Estudio del algoritmo de clustering DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applicatins with Noise), aplicado en la detección de cambios de las últimas erupciones del volcán Etna (Sicilia)

Resumen

La teledetección es una técnica que permite obtener información de alta calidad sobre la superficie terrestre sin necesidad de estar en contacto físico directo. Se basa en la captura y el análisis de datos recibidos a partir de sensores ubicados en plataformas satelitales que recogen información electromagnética reflejada o emitida por la Tierra.

El objeto de estudio de este trabajo es el volcán Etna, situado en la isla de Sicilia al suroeste de la península de Italia. El volcán Etna es uno de los más activos y con erupciones más explosivas de toda Europa.

En este trabajo, se hace uso de la teledetección para realizar un estudio de cambios del volcán Etna. Para ello se utilizan imágenes proporcionadas por la misión Sentinel-2 de la ESA. Para realizar el análisis, se ha desarrollado en Phyton el algoritmo de clasificación no supervisada DBSCAN para llevar a cabo esta clasificación en imágenes satelitales. Este algoritmo ha sido implementado en la herramienta llamada QGIS, Sistema de Información Geográfica de software libre y código abierto utilizado para el procesamiento y análisis de imágenes satelitales. A partir de esto, se realiza una comparación con otro algoritmo de clasificación no supervisada, KMEANS, y finalmente se procede al análisis cuantitativo de cambios.

Abstract:

Remote sensing is a technique that allows obtaining a high-quality information about the earth’s surface without the need to be in direct physical contact. It is based on the capture and analysis of data received from sensors located on satellite platforms that collect electromagnetic information reflected or emitted by the Earth.

The object of study of this work is the Etna volcano, located on the island of Sicily in the southwest of the Italian peninsula. The Etna volcano is one of the most active and explosive eruptions in Europe.

In this work, remote sensing is used to carry out a study of changes in the Etna volcano. For this purpose, images provided by ESA’s Sentinel-2 mission are used. To perform the analysis, an unsupervised classification algorithm has been developed using DBSCAN to perform this classification on satellite images, which it has been implemented in QGIS, Open-Source Geographic Information System for satellite image processing and analysis. From this, a comparison is made with another unsupervised classification algorithm, KMEANS, and lastly a quantitative analysis of changes is performed.