La UVigo crea un sistema para seguir las bateas con imágenes de satélite

Más de 3.000 bateas se extienden por las Rías Baixas en la posición designada por las autoridades competentes. Pero más allá de este censo, el seguimiento de su ubicación debe realizarse in situ. Investigadores del centro atlanTTic de la Universidad de Vigo han puesto a punto un novedoso método basado en técnicas de aprendizaje automático que es capaz de detectar su ubicación de forma precisa a partir de imágenes de satélite. Y, de esta forma, puede ayudar a los gestores a aplicar las regulaciones y actualizar la información de forma periódica.

Otra de las ventajas del sistema es que utiliza imágenes de los dos satélites Sentinel 2 de la ESA, que están disponibles de forma gratuita, ofrecen una alta resolución –10 metros por pixel– y se actualizan cada cinco días.

Las imágenes de satélite ofrecen mucha más información que las obtenidas con una cámara convencional ya que disponen de 13 bandas de frecuencia. Aunque para aplicaciones de teledetección solo se utilizan 10, ya que las 3 restantes son las que utiliza la ESA para realizar correcciones atmosféricas.

A pesar de este nivel de detalle, la distancia a la que se obtienen, unos 1.000 kilómetros, hace que las bateas solo se puedan apreciar ampliando las imágenes y como pequeños puntos donde el azul del mar es menos intenso. Sin embargo, el método desarrollado por los investigadores vigueses permite determinar su posición de manera clara.

Los métodos de aprendizaje automático (machine learning) utilizados no son nuevos, pero sí su aplicación para el seguimiento de las bateas. Y los expertos probaron la eficacia de tres de ellos, siendo la red neuronal “el más robusto” para este uso, además de ser uno de los más sencillos y antiguos.

“La idea de este trabajo surgió de una conversación para presentarnos a una convocatoria de la Xunta en la que se buscaban aplicaciones de drones para detectar barcos de pesca fuera de la zona permitida o faenando sin licencia, o también bateas con más cuerdas de las permitidas. Para este caso, se necesita la imagen de un dron, pero surgió la propuesta de utilizar las satelitales para comprobar dónde estaban. Existe un censo que se puede consultar en internet con la posición autorizada, pero no se controla que la plataforma esté realmente allí. La aplicación permitiría comprobar la posición cada pocos días”, destaca Fernando Martín, del grupo de Dispositivos de Alta Frecuencia.

Las imágenes de los dos satélites de la ESA (Sentinel 2A y Sentinel 2B) tienen un tamaño de unos 100x100 kilómetros y pasan sobre el mismo lugar cada cinco días. De forma que utilizando ambas se dispone de una actualización cada dos días y medio.

Para entrenar el sistema, los investigadores de atlanTTic utilizaron imágenes de las rías de Vigo, Pontevedra, Arousa y Noia, que suman más de 3.000 bateas, así como de la de Corcubión, donde no existen polígonos mejilloneros.

También comprobaron su eficacia en el Delta del Ebro, una zona en la que también se cultivan mejillones en plataformas de madera, aunque de dimensiones mucho mayores que las bateas. Y, una vez entrenado, se introdujeron datos reales para ratificar su validez.

“En una primera búsqueda, las bateas todavía aparecen como zona de agua, pero en la segunda el sistema ya es capaz de detectar casi cualquier estructura flotante de madera”, apunta Fernando Martín.

En el desarrollo de este método también participó la responsable del equipo de Dispositivos de Alta Frecuencia, Mónica Fernández Barciela, así como otros dos investigadores del grupo de Sistemas Telemáticos de atlanTTic, Luis Álvarez Sabucedo y Juan Santos Gago. Y los resultados han sido publicados recientemente en la revista Electronics.