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<!DOCTYPE html>
<html lang="es">
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<title>SEANIMALMOVE</title>
<link rel="stylesheet" href="/css/style.css">
</head>
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<header>
<h1>Proyecto SEANIMALMOVE</h1>
<nav>
<ul>
<li><a href="index.html">Inicio</a></li>
<li><a href="about.html">Sobre el Proyecto</a></li>
<li><a href="research.html">Investigación</a></li>
<li><a href="team.html">Equipo</a></li>
<li><a href="contact.html">Contacto</a></li>
</ul>
</nav>
</header>
<main>
<!-- Presentación personal -->
<section class="profile-section">
<div class="profile-container">
<img src="https://pbs.twimg.com/profile_images/1789979244275085312/-gII55Vy_400x400.jpg" alt="Alba Márquez-Rodríguez" class="team-photo">
<div class="profile-text">
<h2>Alba Márquez Rodríguez</h2>
<p>Soy investigadora contratada en el proyecto SEANIMALMOVE (Universidad de Cádiz / INMAR), centrado en la monitorización de vertebrados marinos y costeros en un contexto de cambio global. Mi perfil combina la ingeniería informática, en concreto la inteligencia artificial, con la monitorización y conservación de la biodiversidad. El proyecto SEANIMALMOVE se articula en dos líneas principales: la monitorización de mamíferos marinos y el estudio de aves.</p>
</div>
</div>
</section>
<!-- Sección de mamíferos marinos -->
<section>
<h2>Monitorización acústica submarina de mamíferos marinos</h2>
<p>
En el caso de los mamíferos marinos, empleamos <strong>monitorización acústica pasiva</strong> (PAM, por sus siglas en inglés). Estos animales viven en un mundo acústico: el sonido es esencial para comunicarse, orientarse, encontrar alimento y detectar amenazas. La PAM nos permite registrar su presencia y comportamiento de forma continua, no invasiva y en cualquier condición, ya sea de noche, con mal tiempo o en aguas profundas.
</p>
<p>
Para ello, analizamos largas grabaciones de audios submarinos, identificando y clasificando los diferentes sonidos que conforman el <strong>paisaje sonoro</strong> marino:
<ul>
<li><strong>Biofónicos</strong>: silbidos de delfines, clicks de cachalotes…</li>
<li><strong>Antropogénicos</strong>: motores de barcos, buzos, sonar, etc.</li>
<li><strong>Geofónicos</strong>: viento, lluvia, oleaje…</li>
</ul>
</p>
<p>
El sonido puede visualizarse mediante un <strong>espectrograma</strong>, una representación gráfica que permite estudiar un audio no solo auditivamente, sino también de forma visual.
</p>
<figure class="spectrogram">
<img src="assets/images/service_sam/spec_dolphin_chat.png" alt="Espectrograma de un delfín mular en entorno silencioso">
<figcaption>Espectrograma de un delfín mular (<em>Tursiops truncatus</em>) registrado en un entorno con bajo nivel de ruido.</figcaption>
</figure>
<p>
Sin embargo, el <strong>Estrecho de Gibraltar</strong> es una de las zonas marítimas más ruidosas del planeta. La elevada presencia de embarcaciones y actividad humana genera un paisaje sonoro complejo, donde los sonidos se solapan y resultan fácilmente confundibles.
</p>
<p>
En estos casos, no basta con detectar un silbido o un click: es necesario analizar los fragmentos anteriores y posteriores, buscar patrones, y diferenciar si el sonido tiene origen <strong>biológico</strong> o <strong>antropogénico</strong> para asegurar su correcta clasificación.
</p>
<p>
Además, enfrentamos el desafío de que muchas veces <strong>no podemos identificar con certeza la especie</strong> emisora del sonido. Solo es posible distinguir si su origen es natural (biofónico) o humano (antropogénico) y el tipo de sonido (silbido, embarcación, ...).
</p>
<figure class="spectrogram">
<img src="assets/images/service_sam/Silbido con moan 01.webp" alt="Espectrograma de silbido en entorno ruidoso del Estrecho de Gibraltar">
<figcaption>Ejemplo de espectrograma en el Estrecho de Gibraltar con un silbido en un entorno acústicamente complejo.</figcaption>
</figure>
</section>
<!-- Sección de aves -->
<section>
<h2>Estudio de aves</h2>
<p>
En paralelo, el proyecto también estudia las aves a través de varios métodos complementarios.
Se han instalado grabadoras acústicas pasivas en distintas localizaciones de la provincia de Cádiz
con el objetivo de construir mapas de presencia/ausencia de especies. Nos gustaría saber de todas las posibles aves cuáles están presentes, en qué momentos y los casos en los que aparece alguna que no es típica para el momento del año y localización. Así se podrán comparar ambos puntos y estudiar cuál es más interesante para las aves para la migración y cambios en sus comportamientos.
</p>
<p>
También se utilizan dispositivos GPS instalados en tres especies con diferentes grados de adaptación
a entornos antropizados, para analizar patrones de movimiento y uso del hábitat.
</p>
<p>
Además, se ha desplegado un radar para monitorizar el flujo migratorio de aves
a través del Estrecho de Gibraltar y calcular su <em>migration rate</em>.
</p>
<!-- Imagen radar -->
<figure class="spectrogram">
<img src="assets/images/service_sam/radar.png" alt="Visualización de datos del radar" class="radar-img">
<figcaption>Visualización de los datos del radar utilizados para estudiar la migración de aves.</figcaption>
</figure>
</section>
<!-- Sección de inteligencia artificial -->
<section>
<h2>Aplicación de la Inteligencia Artificial</h2>
<p>
Todas estas tecnologías permiten obtener información de forma remota, continua y en lugares poco accesibles.
Sin embargo, uno de los grandes retos es el gran volumen de datos que generan y la necesidad de desarrollar
herramientas que permitan automatizar su análisis para extraer información ecológica relevante de forma
eficiente y precisa.
</p>
<h3>Acústica submarina</h3>
<p>
El objetivo es desarrollar clasificadores automáticos capaces de analizar grabaciones submarinas y detectar:
</p>
<ul>
<li>En qué parte del audio hay un silbido o un <em>click</em> y a qué especie podría pertenecer el sonido</li>
<li>Si el sonido es de origen antropogénico, biológico o geofónico</li>
<li>El rango frecuencial de cada señal</li>
</ul>
<h3>Acústica para aves</h3>
<p>
En el caso de las aves, los objetivos del análisis automático son:
</p>
<ul>
<li>Detectar la presencia o ausencia de especies</li>
<li>Ampliar el análisis hacia estimaciones de abundancia</li>
<li>Mejorar la clasificación de vocalizaciones en entornos complejos</li>
</ul>
<h3>Radar para aves</h3>
<p>
Para el radar, queremos combinar los datos con grabadoras acústicas.
Esto permite ayudar en la clasificación de las detecciones del radar y asociar las trazas de vuelo
con vocalizaciones, lo que podría permitir identificar no sólo el número de individuos,
sino también a qué especie pertenecen.
</p>
</section>
</main>
<footer>
<p>© 2025 SEANIMALMOVE. Todos los derechos reservados.</p>
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