Daejeon, Corea.- El Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) ha desarrollado una tecnología para analizar la calidad del agua con drones e inteligencia artificial (AI) para predecir el nivel de la floración de algas nocivas (HABs) o mareas rojas.
Las floraciones de algas nocivas puede causar problemas asociados con los ecosistemas acuáticos de agua dulce y la salud humana, debido a que la disminución del oxígeno disuelto y la producción de toxinas puede causar la muerte de los organismos acuáticos.
Para mejorar la gestión de la calidad del agua, es importante conocer mejor la distribución espacial y temporal de los HABs y sus influencias sobre los ecosistemas acuáticos. La recolección tradicional de muestras de agua, sin embargo, no son adecuadas debido a la alta variabilidad espacial de los HABs en los cuerpos de agua.
Las técnicas de detección remota pueden ser una solución alternativa debido a que permiten una amplia cobertura espacial y un tiempo corto de obtención de los datos. Muchos investigadores han estudiado y cuantificado la abundancia del fitoplancton o del pigmento de las algas.
ETRI informó que midió y predijo con éxito las floraciones de algas nocivas en un lago remoto con una cámara hiperespectral incorporada en un dron. La investigación ha sido publicada en la revista Remote Sensing of Environment.
Predicción de la expansión de la floración de algas
Se han observado floraciones de algas en muchos ríos y aguas costeras donde el flujo de agua es lento o está estancado. Las mareas rojas grandes pueden ser tóxicas para el ambiente y las personas. Sin el crecimiento de la floración de algas alcanza un cierto punto, este se expande potencialmente volviendo difícil su gestión. Por lo tanto, es crítico monitorear y predecir con precisión la actividad de las algas.
En el pasado, tomaba un par de días recolectar las muestras y analizar la calidad del agua. Además, el proceso fue engorroso debido a que requirió visitas físicas al sitio, lo que dificultaba responder rápidamente antes de que se extendiera la floración de algas.
La tecnología desarrollada por ETRI emplea drone para examinar de forma remota los cuerpos de agua, lo que facilita el estudio del estado de las algas verdeazuladas, incluida la migración, la propagación y distribución en ríos o arroyos. En comparación con los satélites o aviones, los drones permiten monitorear el agua más fácilmente a bajo costo y alta resolución. Los datos adquiridos se analizan rápidamente con inteligencia artificial, lo que ayuda a predecir dónde florecerán las algas azul-verdes.
Asimismo, la detección remota de los pigmentos de las algas es esencial para comprender la distribución temporal y espacial de las floraciones de algas nocivas. En particular, la distribución vertical del pigmento de las cianobacterias es un factor crítico en la detección remota debido a que la migración vertical de las cianobacterias puede afectar las señales espectrales.
Exploración de ríos y arroyos con cámara hiperespectral
Un sensor hiperespectral es fundamental para el éxito del sistema. Mientras que las imágenes convencionales divides la luz en tres colores primarios (RGB), la tecnología hiperespectral puede dividir las regiones visibles e infrarrojas en 200 o más colores. Por lo tanto, la tecnología puede clasificar los componentes de un objeto con más detalle y puede aplicarse ampliamente en el ámbito militar, ambiental, medicina, sanitario, y otras áreas.
La cámara hiperespectral en un dron puede indicar fácilmente si el nivel de algas azul-verdosas están en “Atención”, “Advertencia” o “Brote”. Este utiliza el espectro de luz de las algas azul-verdes para verificar digitalmente el estado actual.
“Tenemos el objetivo de lograr el mejor nivel de precisión del mundo en la predicción de las algas. Planeamos hacer posible rastrear el crecimiento de algas azul-verdes y facilitar la respuesta temprana para prevenir una mayor diseminación” dijo el Dr. Yong-Hwan Kwon, gerente del proyecto ETRI.
ETRI ha utilizado el dron con cámara hiperespectral para examinar la calidad del agua del Embalse Daechung en Corea del Sur. Luego, el equipo de investigación planea construir un mapa de monitoreo en tiempo real de las floraciones de algas en el embalse. El objetivo incluye un estudio sobre la automatización del proceso de exploración, recopilación de datos, entrada y análisis después de establecer la ruta de movimiento óptimo del dron.
El equipo de investigación tiene el objetivo de aumentar la precisión de la predicción de algas al 90% o más mediante la mejora del rendimiento del análisis. Ellos también planean reducir el peso y el tamaño del sensor hiperespectral para el 2022.
Los investigadores de ETRI esperan que la tecnología reduzca la ansiedad pública sobre las floraciones de algas que se repiten cada verano y ayuda a gestionar la seguridad del agua potable.
Contacto:
Yong-Hwan Kwon
Project Manager
042-860-5377
yhkwon@etri.re.kr
Referencia (gratis):
Yong Sung Kwon, Jong Cheol Pyo, Yong-Hwan Kwon, Hongtao Duan, Kyung Hwa Cho, Yongeun Park. Drone-based hyperspectral remote sensing of cyanobacteria using vertical cumulative pigment concentration in a deep reservoir. Remote Sensing of Environment, Volume 236, January 2020, 111517 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442571930536X
