Clasificación acústica de anchoveta (Engraulis ringens) y sardina común (Strangomera bentincki) mediante máquinas de vectores soporte en la zona centro-sur de Chile: efecto de la calibración de los parámetros en la matriz de confusión

Se clasificó la anchoveta (Engraulis ringens) y sardina común (Strangomera bentincki) detectadas mediante equipos acústicos en la zona centro-sur de Chile, mediante el método de Máquinas de Vectores Soporte (SVM). Para esto se utilizaron descriptores de cardúmenes extraídos desde ecogramas, que fuer...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Robotham,Hugo, Bosch,Paul, Castillo,Jorge, Tapia,Ignacio
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad de Recursos Naturales. Escuela de Ciencias del Mar 2012
Materias:
Acceso en línea:http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-560X2012000100009
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spelling oai:scielo:S0718-560X20120001000092012-05-16Clasificación acústica de anchoveta (Engraulis ringens) y sardina común (Strangomera bentincki) mediante máquinas de vectores soporte en la zona centro-sur de Chile: efecto de la calibración de los parámetros en la matriz de confusiónRobotham,HugoBosch,PaulCastillo,JorgeTapia,Ignacio máquinas de vectores soporte clasificación de especies hidroacústica peces pelágicos anchoveta sardina Chile Se clasificó la anchoveta (Engraulis ringens) y sardina común (Strangomera bentincki) detectadas mediante equipos acústicos en la zona centro-sur de Chile, mediante el método de Máquinas de Vectores Soporte (SVM). Para esto se utilizaron descriptores de cardúmenes extraídos desde ecogramas, que fueron clasificados como morfológicos, batimétricos, energéticos y posicional espacial. Para lograr clasificaciones precisas mediante la utilización de esta metodología, fue necesario optimizar parámetros correspondientes al Kernel-Gaussiano, γ y de penalización del modelo C, mediante el análisis del efecto de la calibración sobre las matrices de confusión resultantes de la clasificación de las especies analizadas. El método SVM ajustó correctamente el 95,3% de los cardúmenes de anchoveta y sardina común. Los parámetros óptimos del Kernel-Gaussiano γ y de penalización C obtenidos mediante la metodología propuesta fueron γ = 450 y C = 0,95, respectivamente. Los parámetros mencionados incidieron de manera importante en la matriz de confusión y los porcentajes de clasificación final, por lo que se sugiere establecer, en aplicaciones futuras de este método, un protocolo experimental de calibración. La sardina común fue la especie con menor error de clasificación en el conjunto de las matrices de confusión. El descriptor correspondiente a profundidad del fondo fue el más sensible al SVM, la segunda variable en importancia es el descriptor distancia a la costa.info:eu-repo/semantics/openAccessPontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad de Recursos Naturales. Escuela de Ciencias del MarLatin american journal of aquatic research v.40 n.1 20122012-03-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-560X2012000100009es
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description Se clasificó la anchoveta (Engraulis ringens) y sardina común (Strangomera bentincki) detectadas mediante equipos acústicos en la zona centro-sur de Chile, mediante el método de Máquinas de Vectores Soporte (SVM). Para esto se utilizaron descriptores de cardúmenes extraídos desde ecogramas, que fueron clasificados como morfológicos, batimétricos, energéticos y posicional espacial. Para lograr clasificaciones precisas mediante la utilización de esta metodología, fue necesario optimizar parámetros correspondientes al Kernel-Gaussiano, γ y de penalización del modelo C, mediante el análisis del efecto de la calibración sobre las matrices de confusión resultantes de la clasificación de las especies analizadas. El método SVM ajustó correctamente el 95,3% de los cardúmenes de anchoveta y sardina común. Los parámetros óptimos del Kernel-Gaussiano γ y de penalización C obtenidos mediante la metodología propuesta fueron γ = 450 y C = 0,95, respectivamente. Los parámetros mencionados incidieron de manera importante en la matriz de confusión y los porcentajes de clasificación final, por lo que se sugiere establecer, en aplicaciones futuras de este método, un protocolo experimental de calibración. La sardina común fue la especie con menor error de clasificación en el conjunto de las matrices de confusión. El descriptor correspondiente a profundidad del fondo fue el más sensible al SVM, la segunda variable en importancia es el descriptor distancia a la costa.
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