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Source at http://hdl.handle.net/11250/2600142 The primary objective for this krill research activity was twofold 1) to conduct a survey that provides updated estimates of the biomass and distribution of krill which are used in models to estimate sustainable yield in CCAMLR Area 48 and 2) to develop knowledge on the marine environment essential for the implementation of a Feed-Back Management (FBM) system. The survey follows a similar design as a survey initiated by CCAMLR in year 2000 for comparative purposes, but in addition focuses on high krill-density areas, contains state-of-the art methods and employs modern technology for the research topics currently in focus. In terms of FBM, Marine Protected Area (MPA) development in CCAMLR Planning Domain 1 encompasses the major krill fishing grounds. Thus, data supporting FBM are critical if the fishery is to be managed by an empirical understanding of krill density, distribution, availability and predator needs as opposed to purely conservation-based measures. A future developed FBM system, requires acoustic data to be collected, processed and reported continuously during the fishing season as a measure of the available prey field. This information can be integrated with finer-scale knowledge of krill predator feeding strategies and updated through specific scientific studies at regular (multiyear) intervals. The survey and coupled FBM process studies took place during the Austral summer 2018-2019. The work was coordinated by Norway and involved collaborative international efforts as well as vessels from Norway, Association of Responsible Krill fishing companies (ARK) and the Norwegian fishing company Aker BioMarine AS, China, Korea, Ukraine and United Kingdom. This report presents preliminary results from the survey performed with the Norwegian RV Kronprins Haakon during 08th January – 24th February 2019 and the land-based predator research carried out between 21st November 2018 and 20th February 2019.

"El cálculo del desplazamiento de objetos a partir del análisis de un par de imágenes, es una tarea que no tiene una solución general. Esto es debido a la cantidad de factores que intervienen. En el caso articular de la estimación de desplazamientos en micrografías, resulta complicado por las dimensiones involucradas. Usualmente, para estimarlo se utilizan zonas de referencia y un método iterativo basado en el error de similitud de la región de interés en un par de imágenes. La elección adecuada de zonas de referencia es una tarea complicada por el nivel de textura de la imagen y las condiciones luminosas involucradas. Por tal motivo, es común que se de algún criterio de error a optimizar, pero no se puede garantizar que el método numérico para la estimación del desplazamiento converja en una solución que físicamente represente el desplazamiento observado. Esta consecuencia se observa debido a que el espacio métrico del error no necesariamente tiene una solución local única. Por esta razón en este trabajo se presenta una propuesta basada en un método de Montecarlo de búsqueda, implementado como un algoritmo evolutivo, el cual permitir a examinar el espacio métrico en búsqueda de mejores soluciones para el cálculo de desplazamientos en micrografías. Estos corresponden al movimiento constante de una pieza de gra to sobre una mesa con desplazamientos micrométricos. Los resultados obtenidos son comparados con el método anterior de Shi-tomasi [1]. "