A Comprehensive Method for Liquid-to-Solid Interactions

Realistic real-time water-solid interaction has been an open problem in Computer Graphics since its beginnings, mainly due to the complex interactions that happen at the interface between solid objects and liquids, both when objects are completely or partially wet, or when they are fully submerged. In this paper we present a method that tackles the two main aspects of this problem, namely the buoyancy of objects submerged into fluids, and the superficial liquid propagation and appearance changes that arise at the interface between the surface of solid objects in contact with a liquid. For the first problem (buoyancy) a method is proposed to realistically compute the fluid-to-solid coupling problem. Our proposal is suitable for a wide spectrum of cases, such as rigid or deformable objects, hollow or filled, permeable or impermeable, and with variable mass distribution. In the case of permeable materials, which allow liquid to pass through the object, the presented method incorporates the dynamics of the fluid in which the object is submerged, and decouples the computation of the physical quantities involved in the buoyancy force of the empty object with respect to to the liquid contained within it. On the other hand, the visual appearance of certain materials depends on their intrinsic light transfer properties, the lighting present and other environmental contributions. Thus, complementing the first approach in this paper, a new technique is introduced to model and render the appearance changes of absorbent materials when there is liquid on their surface. Also, a new method was developed to solve the problem of the interaction between the object surface and liquids, taking advantage of texture coordinates. An algorithm was proposed to model the main physical processes that occur on the surface of a wet or wet solid object. Finally, we model the change in appearance that typically arise in most materials in contact with fluids, and an algorithm is implemented achieving real-time performance. The complete solution is designed taking advantage of superscalar architectures and GPU acceleration, allowing a flexible integration with the pipelines of current graphic engines.Fil: Bajo, Juan Miguel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Patow, Gustavo. No especifíca

Bread crumb classification using fractal and multifractal features

Adequate image descriptors are fundamental in image classification and object recognition. Main requirements for image features are robustness and low dimensionality which would lead to low classification errors in a variety of situations and with a reasonable computational cost. In this context, the identification of materials poses a significant challenge, since typical (geometric and/or differential) feature extraction methods are not robust enough. Texture features based on Fourier or wavelet transforms, on the other hand, do withstand geometric and illumination variations, but tend to require a high amount of descriptors to perform adequately. Recently, the theory of fractal sets has shown to provide local image features that are both robust and low-dimensional. In this work we apply fractal and multifractal feature extraction techniques for bread crumb classification based on colour scans of slices of different bread types. Preliminary results show that fractal based classification is able to distinguish different bread crumbs with very high accuracy.Fil: Baravalle, Rodrigo Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación en Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Gómez, Juan Carlos. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentin

Analyzing digital color descriptors in wheat

El color es uno de los factores en la estimación de la calidad en muchos productos de la agricultura y alimentos. En la actualidad, la evaluación de color depende de juicios de expertos humanos. Éstos son subjetivos e inevitablemente afectados por las condiciones físicas, psicofisiológicas y por elementos ambientales. Para proporcionar objetividad y coherencia a la medición y a la expresión cuantitativa del color se requiere contar con instrumental adecuado. Sería de gran utilidad contar con herramientas que permitan un acercamiento a la vez práctico y preciso al tema de la evaluación cromá- tica de productos para consumo humano. En este trabajo se propone una metodología orientada hacia dicho propósito y al análisis de la influencia ambiental en este carácter en dos estaciones de crecimiento consecutivas en el cultivo de trigo. Se emplearon 18 cultivares, los cuales se muestrearon en dos momentos del ciclo del cultivo. Como primer examen se usó un espectrofotómetro y una cámara digital para el análisis de color en el estado fenológico de macollaje. Se encontró correlación entre ambas metodologías, lo cual haría más práctico el trabajo del mejorador al momento de la toma de datos. Se continuó el estudio de la Interacción Genotipo Ambiente (IGA) solo con cámara digital. El estado fenológico de macollaje no evidenció una marcada IGA. Por el contrario, en el estado de madurez fisiológica se encontró una apreciable IGA.Color is one of the factors used in quality estimation in many agricultural and food products. Currently, the evaluation of color depends on judgments made by human experts. These are subjective and inevitably affected by physical, physiological and environmental conditions. Suitable instrumental is required to provide objectivity and coherence to color measurements and quantitative expressions. It would be very useful to have tools that allow both practical and precise approaches to chromatic evaluation of products for human consumption. This work suggests a methodology which might contribute to solve that constraint and the analysis of environmental influences on this character in two consecutive wheat growing seasons. This research used 18 cultivars, which were sampled in two crop growth stages. On the first part of this study, a spectrophotometer and a digital camera were used for the analysis of color at the phenological state of tillering. Data analysis showed a correlation between both study methodologies, which would make more practical the work of breeders during data collection. The second part of the study of the genotype-environment interaction (GEI) continued using only a digital camera. The phenological state of tillering did not evidence a marked GEI. On the other hand, an appreciable GEI was found at physiological ripeness.Fil: Salomón, Nelly. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Missler, Verónica. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Miranda, Rubén. Asociación de Cooperativas Argentinas; Argentin

Multifractal characterisation and classification of bread crumb digital images

Adequate models of the bread crumb structure can be critical for understanding flow and transport processes in bread manufacturing, creating synthetic bread crumb images for photo-realistic rendering, evaluating similarities, and establishing quality features of different bread crumb types. In this article, multifractal analysis, employing the multifractal spectrum (MFS), has been applied to study the structure of the bread crumb in four varieties of bread (baguette, sliced, bran, and sandwich). The computed spectrum can be used to discriminate among bread crumbs from different types. Also, high correlations were found between some of these parameters and the porosity, coarseness, and heterogeneity of the samples. These results demonstrate that the MFS is an appropriate tool for characterising the internal structure of the bread crumb, and thus, it may be used to establish important quality properties it should have. The MFS has shown to provide local and global image features that are both robust and low-dimensional, leading to feature vectors that capture essential information for classification tasks. Results show that the MFS-based classification is able to distinguish different bread crumbs with very high accuracy. Multifractal modelling of the underlying structure can be an appropriate method for parameterising and simulating the appearance of different bread crumbs.Fil: Baravalle, Rodrigo Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación en Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Gómez, Juan Carlos. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentin

Aplicación de redes neuronales densas y convolucionales para detección de COVID_19 en imágenes de rayos X

Las redes neuronales convolucionales (CNN) tienen gran potencial en resolver problemas de clasificación con imágenes. La presente investigación tiene como objetivo presentar modelos reducidos que permita identificar casos de neumonía y COVID-19 en imágenes de rayos X de tórax(anterior-posterior), ofreciendo una amplia perspectiva del interés de herramientas que brindan soporte y asistencia médica. La precisión en la clasificación fue mejorada y el sobre ajuste fue evitado agregando técnicas de regularización y optimizando los hiperparámetros. La capacidad y tamaño de los modelos fueron reducidos hasta obtener una opción perfecta para ser desplegados localmente en dispositivos con capacidades limitadas. Los algoritmos propuestos se desarrollaron en Google Colab utilizando el lenguaje de programación Python, aplicando redes neuronales densas y convolucionales a diferentes capas hasta obtener un índice de error bajo, para posterior diagnosticar si el paciente presenta COVID-19. Para ello, se utiliza un conjunto de 603 imágenes de alta resolución de bases de datos públicos (ver en https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(18)30154-5 y https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset), divididas en 403 imágenes para entrenamiento, 200 imágenes para prueba y 12 imágenes para validación. La herramienta diseñada con una red neuronal convolucional de 13 capas propone la integración de aprendizaje de maquina (Machine Learning) como soporte en el proceso de diagnóstico médico, con una precisión del 94.73% puede convertirse en una herramienta que brinda mayor velocidad a la hora de dar un diagnóstico

SketchZooms: Deep Multi-view Descriptors for Matching Line Drawings

Finding point-wise correspondences between images is a long-standing problem in image analysis. This becomes particularly challenging for sketch images, due to the varying nature of human drawing style, projection distortions and viewport changes. In this paper, we present the first attempt to obtain a learned descriptor for dense registration in line drawings. Based on recent deep learning techniques for corresponding photographs, we designed descriptors to locally match image pairs where the object of interest belongs to the same semantic category, yet still differ drastically in shape, form, and projection angle. To this end, we have specifically crafted a data set of synthetic sketches using non-photorealistic rendering over a large collection of part-based registered 3D models. After training, a neural network generates descriptors for every pixel in an input image, which are shown togeneralize correctly in unseen sketches hand-drawn by humans. We evaluate our method against a baseline of correspondences data collected from expert designers, in addition to comparisons with other descriptors that have been proven effective in sketches. Code, data and further resources will be publicly released by the time of publication.Fil: Navarro, Jose Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Puerto Madryn. Departamento de Informática; ArgentinaFil: Orlando, José Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Iarussi, Emmanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentin

Modelado para la Renderización Foto-Realista de Pan

El modelado foto-realístico de materiales con una estructura interna compleja presenta varios desafíos en Computación Gráfica. Específicamente, la miga del pan es un material translúcido cuya estructura es porosa, mostrando detalles en distintas escalas. Si se pretende obtener resultados fotorealistas, deben modelizarse fenómenos tales como sombras internas, oclusión, transmitancia y absorción. La solución típica en estos casos es la aplicación directa de la ecuación del rendering, es decir, utilizar iluminación global (ray tracing, path tracing). Sin embargo, estos métodos presentan un costo computacional elevado y necesitan una malla 3D detallada del material. El estado del arte en renderización de materiales porosos utiliza un complejo procedimiento de captura donde la luz que es reflejada por el material es obtenida en distintos ángulos. Esa información es utilizada para reconstruir un modelo computacional del material. Si bien utilizando esta técnica es posible modelar alguna de las propiedades lumínicas deseadas, los costos computacionales asociados, el procedimiento de captura requerido y la baja variabilidad de la imagen resultante han provocado una dificultosa aplicación práctica del método. En este trabajo proponemos el estudio e implementación en GPU de un modelo basado en direct volume rendering sobre un campo escalar representando la estructura de la miga de pan sin utilizar estructuras intermedias. Las imágenes obtenidas muestran resultados promisorios en tiempo real. La miga es representada a través de un campo escalar 3D, el cual es computado en dos pasos. El primero utiliza una generación a través de sistemas de partículas, y el segundo aplica sistemas dinámicos para evolucionar las partículas, emulando el proceso de leudado y cocción del pan.Fil: Baravalle, Rodrigo Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Scandolo, Leonardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Garcia Bauza, Cristian Dario. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Image quality metrics of breast tomosyntesis: Studies with deformable anthropomorphic phantoms

Tomosíntesis digital de mama (DBT) es una tecnología relativamente novedosa y para realizar controles de calidad de las imágenes obtenidas por ese equipo, se requieren fantomas específicos de 3 dimensiones que simulen lo mejor posible las mamas de las mujeres. El objetivo de este trabajo es diseñar fantomas virtuales (in-silico) en base a imágenes obtenidas con un sistema DBT, para utilizarlos en la fabricación de fantomas antropomórficos de mama con materiales elastoméricos tales como polivinil alcohol y silicona. También se adquirirán imágenes DBT para entrenar un modelo de análisis basado en el aprendizaje de máquina. La calidad de los fantomas construidos se validarán a partir de imágenes mamográficas. Finalmente, se realizarán pruebas de fuerza de compresión y calidad de imágenes empleando los nuevos fantomas.Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is a relatively new technology and in order to perform quality controls of the images obtained by that equipment, specific 3 dimensional phantoms are required that simulate a woman breast the best as possible. The objective of this work is to design virtual phantoms (in-silico) based on images obtained from DBT system to use them in the manufacture of anthropomorphic breast phantoms with elastomeric materials such as polyvinil alcohol and silicone. DBT images will also be acquired to train a analysis model based on machine learning. The quality of phantoms will be validated from mammographic images. Finally, compression forces and image quality tests will be performed with the new phantoms.Fil: Pichio, Rosana. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Rodríguez, Eduardo E.. No especifíca;V Jornadas de Intercambio y Difusión de los Resultados de Investigaciones de los Doctorandos en IngenieríaBuenos AiresArgentinaUniversidad Tecnológica Naciona

ErgoExplorer: Interactive Ergonomic Risk Assessment from Video Collections

Ergonomic risk assessment is now, due to an increased awareness, carried out more often than in the past. The conventional risk assessment evaluation, based on expert-assisted observation of the workplaces and manually filling in score tables, is still predominant. Data analysis is usually done with a focus on critical moments, although without the support of contextual information and changes over time. In this paper we introduce ErgoExplorer, a system for the interactive visual analysis of risk assessment data. In contrast to the current practice, we focus on data that span across multiple actions and multiple workers while keeping all contextual information. Data is automatically extracted from video streams. Based on carefully investigated analysis tasks, we introduce new views and their corresponding interactions. These views also incorporate domain-specific score tables to guarantee an easy adoption by domain experts. All views are integrated into ErgoExplorer, which relies on coordinated multiple views to facilitate analysis through interaction. ErgoExplorer makes it possible for the first time to examine complex relationships between risk assessments of individual body parts over long sessions that span multiple operations. The newly introduced approach supports analysis and exploration at several levels of detail, ranging from a general overview, down to inspecting individual frames in the video stream, if necessary. We illustrate the usefulness of the newly proposed approach applying it to several datasets.Fil: Massiris, Manlio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaFil: Rados, Sanjin. VRVis Research Center In Vienna, Austria; AustriaFil: Matkovic, Kresimir. VRVis Research Center; AustriaFil: Groller, M. Eduard. Technische Universitat Wien; AustriaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentin

Avaliação da evolução do índice de vegetação de teledetecção usando de técnicas de processamento de imagens

Vegetation has a substantial role as an indicator of anthropic effects, specifically in cases where urban planning is required. This is especially the case in the management of coastal cities, where vegetation exerts several effects that heighten the quality of life (alleviation of unpleasant weather conditions, mitigation of erosion, aesthetics, among others). For this reason, there is an increased interest in the development of automated tools for studying the temporal and spatial evolution of the vegetation cover in wide urban areas, with an adequate spatial and temporal resolution. We present an automated image processing workflow for computing the variation of vegetation cover using any publicly available satellite imagery (ASTER, SPOT, LANDSAT, MODIS, among others) and a set of image processing algorithms specifically developed. The automatic processing methodology was developed to evaluate the spatial and temporal evolution of vegetation cover, including the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the vegetation cover percentage and the vegetation variation. A prior urban area digitalization is required. The methodology was applied in Monte Hermoso city, Argentina. The vegetation cover per city block was computed and three transects over the city were outlined to evaluate the changes in NDVI values. This allows the computation of several information products, like NDVI profiles, vegetation variation assessment, and classification of city areas regarding vegetation. The information is available in GIS-readable formats, making it useful as support for urban planning decisions.A vegetação tem um papel importante como indicador de efeitos antrópicos, especificamente nos casos em que o planejamento urbano é necessário. Este é especialmente o caso na gestão de cidades costeiras, onde a vegetação exerce diversos efeitos que elevam a qualidade de vida (alívio de condições climáticas desagradáveis, mitigação da erosão, estética, entre outras). Por essa razão, há um interesse crescente no desenvolvimento de ferramentas automatizadas para o estudo da evolução temporal e espacial da cobertura vegetal em grandes áreas urbanas, com adequada resolução espacial e temporal. Apresentamos um fluxo de trabalho automatizado de processamento de imagens para calcular a variação da cobertura vegetal usando qualquer imagem de satélite publicamente disponível (ASTER, SPOT, LANDSAT, MODIS, entre outros) e um conjunto de algoritmos de processamento de imagem desenvolvidos especificamente. A metodologia de processamento automático foi desenvolvida para avaliar a evolução espacial e temporal da cobertura vegetal, incluindo o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), o percentual de cobertura vegetal e a variação da vegetação. Uma digitalização prévia da área urbana foi necessária. A metodologia foi aplicada na cidade de Monte Hermoso, na Argentina. A cobertura vegetal por quarteirão foi computada e três transectos sobre a cidade foram delineados para avaliar as mudanças nos valores de NDVI. Isso permite o cálculo de vários produtos de informação, como perfis de NDVI, avaliação da variação da vegetação e classificação das áreas da cidade em relação à vegetação. A informação está disponível em formatos legíveis pelo GIS, tornando-a útil como suporte para decisões de planejamento urbano.Fil: Revollo Sarmiento, Natalia Veronica. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Revollo Sarmiento, Gisela Noelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Huamantinco Cisneros, María Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentin