[eng] The main objective proposed in this doctoral thesis was focused on the study and development of a solution for
the remote sensing of the submarine topographic relief, using for this, inexpensive equipment. Here we focus in
three works that altogether will improve the remote sensing process for underwater medium using sonars as the
main relief data acquisition system. The problem was systematically addressed since the previous work in the
master thesis, constituting three stages: 1) building a prototype data extraction platform, 2) data acquisition and 3)
data processing. In the first stage was developed a prototype taking as a reference the modular structure and the
software design applied in AUVI project (Acosta 2008), and besides it was used the model of autonomous
navigation system developed to AutoTracker project (Acosta et al., 2005), this stage and part of the following one
were developed in the master thesis. In the second stage, it was done the survey planning and the acoustic data
extraction including navigational data in three different places: i) On the cove “Estancia”, located in Palma,
Mallorca island/Spain, where we used the prototype developed in the first stage of this work as a platform to data
extraction; ii) “Alfeite Arsenal” Port, located on the Tejo River, in Almada/Portugal into the context of robotics
exercises promoted by the Navy of Portugal (REX2014). In this location, it was used the robotic vehicle ZARCO
from the Oceansys Lab, through cooperative work with the Oceansys Lab. research group at the University of
Porto (UP)/INESC in Portugal and finally, iii) in the “Bay of All Saints”, near the city of Salvador/Brazil, where
were performed some missions to collect data using hydrographic survey boats in cooperation with the Federal
University of Bahia (UFBA) and Belov Engineering - Port Engineering and Hydrographic Services Company,
both located in Salvador/Bahia. Finally, the third stage, that is the main body of this thesis, was characterized by
the data analysis and comparison between several datasets. In this stage, studies had been conducted to verify the
feasibility of the use of spatial statistical algorithms in the process of bathymetric data interpolation without any
ancillary information to support the prediction. We determined an optimized procedure for estimating the
unsampled points, hence it was validated using a regular cross-validation method and a comparative validation
method to compare the estimated data with a second dataset acquired in the same region and acting as a Merit
Figure. The average discrepancy between the estimated data and Merit Figure data value was 25 cm, it is below
the acceptable error for bathymetric data at depths below 30m (IHO 2012). In addition, an algorithm based on the
Stochastic Resonance (SR) theory was developed. It consists in applying white noise in an optimal intensity level
to improve the contrasts of acoustic images generated by a side Sonar Scan (SSS). The SR theory also, was used
as a basis for development of a weak signals detection algorithm in sensing applications. Regarding the sensors
application for measure remote sensing physical variables, we could cite the magnetic field meters
(magnetometers), and inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), in this study was performed a simulation
of Chua's circuit operating in a chaotic regime as a sensor, where we could determine successfully the region of
system solution into the strange attractor, using, for this, the technique of residence time, which will be defined
along this thesis. The entire set of modules, techniques and processes described in this work proposed one solution
to the remote sensing problem applied to the underwater environment, and give the opportunity to develop in more
deep way future works in sensor integration, algorithms and data acquisition platform.
[cat] L'objectiu principal proposat en aquesta tesi doctoral es va centrar en l'estudi i desenvolupament d'una solució per
a la detecció remota del relleu topogràfic submarí, utilitzant per a això un equip econòmic. Aquí ens centrem en
tres treballs que en total milloraran el procés de teledetecció per al medi submarí utilitzant sonars com el principal
sistema d'adquisició de dades de relleu. El problema es va abordar sistemàticament des del treball anterior a la tesi
de màster, que constava de tres etapes: 1) construcció d'una plataforma d'extracció de dades prototip, 2) adquisició
de dades i 3) tractament de dades. En la primera etapa es va desenvolupar un prototip prenent com a referència
l'estructura modular i el disseny de programari aplicat en el projecte AUVI (Acosta 2008), a més d'utilitzar el
model de sistema de navegació autònom desenvolupat per al projecte AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), aquesta
etapa i una part de la següent es van desenvolupar en la tesi de màster. En la segona etapa, es va realitzar la
planificació de l'enquesta i l'extracció de dades acústiques, incloses les dades de navegació en tres llocs diferents:
i) A la cala "Estancia", situada a Palma, illa de Mallorca / Espanya, on utilitzem el prototip desenvolupat a la
primera etapa d'aquest treball com a plataforma d'extracció de dades; ii) Port "Alfeite Arsenal", ubicat al riu Tajo,
a Almada / Portugal, en el context dels exercicis de robòtica promoguts per l'Armada de Portugal (REX2014). En
aquesta ubicació, es va utilitzar el vehicle robotitzat ZARCO del laboratori Oceansys, a través del treball
cooperatiu amb l'Oceansys Lab. grup d'investigació de la Universitat de Porto (UP) / INESC a Portugal i, finalment,
iii) a la "Badia de Tots Sants", a prop de la ciutat de Salvador / Brasil, on es van realitzar algunes missions per
recollir dades utilitzant vaixells d'enquestes hidrogràfiques en cooperació amb la Universitat Federal de Bahia
(UFBA) i Belov Engineering - Port Engineering and Hydrographic Services Company, ambdós ubicats a Salvador
/ Bahia. Finalment, la tercera etapa, que és el cos principal d'aquesta tesi, es va caracteritzar per l'anàlisi de dades
i la comparació entre diversos conjunts de dades. En aquesta etapa, s'han realitzat estudis per verificar la viabilitat
de l'ús d'algoritmes estadístics espacials en el procés d'interpolació de dades batimètriques sense cap tipus
d'informació auxiliar per a la predicció. Es va determinar un procediment optimitzat per estimar els punts sense
mostrejar, per tant, es va validar mitjançant un mètode de validació de mètodes regular i un mètode de validació
comparatiu per comparar les dades estimades amb un segon conjunt de dades adquirit a la mateixa regió i actuant
com a Figura de mèrit. La discrepància mitjana entre les dades estimades i el valor de dades de Merit Figure va
ser de 25 cm, per sota de l'error acceptable per a dades batimètriques a profunditats inferiors a 30 m (IHO 2012).
A més, es va desenvolupar un algorisme basat en la teoria de la ressonància estocàstica (SR). Consisteix en aplicar
soroll blanc en un nivell d'intensitat òptima per millorar els contrastos d'imatges acústiques generades per un costat
Sonar Scan (SSS). La teoria del SR també es va utilitzar com a base per al desenvolupament d'un algoritme de
detecció de senyals feble en la detecció d'aplicacions. Pel que fa a l'aplicació de sensors per a la mesura de les
variables físiques de control remot, podríem citar els mesuradors de camp magnètic (magnetòmetres) i els sensors
inercials (acceleròmetres i giroscopis), en aquest estudi es va realitzar una simulació del circuit de Chua que
funciona en un règim caòtic com a sensor, on podríem determinar amb èxit la regió de la solució del sistema en
l'estrany atractor, utilitzant, per a això, la tècnica del temps de residència, que es definirà al llarg d'aquesta tesi.
Tot el conjunt de mòduls, tècniques i processos descrits en aquest treball proposen una solució al problema de
teledetecció aplicat a l'entorn submarí i permeten desenvolupar de manera més profunda futurs treballs en
integració de sensors, algorismes i plataforma d'adquisició de dades..
[spa] El principal objetivo propuesto en esta tesis doctoral se centró en el estudio y desarrollo de una solución para la
detección remota del relieve topográfico submarino, utilizando para esto, equipos de bajo costo. Aquí nos
enfocamos en tres trabajos que en conjunto mejorarán el proceso de detección remota para medios subacuáticos
usando sonares como el principal sistema de adquisición de datos de alivio. El problema fue abordado
sistemáticamente desde el trabajo anterior en la tesis de maestría, constituyendo tres etapas: 1) construcción de
una plataforma prototipo de extracción de datos, 2) adquisición de datos y 3) procesamiento de datos. En la primera
etapa se desarrolló un prototipo tomando como referencia la estructura modular y el diseño de software aplicado
en el proyecto AUVI (Acosta 2008), y además se utilizó el modelo de sistema de navegación autónomo
desarrollado para el proyecto AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), esta etapa y parte de la siguiente se desarrollaron
en la tesis de maestría. En la segunda etapa, se realizó la planificación de la encuesta y la extracción de datos
acústicos, incluyendo datos de navegación en tres lugares diferentes: i) En la cala "Estancia", ubicada en Palma,
isla de Mallorca / España, donde utilizamos el prototipo desarrollado en el primera etapa de este trabajo como una
plataforma para la extracción de datos; ii) Puerto "Alfeite Arsenal", ubicado en el río Tajo, en Almada / Portugal
en el contexto de ejercicios de robótica promovidos por la Armada de Portugal (REX2014). En esta ubicación, se
utilizó el vehículo robótico ZARCO del Laboratorio Oceansys, a través del trabajo cooperativo con el Laboratorio
Oceansys. grupo de investigación en la Universidad de Oporto (UP) / INESC en Portugal y finalmente, iii) en la
"Bahía de Todos los Santos", cerca de la ciudad de Salvador / Brasil, donde se realizaron algunas misiones para
recopilar datos utilizando barcos hidrográficos en cooperación con la Universidad Federal de Bahía (UFBA) y
Belov Engineering - Compañía de Ingeniería Portuaria y Servicios Hidrográficos, ambas ubicadas en Salvador /
Bahía. Finalmente, la tercera etapa, que es el cuerpo principal de esta tesis, se caracterizó por el análisis de datos
y la comparación entre varios conjuntos de datos. En esta etapa, se realizaron estudios para verificar la viabilidad
del uso de algoritmos estadísticos espaciales en el proceso de interpolación de datos batimétricos sin ninguna
información auxiliar para respaldar la predicción. Determinamos un procedimiento optimizado para estimar los
puntos no muestreados, por lo que se validó utilizando un método de validación cruzada regular y un método de
validación comparativa para comparar los datos estimados con un segundo conjunto de datos adquiridos en la
misma región y actuando como una figura de mérito. La discrepancia promedio entre los datos estimados y el valor
de los datos de Merit Figure fue de 25 cm, está por debajo del error aceptable para los datos batimétricos a
profundidades por debajo de 30 m (OHI 2012). Además, se desarrolló un algoritmo basado en la teoría de la
Resonancia Estocástica (SR). Consiste en aplicar ruido blanco en un nivel de intensidad óptimo para mejorar los
contrastes de las imágenes acústicas generadas por un Sonar Scan lateral (SSS). La teoría SR también se usó como
base para el desarrollo de un algoritmo de detección de señales débiles en aplicaciones de detección. En cuanto a
la aplicación de sensores para medir variables físicas de teledetección, podríamos citar los medidores de campo
magnético (magnetómetros) y sensores inerciales (acelerómetros y giroscopios), en este estudio se realizó una
simulación del circuito de Chua operando en un régimen caótico como sensor, donde pudimos determinar con
éxito la región de la solución del sistema en el atractor extraño, utilizando, para ello, la técnica del tiempo de
residencia, que se definirá a lo largo de esta tesis. El conjunto completo de módulos, técnicas y procesos descritos
en este trabajo propuso una solución al problema de teledetección aplicado al entorno subacuático, y brinda la
oportunidad de desarrollar de manera más profunda futuros trabajos de integración de sensores, algoritmos y
plataforma de adquisición de datos.
[por] O objetivo principal proposto nesta tese de doutorado foi focado no estudo e desenvolvimento de uma solução
para o sensoriamento remoto do alívio topográfico submarino, usando para isso, equipamentos baratos. Aqui nos
concentramos em três trabalhos que, em conjunto, melhorarão o processo de sensoriamento remoto para o meio
subaquático, utilizando os sonares como o principal sistema de aquisição de dados de alívio. O problema foi
sistematicamente abordado desde o trabalho anterior na tese de mestrado, constituindo três etapas: 1) construção
de um protótipo de plataforma de extração de dados, 2) aquisição de dados e 3) processamento de dados. Na
primeira etapa foi desenvolvido um protótipo tomando como referência a estrutura modular e o projeto de software
aplicado no projeto AUVI (Acosta 2008), e além disso, utilizou-se o modelo de sistema de navegação autônomo
desenvolvido para o projeto AutoTracker (Acosta et al., 2005 ), este estágio e parte do seguinte foram
desenvolvidos na tese de mestrado. Na segunda etapa, foi feito o planejamento da pesquisa e a extração de dados
acústicos, incluindo dados de navegação em três lugares diferentes: i) Na enseada "Estancia", localizada em Palma,
Ilha de Maiorca / Espanha, onde usamos o protótipo desenvolvido no primeira etapa deste trabalho como
plataforma para a extração de dados; ii) Porto do "Alfeite Arsenal", localizado no rio Tejo, em Almada / Portugal
no contexto de exercícios de robótica promovidos pela Marinha de Portugal (REX2014). Nessa localização,
utilizou-se o veículo robotizado ZARCO do Laboratório Oceansys, através do trabalho cooperativo com o
Oceansys Lab. grupo de pesquisa na Universidade do Porto (UP) / INESC em Portugal e, finalmente, iii) na "Baía
de Todos os Santos", perto da cidade de Salvador / Brasil, onde foram realizadas algumas missões para coletar
dados usando embarcações hidrográficas em cooperação com a Universidade Federal da Bahia (UFBA) e a
Engenharia Belov - Empresa de Engenharia de Portos e Hidrográficos, ambos localizados em Salvador / Bahia.
Finalmente, o terceiro estágio, que é o corpo principal desta tese, foi caracterizado pela análise de dados e
comparação entre vários conjuntos de dados. Nesta fase, foram realizados estudos para verificar a viabilidade do
uso de algoritmos estatísticos espaciais no processo de interpolação de dados batimétricos sem qualquer
informação auxiliar para sustentar a predição. Determinamos um procedimento otimizado para estimar os pontos
não amostrados, portanto, foi validado usando um método de validação cruzada regular e um método de validação
comparativa para comparar os dados estimados com um segundo conjunto de dados adquirido na mesma região e
atuando como uma Figura de mérito. A discrepância média entre os dados estimados eo valor de dados da Figura
de Mérito foi de 25 cm, está abaixo do erro aceitável para dados batimétricos a profundidades abaixo de 30 m
(IHO 2012). Além disso, um algoritmo baseado na teoria da Ressonância Estocástica (SR) foi desenvolvido.
Consiste na aplicação de ruído branco em um nível de intensidade ótimo para melhorar os contrastes de imagens
acústicas geradas por um lado de Sonar Scan (SSS). A teoria SR também foi utilizada como base para o
desenvolvimento de um algoritmo de detecção de sinais fracos em aplicações de detecção. Em relação ao aplicativo
de sensores para medir as variáveis físicas de sensoriamento remoto, podemos citar os medidores de campo
magnético (magnetômetros) e sensores inerciais (acelerômetros e giroscópios), neste estudo realizou-se uma
simulação do circuito de Chua operando em regime caótico como sensor, onde podemos determinar com sucesso
a região da solução do sistema no atrativo estranho, usando, para isso, a técnica de tempo de residência, que será
definida ao longo desta tese. Todo o conjunto de módulos, técnicas e processos descritos neste trabalho propôs
uma solução para o problema de sensoriamento remoto aplicado ao ambiente subaquático e oferece a oportunidade
de desenvolver de forma mais profunda os futuros trabalhos em integração de sensores, algoritmos e plataforma
de aquisição de dados