@inproceedings{dmera‚2011deteccion, title = {Detecci\'{o}n de contaminantes en el medio marino a trav\'{e}s del an\'{a}lisis e interpretaci\'{e}n de im\'{a}genes {SAR} utilizando t\'{e}cnicas de Inteligencia Artificial}, booktitle = {XIV Congreso de la Asociaci\'{o}n Espa\~{n}ola de Teledetecci\'{o}n}, year = {2011}, abstract = {Las grandes cat\'{a}strofes naturales que se producen a ra\'{i}z de graves accidentes de petroleros o plataformas petrol\'{i}feras son investigadas‚ analizadas e incluso juzgadas‚ pero existe otro problema que puede parecer menor y que a menudo queda en el anonimato. Cada d\'{i}a se producen vertidos ilegales por la limpieza de las sentinas de los buques en alta mar. La suma de todos estos vertidos produce graves problemas medioambientales. La dificultad para detectarlos hace que a menudo los culpables no sean perseguidos. Anteriores estudios (Fiscella et al.‚ 2000) han demostrado la utilidad de las im\'{a}genes de los radares de apertura sint\'{e}tica‚ SAR‚ para la detecci\'{o}n de hidrocarburos en la superficie del oc\'{e}ano. En este art\'{i}culo se presenta un prototipo semiautom\'{a}tico en el cual se han desarrollado t\'{e}cnicas de Inteligencia Artificial para detectar y clasificar vertidos a trav\'{e}s de su forma utilizando para ello im\'{a}genes SAR.}, author = {D. Mera‚ J.M. Cotos‚ G. \'{A}lvarez and S. Villarroya} }