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Investigadores del Campus de Ponferrada contribuyen a un modelo para la detección automática de plásticos flotantes

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  Investigadores del Campus de Ponferrada y de las universidades de Novi Sad (Serbia) y de Banja Luka (Bosnia-Herzegovina) desarrollan un modelo para la detección automática de plásticos flotantes empleando RPAs. Un hecho del que da cuenta la revista científica Remote Sensing, se precisamente a pocas horas de que se celebre este 5 de junio […]

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Investigadores del Campus de Ponferrada y de las universidades de Novi Sad (Serbia) y de Banja Luka (Bosnia-Herzegovina) desarrollan un modelo para la detección automática de plásticos flotantes empleando RPAs.

Un hecho del que da cuenta la revista científica Remote Sensing, se precisamente a pocas horas de que se celebre este 5 de junio el Día Internacional del Medio Ambiente,.

El trabajo permite identificar y cartografiar los plásticos (flotantes, sumergidos y en las orillas) de forma automática empleando imágenes de RPAs (UAVs). Restos habituales en los recursos naturales y agrabada ahora la situacion por la aparición de material sanitario derivado de la pandemia (mascarillas, guantes) en los cursos de agua y en los océanos.

 

Método pionero

La investigación desarrollada de forma conjunta entre profesores de la Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal del Campus de Ponferrada y de las universidades de Novi Sad (Serbia) y Banja Luka (Bosnia-Herzegovina), es pionera a la hora de detectar y cartografiar de forma automática los plásticos flotantes o semi-sumergidos, empleando imágenes de vehículos aéreos no tripulados (RPAs).

Este trabajo ha demostrado que empleando imágenes de muy alta resolución espacial tomadas desde el RPA (4 mm y 18 mm ) y algoritmos deep learning (ResUNet50) se pueden 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 (Bosnia and Herzegovina) para los tres tipos de plásticos más habituales: poliestireno orientado (OPS), polietileno (Polyethylene terephthalate (PET)) y nylon, con diferentes colores y tamaños.

Con la metodología aplicada se calculó de forma automática la cantidad de plástico con una exactitud del 96%, subestimándose únicamente 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 plásticos en origen. Con este método puede diferenciar con una exactitud superior al 85% el tipo de plástico detectado, siendo los más fáciles de detectar los PET.

Un problema global

La contaminación debida a los plásticos es uno de los problemas medioambientales más relevantes de nuestra sociedad. Desde los años 50 la producción de plástico ha ido en aumento anualmente, alcanzando los 360 millones de toneladas en 2018. Teniendo en cuenta que únicamente un 9% del plástico se recicla, más de 8 millones de 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 (mascarillas y guantes), como consecuencia de la pandemia de COVID19.

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