Actualmente la SMA utiliza Google Earth Engine para la recopilación de imágenes satelitales.
Actualmente la SMA utiliza Google Earth Engine para la recopilación de imágenes satelitales.

El valor de las imágenes satelitales para fiscalización de la salmonicultura

Chile:  De una muestra aleatoria de 28 informes, ligados a centros de cultivo, la Superintendencia del Medio Ambiente observó que 23 de ellos tenían hallazgos en relación con desplazamientos.

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En el marco del ciclo de charlas “Tecnologías y analítica para la protección y cumplimiento ambiental” desarrolladas por la Superintendencia de Medioambiente, recientemente se realizó la exposición “Fiscalización ambiental masiva desde el espacio: imágenes satelitales para el seguimiento de la industria salmonera”, a cargo de Denisse Castillo y Ariel Russel quienes son parte del equipo de Geoinformación de la SMA, perteneciente a la oficina de Inteligencia Ambiental y la División de Seguimiento e Información Ambiental.

En la exposición, se planteó la importancia de la estrategia de Inteligencia Ambiental que está llevando a cabo la SMA, definiéndola como el impulso de utilizar la ciencia de datos para la protección del medio ambiente, en donde bajo diferentes lógicas y tecnologías, a partir del uso de la información y la gran acumulación de datos que la SMA posee actualmente, se puedan generar acciones directas para el resguardo del medio ambiente.

Ariel Russell comentó que la estrategia de Inteligencia Ambiental en la industria del salmón se enfoca principalmente en los centros de cultivo.

“Es de gran relevancia que los centros de cultivo de salmones operen en las concesiones otorgadas, porque finalmente este es el espacio donde fue autorizada la operación en base a los antecedentes del proyecto y las condiciones del entorno. Si el centro se desplaza porque se instaló mal, porque no se hizo un correcto fondeo, o por otras causas, genera incertidumbre, dado que estos espacios no fueron evaluados ambientalmente. Esto, tiene una serie de consecuencias, ya que no se sabe si el entorno distinto a la zona concesionada es capaz de diluir los contaminantes intrínsecos a la producción, no se conoce la sensibilidad del fondo marino, las condiciones del oxígeno disuelto en el agua, o puede estar expuesto a condiciones meteorológicas que produzcan rotura de redes y escape de peces, entre otros factores”.

Según Russell, el desplazamiento de los centros de engorda de salmones desde su área de concesiones, es uno de los aspectos que ha tenido mayor incidencia en los informes de fiscalización de la SMA. “De una muestra aleatoria de 28 informes, hasta mayo del 2021, se observó que 23 de ellos tenían hallazgos en relación con desplazamientos y que, de estos 23 casos, en 17 había mérito suficiente para formular cargos en un procedimiento sancionatorio”.

Google Earth Engine

Denisse Castillo expuso que se enfrentaron a una nueva oportunidad de procesar imágenes satelitales en la nube de datos, y también implementar estrategias de análisis basadas en el BigData satelital.

“Una de las plataformas íconos es Google Earth Engine, dedicada al consumo, procesamiento, análisis y la disposición de información espacial, con énfasis en las imágenes satelitales. Esto nos permite prescindir de invertir en grandes capacidades de cómputo. Igualmente, a través de simples algoritmos de programación y procesamiento de datos, se generar análisis masivos”, destacó la profesional.

Según Castillo, esta oportunidad les abrió las puertas para nuevas estrategias para el monitoreo, el reporte y la fiscalización de la salmonicultura, en una estrategia que se basa en el uso de imágenes satelitales en complemento con otras ciencias de la información, “para no solamente conocer la posición de los centros de cultivo de salmones, sino que también poder reportarles esta información a los titulares de manera trimestral y que estén en conocimiento si están o no en cumplimiento”.

A dos años de aplicada esta herramienta, la profesional manifestó que más del 50% de los CES no presenta ninguna estructura, y de los centros que están operativos, la mayor parte cumple con respecto a la posición. “A partir de esta información es posible evaluar el impacto de la herramienta en el cumplimiento del sector salmonicultor”.

Oportunidades

Una de las oportunidades para implementar la estrategia de Inteligencia Artificial es la disponibilidad de imágenes satelitales, y en particular, de los radares de apertura sintética.

El radar de apertura sintética es un tipo específico de instrumento que genera imágenes. “Los SAR son tipos de radar que permiten capturar imágenes de alta resolución a grandes distancias. Son sensores de tipo activo, que emiten pulsos de luz que luego son reflejados por la tierra y recibidos de vuelta por su antena. Así podemos tomar imágenes en zonas de alta nubosidad, tanto diurnas como nocturnas. Estas imágenes proporcionadas describen con mucha facilidad las actividades acuícolas, ya que la respuesta del radar genera una alta señal de reflejo hacia el sensor. Actualmente, utilizamos las imágenes que nos proporciona la misión Sentinel 1A de la Agencia Espacial Europea, que ofrece imágenes gratuitas a nivel mundial”, destacó el profesional.

Para instalar un método para la fiscalización con imágenes satelitales, en 2017 se creó una mesa intersectorial entre la SMA, Sernapesca, Subpesca y la Directemar, para generar el primer protocolo de análisis remoto con imágenes satelitales. “Esto resultó en un primer método desarrollado desde la SMA, que buscaba automatizar en análisis para todos los centros de cultivo, a partir de imágenes satelitales. Era un método que tenía una alta tasa de éxito, permitía describir y posicionar las jaulas de los centros, sin embargo, era excesivamente engorroso desde el punto de vista de la capacidad de hardware que necesitaba la institución para implementar el método y la dificultad que se tenía para masificarlo. Por lo tanto, si bien era un método innovador, no fue viable implementarlo en forma masiva en el país”, explicó Russell.

Desafíos

Las imágenes satelitales permiten muchas otras cosas y uno de los desafíos que han detectado en la SMA y que proyectan implementar es que no pueden realizar todo de forma supervisada, es decir, supervisar las imágenes de manera manual. “Uno de los grandes avances tecnológicos del último tiempo es la mejora en la calidad de los algoritmos de detección de objetos, lo que nos permitiría clasificar los hallazgos sin la supervisión de un analista de imágenes satelitales. Igualmente hemos evaluado otro tipo de desafíos relacionados con saber en tiempo real parámetros de calidad de agua de lagos y entornos marinos, análisis de sobreproducción, evaluación si una obra es candidata a que la concesión caduque, entre otros”, argumentó Russell.