La Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) aprobó el proyecto FID-21-207, titulado «Plataforma de Observación de Florecimientos de Algas en Regiones Costeras Utilizando Imágenes Hiperespectrales e Inteligencia Artificial». Este proyecto, liderado por investigadores del Grupo de Investigación en Telecomunicaciones y Telemática Señales (GITTS) de la Universidad Tecnológica de Panamá, busca desarrollar una plataforma integral para la detección temprana y monitoreo de florecimientos de algas nocivas (HABs) en las costas panameñas.
El financiamiento otorgado asciende a B/. 250,000.00 para un período de ejecución de tres años. La plataforma combinará sensores hiperespectrales montados en drones con algoritmos de aprendizaje profundo para la identificación automática de especies de algas potencialmente tóxicas, como Alexandrium catenella y Pseudo-nitzschia.
Este proyecto representa una contribución significativa a la protección de los ecosistemas marinos costeros de Panamá y al sector pesquero artesanal, que se ve frecuentemente afectado por eventos de marea roja.
Los florecimientos de algas nocivas (HABs) representan un problema creciente a nivel global debido al cambio climático y la eutrofización de aguas costeras. En Panamá, eventos de marea roja han causado pérdidas significativas en el sector acuícola y pesquero, además de representar riesgos para la salud pública. Los métodos tradicionales de monitoreo basados en muestreo manual de agua son lentos, costosos y ofrecen una cobertura espacial limitada. Las técnicas de teledetección hiperespectral ofrecen una alternativa prometedora para el monitoreo a gran escala y en tiempo casi real.
El proyecto empleará un sensor hiperespectral Headwall Nano-Hyperspec montado en un dron DJI Matrice 300 RTK para la adquisición de imágenes en el rango de 400-1000 nm con resolución espectral de 2.2 nm. Se desarrollarán modelos de clasificación basados en redes neuronales convolucionales (CNN) 3D y transformadores espectrales para la identificación de especies de algas. El entrenamiento de los modelos se realizará con datos recopilados en campañas de campo en el Golfo de Chiriquí y la Bahía de Panamá, complementados con datos del sensor PRISMA de la Agencia Espacial Italiana (ASI).
Se espera desarrollar un sistema operativo de alerta temprana que permita a las autoridades ambientales y pesqueras tomar decisiones informadas ante eventos de HABs. El proyecto generará un catálogo espectral de las principales especies de algas presentes en aguas panameñas, así como un protocolo estandarizado para el monitoreo hiperespectral de cuerpos de agua costeros. Además, se formarán al menos tres estudiantes de maestría en técnicas de procesamiento de imágenes hiperespectrales.
- Anderson, D. M., Cembella, A. D., & Hallegraeff, G. M. (2012). «Progress in understanding harmful algal blooms: paradigm shifts and new technologies for research, monitoring, and management.» Annual Review of Marine Science, 4, 143-176.
- Kudela, R. M., Palacios, S. L., Austerberry, D. C., Accorsi, E. K., Guild, L. S., & Torres-Perez, J. (2015). «Application of hyperspectral remote sensing to cyanobacterial blooms in inland waters.» Remote Sensing of Environment, 167, 196-205.