{"id":5301,"date":"2020-11-02T07:48:00","date_gmt":"2020-11-02T05:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=5301"},"modified":"2020-11-02T08:03:07","modified_gmt":"2020-11-02T06:03:07","slug":"investigadores-de-ponferrada-desarrollan-un-modelo-pionero-para-la-deteccion-automatica-de-plasticos-flotantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/investigadores-de-ponferrada-desarrollan-un-modelo-pionero-para-la-deteccion-automatica-de-plasticos-flotantes\/","title":{"rendered":"Investigadores de Ponferrada desarrollan un modelo pionero para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de pl\u00e1sticos flotantes"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"511\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/investigadores-ponferrada-desarrollan-un-modelo-pionero-para-la-deteccion-automatica-de-plasticos-flotantes.jpg\" alt=\"Investigadores de Ponferrada desarrollan un modelo pionero para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de pl\u00e1sticos flotantes\" class=\"wp-image-5299\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Se trata de un trabajo realizado por profesores de la Universidad de Le\u00f3n en colaboraci\u00f3n con las de Novi Sad (Serbia) y de Banja Luca (Bosnia-Herzegobina).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una investigaci\u00f3n desarrollada de forma conjunta entre profesores de la Escuela de Ingenier\u00eda Agraria y Forestal (EIAF) del Campus de Ponferrada de la Universidad de Le\u00f3n (ULE), y de las universidades de Novi Sad (Serbia) y Banja Luca (Bosnia), es pionera a la hora de detectar y cartografiar de forma autom\u00e1tica los pl\u00e1sticos flotantes o semi-sumergidos, empleando im\u00e1genes de veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (RPAs).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El trabajo ha demostrado que empleando im\u00e1genes de muy alta resoluci\u00f3n espacial tomadas desde el RPA (4 mm y 18 mm) y algoritmos deep learning (ResUNet50) se pueden detectar y clasificar tipos de pl\u00e1stico flotante, sumergido en aguas no profundas e incluso en las orillas de los r\u00edos. La metodolog\u00eda se test\u00f3 en el lago Balkana y el r\u00edo Crna Rijeka (Bosnia and Herzegovina) para los tres tipos de pl\u00e1sticos m\u00e1s habituales: poliestireno orientado (OPS), polietileno (Polyethylene terephthalate (PET) y nylon, con diferentes colores y tama\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la metodolog\u00eda aplicada se calcul\u00f3 de forma autom\u00e1tica la cantidad de pl\u00e1stico con una exactitud del 96%, subestim\u00e1ndose \u00fanicamente un 4%, lo que muestra su utilidad para hacer un seguimiento de la contaminaci\u00f3n por pl\u00e1stico y para optimizar las campa\u00f1as orientadas a su limpieza y retirada, as\u00ed como para determinar los puntos cr\u00edticos y fuentes de pl\u00e1sticos en origen. Con este m\u00e9todo puede diferenciar con una exactitud superior al 85% el tipo de pl\u00e1stico detectado, siendo los m\u00e1s f\u00e1ciles de detectar los PET.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>EL ESTUDIO HA SIDO PUBLICADO EN LA REVISTA CIENT\u00cdFICA \u2018REMOTE SENSING\u2019<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los resultados de esta investigaci\u00f3n cumplen los requerimientos de los protocolos de detecci\u00f3n de pl\u00e1sticos establecidos por los organismos internacionales OSPAR, NOAA, UNEP\/IOC y CSIRO, de modo que este m\u00e9todo se podr\u00eda emplear en las campa\u00f1as que realizan, y que requieren de muchos voluntarios para obtener los datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, en este trabajo, que fue publicado en mayo en la revista cient\u00edfica\u00a0<a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2072-4292\/12\/9\/1515\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>\u2018Remote Sensing\u2019<\/strong><\/a>, se defini\u00f3 la metodolog\u00eda a seguir para realizar campa\u00f1as de detecci\u00f3n de pl\u00e1sticos empleando UAVs de formas efectiva, indicando la idoneidad de realizar dos vuelos s\u00edncronos y que estos se lleven a cabo cuando haya cubierta nubosa, para evitar el efecto sunglint de reflexi\u00f3n solar del agua, que dificulta la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de los pl\u00e1sticos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La investigaci\u00f3n se ha desarrollado en el marco de colaboraci\u00f3n establecida entre la EIAF del Campus de Ponferrada y la Universidad de Novi Sad (Serbia), en el \u00e1mbito del M\u00e1ster de Geoinform\u00e1tica para la Gesti\u00f3n de Recursos Naturales. Los investigadores de estas dos universidades iniciaron su colaboraci\u00f3n en 2015, desarrollando proyectos relacionados con el empleo de la geoinform\u00e1tica (procesamiento de im\u00e1genes, inteligencia artificial) en el seguimiento de masas de agua o de zonas afectadas por incendios, mostrando la utilidad de estas tecnolog\u00edas en el seguimiento del medioambiente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>EL PROBLEMA MEDIOAMBIENTAL DE LA CONTAMINACI\u00d3N POR PL\u00c1STICOS<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La contaminaci\u00f3n debida a los pl\u00e1sticos es uno de los problemas medioambientales m\u00e1s relevantes de nuestra sociedad. Desde los a\u00f1os 50 la producci\u00f3n de pl\u00e1stico ha ido en aumento anualmente, alcanzando los 360 millones de toneladas en 2018.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo en cuenta que \u00fanicamente un 9% del pl\u00e1stico se recicla, m\u00e1s de 8 millones de toneladas acaban en los oc\u00e9anos cada a\u00f1o, afectando a la biodiversidad de las especies que viven en el medio marino, y a toda la cadena tr\u00f3fica que depende de ellas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los \u00faltimos meses este problema se ha visto incrementado con la llegada a los r\u00edos y a los oc\u00e9anos de elevadas cantidades de material sanitario (mascarillas y guantes), como consecuencia de la pandemia de COVID19.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El primer paso para poder mitigar este problema es conocer la cantidad de pl\u00e1stico existente, d\u00f3nde se acumula y las rutas que sigue para llegar a los oc\u00e9anos. Las estimaciones de cu\u00e1nto pl\u00e1stico llega a los oc\u00e9anos cada a\u00f1o var\u00edan, seg\u00fan los estudios, entre 250.000 y 12,7 millones de toneladas al a\u00f1o, debido a que no existen m\u00e9todos objetivos y sistem\u00e1ticos para cuantificar su distribuci\u00f3n espacial y temporal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los m\u00e9todos que se emplean habitualmente se basan en muestreos en la playa, mediante el conteo de todos los trozos de pl\u00e1sticos mayores de 2,5 x 2,5 cm que se encuentran en la zona asignada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos m\u00e9todos, requieren mucho tiempo y \u00fanicamente son abordables para zonas no muy extensas, lo que dota de especial val\u00eda al sistema desarrollado por los investigadores del Campus de Ponferrada con la colaboraci\u00f3n de las universidades de Novi Sad (Serbia) y Banja Luca (Bosnia).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right wp-block-paragraph\"><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/www.unileon.es\/noticias-de-investigacion\/investigadores-de-ponferrada-desarrollan-un-modelo-pionero-para-la\">https:\/\/www.unileon.es<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se trata de un trabajo realizado por profesores de la Universidad de Le\u00f3n en colaboraci\u00f3n con las de Novi Sad (Serbia) y de Banja Luca (Bosnia-Herzegobina). 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