Impacto Ambiental

El uso de Google Earth y el aprendizaje automático para mapear áreas de acuicultura

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By Milthon Lujan

Imagen satelital de estanques camaroneros (Ecuador). Fuente: Google Earth.
Imagen satelital de estanques camaroneros (Ecuador). Fuente: Google Earth.

La industria de la acuicultura está experimentando un crecimiento significativo en muchas partes del mundo. Sin embargo, la gestión y planificación efectivas de las actividades de acuicultura requieren información espacial precisa y actualizada.

Para abordar esta necesidad, los investigadores de la Western Paraná State University (UNIOESTE), del Embrapa Fisheries and Aquaculture (EMBRAPA), del National Institute for Space Research (INPE) y de Biopark Education han desarrollado una metodología novedosa para mapear las áreas de acuicultura en el estado de Paraná, Brasil. Al aprovechar el poder de las imágenes satelitales y las técnicas avanzadas de aprendizaje automático, han identificado y cuantificado con éxito los estanques de acuicultura en toda la región.

El estudio utilizó imágenes satelitales de alta resolución del Programa Planet de la Iniciativa Internacional sobre Clima y Bosques (NICFI) de Noruega, procesadas en la plataforma Google Earth Engine (GEE). Se empleó un algoritmo de Bosque aleatorio (RF) para clasificar los píxeles como acuícolas o no acuícolas, en función de una serie de características espectrales y espaciales extraídas de las imágenes.

El desafío de la gestión territorial de la acuicultura

El cambio climático, en particular, plantea una amenaza importante para la industria acuícola, ya que los fenómenos meteorológicos extremos, como las inundaciones y las sequías, afectan a los entornos acuáticos y a la producción acuícola.

Para abordar estos desafíos, es esencial monitorear y evaluar con precisión la distribución y el desarrollo de la acuicultura. En los últimos años, se ha prestado cada vez más atención a la investigación geoespacial en acuicultura, y el uso de imágenes satelitales de alta resolución y algoritmos de aprendizaje automático se ha vuelto cada vez más popular.

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El papel de la tecnología geoespacial en la acuicultura

La tecnología geoespacial, que incluye la teledetección satelital y los sistemas de información geográfica (SIG), ha surgido como una poderosa herramienta para monitorear y gestionar las actividades de acuicultura. Al proporcionar información espacial detallada, estas tecnologías permiten identificar sitios adecuados para la acuicultura, evaluar los impactos ambientales y rastrear la expansión de los estanques de acuicultura.

Estudio de caso: mapeo de la acuicultura en Paraná, Brasil

Este estudio se centró en el estado de Paraná, un importante productor de tilapia del Nilo en Brasil. Mediante el empleo de una combinación de técnicas de teledetección y algoritmos de aprendizaje automático, los investigadores pudieron extraer automáticamente estanques de acuicultura a partir de imágenes satelitales. El uso del algoritmo Random Forest, una poderosa técnica de clasificación, permitió la identificación precisa de áreas de acuicultura, incluso en paisajes complejos.

Mapeo preciso y completo

La metodología desarrollada demostró una alta precisión, con una precisión general del 87 %. Específicamente, el modelo identificó con precisión el 89 % de los píxeles de acuicultura y el 96 % de los píxeles de no acuicultura. Este nivel de precisión permite una evaluación confiable de la extensión y distribución de las actividades de acuicultura en el estado.

Los resultados del mapeo revelaron la presencia de 42 369 estanques de acuicultura, que cubren un área total de 11 515 hectáreas. Cabe destacar que el 40 % de estos estanques se concentraron en solo dos mesorregiones, lo que resalta la distribución desigual de la acuicultura en todo el estado.

Implicaciones para la industria de la acuicultura

Los hallazgos de este estudio tienen implicaciones significativas para el desarrollo de la acuicultura en Paraná (Brasil); sin embargo, el protocolo desarrollado por los científicos puede ser empleado en otros lugares del mundo. Al proporcionar información espacial detallada, esta investigación puede respaldar:

  • Toma de decisiones informada: Identificar ubicaciones adecuadas para nuevos emprendimientos de acuicultura, minimizar el impacto ambiental y optimizar la utilización de los recursos.
  • Monitoreo y regulación: Hacer un seguimiento de la expansión de las actividades de acuicultura y aplicar regulaciones para prevenir prácticas ilegales o insostenibles.
  • Gestión de recursos: Evaluar los requisitos de recursos hídricos de la acuicultura e identificar áreas donde la escasez de agua puede limitar un mayor desarrollo.
  • Planificación espacial: Integrar la acuicultura en una planificación más amplia del uso de la tierra para garantizar la compatibilidad con otras actividades y la conservación del ecosistema.
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Conclusión

En conclusión, el estudio destaca la importancia de la investigación geoespacial en la acuicultura, particularmente en el contexto del cambio climático. Mediante el uso de imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje automático, los gestores pueden monitorear y evaluar con precisión la distribución y el desarrollo de la acuicultura, lo que permite una gestión más sostenible y eficiente de la industria.

La metodología se puede utilizar para apoyar el crecimiento y el desarrollo sostenible de la acuicultura en la región, y puede proporcionar un monitoreo sistemático de la producción acuícola en el país. Creemos que el estudio puede proporcionar una herramienta valiosa para los responsables políticos, investigadores y profesionales de la industria.

El estudio fue financiado por Fundação Araucária e a Secretaria de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior – SETI, Biopark Educação y por Embrapa Pesca e Aquicultura.

Contacto
Bruno Aparecido Silva
Western Paraná State University (UNIOESTE), Biopark Education
Block 1 Charles Darwin, 3797, Toledo, Paraná, Brazil
Email: brunoborchertesilva@gmail.com

Referencia
Silva, B. A., Ummus, M. E., Hayakawa, E. H., Bennert, A., Adami, M., Trombini, C. B., Feiden, A., Vasco, K. L., & Brito, A. G. (2024). Mapping aquaculture in inland continental areas of Brazil using machine learning on the Google Earth Engine. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 36, 101391. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101391