Nuestra Tecnología

Hace solo una década, habría sido imposible construir una imagen precisa de la actividad humana en el mar para el mundo entero. Hoy, gracias a los avances en tecnología satelital, la computación en nube y el aprendizaje automático, Global Fishing Watch lo está haciendo una realidad.

Estamos revolucionando la capacidad de monitorear la pesca comercial, el transbordo en el mar, el transporte marítimo e incluso los abusos en trabajo forzoso a bordo de los buques. Nuestros portales de datos y tecnología permiten la investigación científica, respaldan la protección marina y mejoran la forma en que se gestiona el océano.

Recopilando big data de satélites y otras fuentes

Combinamos los datos de seguimiento del sistema de identificación automática (AIS) disponibles públicamente y los integramos con la información adquirida a través de los sistemas de monitoreo de embarcaciones (VMS) que son operados por los gobiernos y que están disponibles para nosotros a través de acuerdos establecidos. Tanto AIS como VMS combinan el posicionamiento global con un transmisor para difundir periódicamente la ubicación de la embarcación.

Sistema de identificación automática

La Organización Marítima Internacional y otros órganos de gestión requieren que los barcos grandes, incluidos muchos barcos de pesca comercial, transmitan su posición AIS para evitar colisiones. Cada año, más de 400.000 dispositivos AIS diferentes transmiten la ubicación de embarcaciones junto con otras informaciones como identidad, rumbo y velocidad. Las estaciones terrestres y los satélites recogen esta información, lo que hace que las embarcaciones sean rastreables incluso en las áreas más remotas del océano.

Si bien solo el 2 por ciento de los aproximadamente 2,9 millones de embarcaciones pesqueras del mundo llevan AIS, estas son responsables de más de la mitad del esfuerzo de pesca que se realiza a más de 100 millas náuticas de la costa, y hasta el 80 por ciento de la pesca que se realiza en alta mar. El número de embarcaciones pesqueras con AIS está aumentando entre 10 y 30 por ciento cada año  , lo que hace que con el tiempo esta tecnología sea cada vez más informativa.

Sistema de seguimiento de embarcaciones

Los datos VMS (sistema de monitoreo de embarcaciones) rastrean embarcaciones de manera similar a AIS, pero estos datos históricamente se han restringido al uso de reguladores gubernamentales u otras autoridades pesqueras. Varios países han publicado sus datos VMS en el mapa de Global Fishing Watch. Los sistemas VMS transmiten posiciones a intervalos establecidos y algunos sistemas permiten a los operadores aumentar la frecuencia de transmisión cuando sea necesario. Algunas embarcaciones transmiten tanto AIS como VMS, por lo que la información de ambos sistemas se puede combinar para proporcionar una trayectoria de embarcación de mayor resolución.

Registros de embarcaciones

Sintetizamos más de 30 registros públicos de embarcaciones cada mes para desarrollar una base de datos completa de información conocida de embarcaciones, incluida la identidad (nombre de la embarcación, distintivo de llamada, número OMI), el tamaño (eslora, tonelaje, potencia del motor), el estado de autorización y propiedad.

Imágenes de satélite

Los datos de rastreo de embarcaciones son críticos para rastrear la actividad pesquera comercial, pero el monitoreo de AIS y VMS aún deja por fuera una porción significativa de la actividad pesquera global. Los sistemas basados en imágenes pueden detectar embarcaciones que no tienen dispositivo de rastreo o aquellos cuyos dispositivos han sido apagados para ocultar su ubicación. Por lo tanto, estamos trabajando para incorporar numerosas fuentes de imágenes de satélite con el fin de obtener una imagen más completa de la actividad pesquera mundial.

LUZ NOCTURNA

La Suite de radiómetros de imágenes infrarrojas visibles (VIIRS) es un satélite en órbita polar que utiliza sensores ópticos de alta sensibilidad para ver las luces durante la noche. El Grupo de Observación de la Tierra (GEO) de la Escuela de Minas de Colorado mantiene la base de datos VBD (VIIRs Boat Detection), que identifica, a partir de los datos VIIR, los buques que atraen capturas con luz, como la mayoría de los barcos industriales de calamar y algunos tipos de redes de cerco. A través de una asociación con el Grupo de Observación de la Tierra, estamos incorporando esta base de datos a nuestros portales para complementar los datos de seguimiento de embarcaciones. Más del 85 por ciento de las embarcaciones pesqueras en la base de datos VIIRS no transmiten AIS o VMS. 

RADAR DE APERTURA SINTÉTICA

El radar de apertura sintética (SAR) es un tipo de tecnología de radar que puede mapear la superficie de la tierra. Penetra la cobertura de nubes (típicamente más de dos tercios de nuestro planeta en un momento dado), lo que lo hace efectivo en todas las condiciones climáticas, de día o de noche, y proporciona una vía más rápida para descubrir tendencias potencialmente interesantes. Estamos desarrollando métodos para detectar automáticamente la presencia de embarcaciones en las imágenes de radar.

IMÁGENES ÓPTICAS

Las imágenes de satélite, como las de Google Earth, que incluyen colores visibles, a veces infrarrojos, se conocen como imágenes ópticas. En los días sin nubes, las imágenes de satélite ópticas nos permiten ver los barcos en el mar y pueden ofrecer la mejor «prueba» visual de la actividad y el tipo de barco. Actualmente, las áreas costeras son fotografiadas con frecuencia por sistemas ópticos de resolución media, como la constelación Sentinel-2 (resolución espacial de aproximadamente 15 metros), y hemos desarrollado métodos para detectar automáticamente los barcos en estas imágenes. También hemos trabajado con datos de imágenes ópticas de mayor resolución (resolución espacial de 3 metros) de empresas como Planet Labs.

Procesando los datos

Global Fishing Watch ingiere automáticamente datos de numerosas fuentes todos los días. Sin embargo, antes de que estos datos puedan ser útiles, deben ser limpiados y procesados en formatos utilizables para nuestros diversos modelos y algoritmos. Para lograr esto, confiamos en una infraestructura de nube masiva para procesar miles de millones de puntos de datos cada año y desarrollamos modelos de aprendizaje automático para identificar patrones en grandes conjuntos de datos.

Desarrollamos una serie de bibliotecas de código abierto para limpiar y preprocesar todos los conjuntos de datos “crudos” de seguimiento de embarcaciones, incluido el filtrado de datos ruidosos o duplicados y la agrupación de posiciones en segmentos lógicos. También utilizamos fuentes internas y externas para complementar los datos con información adicional (como la distancia desde los puertos, la distancia desde la costa y la batimetría), que usaremos en nuestros modelos. Para las imágenes de satélite, cada tipo de datos -SAR, óptico e infrarrojo- requiere pasos de preprocesamiento específicos antes de que puedan ser usados para análisis, incluidas correcciones geofísicas, transformaciones geométricas y filtros específicos de sensor. Desarrollamos canalizaciones de datos para convertir las imágenes de satélite sin procesar en píxeles listos para análisis.

Después de recolectar y preprocesar cada conjunto de datos, aplicamos una variedad de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para monitorear la actividad de los barcos pesqueros en el mar. Para identificar buques pesqueros, combinamos nuestra base de datos integral de registro de buques con las predicciones de un modelo de aprendizaje automático con el fin de clasificar los buques en 1 de 40 categorías, por ejemplo, arrastreros, palangreros y carga. Este proceso también proporciona información sobre la eslora, el tonelaje y la potencia del motor del barco.

Los conjuntos de datos de seguimiento de embarcaciones y de imágenes satelitales difieren en cómo, cuándo, dónde y para cuáles embarcaciones se pueden utilizar para detectar actividad de pesca. Para los conjuntos de datos de seguimiento de embarcaciones -AIS y VMS- utilizamos un enfoque de aprendizaje automático similar a nuestro modelo de clasificación de embarcaciones para identificar dónde y cuándo una embarcación está pescando en función de sus patrones de movimiento. 

Para las imágenes de satélite, utilizamos modelos de «detección de objetos» para distinguir las embarcaciones de otros objetos en las imágenes. Comparamos estas detecciones de embarcaciones con conjuntos de datos de seguimiento de embarcaciones y así determinar cuáles embarcaciones en cada imagen son barcos de pesca que transmiten AIS/VMS. Para el resto de embarcaciones «oscuras» sin cotejar (embarcaciones que no difunden públicamente su ubicación ni aparecen en sistemas de monitoreo público) estamos desarrollando modelos que nos ayuden a predecir cuáles embarcaciones son pesqueras en función de su ubicación, por ejemplo, en rutas marítimas o a lo largo de plataformas continentales.

Además del acto de la pesca, los barcos participan en numerosos comportamientos–como transbordo y visitas a puertos de escala – que afectan la sostenibilidad, trazabilidad y transparencia en la cadena suministro de pescado y mariscos. Identificamos estos eventos de diversas maneras y los compartimos en nuestro mapa para brindar una imagen más completa de la actividad pesquera comercial a nivel mundial.

Identidades falsas y redireccionamiento

A la mayoría de las embarcaciones pesqueras grandes se les asigna un número único de identidad por parte del Servicio Móvil Marítimo (MMSI), pero en la práctica algunas embarcaciones usan un número no asignado, ya sea un número falso (como 123456789) o el número de otra embarcación. Esto significa que en todo el océano varios barcos pueden estar transmitiendo simultáneamente el mismo número MMSI. Las ubicaciones de una embarcación también se pueden tergiversar manipulando su ubicación GPS, una práctica conocida como «redireccionamiento».

Nuestros algoritmos de aprendizaje automático separan las señales que provienen de múltiples embarcaciones que estén usan el mismo MMSI, y también detectan cuando la ubicación de transmisión es inconsistente con la ubicación del satélite que recibió la señal.

Compartiendo los resultados

Nuestro objetivo es lograr que todos los conjuntos de datos de Global Fishing Watch estén disponibles públicamente, de forma gratuita y fácil de navegar. Queremos asegurarnos de que cualquier persona con una computadora y acceso a Internet pueda usar nuestros datos para impulsar una transformación en la forma en que administramos nuestros océanos. Para lograr esto, hemos desarrollado un conjunto de portales en línea y herramientas basadas en tecnologías de código abierto-PostGis, ElasticSearch, Docker, Kubernetes-y construidas sobre los servicios de Google Cloud Platform-BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage, Kubernetes Engine-que nos permiten ofrecer el mejor rendimiento posible. Nuestros productos son pioneros en la forma en que los conjuntos de datos globales se pueden representar y explorar tanto geográfica como temporalmente.

Interfaces de programación de aplicaciones

Los portales de Global Fishing Watch funcionan con una serie de interfaces de programación de aplicaciones (API) que transmiten desde nuestra base de datos. Desarrollamos API REST, un estilo arquitectónico de API comúnmente utilizado para crear aplicaciones web interactivas, para consultar el esfuerzo de pesca, buscar embarcaciones por diferentes criterios, recuperar detalles de embarcaciones e identificar eventos de embarcaciones como encuentros. Nuestras API intuitivas y seguras están diseñadas para transformar la colaboración global y desarrollar soluciones para abordar los problemas más complejos del océano.

Representación de datos revolucionaria

Nuestro desafío inicial fue crear un mapa que permitiera a nuestros usuarios realizar una exploración de datos de alto nivel y, al mismo tiempo, poder profundizar en información específica. Sin embargo, no había tecnología disponible que permitiera a los usuarios realizar una exploración fluida de big data en la parte superior de un mapa con navegación geográfica con diferentes niveles de acercamiento espacial y temporal, por lo que desarrollamos una.

Utilizando una combinación inteligente de diferentes tecnologías de código abierto, ahora tenemos una plataforma revolucionaria y robusta que permite ingerir y representar miles de millones de puntos de datos. Nuestra tecnología procesa datos con tiempos de respuesta rápidos y admite filtrado dinámico y diferentes formas de interactuar con los datos mostrados. Todos nuestros productos basados en mapas utilizan ahora esta tecnología para generar información ambiental y de embarcaciones. Acceda al repositorio de código abierto aquí.

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