{"id":66077,"date":"2025-09-03T10:30:50","date_gmt":"2025-09-03T14:30:50","guid":{"rendered":"https:\/\/globalfishingwatch.org\/sin-categorizar\/ask-global-fishing-watch-optical-detections\/"},"modified":"2025-09-05T09:11:09","modified_gmt":"2025-09-05T13:11:09","slug":"pregunta-a-global-fishing-watch-imagenes-satelitales-opticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/globalfishingwatch.org\/es\/pregunta-al-experto\/pregunta-a-global-fishing-watch-imagenes-satelitales-opticas\/","title":{"rendered":"Pregunta a Global Fishing Watch: Im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas"},"content":{"rendered":"\t\t
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Pregunta a Global Fishing Watch<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00a0im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas<\/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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Zihan Wei, Cient\u00edfico de datos geoespaciales<\/i><\/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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfC\u00f3mo ayudan las im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas a nuestros esfuerzos por mapear la actividad humana en el mar?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Las im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas se asemejan a lo que vemos con nuestros ojos, ya que capturan la luz solar reflejada en las partes visibles y casi visibles del espectro. Contiene informaci\u00f3n rica y diversa, como el color, la forma y la textura de los objetos observados, lo que la convierte en una fuente crucial de datos para mapear las actividades humanas en el mar.<\/span><\/p>

En Global Fishing Watch analizamos im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas de resoluci\u00f3n media y alta con una cobertura constante de la actividad global de embarcaciones a lo largo del tiempo. Actualmente procesamos dos fuentes de im\u00e1genes poderosas y complementarias a escala global: <\/span>im\u00e1genes Sentinel-2<\/span><\/a> de 10 metros de resoluci\u00f3n, disponibles p\u00fablicamente a trav\u00e9s de la misi\u00f3n Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea, e<\/span> im\u00e1genes PlanetScope<\/span><\/a> de 3 metros de resoluci\u00f3n adquiridas a Planet Labs.<\/span><\/p>

Las im\u00e1genes Sentinel-2 ofrecen una cobertura regular y extensa de las aguas sobre la plataforma continental mundial, donde ocurre la mayor\u00eda de la actividad humana en el mar. Por su parte, las im\u00e1genes Planet permiten obtener una visi\u00f3n completa de las actividades cercanas a la costa que en gran medida pueden pasar desapercibidas para Sentinel-2, como la pesca a peque\u00f1a escala realizada por embarcaciones de menos de 12 metros de eslora.<\/span><\/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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Embarcaciones e infraestructura marina detectadas con im\u00e1genes de Planet en el mar del Norte durante un per\u00edodo de seis meses. Las detecciones est\u00e1n codificadas por colores seg\u00fan el tama\u00f1o: los objetos m\u00e1s grandes aparecen en amarillo y los m\u00e1s peque\u00f1os en rojo. \u00a9 2025 Global Fishing Watch<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La imagen satelital \u00f3ptica est\u00e1 compuesta por m\u00faltiples bandas que representan diferentes longitudes de onda dentro del espectro electromagn\u00e9tico. Objetos como embarcaciones e instalaciones de acuicultura, as\u00ed como elementos en el agua como la estela de barcos en movimiento, pueden destacarse de manera diferente en distintas bandas. Por ello, nuestros modelos de detecci\u00f3n utilizan m\u00faltiples bandas de im\u00e1genes para aprovechar su informaci\u00f3n \u00fanica y optimizar la detectabilidad. En el caso de Sentinel-2, usamos las bandas azul, verde, roja y de infrarrojo cercano (NIR) con resoluci\u00f3n de 10 metros. Para Planet, utilizamos las ocho bandas disponibles: azul costera, azul, verde I, verde, amarilla, roja, borde rojo e infrarrojo cercano.<\/span><\/p>

Nuestro marco de detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de objetos con im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas implica dos etapas. La primera etapa detecta embarcaciones, y potencialmente otras estructuras, mediante un modelo de aprendizaje profundo personalizado para cada fuente de im\u00e1genes. El resultado de esta etapa incluye la ubicaci\u00f3n central de los objetos detectados y sus longitudes, velocidades y rumbos inferidos. Tambi\u00e9n almacenamos una peque\u00f1a miniatura de imagen para cada detecci\u00f3n, que contiene el objeto detectado en el centro de su entorno.<\/span><\/p>

La etapa de detecci\u00f3n constituye la base para mapear las actividades humanas en el mar. La segunda etapa se centra en clasificar las detecciones agregando informaci\u00f3n sobre los objetos detectados y su contexto. Hemos desarrollado una variedad de modelos de aprendizaje profundo especializados que incorporan miniaturas de im\u00e1genes, propiedades f\u00edsicas inferidas de las embarcaciones detectadas e informaci\u00f3n ambiental alrededor de las detecciones. Usamos estos modelos para clasificar el tipo de objeto, como embarcaciones pesqueras o no pesqueras, aerogeneradores, plataformas petroleras e instalaciones de acuicultura, as\u00ed como el tipo de actividades, como pesca de arrastre de fondo, dragado o encuentros entre embarcaciones. Creamos los datos de entrenamiento para estos modelos de clasificaci\u00f3n secundaria utilizando detecciones vinculadas a embarcaciones del sistema de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica (AIS), de las cuales se conoce el tipo de barco y sus actividades, as\u00ed como mediante el etiquetado de im\u00e1genes de miles de detecciones.<\/span><\/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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Ilustraci\u00f3n del flujo de trabajo de detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes \u00f3pticas con una draga de arena (arriba) y un aerogenerador (abajo) detectados en im\u00e1genes Sentinel-2. El modelo de detecci\u00f3n identifica objetos a partir de im\u00e1genes satelitales e infiere propiedades, asumiendo que los objetos detectados son embarcaciones. Luego, los modelos de clasificaci\u00f3n secundaria identifican los tipos de objetos y las actividades espec\u00edficas. \u00a9 2025 Global Fishing Watch<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La etapa de clasificaci\u00f3n tambi\u00e9n es clave para eliminar el ruido en las detecciones. Para producir conjuntos de datos de detecciones de embarcaciones, necesitamos excluir estructuras que no son barcos, como aerogeneradores y plataformas petroleras. Adem\u00e1s, muchos objetos no relacionados con actividades humanas pueden destacarse en las im\u00e1genes \u00f3pticas y ser capturados por el modelo de detecci\u00f3n, como rocas, arrecifes de coral, crestas de olas, nubes y hielo marino. Por ello, entrenamos nuestros modelos de clasificaci\u00f3n secundaria para identificar tambi\u00e9n estos objetos, a partir de las miniaturas de im\u00e1genes.<\/span><\/p>

Podemos mapear la presencia y actividad de embarcaciones rastreadas p\u00fablicamente a nivel mundial utilizando datos AIS, y revelar embarcaciones industriales \u201cocultas\u201d e infraestructuras marinas mediante im\u00e1genes satelitales de radar de apertura sint\u00e9tica (SAR). Ahora, Global Fishing Watch est\u00e1 abriendo un nuevo camino al usar im\u00e1genes satelitales \u00f3pticas para identificar actividades humanas y embarcaciones m\u00e1s peque\u00f1as que no son visibles en las im\u00e1genes SAR. Este trabajo de detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de objetos ha representado un gran avance: pasar de mapear la presencia de embarcaciones a revelar actividades espec\u00edficas, y constituye una pieza clave de nuestro esfuerzo por compilar una visi\u00f3n completa de todas las actividades humanas en el mar.<\/span><\/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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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