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    Calibraci贸n de un algoritmo de detecci贸n de anomal铆as mar铆timas basado en la fusi贸n de datos satelitales

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    La fusi贸n de diferentes fuentes de datos aporta una ayuda significativa en el proceso de toma de decisiones. El presente art铆culo describe el desarrollo de una plataforma que permite detectar anomal铆as mar铆timas por medio de la fusi贸n de datos del Sistema de Informaci贸n Autom谩tica (AIS) para seguimiento de buques y de im谩genes satelitales de Radares de Apertura Sint茅tica (SAR). Estas anomal铆as son presentadas al operador como un conjunto de detecciones que requieren ser monitoreadas para descubrir su naturaleza. El proceso de detecci贸n se lleva adelante primero identificando objetos dentro de las im谩genes SAR a trav茅s de la aplicaci贸n de algoritmos CFAR, y luego correlacionando los objetos detectados con los datos reportados mediante el sistema AIS. En este trabajo reportamos las pruebas realizadas con diferentes configuraciones de los par谩metros para los algoritmos de detecci贸n y asociaci贸n, analizamos la respuesta de la plataforma y reportamos la combinaci贸n de par谩metros que reporta mejores resultados para las im谩genes utilizadas. Este es un primer paso en nuestro objetivo futuro de desarrollar un sistema que ajuste los par谩metros en forma din谩mica dependiendo de las im谩genes disponibles.XVI Workshop Computaci贸n Gr谩fica, Im谩genes y Visualizaci贸n (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI
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