REVISTA CUBANA
DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
ARTÍCULO ORIGINAL
RNPS 2487 • ISSN 2708-3411
Vol. 4 • Nro. 3 • julio-septiembre 2023 • e216
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Herramienta informática para la medición
y predicción del cambio de la línea de costa
Computer Tool for Measuring and Predicting Coastal Line Change
Leonardo Fundora Luis
leonardo.fundoraluis@outlook.com • https://orcid.org/0000-0002-1902-8893
Eduardo Javier Berrio Turiño
eduardo.berrio@umcc.cu • https://orcid.org/0000-0002-8314-379X
Liz Pérez Martínez
lizy.perez@umcc.cu • https://orcid.org/0000-0001-6187-7875
UNIVERSIDAD DE MATANZAS, CUBA
Recibido: 2023-04-02 • Aceptado: 2023-07-20
RESUMEN
La dinámica de la costa es un fenómeno complejo que requiere una monito-
rización continua para comprender mejor los procesos que están implicados
y tomar decisiones adecuadas. La medición de la línea de costa es una tarea
esencial en este proceso, ya que permite conocer la posición actual de la cos-
ta y su tendencia temporal. El enfoque de ciencia ciudadana es una solución
prometedora y CoastSnap es una reciente creación en este campo. Sin em-
bargo, para su operación, el código que permite el alisis de imágenes re-
quiere la plataforma propietaria MATLAB. Esta barrera podría minimizarse
mediante el uso de alternativas gratuitas a MATLAB, como Python. El obje-
tivo de este trabajo es desarrollar una herramienta informática que posibilite
la medición y predicción del cambio de la línea de costa, a partir de imágenes
obtenidas de diversas fuentes. El producto resultante de la aplicación de la
metodología expuesta en este trabajo demuestra, con datos de prueba, el va-
lor de uso que tiene para la toma de decisiones informadas y así contribuir a
mitigar los efectos de la variación de la extensión de la costa y proteger áreas
vulnerables.
Palabras clave: ambiental, ciencia ciudadana, línea de costa, monitoriza-
ción; predicción.
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Herramienta informática para la medición
y predicción del cambio de la línea de costa
Fundora Luis, L., Berrio Turiño, E. J., Pérez Martínez, L.
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ABSTRACT
e coasts dynamics is a complex phenomenon that requires continuous mo-
nitoring to better understand the processes involved and make appropriate de-
cisions. Measuring the coastline is an essential task in this process, allowing
us to know the current position of the coast and its temporal trend. e citizen
science approach is a promising solution, and CoastSnap is a recent creation in
this field. However, the code that allows image analysis requires the proprietary
MATLAB platform for operation. is barrier could be minimized by using free
alternatives to MATLAB, such as Python. e objective of this work is to deve-
lop a computer tool that enables the measurement and prediction of changes in
the coastline from images obtained from various sources.e resulting product
of the methodology exposed in this work demonstrates, with test data, the value
of use it has for making informed decisions and thus contributing to mitigating
the effects of changes in the extent of the coast and protecting vulnerable areas.
Keywords: citizen science, coastal line, environmental, monitoring, prediction.
INTRODUCCIÓN
Las costas impactan en la vida humana, la biodiversidad, la economía y el ocio, y actúan como
una barrera protectora entre las olas, los niveles de agua elevados y las comunidades costeras
vulnerables (Harley, Kinsela, Sánchez-García y Vos, 2019).
Actualmente, el interés en el monitoreo costero se ha expandido desde grupos de investi-
gación especializados a comunidades costeras en todo el mundo, debido a que el cambio cli-
tico ha alterado las condiciones que enfrentan las regiones costeras.
La dinámica de la costa es un fenómeno complejo que requiere monitorización continua,
para comprender mejor los procesos que están en juego y tomar decisiones adecuadas (Masse-
link et al., 2016). La medición de la línea de costa es una tarea esencial en este proceso, porque
permite conocer la posición actual de la costa y su tendencia temporal. No obstante, realizar
esta medición con herramientas tradicionales es costoso y requiere equipos especializados.
Una aproximación que emerge es la ciencia ciudadana, la cual se aprovecha de la sinergia
entre elblico y los investigadores. CoastSnap es una reciente creación en este campo, que
extrae datos sobre la ubicación de las líneas de costa, a partir de igenes de fuentes diversas,
para registrar los cambios en las líneas de costa a lo largo de peodos continuos y prolongados
(Harley et al., 2019).
Aunque CoastSnap ha sido adoptado con éxito en cientos de playas, el código que permi-
te el alisis de igenes requiere de la plataforma propietaria MATLAB para su operación
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(Becker, Brown, Bricheno y Wolf, 2020). Como resultado, las costosas tarifas de licencia de
MATLAB, así como las habilidades requeridas para su operación, representan una barrera
continua para las comunidades con recursos limitados (Heaney, 2021).
Esta barrera podría minimizarse, pues existen alternativas gratuitas a MATLAB. Python
es la alternativa más adecuada a MATLAB, dada la creciente adopción de este lenguaje de
programación entre la comunidad de ciencia e ingeniería costera, con la inclusión de proyec-
tos similares a CoastSnap (Conlin, Adams, Wilkinson, Dusek, Palmsten y Brown, 2020).
Este estudio tiene como antecedente el trabajo de Heaney (2021), que plantea investigar y
comenzar la conversión de CoastSnap de MATLAB a Python. Se pretende desarrollar un pro-
ducto completo y soberano para la medición de línea de costa, con el empleo de la metodolo-
gía de Harley et al. (2019) y, además, con la capacidad de predecir su comportamiento, lo que
contribuirá a la mitigación y adaptación a los riesgos costeros aumentados, debido al aumento
del nivel del mar y los cambios en el clima de las olas.
Por tanto, el objetivo general de este trabajo es desarrollar una herramienta informática
que posibilite la medición y predicción del cambio de la línea de costa, a partir de igenes
obtenidas de diversas fuentes.
METODOLOGÍA
Herramientas y tecnologías
Para el desarrollo del producto informático se utilizó:
• Python, por ser un lenguaje de programación de código abierto que cuenta con librerías
para el aprendizaje autotico y el alisis de datos.
• Visual Studio Code, como editor de código fuente, por ser multiplataforma que ofrece
extensiones para diferentes lenguajes de programación, incluido Python.
• PostgreSQL, como sistema de base de datos relacional de objetos, por ser de código abier-
to y ofrecer opciones avanzadas como el control de concurrencias multiversión.
Flujo de la aplicación
A continuación, se listan los pasos que sigue el flujo de la aplicación (figura 1):
1. Los usuarios del sistema deben cargar las igenes obtenidas de fuentes como cámaras,
smartphones o redes sociales, previamente seleccionadas por su calidad y corresponden-
cia con el lugar, a la herramienta desarrollada, renombradas a la convención de nomen-
clatura que se determinó durante el desarrollo, para lograr uniformidad en la entrada
(UnixTime.Day.Month.DD_HH_MM_SS.TimeZone.YYYY.Site.Type.Username.jpg).
2. El algoritmo transforma la imagen de coordenadas píxel (UV) a coordenadas en un
sistema de referencia tridimensional (X, Y, Z), a partir de la matriz de proyección
Los puntos de control de tierra inspeccionados resuelven la distancia focal