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Vietnam aplica inteligencia artificial y teledetección para monitorear calidad del agua de mar
El equipo de investigación toma muestras de agua de mar en las bahías de Ha Long y Cua Luc. (Fuente: VNA)
El desarrollo socioeconómico de los últimos años está planteando muchos desafíos ambientales en las Bahías de Ha Long y Cua Luc, provincia norteña vietnamita de Quang Ninh, especialmente el deterioro de la calidad del agua de mar, que amenaza el ecosistema marino endémico.
Mientras tanto, los métodos de monitoreo tradicionales, como el muestreo y análisis in situ, tienen muchas limitaciones en términos de costo, tiempo y alcance del monitoreo.
La misión de investigación colaborativa codificada QTPL01.03/23-24, implementada conjuntamente por el Centro Espacial (CE) (Academia de Ciencia y Tecnología de Vietnam) y el Instituto de Geofísica (Academia Polaca de Ciencias), ayuda a proporcionar herramientas de monitoreo más efectivas para la protección del medio ambiente marino en áreas costeras clave.
Enfoque moderno
Vu Anh Tuan, subdirector general del CE, dijo que este es el primer proyecto en Vietnam que utiliza simultáneamente datos del satélite Sentinel-2, algoritmos avanzados de aprendizaje automático y la plataforma GEE (la plataforma de computación en la nube de Google) para modelar y monitorear parámetros de calidad del agua como la temperatura de la superficie, los sólidos suspendidos, la clorofila a y la demanda química de oxígeno.
A partir de los resultados de la encuesta, el equipo de investigación ha construido mapas de la distribución de la calidad del agua según el espacio y el tiempo, ayudando a monitorear las fluctuaciones y proporcionar una alerta temprana sobre los riesgos de contaminación en dichas bahías.
Se trata de dos zonas acuáticas estratégicas de la provincia de Quang Ninh, que no sólo son ricas en valores paisajísticos y ecológicos, sino que también desempeñan un papel importante en el desarrollo económico y turístico de la localidad.
Estos mapas se pueden utilizar en la gestión de los recursos hídricos, apoyando la protección del medio ambiente y orientando el desarrollo sostenible de las zonas costeras.
Vu Anh Tuan comentó que la novedad de la investigación radica en la síntesis y aplicación creativa de las tecnologías de teledetección, inteligencia artificial y computación en la nube para resolver el complejo problema del monitoreo de la calidad del agua en la Bahía de Ha Long, al tiempo que proporciona soluciones factibles destinadas a superar el desafío de la escasez de datos y ofrece un análisis en profundidad de alto valor práctico.
El estudio también abre un nuevo enfoque en la aplicación de tecnología de teledetección combinada con aprendizaje automático para monitorear la calidad del agua, apoyando así eficazmente la gestión de los recursos hídricos en áreas costeras clave, remarcó.
Hacia un despliegue generalizado en todas las zonas marítimas
En el futuro, el equipo de investigación propone aumentar la frecuencia de observación y muestreo, e integrar aún más la IA con los datos de imágenes satelitales para mejorar la precisión de los parámetros de cálculo, comunicó el funcionario.
En particular, ampliar la integración de diferentes tipos de datos satelitales (actualmente, el equipo ha sido probado en 3 tipos de satélites) ayudará a aumentar la frecuencia de las observaciones y no sólo se limitará a 4 parámetros de calidad del agua, sino que podrá ampliarse a 5, 6 o más, precisó.
Una de las próximas direcciones importantes es que el grupo desplegará ampliamente esta investigación en todos los mares de Vietnam, puntualizó.
Aunque cada zona marina tiene sus propias características, con la misma plataforma y marco de investigación se pueden ajustar los métodos de cálculo para obtener resultados precisos y adecuados, detalló.
El objetivo final es que el equipo establezca un sistema integral que monitoree y supervise continuamente los parámetros de calidad del agua de mar, el cual proporcionará información importante a los planificadores, emitiendo alertas oportunas sobre la contaminación del agua, especialmente sus impactos en la acuicultura y otros sectores económicos marinos./.
