
REVISTA CUBANA
DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
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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(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 imágenes
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 automático y el análisis 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 imágenes 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