Hispanopedia WikiTagLab es un sistema de software interactivo de código abierto que facilita la anotación precisa de especies bentónicas en ortofotografías del fondo marino. TagLab puede extraer automáticamente información estadística sobre la evolución de las especies monitoreadas y segmenta imágenes de gran tamaño utilizando algoritmos basados en CNN . [2]
TagLab también se utiliza para monitorear la salud de los arrecifes de coral, con el fin de cuantificar en grandes ortofotografías del fondo marino la extensión de los eventos de blanqueamiento de corales . [3] Los usuarios notables de TagLab son MOTE Marine Laboratory , [4] el Hawaiʻi Institute of Marine Biology , [5] National Oceanic and Atmospheric Administration , [6] y Scripps Institution of Oceanography . [7]
TagLab está catalogado como una de las principales herramientas para los procedimientos operativos estándar para el uso de imágenes de áreas extensas en el monitoreo, la investigación y la restauración de arrecifes de coral de aguas poco profundas tropicales. [8]
TagLab ha ganado el premio VRVis Visual Computing Award 2023 por ser "una solución de software de código abierto que mitiga las disparidades tecnológicas entre laboratorios y promueve estándares y protocolos de datos compartidos". [9]
Referencias
- ^ "Notas de la versión de TagLab". Repositorio oficial de GitHub. 29 de octubre de 2024.
- ^ Pavoni, Gaia; Corsini, Massimiliano; Ponchio, Federico; Muntoni, Alessandro; Edwards, Clinton; Pedersen, Nicole; Sandín, Stuart; Cignoni, Paolo (2022). "TagLab: anotación asistida por IA para la segmentación semántica rápida y precisa de ortoimágenes de arrecifes de coral". Revista de robótica de campo . 39 (3): 246– 262. doi :10.1002/rob.22049. S2CID 244648241.
- ^ Kopecký, Kai L.; Pavoni, Gaia; Nocerino, Erica; Brooks, Andrés J.; Corsini, Massimiliano; Menna, Fabio; Gallagher, Jordan P.; Capra, Alejandro; Castagnetti, Cristina; Rossi, Paolo; Gruen, Armin; Neyer, Fabián; Muntoni, Alessandro; Ponchio, Federico; Cignoni, Paolo (18 de agosto de 2023). "Cuantificación de la pérdida de coral debido a un evento de decoloración mediante fotogrametría submarina y segmentación de imágenes asistida por IA". Teledetección . 15 (16): 4077. Código bibliográfico : 2023RemS...15.4077K. doi : 10.3390/rs15164077 . hdl : 11380/1316375 . Revista de Ciencias Sociales y Humanidades (1998).
- ^ Combs, Ian. "MOTE - Programa de ecosistemas de arrecifes de coral".
- ^ "Proyecto de erosión costera de arrecifes híbridos". 31 de octubre de 2016. Archivado desde el original el 11 de mayo de 2019.
- ^ Costa, Bryan; Sweeney, Edward; Méndez, Arnold (octubre de 2022). "Aprovechamiento de la inteligencia artificial para anotar especies y hábitats bentónicos marinos". Memorando técnico del Noaa N.º Nccos . 306 . doi :10.25923/7kgv-ba52.
- ^ Riegl, Bernhard, ed. (2020). Dinámica poblacional de la crisis de los arrecifes . Elsevier Science . pp. 174– 177. ISBN. 9780128215302.
- ^ Sophie, Cook; G., Rojano, Sarah; B., Edwards, Clinton; A., Bollinger, Michael; Jordan, Pierce; Shay, Viehman, T. (2023). "Procedimientos operativos estándar para el uso de imágenes de áreas extensas en el monitoreo, la investigación y la restauración de arrecifes de coral tropicales de aguas poco profundas: aplicaciones para la misión: restauración de arrecifes icónicos en el Santuario Marino Nacional de los Cayos de Florida". doi :10.25923/w8h9-4z75.
{{cite journal}}: Requiere citar revista|journal=( ayuda )Mantenimiento de CS1: varios nombres: lista de autores ( enlace ) - ^ "Gaia Pavoni y Thomas Höllt ganan el premio VRVis Visual Computing Award".