Detecció de la contaminació plàstica als oceans mitjançant IA i satèl·lit.
El Plymouth Marine Laboratory ha provat una nova tècnica per detectar a través d'imatges de satèl·lit plàstics surant a la superfície del mar. El mètode, concebut específicament per a zones costaneres, ha demostrat una eficàcia de detecció del 86%, permetent distingir entre plàstics i altres objectes o materials a la superfície marina.
Analitzant i processant les imatges del Sentinel-2
És costós menar accions de neteja dels plàstics oceànics atès que el material es troba per tot arreu i és de difícil detecció. El mes d'abril el Plymouth Marine Laboratory (PML, Regne Unit) va publicar a la revista Scientific Reports de Nature ("Finding Plastic Patches in Coastal Waters Using Optical Satellite Data") els assajos que ha dut a terme analitzant amb intel·ligència artificial imatges de satèl·lit per facilitar la localització dels plàstics a la superfície del mar. Segons el PML, s'ha pogut demostrar per primera vegada que les acumulacions de plàstics en aigües oceàniques són de fet detectables per satèl·lit, amb índexs de precisió prou elevats (86% de mitjana en l'actuació del PML) com per permetre distingir entre plàstics i altres objectes o materials (per exemple, algues, peces de fusta o escuma).
La nova metodologia va fer servir imatges captades pel satèl·lit Sentinel-2 (ESA, Agència Espacial Europea). Les imatges, multibanda i d'alta resolució, van ser processades amb un algoritme dissenyat específicament per detectar els objectes que suraven i amb el qual es va elaborar un índex de residus flotants (FDI, Floating Debris Index). Un cop detectats els objectes de la superfície oceànica calia identificar el plàstic: per fer-ho el PML va comptar amb la col·laboració de la Universitat de l'Egeu (Grècia), que va proporcionar dades sobre els plàstics que tenia escampats i controlats pel mar, en el marc dels seus estudis sobre residus. El PML també va aconseguir dades de plàstics de localització coneguda a les costes sud-africanes. Processos semblants de signatura òptica es van dur a terme per identificar altres objectes i materials flotants, com algues, escuma o fustes, a fi de permetre una avaluació correcta i de determinar què mostraven realment les imatges de Sentinel-2.
A dalt, imatge Sentinel-2 en color real de la zona d'Accra (Ghana); a baix, els materials sospitosos es tornen més visibles un cop es filtren amb l'índex de residus flotants (FDI)
Amb l'algoritme en funcionament i el calibratge òptic fixat, el PML va emprendre la recerca de plàstics oceànics, i va detectar-ne acumulacions en aigües d'Escòcia, del Canadà, de Ghana i del Vietnam. Aquestes acumulacions eren conegudes a partir d'estudis anteriors, i van permetre la validació del sistema.
Se seleccionaren manualment alguns píxels on se sospitava que hi predominava el plàstic i amb un model d'estimacions bayesianes (probabilístic) es va establir la probabilitat que així fos: les estimacions van ser acurades, amb un encert mitjà, considerant les quatre zones analitzades, del 86% (l'encert fou del 100% al Canadà). Els investigadors atribueixen els índexs de precisió més baixos, com el del Vietnam (77%), a píxels on no hi havia prou materials flotants per donar una signatura òptica clara.
L'equip del PML es proposa ara de perfeccionar el nou instrument per estudiar la presència de plàstics flotants en aigües costaneres més tèrboles, així com en aigües fluvials.
Redactat per: Alfonso Martínez Jaume.
Per saber-ne més: Plymouth Marine Laboratory, Scientific Reports (Nature).
