na aplicação de ruído branco em um nível de intensidade ótimo para melhorar os contrastes de imagens acústicas geradas por um lado de Sonar Scan (SSS). A teoria SR também foi utilizada como base para o desenvolvimento de um algoritmo de detecção de sinais fracos em aplicações de detecção. Em relação ao aplicativo de sensores para medir as variáveis físicas de sensoriamento remoto, podemos citar os medidores de campo magnético (magnetômetros) e sensores inerciais (acelerômetros e giroscópios), neste estudo realizou-se uma simulação do circuito de Chua operando em regime caótico como sensor, onde podemos determinar com sucesso a região da solução do sistema no atrativo estranho, usando, para isso, a técnica de tempo de residência, que será definida ao longo desta tese. Todo o conjunto de módulos, técnicas e processos descritos neste trabalho propôs uma solução para o problema de sensoriamento remoto aplicado ao ambiente subaquático e oferece a oportunidade de desenvolver de forma mais profunda os futuros trabalhos em integração de sensores, algoritmos e plataforma de aquisição de dados.