Por primera vez en Vietnam: un modelo de IA combinado con teledetección para monitorear la calidad del agua de mar

Pie de foto — El equipo de investigación tomó muestras de agua de mar en la bahía de Ha Long y Cua Luc. Foto: Dieu Thuy/VNA

El desarrollo socioeconómico de los últimos años ha planteado numerosos desafíos ambientales en la bahía de Ha Long y el área de Cua Luc (provincia de Quang Ninh), especialmente la disminución de la calidad del agua de mar, que amenaza el ecosistema marino endémico. Mientras tanto, los métodos tradicionales de monitoreo, como el muestreo y análisis in situ, han revelado muchas limitaciones en términos de costo, tiempo y alcance del monitoreo. Frente a esta realidad, científicos vietnamitas y polacos se han coordinado para realizar investigaciones sobre la aplicación de la teledetección y la inteligencia artificial en el monitoreo de la calidad del agua: un enfoque moderno y rentable que permite el monitoreo continuo en un área extensa. La misión de investigación colaborativa codificada QTPL01.03/23-24, implementada conjuntamente por el Centro Espacial de Vietnam (Academia de Ciencia y Tecnología de Vietnam) y el Instituto Polaco 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

Según el Dr. Vu Anh Tuan, subdirector general del Centro Espacial de Vietnam, responsable de la misión, 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 del modelo, el equipo de investigación ha elaborado mapas de la distribución de la calidad del agua en el espacio y el tiempo, lo que facilita el seguimiento de las fluctuaciones y la alerta temprana sobre riesgos de contaminación en la bahía de Ha Long y Cua Luc. Estas dos zonas hídricas estratégicas de la provincia de Quang Ninh no solo poseen un rico valor paisajístico y ecológico, sino que también desempeñan un papel clave en el desarrollo económico y turístico de la provincia. Estos mapas pueden utilizarse en la gestión de los recursos hídricos, apoyando la protección del medio ambiente y orientando el desarrollo sostenible de las zonas costeras.

El Dr. Vu Anh Tuan afirmó que la novedad del estudio reside en la síntesis e innovación 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, a la vez que proporciona soluciones viables para superar el desafío de la escasez de datos y proporciona un análisis profundo de gran valor práctico. El estudio estableció modelos de aprendizaje automático, los calibró y probó para lograr una precisión superior al 73% y creó mapas de la distribución de estos parámetros por temporada y por promedio anual. Además, el estudio también abre un nuevo enfoque en la aplicación de la tecnología de teledetección combinada con el aprendizaje automático para monitorear la calidad del agua, apoyando así eficazmente la gestión de los recursos hídricos en áreas costeras clave.

Hacia un despliegue generalizado en todos los mares

El Dr. Vu Anh Tuan añadió que el estudio utilizó datos del satélite Sentinel-2 (sensor MSI) durante el período 2019-2023, combinados con datos de medición reales del Departamento de Recursos Naturales y Medio Ambiente de la provincia de Quang Ninh y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) de EE. UU. para pronosticar la calidad del agua en la zona de estudio. En total, se procesaron y analizaron 78 imágenes satelitales en la plataforma de computación en la nube de Google. Posteriormente, se aplicaron algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest, Boosted Regression y AdaBoost Regression para predecir los indicadores de calidad del agua.

Según el Dr. Vu Anh Tuan, el estudio también identificó importantes bandas espectrales en las imágenes satelitales Sentinel-2, lo que contribuyó a optimizar los modelos de aprendizaje automático y a minimizar los costos futuros de recopilación de datos. A partir de los resultados del modelo, el equipo de investigación elaboró mapas espacio-temporales de la distribución de la calidad del agua, lo que ayudó a monitorear las fluctuaciones y a proporcionar alertas tempranas sobre los riesgos de contaminación en la bahía de Ha Long. Estos mapas pueden utilizarse en la gestión de los recursos hídricos, apoyando la protección ambiental y orientando el desarrollo sostenible de las zonas costeras.

Respecto a la próxima línea de investigación, el Dr. Vu Anh Tuan afirmó que, próximamente, 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. En particular, ampliar la integración de diferentes tipos de datos satelitales (actualmente, el equipo ha realizado pruebas con tres tipos de satélites) ayudará a aumentar la frecuencia de observación, que no se limitará a cuatro parámetros de calidad del agua, sino que podrá ampliarse a cinco, seis o más. Una de las próximas líneas importantes es que el equipo extenderá esta investigación a todas las zonas marítimas de Vietnam. Si bien cada zona marítima tiene sus propias características, con la misma plataforma y marco de investigación, los métodos de cálculo se pueden ajustar para obtener resultados precisos y adecuados. El objetivo final es que el equipo establezca un sistema integral para monitorear y supervisar continuamente los parámetros de calidad del agua de mar. El sistema proporcionará información importante a los planificadores, emitiendo alertas oportunas sobre la contaminación del agua, especialmente los impactos en la acuicultura y otros sectores económicos marinos.

Al evaluar los resultados de esta investigación, el profesor asociado Dr. Pham Quang Vinh, miembro del Consejo de Admisión de la Academia de Ciencia y Tecnología de Vietnam, afirmó que, al promover la aplicación de la IA en la investigación del entorno acuático, el equipo de investigación ha utilizado nuevos algoritmos para procesar datos de teledetección en la investigación del entorno acuático costero. Este es un ejemplo típico de cooperación científica eficaz, con una publicación conjunta entre ambas partes en SCIE Q1, una revista internacional de alta calidad, lo que contribuye a promover la cooperación en investigación científica entre Vietnam y Polonia, abriendo nuevas vías de desarrollo para ambos países.

Fuente: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419

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