Vietnam aplica por primera vez la IA y la teledetección para monitorear la calidad del agua de mar.

El desarrollo socioeconómico de los últimos años está planteando numerosos desafíos ambientales en la bahía de Ha Long y la zona de Cua Luc (provincia 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 el análisis in situ, presentan muchas limitaciones en términos de costo, tiempo y alcance del monitoreo.

Ante esta realidad, científicos vietnamitas y polacos se han coordinado para desarrollar investigaciones sobre la aplicación de la teledetección y la inteligencia artificial en el monitoreo de la calidad del agua: un enfoque moderno y económico que permite el monitoreo continuo en una amplia zona.

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, quien está a cargo 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 (plataforma de computación en la nube de Google) para modelar y monitorear parámetros de calidad del agua como la temperatura superficial, los sólidos en suspensión, la clorofila-a y la demanda química de oxígeno.

A partir de los resultados del modelo, el equipo de investigación elaboró mapas de distribución espacio-temporales de la calidad del agua, lo que ayudó a monitorear las fluctuaciones y proporcionar alertas tempranas sobre los riesgos de contaminación en la bahía de Ha Long y Cua Luc.

Se trata de dos zonas hídricas estratégicas en la provincia de Quang Ninh, ricas no solo en valores paisajísticos y ecológicos, sino también en su importante papel 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 guiando el desarrollo sostenible de las zonas costeras.

Limpieza del medio ambiente en la bahía de Ha Long. (Foto: Thanh Van/VNA)

El Dr. Vu Anh Tuan afirmó que la novedad de la investigación radica en la síntesis y aplicación creativa de 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 propone soluciones viables para superar el desafío de la escasez de datos y proporciona un análisis profundo de alto valor práctico.

El estudio estableció modelos de aprendizaje automático y los calibró para lograr una precisión superior al 73%, y generó mapas de la distribución de estos parámetros estacionalmente y por promedio anual.

Además, el estudio también abre un nuevo enfoque para aplicar la tecnología de teledetección combinada con el aprendizaje automático para monitorear la calidad del agua, apoyando así de manera efectiva la gestión de los recursos hídricos en zonas costeras clave.

Hacia un despliegue generalizado en los mares

El Dr. Vu Anh Tuan agregó que el estudio utilizó datos del satélite Sentinel-2 (sensor MSI) en 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 (EE. UU.) para pronosticar la calidad del agua en el área de estudio.

Se procesaron y analizaron un total de 78 imágenes satelitales en la plataforma de computación en la nube de Google. Posteriormente, se aplicaron algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest, Boosting Regression y AdaBoost Regression para predecir indicadores de calidad del agua.

Según el Dr. Vu Anh Tuan, el estudio también identificó bandas espectrales importantes a partir de imágenes del satélite Sentinel-2, lo que contribuye a optimizar los modelos de aprendizaje automático y a minimizar los costos de recopilación de datos en el futuro.

La investigación se aplicará en todos los mares de Vietnam. (Foto: Viet Hoang/VNA)

Estos mapas pueden utilizarse en la gestión de los recursos hídricos, apoyando la protección del medio ambiente y guiando el desarrollo sostenible de las zonas costeras.

En cuanto a las futuras líneas de investigación, el Dr. Vu Anh Tuan dijo que, 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.

En particular, ampliar la integración de diferentes tipos de datos satelitales (actualmente, el equipo ha realizado pruebas en 3 tipos de satélites) ayudará a aumentar la frecuencia de las observaciones y no solo limitarse a 4 parámetros de calidad del agua, sino que se puede ampliar a 5, 6 o más.

Una de las próximas líneas de investigación importantes es que el grupo aplicará ampliamente esta investigación en todos los mares de Vietnam.

Aunque cada zona marítima tiene sus propias características, con la misma plataforma y marco de investigación, los métodos de cálculo pueden ajustarse para obtener resultados precisos y adecuados.

El objetivo final es que el equipo establezca un sistema integral que supervise y controle 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 sobre sus impactos en la acuicultura y otros sectores económicos marinos.

Al evaluar los resultados de esta investigación, el profesor asociado y doctor Pham Quang Vinh, miembro del Consejo de Aceptación de la Academia de Ciencia y Tecnología de Vietnam, afirmó que, al promover la aplicación de la IA en la investigación del medio ambiente acuático, el equipo de investigación utilizó nuevos algoritmos para procesar datos de teledetección en la investigación del medio ambiente acuático costero.

Este es un ejemplo típico de cooperación científica efectiva con una publicación conjunta entre ambas partes en SCIE Q1, una revista internacional de alta calidad; contribuyendo así a promover la cooperación en investigación científica entre Vietnam y Polonia, abriendo nuevas direcciones de desarrollo para ambos países.

Enfoque moderno

Hacia un despliegue generalizado en los mares

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