Investigadores de Ponferrada desarrollan un modelo pionero para la detecci黑料不打烊 n autom谩tica de pl谩sticos flotantes
Se trata de un trabajo realizado por profesores de la 黑料不打烊 en colaboraci黑料不打烊 n con las de Novi Sad (Serbia) y de Banja Luca (Bosnia-Herzegobina).
Una investigaci黑料不打烊 n desarrollada de forma conjunta entre profesores de la Escuela de Ingenier铆a Agraria y Forestal (EIAF) del Campus de Ponferrada de la 黑料不打烊 (ULE), y de las universidades de Novi Sad (Serbia) y Banja Luca (Bosnia), es pionera a la hora de detectar y cartografiar de forma autom谩tica los pl谩sticos flotantes o semi-sumergidos, empleando im谩genes de veh铆culos a茅reos no tripulados (RPAs).
El trabajo ha demostrado que empleando im谩genes de muy alta resoluci黑料不打烊 n espacial tomadas desde el RPA (4 mm y 18 mm) y algoritmos deep learning (ResUNet50) se pueden detectar y clasificar tipos de pl谩stico flotante, sumergido en aguas no profundas e incluso en las orillas de los r铆os. La metodolog铆a se test贸 en el lago Balkana y el r铆o Crna Rijeka (Bosnia and Herzegovina) para los tres tipos de pl谩sticos m谩s habituales: poliestireno orientado (OPS), polietileno (Polyethylene terephthalate (PET) y nylon, con diferentes colores y tama帽os.
Con la metodolog铆a aplicada se calcul贸 de forma autom谩tica la cantidad de pl谩stico con una exactitud del 96%, subestim谩ndose 煤nicamente un 4%, lo que muestra su utilidad para hacer un seguimiento de la contaminaci黑料不打烊 n por pl谩stico y para optimizar las campa帽as orientadas a su limpieza y retirada, as铆 como para determinar los puntos cr铆ticos y fuentes de pl谩sticos en origen. Con este m茅todo puede diferenciar con una exactitud superior al 85% el tipo de pl谩stico detectado, siendo los m谩s f谩ciles de detectar los PET.
EL ESTUDIO HA SIDO PUBLICADO EN LA REVISTA CIENT脥FICA 鈥楻EMOTE SENSING鈥
Los resultados de esta investigaci黑料不打烊 n cumplen los requerimientos de los protocolos de detecci黑料不打烊 n de pl谩sticos establecidos por los organismos internacionales OSPAR, NOAA, UNEP/IOC y CSIRO, de modo que este m茅todo se podr铆a emplear en las campa帽as que realizan, y que requieren de muchos voluntarios para obtener los datos.
Adem谩s, en este trabajo, que fue publicado en mayo en la revista cient铆fica聽, se defini贸 la metodolog铆a a seguir para realizar campa帽as de detecci黑料不打烊 n de pl谩sticos empleando UAVs de formas efectiva, indicando la idoneidad de realizar dos vuelos s铆ncronos y que estos se lleven a cabo cuando haya cubierta nubosa, para evitar el efecto sunglint de reflexi黑料不打烊 n solar del agua, que dificulta la identificaci黑料不打烊 n autom谩tica de los pl谩sticos.
La investigaci黑料不打烊 n se ha desarrollado en el marco de colaboraci黑料不打烊 n establecida entre la EIAF del Campus de Ponferrada y la Universidad de Novi Sad (Serbia), en el 谩mbito del M谩ster de Geoinform谩tica para la Gesti黑料不打烊 n de Recursos Naturales. Los investigadores de estas dos universidades iniciaron su colaboraci黑料不打烊 n en 2015, desarrollando proyectos relacionados con el empleo de la geoinform谩tica (procesamiento de im谩genes, inteligencia artificial) en el seguimiento de masas de agua o de zonas afectadas por incendios, mostrando la utilidad de estas tecnolog铆as en el seguimiento del medioambiente.
EL PROBLEMA MEDIOAMBIENTAL DE LA CONTAMINACI脫N POR PL脕STICOS
La contaminaci黑料不打烊 n debida a los pl谩sticos es uno de los problemas medioambientales m谩s relevantes de nuestra sociedad. Desde los a帽os 50 la producci黑料不打烊 n de pl谩stico ha ido en aumento anualmente, alcanzando los 360 millones de toneladas en 2018.
Teniendo en cuenta que 煤nicamente un 9% del pl谩stico se recicla, m谩s de 8 millones de toneladas acaban en los oc茅anos cada a帽o, afectando a la biodiversidad de las especies que viven en el medio marino, y a toda la cadena tr贸fica que depende de ellas.
En los 煤ltimos meses este problema se ha visto incrementado con la llegada a los r铆os y a los oc茅anos de elevadas cantidades de material sanitario (mascarillas y guantes), como consecuencia de la pandemia de COVID19.
El primer paso para poder mitigar este problema es conocer la cantidad de pl谩stico existente, d黑料不打烊 nde se acumula y las rutas que sigue para llegar a los oc茅anos. Las estimaciones de cu谩nto pl谩stico llega a los oc茅anos cada a帽o var铆an, seg煤n los estudios, entre 250.000 y 12,7 millones de toneladas al a帽o, debido a que no existen m茅todos objetivos y sistem谩ticos para cuantificar su distribuci黑料不打烊 n espacial y temporal.
Los m茅todos que se emplean habitualmente se basan en muestreos en la playa, mediante el conteo de todos los trozos de pl谩sticos mayores de 2,5 x 2,5 cm que se encuentran en la zona asignada.
Estos m茅todos, requieren mucho tiempo y 煤nicamente son abordables para zonas no muy extensas, lo que dota de especial val铆a al sistema desarrollado por los investigadores del Campus de Ponferrada con la colaboraci黑料不打烊 n de las universidades de Novi Sad (Serbia) y Banja Luca (Bosnia).
(Im谩genes:聽 聽 1.- Fachada del edificio central del Campus de Ponferrada de la ULE聽 聽2.- Esquema que muestra c贸mo las im谩genes de alta definici黑料不打烊 n son capaces de detectar y clasificar los pl谩sticos flotantes聽 聽3.- Algunos de los pl谩sticos detectados en un muestreo聽 聽4.-听Lago Balkana, uno de los lugares en los que se realizaron los estudios聽 聽5聽y 6.- La contaminaci黑料不打烊 n con聽pl谩sticos de los r铆os y oc茅anos es un grave problema medioambiental)
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