Wuerzburg, Alemania.-  Científicos de la University of Wuerzburg y del  German Remote Sensing Data Center (DFD) presentaron un enfoque, basado en la observación de la tierra, para detectar los estanques de acuicultura en áreas costeras con series de tiempo densas de alta resolución espacial de los datos de Sentinel-1 SAR.

La acuicultura es uno de los sectores de producción de alimentos de más rápido crecimiento en el mundo. Según FAO, el consumo humano de especies de cultivo excedió a la pesca de captura por primera vez en el 2014.

Los científicos han desarrollado una estructura de trabajo para procesar series de tiempo de datos de satélite de observación de la tierra para detectar y mapear la acuicultura en el área costera a gran escala. “Basados en herramientas abiertas, hemos desarrollado un enfoque para procesar grandes y densas series de tiempo de los datos de Synthetic Aperture Radar (SAR) de alta resolución obtenidos por el satélite European Sentinel-1A C-band SAR y utilizaron un método de segmentación de imagen para extraer los estanques de acuicultura” informaron los científicos.

Las principales ventajas de los instrumentos SAR para el mapeo de la acuicultura son todas sus condiciones climáticas, capacidades de imágenes de días y noche que se aplican particularmente a las regiones costeras propensos a la nubosidad. Las diferentes respuestas de retrodispersión de los componentes del estanques (diques y la superficie del agua) y las distintas estructuras rectangulares permiten la separación de las áreas de acuicultura de otros cuerpos naturales de agua.

Los científicos analizaron el gran volumen de datos libres y abiertos de Sentinel-1 para derivar y mapear los estanques de acuicultura para cuatro sitios de estudio que cubren los principales deltas de ríos en China y Vietnam.

“Fuimos capaces de asignar eficientemente los estanques de acuicultura en las áreas con un precisión global de 0,83 para los cuatro sitios en estudio. El enfoque presentado es fácilmente transferible en tiempo y espacio, por lo que tiene potencial para el mapeo continental y global” concluyeron los científicos.

Referencia (abierto):
Ottinger, Marco; Clauss, Kersten; Kuenzer, Claudia. 2017. "Large-Scale Assessment of Coastal Aquaculture Ponds with Sentinel-1 Time Series Data." Remote Sens. 9, no. 5: 440.
http://www.mdpi.com/2072-4292/9/5/440