Sismología
Profesionales de sismología de todo el mundo confían en MATLAB para investigar sismicidad tectónica y antropogénica, monitorizar actividad volcánica y analizar datos de formas de onda procedentes de diversas redes de sensores. Especialistas han desarrollado toolboxes para personalizar MATLAB para el acceso y análisis de datos sismológicos.
Descubra cómo:
- Utilizar MATLAB y Signal Processing Toolbox para leer, analizar y comparar formas de onda sísmicas (Signal Processing Onramp)
- Analizar formas de onda de manera interactiva y generar código automáticamente con la app Signal Analyzer (Documentación)
- Leer y escribir archivos miniSEED con las funciones RDMSEED y MKMSEED (Toolbox)
- Descargar y procesar datos de sismos desde el boletín del ISC con ISC Earthquake Toolbox para MATLAB (Toolbox y API)
- Utilizar la GUI de la app ZMAP7 de MATLAB para visualizar datos sísmicos, realizar análisis estadístico e investigar datos de catálogos de sismos (Toolbox)
- Explorar las toolboxes geodésicas Stavel y Gridstrain de MATLAB para obtener los campos de velocidad y tasa de deformación a partir de datos de GNSS (Toolboxes)
Más información
- Toolboxes comunitarias para sismología
- Signal Processing Toolbox y Wavelet Toolbox para analizar señales sísmicas, filtrar ruido y detectar patrones
Océano y clima
Con MATLAB, profesionales de investigación pueden analizar y modelar sistemas oceánicos y atmosféricos complejos para obtener información sobre el cambio climático y el impacto en el medio ambiente.
- Climate Data Toolbox: Explore datos históricos y analice las tendencias de temperatura y los patrones climáticos espacio-temporales (Artículo, G3)
- Tide Model Driver 3.0: Realice predicción de mareas a partir de datos de modelos de mareas (Introducción a TMD)
- Ocean Data Tools: Acceda a datos a través de la API en sitios populares de datos oceanográficos (Toolbox)
- jLab: Realice análisis de Big Data, procesamiento de señales, análisis de wavelets y mapeo para aplicaciones oceanográficas (Toolbox)
Más información
- cmocean: Mapas de colores perceptualmente uniformes para variables oceanográficas de uso común
- Julio de 2023 fue el mes “más cálido” desde que existen registros (Publicación en blog, Artículo publicado)
- Toolboxes comunitarias:
Hidrología
MATLAB permite realizar simulaciones complejas, análisis estadístico y representaciones gráficas de datos hidrológicos. También ayuda en tareas de modelado de cuencas hidrográficas, predicción de inundaciones y deslizamientos de tierras, así como evaluación de la calidad de agua.
- Cree un mapa de zonas inundables con imágenes SAR de Sentinel-1: Emplee imágenes SAR de Sentinel-1 para crear un mapa de zonas inundadas con Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox (Paquete de soporte)
- CUAHSI Hydroshare: Acceda y analice datos hidrológicos con repositorios de código de MATLAB y MATLAB Online en HydroShare (Plataforma online)
- Wadenow Toolbox: Realice predicción de tendencias de velocidad de deslizamientos de tierras provocados por lluvias mediante la transformada de wavelet continua y Deep Learning (Artículo, geociencias)
Más información
- Modelado del equilibrio hídrico del lago Mono (Programa curricular)
- Cartografía de susceptibilidad a deslizamientos de tierras con Machine Learning (Blog y recursos)
- Toolboxes comunitarias para oceanografía e hidrología
- Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox (Paquete de soporte de software)
Agricultura
MATLAB cuenta con herramientas para análisis de datos, procesamiento de imágenes y agricultura inteligente. Permite realizar predicción de rendimiento de cultivos, análisis de humedad del suelo y monitorización avanzada basada en imágenes. Puede utilizar:
- Funciones de procesamiento de imágenes hiperespectrales para detectar cambios en la cobertura del suelo (Ejemplo de código)
- Sensores de ThingSpeak e IoT para recopilar y analizar datos para detección en etapas iniciales de enfermedades de plantas con modelos de Machine Learning (Caso práctico)
- MATLAB para analizar señales de imagen de distintas partes del espectro electromagnético para detección y crear un mapa de la vegetación (Caso práctico)
Más información
- MATLAB para tecnología agrícola (5 vídeos) - Serie de vídeos
- Toolboxes comunitarias para agricultura
- ThingSpeak para agricultura inteligente