Dron con cámara hiperespectral para detección de microalgas nocivas. Foto: Centro i~mar.

Centro chileno ocupará cámara hiperespectral para detección temprana de FAN

Chile: El instrumento tiene la capacidad de distinguir los colores en la superficie del mar, ya que las microalgas pueden emitir un color de forma natural que no siempre está al alcance de la visión humana.

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A partir del uso de un dron que cuenta con una cámara hiperespectral y un sistema de inteligencia artificial para el análisis de información, el proyecto “Desarrollo de una herramienta tecnológica que permita el uso de huellas hiperespectrales oceánicas para la detección remota de algas nocivas (FAN)”, persigue reconocer anticipadamente la floración de microalgas nocivas en el mar, a objeto de generar una alerta temprana para la contención de este fenómeno.

Gracias al proyecto Fondef, adjudicado por el doctor Daniel Varela, investigador del Centro i~mar de la Universidad de Los Lagos, en conjunto con la empresa especializada Adentu, ya se encuentran trabajando en esta iniciativa.

“Lo que hemos hecho hasta ahora es pasar por una etapa de compra de equipamiento y hacer las primeras observaciones de trabajo en terreno. En los próximos meses estaremos afinando la técnica de toma de imágenes y muestreo en el agua”, indicó el doctor Varela.

Método de trabajo

Según informó la ULA vía comunicado de prensa, el método de trabajo consta básicamente de tres partes que serán complementadas. En primer lugar, la cámara puesta en el dron tiene la capacidad de distinguir los colores en la superficie del mar, pues las microalgas pueden emitir un color de forma natural que es posible reconocer, pero que no siempre está al alcance de la visión humana.

“Se le llama hiperespectrales porque pueden ver en un número de bandas muy importante. Como referencia, una cámara común y corriente puede ver en tres o cuatro bandas de color con las cuales componen una imagen, los satélites pueden ver hasta unas 30-36 bandas espectrales. La cámara que estamos adquiriendo debiera estar del orden de más de 200 bandas de espectro, por lo tanto, podemos distinguir patrones que incluso la visión humana no puede ver”, explicó el investigador.

Varela agregó que simultáneamente se realizan tomas de muestras del agua para identificar el tipo de microalga a partir del espectro de color que esta emite. Finalmente, los datos recopilados serán ingresados a una biblioteca que contenga toda la información obtenida y, con ayuda de la inteligencia artificial, un algoritmo podrá identificar los organismos que se encuentran en el agua tan solo con la captura de la imagen. 

El doctor Varela aclara que la idea es vincular la información recogida por la cámara, con la presencia de algas nocivas en el agua, a objeto de tener cientos de imágenes relacionadas con distintos tipos de algas y usarlas como un banco de comparación, para cuando se tomen otras imágenes de este tipo. Luego, a través de un algoritmo computacional, reconocer patrones que sean distintivos de algunas algas.

“Queremos desarrollar un sistema de alerta temprana que permita ir reconociendo la presencia y distribución de estas algas con cierto nivel de anticipación. Un sistema que pueda ser usado por empresas que desarrollan sus actividades en el agua, incluso para los servicios públicos en el reconocimiento de áreas de riesgo”, finalizó el investigador.