{"id":26017,"date":"2022-05-05T16:36:47","date_gmt":"2022-05-05T20:36:47","guid":{"rendered":"https:\/\/globalfishingwatch.org\/?page_id=26017"},"modified":"2023-10-30T19:30:47","modified_gmt":"2023-10-30T23:30:47","slug":"proyecto-investigacion-embarcaciones-oscuras","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/globalfishingwatch.org\/es\/proyecto-investigacion-embarcaciones-oscuras\/","title":{"rendered":"Proyecto – Embarcaciones oscuras"},"content":{"rendered":"\t\t
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Proyectos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Embarcaciones oscuras<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Revelando todo el tr\u00e1fico de embarcaciones en el mar<\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nuestro objetivo es revelar la actividad de todos los buques de alta mar en el mundo. Debido a que la mayor\u00eda de las embarcaciones no transmiten sus ubicaciones utilizando el sistema de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica (AIS) y, por lo tanto, est\u00e1n \u00aboscuras\u00bb en los sistemas de vigilancia p\u00fablica, debemos recurrir a las im\u00e1genes satelitales para ver todas las embarcaciones. Global Fishing Watch est\u00e1 aplicando aprendizaje profundo a petabytes de im\u00e1genes de radar satelital y \u00f3pticas para rastrear la verdadera huella global de la actividad pesquera y no pesquera, arrojando luz importante sobre toda la actividad humana en el mar, incluidas las acciones ilegales y abusivas en los oc\u00e9anos del mundo.<\/p>

Embarcaciones encubiertas<\/b><\/h4>

En los \u00faltimos a\u00f1os, se ha revelado la actividad de varios cientos de miles de embarcaciones oce\u00e1nicas porque transmiten sus posiciones en AIS. Esta tecnolog\u00eda ha permitido avances cient\u00edficos<\/a> y sirvi\u00f3 como base para el mapa de Global Fishing Watch, pero un n\u00famero desconocido de embarcaciones, incluida la mayor\u00eda de las embarcaciones pesqueras, no transmiten sus posiciones, por lo que permanecen sin mapear. Esta falta de informaci\u00f3n limita nuestra supervisi\u00f3n y gesti\u00f3n del oc\u00e9ano y, a menudo, se concentra en las regiones que m\u00e1s necesitan una mejor informaci\u00f3n.<\/p>

En algunas regiones, como \u00c1frica occidental, pocas embarcaciones transmiten su ubicaci\u00f3n a trav\u00e9s del sistema de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica (AIS), lo que dificulta evaluar qu\u00e9 tan bien se administran las \u00e1reas y si las flotas extranjeras se est\u00e1n ingresando en aguas nacionales. En otras \u00e1reas, como el este de Asia, hay muchas fronteras en disputa. Combinado con datos limitados sobre d\u00f3nde se est\u00e1 pescando, esto dificulta forjar acuerdos para gestionar las poblaciones de peces. Adem\u00e1s, estos barcos que no transmiten, a veces denominados \u00abbarcos oscuros\u00bb, se dedican con mayor frecuencia a actividades il\u00edcitas que aquellos que transmiten sus posiciones. De los pocos cientos de embarcaciones en la lista de embarcaciones ilegales, no declaradas y no reguladas, solo unas pocas transmitieron sus posiciones a trav\u00e9s de AIS en los \u00faltimos dos a\u00f1os. Una revisi\u00f3n de unos 200 barcos con casos denunciados de trabajo forzoso mostr\u00f3 que solo alrededor de una cuarta parte transmit\u00eda AIS. En los \u00faltimos a\u00f1os, los casos m\u00e1s grandes de pesca ilegal ocurrieron flotas que en su mayor\u00eda no usaban AIS. Necesitamos desesperadamente formas de monitorear la actividad de estos barcos.<\/p>

La presi\u00f3n humana sobre el oc\u00e9ano del mundo, conocida como la aceleraci\u00f3n azul, est\u00e1 aumentando a un ritmo sin precedentes. Global Fishing Watch est\u00e1 mapeando toda la infraestructura en alta mar alrededor del mundo con im\u00e1genes de radar de apertura sint\u00e9tica (SAR) basadas en sat\u00e9lites y aprendizaje profundo para evaluar el crecimiento global de la infraestructura industrial en el oc\u00e9ano. Detectamos y clasificamos objetos estacionarios colocados por el hombre en el mar, como plataformas petroleras, turbinas e\u00f3licas y jaulas para peces, aportando nueva luz a los impactos sobre nuestro mundo marino.<\/p>

Mapeo de la \u00abflota oscura\u00bb<\/b><\/h4>

Estamos aplicando t\u00e9cnicas modernas de aprendizaje autom\u00e1tico a fuentes globales de im\u00e1genes satelitales disponibles gratuitamente que muestran estos barcos. Adem\u00e1s de extraer las ubicaciones de las naves del sensor de la serie de radi\u00f3metros de im\u00e1genes infrarrojas visibles<\/a> de la NASA, estamos enfocando nuestro trabajo inicial en dos constelaciones de sat\u00e9lites de la Agencia Espacial Europea, Sentinel-1 y Sentinel-2. Los sat\u00e9lites Sentinel toman im\u00e1genes de las costas globales varias veces al mes, lo que complementa la imagen que obtenemos de AIS. Sentinel-1 utiliza un radar de apertura sint\u00e9tica (SAR) para obtener im\u00e1genes de la superficie de la tierra, lo que le permite ver a trav\u00e9s de las nubes y estimar el tama\u00f1o de los buques, as\u00ed como su presencia. Mientras tanto, Sentinel-2 puede detectar 13 bandas \u00f3pticas, de las cuales usamos cuatro. Si bien no puede penetrar las nubes, Sentinel-2 puede estimar la velocidad y el rumbo de la embarcaci\u00f3n, adem\u00e1s del tama\u00f1o. Al combinar estas fuentes de datos, podemos construir una imagen de la distribuci\u00f3n de los barcos, incluidos su tama\u00f1o y velocidad. Estos sat\u00e9lites tienen una resoluci\u00f3n de 20m y 10m respectivamente, lo que nos permite ver la mayor\u00eda de embarcaciones cuya eslora es superior a 15 metros.<\/p>

Adem\u00e1s de estas fuentes de datos gratuitas, utilizamos im\u00e1genes de radar satelital comercial y datos \u00f3pticos en \u00e1reas donde la cobertura gratuita no es adecuada o necesitamos una resoluci\u00f3n m\u00e1s alta, y continuamos explorando nuevas formas de detectar embarcaciones. El trabajo futuro tambi\u00e9n se basar\u00e1 en otras im\u00e1genes gratuitas de la NASA, incluida la misi\u00f3n Landsat.<\/a><\/p>

Al combinar estas distribuciones con AIS en regiones donde tenemos una buena cobertura de AIS, podemos desarrollar modelos que infieran d\u00f3nde es probable que ocurra la pesca, incluso en regiones donde la cobertura es deficiente, como el sudeste asi\u00e1tico o el norte de \u00c1frica. El resultado final de este trabajo ser\u00e1 un mapa global, casi en tiempo real, de la actividad humana en el mar para embarcaciones industriales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L\u00edder de Investigaci\u00f3n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDavid Kroodsma, director de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n<\/a>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Equipo colaborador\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTim Hochberg, ingeniero s\u00e9nior de Machine Learning<\/a>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fernando Paolo, ingeniero de Machine Learning<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Pete Davis, cient\u00edfico de Datos<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Publicaciones (Ingl\u00e9s)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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