Investigadores de la Universidad de Vigo y del Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UCM-UC3M) impulsan un proyecto, en el que ya llevan un año trabajando, que pretende detectar basura en el mar y monitorear su origen y trayectoria hasta su llegada a las costas y otros ecosistemas.
Esta iniciativa, denominada Bewats (Beach Waste Tracking System) y financiada por el programa Pleamar de la Fundación Biodiversidad, pretende conocer el origen de la basura marina y el recorrido que hacen los residuos, para lo que ha desarrollado herramientas de ‘monitoreo’ mediante imágenes de satélites y drones.
A lo largo del último año los investigadores se han centrado en las rías de Vigo y Pontevedra (incluyendo el Parque Nacional Illas Atlánticas), a donde llegan residuos marinos, principalmente plásticos, impulsados por las fuertes corrientes oceánicas.
Entre los avances logrados, los investigadores Ana M. Mancho y Guillermo García, del CSIC, han desarrollado modelos para seguir las rutas de estos residuos, basándose en las corrientes marinas y gracias a los datos aportados por el Servicio de Monitorización Marina Copernicus (CMEMS) y a sus propios desarrollos. Con estos modelos se puede delimitar el origen de esa basura en las diferentes épocas del año.
Por su parte, los investigadores Fernando Martín y Orentino Mojón, del centro atlanTTic de la UVigo, han comenzado a tomar imágenes con drones en diferentes puntos de las rías de Vigo y Pontevedra, basándose en el ‘software’ desarrollado en el proyecto europeo Litterdrone.
El proyecto Bewast acabará en abril, tras una prórroga por la pandemia de COVID. En próximos meses, y ante la falta de datos ‘in situ’ para validar los datos remotos, los investigadores de la UVigo crearán un objeto de plástico a modo de blanco flotante para capturar su imagen por satélite y con drones.
En este proyecto ha participado la empresa GMV, que ha desarrollado un innovador enfoque basado en datos remotos para la detección de la basura marina usando imágenes Sentinel-2 (proporcionadas por el programa Copernicus) y técnicas de ‘machine learning’.
Además de procesar las imágenes para detectar los residuos, también se iniciaron las primeras investigaciones para identificar los tipos de plásticos.
