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Detección de actividad pesquera utilizando datos AIS con LightGBM
Marcovecchio, Nicolás Agustín
Marcovecchio, Nicolás Agustín
Type
Trabajo final de especialización
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Abstract
"El sistema AIS (Automatic Identification System) sirve para evitar colisiones a partir de que un buque transmite su posición a los demás. En la actualidad todavía hay buques pesqueros que no apagan sus sistemas al hacer pesca ilegal, y al ser un equipo el cual se configura manualmente muchos buques no se identifican como pesqueros o clonan la identificación de otro buque (Global Fishing Watch, Spoofing: One Identity Shared by Multiple Vessels, 2016).
La actividad pesquera puede proporcionar a las autoridades, los investigadores y a los políticos información para tener una imagen más completa de la pesca y a la sostenibilidad de los recursos marinos.
Lo que se busca en este trabajo es mejorar el estado actual para detectar esta actividad.
Se utilizara el novedoso conjunto de datos, ya que muchos trabajos anteriores se los ve limitado en este aspecto, publicado por Global Fishing Watch (GFW) en el 2020. Este trabajo incluye el tratamiento para remover los datos faltantes y atípicos, resolver la granularidad temporal (los datos AIS en la realidad no se captan a intervalos constantes), la generación de un vector de características y el entrenamiento de un modelo óptimo de clasificación utilizando el método lightgbm (Microsoft Corporation, 2022) para comparar con lo alcanzado actualmente por GFW en (Kroodsma et al., 2018."
Description
Date
2022-07-22
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Journal Issue
Keywords
ANALISIS DE DATOS, APRENDIZAJE AUTOMATICO