Las imágenes de radar satelital y el aprendizaje automático brindan un nuevo método para llenar los vacíos en el monitoreo de las flotas de palangre pelágico
Desde 2014, Global Fishing Watch ha procesado datos del sistema de identificación automática (AIS, por sus siglas en inglés) para detectar embarcaciones en todo el mundo y revelar su actividad pesquera en su mapa en línea. Pero no todas las embarcaciones transmiten sus posiciones GPS utilizando esta tecnología de rastreo, lo que deja un número desconocido de buques indetectables y crea puntos ciegos en la herramienta insignia de la organización.
Para ayudar a llenar estos vacíos, recurrimos a imágenes de satélite. En la última década se lanzaron cientos de satélites de observación de la Tierra. Recientemente utilizamos imágenes capturadas por uno de estos satélites para realizar un estudio pionero que demostró el valor potencial de estas fotografías aéreas en el seguimiento de lo que podría ser la flota pesquera más esquiva del mundo: la flota de palangre pelágico.
Centramos nuestro estudio en esta flota porque es una de las que podría beneficiarse de una mayor transparencia en sus actividades. Sólo aproximadamente 1 de cada 20 buques palangreros tiene un observador a bordo para ayudar a verificar su captura reportada y la pesca incidental, o de especies que se atrapan involuntariamente. La pesca incidental es un problema grave: los palangres pueden ser responsables de la captura incidental de más de 100.000 aves marinas cada año, y es probable que también estén reduciendo las poblaciones de tiburones en todo el mundo. Los peces y las aves marinas no son los únicos en peligro, ya que se prevé que más de la mitad de los palangreros también corren el riesgo de utilizar trabajo forzoso, lo que sugiere que miles de pescadores también podrían beneficiarse de una mejor supervisión de esta flota.
Monitorear exactamente dónde operan estos buques no resolverá completamente los desafíos de sostenibilidad, pero es un primer paso importante para crear transparencia en sus actividades. Sin embargo, un reto importante en el monitoreo de las flotas de palangre es que se mueven en un área casi increíblemente vasta. La flota mundial de palangre se compone de unos pocos miles de buques, cada uno de los cuales coloca una línea de anzuelos que puede tener hasta 100 kilómetros de largo. En un año determinado, colocan sus anzuelos en aproximadamente un tercio del océano global, un área sólo ligeramente más pequeña que el área total combinada de tierra del planeta
Si bien es un área inmensa para intentar monitorear con imágenes satelitales (un enfoque que tiene sus propios desafíos técnicos), descubrimos que la pesca con palangre en realidad está bastante concentrada. Aproximadamente la mitad de la actividad palangrera se produce en regiones mucho más pequeñas, a veces centradas a lo largo de fronteras políticas en el océano, y es de naturaleza estacional, lo que hace que las flotas sean más fáciles de seguir.
Nos basamos en imágenes creadas por radar, en las que los satélites envían ondas de radio al océano y crean una imagen de lo que hay en el agua escuchando el eco que rebota. Obtuvimos estas imágenes para dos regiones: una zona al norte de Madagascar en el Océano Índico y otra entre Kiribati y la Polinesia Francesa en el Océano Pacífico. Ambas son áreas de intensa actividad palangrera, pero en ese momento se desconocía el número de barcos que faenaban en ellas.
Al analizar las imágenes y utilizar métodos estadísticos, determinamos que alrededor del 35 por ciento de los palangres que operan al norte de Madagascar y alrededor del 10 por ciento de los palangres que operan en alta mar entre Kiribati y la Polinesia Francesa no estaban transmitiendo sus posiciones GPS a través del AIS. Como resultado, tenemos una imagen más clara de la cantidad total de pesca que se realiza en estas regiones, lo que puede conducir a estimaciones más informadas sobre la captura y la pesca incidental generadas por estas embarcaciones.
Curiosamente, los buques «oscuros» (aquellos que no transmitían públicamente su ubicación ni aparecían en los sistemas de monitoreo públicos) operaban aproximadamente en los mismos lugares que aquellos que sí transmitían AIS, lo que nos permitió concluir que no había grandes flotas oscuras operando ilegalmente en los límites de los países. Nuestros datos AIS en esas áreas se correspondían con los patrones reales de actividad pesquera, incluso si algunos barcos faltaban en los datos AIS.
Superar los desafíos técnicos en la fusión de datos
Este trabajo representa un gran avance en cómo podemos combinar datos de radar satelital y AIS, una práctica que llamamos «fusión de datos». Lamentablemente, esta fusión no siempre es fácil.
Los datos AIS proporcionan posiciones GPS de embarcaciones que utilizan activamente su dispositivo de seguimiento, pero estos mensajes no siempre están espaciados regularmente y, a veces, ni siquiera se reciben. La velocidad a la que los buques transmiten su ubicación varía desde unos pocos segundos hasta varios minutos, y no todos los mensajes llegan a la base de datos satelital debido a la mala recepción y al hecho de que los satélites no siempre están sobre sus cabezas. Esto puede dar lugar a intervalos de minutos o, a veces, incluso horas, entre las posiciones GPS registradas. Después de procesar una imagen de radar satelital, tenemos las coordenadas de dónde creemos que están los barcos, una estimación aproximada del tamaño de cada uno y sabemos cuándo se tomó la imagen. Luego tendremos que decidir cuáles de las detecciones coinciden con barcos que transmiten AIS y cuáles están clasificados como barcos oscuros.
Estos desafíos nos llevaron a explorar otras formas de cotejar las embarcaciones que utilizan AIS con detecciones de radar satelital. Un método que implementamos fue utilizar datos históricos de AIS para descubrir cómo se mueven los barcos; al hacer esto, pudimos asignar una probabilidad de que un barco determinado en AIS coincidiera con un barco determinado detectado por el radar satelital.
El siguiente desafío técnico fue aún más difícil de superar. ¿Cómo podríamos determinar el número de embarcaciones que operaban cuando eran indetectables tanto para el AIS como para el radar satelital? Si bien nunca lo sabremos con certeza, podemos hacer estimaciones haciendo un poco de trabajo de detective y usando probabilidades. Para empezar, los datos de radar satelital estiman las esloras de los buques. Y también podemos determinar la probabilidad de que el SAR detecte una embarcación a partir de los datos del AIS. Descubrimos que las embarcaciones de unos 20 metros de eslora sólo eran vistas alrededor del 20 por ciento del tiempo con el tipo de radar que utilizamos, mientras que las embarcaciones de 50 metros de eslora eran vistas casi todo el tiempo. Entonces, si vimos 20 naves oscuras en los datos del radar que se estimaban en unos 20 metros de largo, lo más probable es que hubiera muchas más (quizás 100) que no habían sido detectadas. Al desarrollar estos métodos estadísticos, pudimos estimar el número probable de buques palangreros presentes en cada región.
También pudimos mostrar cómo estos métodos podrían aplicarse globalmente: nuestro objetivo final. Si la flota de palangre oscuro sigue patrones similares a los de la flota que transmite AIS, como sugiere nuestro estudio, entonces deberíamos poder capturar la mayor parte de la actividad oscura al obtener imágenes de los lugares donde operan los barcos con AIS. Para visualizar las principales áreas de pesca con palangre con radar satelital, sólo necesitaremos unos pocos miles de imágenes de satélite por año. En comparación, si intentáramos capturar imágenes de todo el océano cada semana con estas imágenes, necesitaríamos cientos de miles de imágenes.
Gracias al radar satelital podemos ver y demostrar por primera vez lo que está sucediendo en la flota palangrera. Nos ha permitido desarrollar nuevos métodos que pueden ampliarse a nivel mundial para monitorear la actividad pesquera en todos los océanos del mundo, proporcionando otra herramienta para aumentar la transparencia de la actividad humana en el mar.
David Kroodsma es el director de investigación e innovación de Global Fishing Watch.
También le puede interesar...
