El cazador aéreo del plástico en los océanos
La ULE usa drones para localizar estos residuos contaminantes en los mares / Busca definir una metodología para cartografiar el plástico flotante / La esencia reside en los algoritmos de aprendizaje profundo
Investigadores participantes en el proyecto en el campus de Ponferrada de la ULE en una imagen de archivo. EL MUNDO
Es una trampa invisible que condena al medio ambiente . De hecho, su fortaleza, la durabilidad, es el mayor enemigo de la tierra y el agua dulce y marina. Su degradación lenta, en particular cuando es expuesto a la luz del sol y las altas temperaturas, lleva al despiece en partes pequeñas que van de lo macroscópico a lo microscópico y hasta lo indetectable.
La contaminación por plástico es uno de los problemas ambientales más notables hoy en día. Desde los años 50 la producción de este residuo ha ido en aumento, alcanzando 360 millones de toneladas en 2018. A esto hay que sumar que solo un 9% del plástico se recicla, por lo que más de ocho toneladas acaban en los océanos cada año, afectando a la biodiversidad de las especies que viven en el medio marino y a toda la cadena trófica que depende de ellas. En los últimos meses este problema se ha visto incrementado con la llegada a los ríos y a los océanos de elevadas cantidades de material sanitario como consecuencia de la pandemia de la COVID-19.
El primer paso para poder mitigar esta situación es conocer la cantidad de plástico existente , los lugares en los que se acumula y las rutas que sigue para llegar a los océanos. Las estimaciones de cuánto plástico aterriza en los océanos varían cada año. Según los estudios, se sitúan entre 250.000 y 12,7 millones de toneladas al año, debido a que no existen procedimientos objetivos y sistemáticos para cuantificar su distribución espacial y temporal. Los métodos que se emplean se basan en muestreos en la playa, mediante el conteo de todos los trozos de plásticos mayores de 2,5 x 2,5 centímetros que se encuentran en la zona asignada. De igual modo, requieren mucho tiempo y son abordables para zonas no muy extensas.
El objetivo del proyecto en el que participa la investigadora del área de Teledetección del grupo de GEOINCA de la Universidad de León Flor Álvarez Taboada busca determinar la idoneidad de los algoritmos de aprendizaje profundo para la identificación automática de plástico flotante a partir de imágenes de vehículos aéreos no tripulados. Además, se ha testado la posibilidad de diferenciar tipos de plástico y la relación entre resolución espacial de las imágenes y el tamaño de plástico detectable, para definir una metodología y cartografiar el plástico flotante.
Y es que, según expone la también subdirectora de la Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal para el campus de Ponferrada , se han realizado numerosos esfuerzos a nivel internacional para establecer una metodología estandarizada de seguimiento y detección de plásticos, como las propuestas por los Convenios de Oslo y París, la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente.
«Esas metodologías se basan en el muestreo en playas mediante el conteo visual de piezas de plástico a lo largo de los transectos. Sin embargo, estos muestreos visuales requieren mucho tiempo y trabajo, y solo se cubre una submuestra del área de estudio objetivo. A esto se añade que los participantes pueden encontrarse en situaciones inseguras debido a fuertes vientos, rocas resbaladizas, peligros como la lluvia y la nieve o expuestos a sustancias peligrosas», apunta.
Teniendo en cuenta que los plásticos se concentran en los bancales de los ríos y costas y en la capa superior de las masas de agua, Álvarez Taboada asegura que las tecnologías de teledetección con una alta resolución espacial, temporal y espectral tienen el potencial de convertirse en fuentes adecuadas para identificar y localizar plásticos flotantes. «Este proyecto es innovador porque es el primero que permite identificar, clasificar y cartografiar plásticos flotantes de forma automática a partir de imágenes de vehículos aéreos no tripulados. En este momento no hay ninguna otra referencia publicada a nivel mundial donde se haya conseguido».
De igual forma, argumenta que este trabajo es pionero a la hora de definir la metodología a seguir para realizar campañas de detección de plásticos empleando drones de manera efectiva, indicando la idoneidad de realizar dos vuelos síncronos y que estos se lleven a cabo cuando haya cubierta nubosa, para evitar el efecto sunglint de reflexión solar del agua, que dificulta la identificación automática de los plásticos.
La iniciativa se basa en la aplicación de técnicas de detección remota a imágenes de muy alta resolución espacial tomadas desde un vehículo aéreo no tripulado, mediante el empleo de algoritmos de clasificación orientada a objetos y algoritmos de aprendizaje profundo, de modo que a partir de esa información se pueda, de forma automática, detectar y clasificar tipos de plástico flotante, sumergido en aguas no profundas e incluso en las orillas de los ríos. Esta metodología se testó en el lago Balkana y el río Crna Rijeka para los tres tipos de plásticos más habituales: poliestireno orientado, polietileno y nylon, con diferentes colores y tamaños. Los resultados más exactos se obtuvieron empleando imágenes de cuatro milímetros y 18 milímetros y el algoritmo deep learning ResUNet50.
Con la metodología aplicada se calculó de forma automática la cantidad de plástico con una exactitud del 96%, subestimándose solo un 4%, lo que muestra su utilidad para hacer un seguimiento de la contaminación por plástico y para optimizar las campañas de limpieza y retirada de plásticos, así como para determinar los puntos críticos y fuentes de residuos en origen.
De igual forma, argumenta la investigadora leonesa, este método es objetivo y permite que las estimaciones de la cantidad de plástico sean comparables entre zonas y países y que se puedan integrar dentro de bases de datos globales. «Se puede diferenciar con una exactitud superior al 85% el tipo de plástico detectado, siendo los más fáciles de detectar los PET. Este aspecto es muy relevante, puesto que permite conocer no sólo la cantidad sino las características de los plásticos que están causando la contaminación de los ecosistemas», declara para, más tarde, agregar que este modelo mostró tanto su idoneidad para detectar los plásticos flotantes como para identificar los plásticos en aguas superficiales y en zonas fuera del agua, aunque en este último caso con una exactitud menor que en el supuesto de los plásticos flotantes.
Esta investigación se ha desarrollado en el marco de colaboración establecido entre la Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal del campus de Ponferrada y la Universidad de Novi Sad (Serbia), en el ámbito del máster de Geoinformática para la Gestión de Recursos Naturales. Han participado como investigadores principales. De cara al futuro, adelanta, van a continuar testando el método en otras zonas para ponerlo a disposición de todos los entes públicos que estén interesados en cuantificar y hacer un seguimiento de la contaminación por plástico.