En los últimos años se han logrado importantes avances en la aplicación de tecnologías de información en la gestión de recursos hídricos, desde un campo multidisciplinar llamado hidroinformática, cambiando así el enfoque en la valoración del impacto medioambiental y en la toma de decisiones con respecto a diversos recursos ambientales. Este artículo presenta un sistema de recuperación de imágenes utilizando como base la colección digital de varios tipos de ecosistemas de piedemonte y llanura amazónica, del Grupo de Investigación en Calidad y Preservación de Ecosistemas Acuáticos, de la Universidad de la Amazonia. Este sistema propone la clasificación automática de imágenes a partir de tres atributos: color del agua, márgenes y tipo de flujo del recurso acuático, de acuerdo al esquema de clasificación de Dinnerstein, adaptado en el 2001 por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam) y la Universidad Nacional de Colombia.
Introducción
Colectivos de investigación en ciencias y tecnologías relacionadas con los recursos hídricos requieren contar con información precisa y actualizada acerca de recursos particulares, su distribución en el territorio nacional, sus usos y sus condiciones geográficas actualizadas, de manera que permitan precisarlos, caracterizarlos y ordenarlos para adelantar acciones de planificación y regulación de su uso; de esta forma, la gestión, principalmente en cuencas hidrográficas, tiene un gran impacto. Avances en este ámbito cambian el enfoque en la valoración del impacto medioambiental y en la toma de decisiones respecto a los recursos ecológicos, con el apoyo de tecnologías informáticas. Estos aportes se han logrado desde la hidroinformática, disciplina multidisciplinar recientemente establecida que aplica tecnologías de la información (TIC) avanzadas a la gestión de recursos hídricos.
En este trabajo se presentan los aportes logrados a partir del diseño e implementación de un prototipo de sistema de recuperación y clasificación automático de imágenes (SRI) de recursos acuáticos. El SRI utiliza como base la colección digital de imágenes del Grupo de Investigación en Calidad y Preservación de Ecosistemas Acuáticos (Caprea) de la Universidad de la Amazonia (Florencia, Caquetá). Dicho prototipo permite, a partir de la carga inicial de una imagen (fotografía digital), su clasificación automática en un tipo principal de ecosistema del piedemonte y llanura amazónica, según el esquema de clasificación adaptado por el Ideam y la Universidad Nacional de Colombia (Márquez, 2003), y soportado en la aplicación de ciertos algoritmos de inteligencia artificial orientados a la medición de tres parámetros o atributos: color del agua, tipo de flujo y márgenes asociadas. El SRI almacena la imagen con sus respectivos atributos generados de forma automática por los algoritmos (Rui et al., 1999), permitiendo que un usuario final los recupere a partir de un sistema de consultas: geográfica (por coordenadas o distribución física), palabras claves (elementos descriptivos de la imagen) o información del contenido (pixelaje, color y características de captura de las imágenes).
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