Identificación de registros acústicos de dos especies de peces de interés comercial mediante redes neuronales y algoritmos automáticos.

CASCALLARES, GUADALUPE; CABREIRA, ARIEL G.; MADIROLAS, ADRIÁN; MENNA, BRUNO V.

Comodoro Rivadavia

Congreso; XI Jornadas Nacionales de Ciencias del Mar; 2022

En la actualidad, las ecosondas se han convertido en un equipamiento indispensable en los buques pesqueros, debido a que permiten detectar las agregaciones de peces y evaluar su distribución en lacolumna de agua incrementando la eficiencia de las operaciones de captura. Las ecosondas del tipo científica, pueden ser calibradas permitiendo evaluar cuantitativamente la biomasa de peces yestimar el tamaño de las poblaciones de una manera sinóptica. Sin embargo, una de las limitaciones de estas técnicas es la identificación de especies (baja resolución específica). Se ha observado que diferentes especies presentan valores de intensidad del eco muy similares, haciendo que la clasificación resulte dificultosa. En la literatura se han utilizado diferentes métodos para abordar el problema de la identificación acústica de especies. En este trabajo se abordó la clasificación de dos especies de interés que habitan un mismo nicho ecológico: anchoíta (Engraulis anchoíta) y surel (Trachurus lathami). Se clasificaron utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado y una red neuronal artificial. Se utilizaron registros acústicos recolectados durante distintas campañas de investigación realizadas frente a la costa bonaerense. La clasificación se realizó utilizando un conjunto de descriptores extraídos de los registros acústicos de los cardúmenes.