El mejor proyecto Fin de Máster GIS 2012-2013 de Luis Miguel Agudo

*Artículo escrito por Luis Miguel Agudo para EsriBlog. Ganador del Premio Mejor Proyecto Fin de Master 

Cuando me plantee la temática sobre la que desarrollar mi proyecto Fin de Máster, una aplicación web desarrollada con la API de Silverlight, partía con una ventaja con respecto a otros compañeros de clase, tenía los datos y además los conocía a fondo, pues llevaba varios años trabajando con ellos en el Instituto Español de Oceanografía (IEO).

Durante cuatro campañas oceanográfica  diferentes, enmarcadas en el proyecto ECOAFRIK, se adquirieron datos geofísicos y geológicos  (batimetría multihaz, perfiles sísmicos de alta resolución (TOPAS), muestreo directo de sedimentos y dragas de roca),  datos biológicos (arrastres con diversos artes de pesca) y datos de oceanografía física (muestreos con CTDs).

Quería hacer una aplicación que fuera útil para los investigadores del proyecto ECOAFRIK, que fuera interesante para todo tipo de usuarios, y además tuviese algún servicio de geoprocesamiento, lo suficientemente interesante,  que la diferenciase de otras aplicaciones y visores que podemos encontrar en la red. Todo esto hacía, que lo que en principio era una ventaja, el tener y conocer los datos desde hacía bastante tiempo, también fuese una limitación, pues me “encasillaba” a tener que desarrollar la idea de mi aplicación en base a ellos.

Finalmente, como suele ocurrir por casualidad, llegó a mis manos un artículo científico que me orientó. En este artículo Jones y Brewer (2012) realizaban una clasificación no supervisada de potenciales geohábitats*, en un área específica, a partir solamente de datos obtenidos con batimetría multihaz. Podría intentar hacer lo mismo en mi aplicación, pero en vez de sobre un área “estática”, el usuario podría seleccionar esta, así como el número de  tipos de geohábitats a diferenciar, para realizar el estudio.

Jones y Brewer partían de los resultados obtenidos con el add-in Bentic Terrain Modeller. Este add-in permite, gracias a una toolbox con diferentes scripts de Python, crear una serie de rásters, con valores de primeras y segundas derivadas de la batimetría, que nos dan una idea de la morfología y complejidad del fondo. Estos valores van a estar íntimamente relacionado con las comunidades bentónicas, conjuntos de invertebrados, como son las esponjas, equinodermos, moluscos, etc., que viven en unas condiciones medioambientales características, pero siempre dependientes, y asociadas a determinados tipos de fondo marino.

Además de los ráster obtenidos mediante este add-in, como son la pendiente, la orientación , el índice de posición batimétrica, la rugosidad y los índices de curvatura, también se tuvieron en cuenta otros valores,  íntimamente ligados al tipo de fondo que tenemos, y por tanto también asociado al tipo de comunidades faunísticas que lo habita. Por ejemplo, la dimensión fractal de una superficie, que nos da idea de la complejidad de un terreno, o la reflectividad del fondo. El valor de la reflectividad, a diferencia del resto de valores, no es una derivada de la batimetría, sino que es un valor directo que nos dan las ecosondas multihaz, nos indica como se ha reflejado el eco emitido en el fondo, y por tanto está íntimamente ligado a la naturaleza del fondo oceánico (roca, arena, fango, etc.). A partir de todos estos ráster y con el empleo de la herramienta IsoCluster de Spatial Analyst, se realizó una clasificación no supervisada de geohábitats

Con todos estos datos se crearon dos servicios de geoprocesamiento, en los que el usuario puede seleccionar el número de clases de geohábitats a diferenciar, y el área sobre la que quiere trabajar. El primer servicio (broad Bathimetric Position Index) nos calcula potenciales geohábitats a nivel regional, mientras que el segundo (fine Bathimetric Position Index) nos los calcula para estructuras a nivel más local. Una vez ejecutada la tarea, y si al usuario le satisfacen los resultados, puede descargárselos en su equipo, en diferentes formatos para poder trabajar con los datos.

mastergis-proyecto-ganador

A parte de estos cálculos, como comenté, quería crear una aplicación que fuese útil en el día a día del equipo de trabajo ECOAFRIK; con este fin la doté de un buen número de herramientas (cálculo de medidas, servicio de impresión, consulta de datos, herramientas de ayuda en la navegación, etc.), y algunos otros servicios de geoprocesamiento que permiten al usuario conocer el valor de un ráster (por ejemplo la profundidad) para un punto dado, o crear perfiles batimétricos, para lo que tan solo hay que dibujar la línea sobre la que se quiere calcular el perfil batimétrico. También existe un rol de usuarios de edición, que al loguearse correctamente puede editar, creando y modificando los datos científicos (CTDs, lances de pesca, dragas de roca, etc.), sobre una versión de la geodatabase.

Mi último objetivo era hacer que la aplicación también fuese interesante para todo tipo de usuarios, intentando que sirviese como herramienta de divulgación científica. Para ello la aplicación dispone de un panel de recursos, en los que el usuario puede acceder  y descargarse los artículos científicos utilizados para crear la aplicación, links a páginas web que están directamente relacionados con el estudio de los hábitats oceánicos, y links a imágenes y videos de vuelos 3D de la batimetría mulithaz empleada.

Han pasado ya un par de meses, desde que entregué el proyecto, y aun me parece mentira que la idea de lo que yo quería hacer al principio del Máster, no solo se hiciese realidad, si no que va más allá. Debo dar las gracias a todos los profesores del Máster y a mis compañeros, porque sin ellos, seguro que estaría atascado en algún bucle. A pesar de todo, sigo trabajando con la aplicación, para mejorar su funcionalidad. A principios del otoño esperamos estará publicada una primera versión para su uso.

¡Buena suerte con vuestras apps!

Luis Miguel Agudo

lmagudo@md.ieo.es / lmagudo@gmail.com

* Si hábitat es el ambiente que ocupa una población biológica, podríamos definir geohábitat como la delimitación de un hábitat teniendo en cuenta tan solo las características de su posición espacial, y las características geológicas de ese espacio.

Referencias:

  • Jones, D.O.B. y Brewer, M.E. 2012. Response of megabenthic assemblages to different scales of habitat heterogeneity on the Mauritanian slope. Deep Sea Research 67: 98–110.
  • Landserf http://www.landserf.org/
  • Wright, D.J., Lundblad, E.R., Larkin, E.M., Rinehart, R., Murphy, J., Cary-Kothera, L. y Draganov, K. 2005. ArcGIS Benthic Terrain Modeler. Corvallis, Oregón, Universidad Estatal de Oregón, Davey Jones Locker Seafloor Mapping/Marine GIS Laboratory y NOAA Coastal Services Center. Accesible on-line en: http://maps.csc.noaa.gov/digitalcoast/tools/btm.

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