Procesamiento inteligente sobre mallas computacionales de imágenes digitales de ecosistemas acuáticos amazónicos del departamento del Caquetá

Abstract

En la presente investigación se parte de la determinación de un problema que se encuentra hoy en día en muchos campos de las organizaciones que se dedican a la investigación, como lo es la Universidad de la Amazonia, en la cual existen grupos de investigación que generan altos volúmenes de información gráfica, uno de ellos es el grupo de investigación CAPREA (Calidad y preservación de Ecosistemas Acuáticos, Coordinador: Dr. Marlon Peláez Rodríguez), el cual se dedica al estudio y análisis de los ecosistemas acuáticos en el piedemonte amazónico y una de sus principales herramientas de captura de información son las imágenes digitales en formato JPG como apoyo al trabajo que realizan. Estas colecciones fueron tomadas como base para realizar un procesamiento inteligente que permita clasificar los tipos de agua en su nivel primario y determinar si se pueden mejorar los tiempos de procesamiento utilizando la tecnología GRID. A partir del uso de un algoritmo de redes neuronales se implementó y ajusto para ser llevado a un servicio web a través de Apache Tomcat, posteriormente se migro a una plataforma de máquinas virtuales que emulan una malla computacional (GRID COMPUTING), para ser implementado en un servicio GRID, usando la red neuronal para clasificar las imágenes digitales de los ecosistemas acuáticos amazónicos en dos categorías lentico (Aguas quietas) o lotico (Aguas móviles), esta clasificación se realiza por lotes para aumentar el rendimiento del procesamiento.