Determinación de las estadísticas de pendientes y alturas de superficies marinas a partir del procesado de sus patrones de brillo
| Autor: | CLAUDIA ANDREA VIDALES BASURTO |
|---|---|
| Přispěvatelé: | JOSUE ALVAREZ BORREGO |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada CICESE Repositorio Institucional CICESE |
| Popis: | The swell is a variable stochastic process in space that is directly related to the roughness of the marine surface. The importance of its study lies in the vulnerability of coastal cities, maritime transport and coastal topography in the face of climatic events. Due to the roughness, small “mirrors” are generated on the sea surface, where the sunlight it is reflected instantly producing the patterns of brightness that are visualized on a bright day. The objective of this work lies in starting off the brightness pattern registered in the image, the statistic of the heights and slopes of the marine surface that produce it can be inferred. We present the theoretical and numerical analysis in 1D and 2D of the statistical parameters of the variance and the auto-correlation functions which it is possible to determine the energetic distribution of the sea and the statistics of wave elevation, respectively. First, 1D methodology familiarization was achieved, as well as the obtaining of the results in previous works. However, due to the complexity of the mathematical equations, the execution time is more significant as the number of points on the analyzed surface increases. So CPU parallel programming with OpenMP directives was implemented, reducing by 80% for the execution times. Likewise, a new approach using a vectorial nature was applied to the methodology in 1D, with it was possible to deduce the geometric model and the equations for the 2D case. Then, an extensive database was obtained automatically for different geometries of the problem considering two brightness functions: Rect and Gaussian for a Gaussian probability density function (pdf) and non-Gaussian pdf. Finally, the reverse process for 1D was carried out successfully. Curves were obtained that have inflection points at different wind speeds on the sea surface for various geometries, and the curves have similar shapes for both brightness functions. The results show higher values for the variances of the intensities of the image using the function of brightness Rect in comparison with the function of Gaussian brightness because the last one contains less energy in its mathematical form. The behavior of the curves of variance depends to a great extent on the angles of incidence of the solar rays. A non-Gaussian pdf provides slightly smoothed variance curves, unlike the Gaussian pdf. However, the values are similar so one of these can be used to represent both. The same happens for the auto-correlatio El oleaje es un proceso estocástico variable en el espacio que está directamente relacionado con la rugosidad de la superficie marina. La importancia de su estudio radica en la vulnerabilidad de ciudades costeras, transportes marítimos y la topografía costera ante eventos climáticos. Debido a la rugosidad, se generan pequeños “espejos” sobre la superficie marina que reflejan la luz solar a cada instante produciéndose los patrones de brillo que se visualizan en un día despejado. El objetivo del presente trabajo de Tesis reside en que a partir del patrón de brillo registrado en la imagen, se puede inferir la estadística de las alturas y pendientes de la superficie marina que lo producen. Se presenta el análisis teórico y numérico en 1D y 2D de los parámetros estadísticos de la varianza y las funciones de auto-correlación con los que es posible determinar la distribución energética del mar y la estadística de la elevación del oleaje, respectivamente. En primera instancia, se logró la familiarización con la metodología en 1D, así como la obtención de los resultados en trabajos anteriores. No obstante, debido a la complejidad de las ecuaciones matemáticas, el tiempo de ejecución es mayor conforme aumenta el número de puntos sobre la superficie analizada, por lo que se implementó programación paralela CPU con las directivas OpenMP, reduciéndose un 80% en los tiempos de ejecución, así mismo, se aplicó un nuevo enfoque con naturaleza vectorial a la metodología en 1D con lo que fue posible la deducción del modelo geométrico y las ecuaciones para el caso 2D. Luego, se obtuvo automáticamente una extensa base de datos para distintas geometrías del problema considerando dos funciones de brillo: rect y gaussiana para una función de densidad de probabilidad (fdp) gaussiana y fdp no gaussiana. Finalmente, el proceso inverso para 1D fue realizado con éxito. Se obtuvieron curvas que tienen puntos de inflexión a diferentes velocidades del viento en la superficie del mar para diversas geometrías, y las curvas tienen formas similares para ambas funciones del brillo. Los resultados muestran valores más altos para las varianzas de las intensidades de la imagen usando la función de brillo rect en comparación con la función de brillo gaussiana, debido a que la última contiene menos energía en su forma matemática. El comportamiento de las curvas de varianza depende en gran medida de los ángulos de incidencia de los rayos solares. Una fdp no gaussiana proporciona curvas de varianza |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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