Un equipo de investigadores del Laboratorio de Sistemas de la Universidad de Santiago de Compostela (USC) ha aplicado un sistema de inteligencia artificial a la detección de contaminantes en el medio marino por imágenes de satélite. El proyecto se centra en los pequeños vertidos causados por la limpieza de los tanques de los buques y está coordinado por José Manuel Cotos Yáñez, profesor del Instituto de Investigaciones Tecnológicas, con la participación de un equipo de la Universidad de A Coruña.
El coordinador e investigador principal del subproyecto de la USC señala que están contribuyendo a construir un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la detección de vertidos de buques. Destaca que, al margen de las grandes catástrofes, como la del Prestige o la reciente del Golfo de México, se están fijando en los denominados sentinazos, es decir, los producidos por la limpieza de los depósitos de los barcos.
“Estos pequeños vertidos son legales si se respetan las cantidades máximas permitidas y la distancia establecida de la costa, pero existe un gran descontrol porque no es fácil hacer un seguimiento de los mismos” -manifiesta Cotos-. Destaca que “son más difíciles de detectar y, en el conjunto global, se equiparan al vertido de un gran accidente”. Además, conviene tener en cuenta, tal como indican los expertos, que el volumen de tráfico marítimo en el corredor de Finisterre es enorme. Así, según los datos aportados por el investigador, en 2009 transitaron frente a la Costa da Morte más de 40.000 barcos.
La presencia de nubes no entorpece
La base de este proyecto son imágenes obtenidas por dispositivos de teledetección activa a bordo de satélites, en este caso sensores de radar. Las imágenes digitales capturadas consisten en una matriz de puntos, a cada uno de los cuales se le asigna un valor en una escala de grises. Los investigadores explican que cada tipo de superficie terrestre presenta una respuesta diferente a este tipo de señal radioeléctrica. En este sentido, si hay un vertido de petróleo el sensor lo registra como una mancha negra homogénea, con un aspecto muy diferente del que tiene el mar limpio. Según los investigadores, una de las principales ventajas de los sensores de radar es que no les influye la presencia de nubes o el hecho de que sea de noche en la captura de las imágenes.
Lo novedoso de este proyecto radica en la integración de diferentes técnicas de inteligencia artificial y de procesamiento de imágenes para el análisis e interpretación de datos procedentes de sensores de radar, con el objetivo de detectar cuando se produce un vertido de petróleo al mar.
Distinguir falsos positivos
Tal como apuntan los expertos de la USC, teniendo en cuenta que en las imágenes de satélite no todas las manchas negras indican la presencia de combustibles, se pretende conseguir un sistema de apoyo a la toma de decisiones que mejore los actuales para distinguir falsos positivos. Cuando aparece una región negra en la imagen puede deberse a una mancha de combustible o a efectos naturales como los causados por el mar en calma, la presencia de algas en la superficie marina o la aparición de masas de hielo. En todos estos casos el aspecto es muy similar al de las manchas de petróleo, por lo que es necesario incorporar al sistema información contextual como la velocidad, la dirección del viento o las posiciones registradas de las embarcaciones.
El equipo de la Universidad de Santiago pretende detectar los sentinazos en el momento en el que se producen y tratar de solucionar el problema de manera inmediata, ya que en estos casos el tiempo de respuesta es fundamental. En esta línea, los investigadores están desarrollando una aplicación que detecte vertidos pero que se ejecute en el menor tiempo posible. La idea es que se puedan analizar muchas imágenes a la vez para poder hacer frente al vertido.
El vertido del Golfo de México
El equipo de la Universidad de Santiago está colaborando con el investigador americano Óscar García Pineda, de la Universidad Estatal de Florida, que trabaja desde hace años con la NASA y la NOAA, la Agencia Americana Oceánica y Atmosférica. Este experto, uno de los más prestigiosos a escala mundial, desarrolló un algoritmo matemático basado en redes de neuronas artificiales para el estudio de este tipo de vertidos. En concreto se está aplicando para hacer el seguimiento diario de la mancha del Golfo de México, estimando la cantidad vertida y asistiendo al gobierno de Obama en sus acciones en este campo.
El investigador americano está dando soporte al equipo de la Universidad de Santiago en el desarrollo de este proyecto, aportando sus conocimientos y su experiencia, puesto que lleva años monitorizando vertidos y cuenta con una gran base de datos histórica con evidencias de vertidos.
El pájaro robótico PigeonBot II, probado con éxito en un túnel de viento y de manera autónoma al aire libre, logra volar de manera similar a estas aves, sin aleta vertical. Sus aplicaciones abren el camino para diseñar aviones más eficientes en combustible.
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