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Identificación de áreas de crianza para el tiburón martillo Sphyrna lewini (Griffith y Smith, 1834) en el sur del Golfo de México usando datos dependientes de la pesca

Gabriela Alejandra Cuevas (2018)

La sobreexplotación y disminución de las poblaciones de tiburones ha incrementado la necesidad de identificar y proteger sus áreas de crianza. Así, la delimitación, comprensión y protección de los hábitats que sirven como áreas de crianza mejora su manejo y conservación. Los datos dependientes de la pesca y el conocimiento ecológico local han demostrado ser herramientas útiles para la identificación de áreas de crianza. El objetivo del presente trabajo fue determinar áreas de crianza para Sphyrna lewini en el sur del Golfo de México, con base en registros dependientes de la pesca y conocimiento ecológico local. Se analizaron bases de datos biológico-pesqueras (1993-1994 y 2007-2017) de 11 localidades de Yucatán, Campeche y Tabasco y se realizaron encuestas semi-estructuradas a 44 pescadores. La información obtenida se analizó y comparó con base a seis modelos teóricos de áreas de crianza. De los registros dependientes de la pesca, dirigida e incidental, de pequeña escala se registraron 4219 tiburones de S. lewini. De los organismos clasificados por estadios (n=1885), 15 % correspondieron a neonatos y 44 % a juveniles del primer año. Con base en los modelos teóricos de crianza, la zona costera de San Pedro, Tabasco y zonas adyacentes a la Laguna de Términos se catalogan como área de crianza de Sphyrna lewini, siendo un hábitat con características ambientales (hábitats costeros poco profundos y turbios) similares a las áreas de crianza previamente establecidas para S. lewini. La protección de áreas de crianza debe ser un componente en las estrategias de manejo de tiburones, pero es fundamental vincular estrategias de manejo que incluyan a los organismos de estadios más avanzados, para así lograr un manejo efectivo. Los datos dependientes de la pesca y el conocimiento ecológico local son herramientas útiles para examinar patrones espacio-temporales de tiburones y pueden ayudar a los estudios de uso de hábitat.

Master thesis

Sphyrna lewini Tiburones Piscicultura Conocimiento ecológico tradicional Hábitat (Ecología) Golfo de México CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS PECES Y FAUNA SILVESTRE PISCICULTURA PISCICULTURA

Identificación de especies de tiburones con base en sus aletas dorsales secas a través del procesamiento de imágenes

Identification of shark species base don their dried dorsal fins through image processing

Luis Alfredo Carrillo Aguilar (2021)

Los tiburones son más valiosos vivos que muertos ya que generan una gran derrama económica debido a sus múltiples actividades. Adicionalmente, cumplen un rol muy importante como depredadores topes y meso-depredadores en las cadenas tróficas. En general los tiburones tienen un potencial reproductivo bajo: maduración tardía, su reproducción limitada, fecundidad baja y crecimiento lento. Por otra parte, se ha reportado que desde 1950 varias poblaciones de tiburones han sufrido una disminución en los ecosistemas, provocado por la sobreexplotación debido al consumo de carne y sus aletas. En este contexto, convenciones internacionales, tales como CITES (Convención Internacional de Especies Amenazadas de Fauna y Flora Silvestre) son fundamentales para regular el tráfico de estas especies para asegurar que éste no sea una amenaza para la supervivencia de sus poblaciones. Dentro de CITES existen tres apéndices donde están incluidos especies de tiburones y rayas que se encuentran en algún grado de peligro de extinción por la IUCN. El presente estudio sugiere el uso de algoritmos de identificación de las aletas secas de 37 especies de tiburones que participan en el comercio de aletas desde 14 países, el cual demostró un alto porcentaje de sensibilidad y especificidad a partir del procesamiento de imágenes. Se realizaron dos metodologías, la primera, fue utilizando un filtro compuesto no lineal para cada una de las especies mediante la transformada de Fourier, donde se observó un 100% de sensibilidad y especificidad. La segunda consistió en una red neuronal, donde se obtuvo 90% de eficacia. La red neuronal se considera la mejor metodología ya que soporta las imágenes con ruido en el fondo, es invariante a rotación y escala. Además, tarda segundos en poder identificar una imagen problema en contraste al filtro compuesto no lineal.

The sharks are more valuable than dead because humans can produce a lot of money like scuba diving, swimming, and shark sighting. They are also top predators and mesopredators in the trophic chain. Sharks have a low reproductive potential like late maturation, limited reproduction, low fertility, and slow growth. On the other hand, it has been reported that since 1950 shark populations have suffered a decline and affect the entire ecosystem, caused by overexploitation due to the consumption of meat and fins. In this context, international conventions, such as CITES (International Convention on Endangered Species of Wild Fauna and Flora), are fundamental to regulate the trafficking of these species to ensure the life of their populations. CITES has three appendices that include shark and rays species in danger of extinction by the IUCN. The present study suggests algorithms to identify dry fins of 37 shark species participating in the fin trade of 14 countries, demonstrating high sensitivity and specificity from image processing. The first methodology used a non-linear composite filter using the Fourier transform for each species, where we obtained 100% sensitivity and specificity. The second methodology was a neural network, where we got 90% efficiency. The neural network is the best methodology since it supports images with noise in the background. It can recognize shark fin images independently of rotation and scale, and it takes seconds to identify an image.

Master thesis

Tiburones, CITES, filtro compuesto no lineal, red neuronal sharks, CITES, non-linear composite filter, neural network BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA ETOLOGÍA ANIMAL ANIMAL