Un nuevo método para detectar parches de macroplásticos flotantes (de más de cinco milímetros) en entornos marinos utiliza datos de los satélites Sentinel-2 de la ESA, que es capaz de distinguir los plásticos de otros materiales con un 86% de precisión, según publican los investigadores en la revista ‘Scientific Reports’.
Lauren Biermann y sus colegas Plymouth Marine Laboratory, en Reino Unido, identificaron parches de escombros flotantes en los datos del Sentinel-2 en función de sus firmas espectrales: las longitudes de onda de la luz visible e infrarroja que absorbieron y reflejaron.
A partir de ahí, los autores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los materiales individuales que componían estos parches de acuerdo con las firmas espectrales específicas de diferentes materiales plásticos y naturales.
Estas firmas se obtuvieron de datos satelitales sobre basura plástica lavada en el puerto de Durban, en Sudáfrica, el 24 de abril de 2019 y plástico flotante desplegado por los autores frente a la costa de Mitilene (Grecia), en 2018 y 2019. También utilizaron datos satelitales obtenidos previamente en materiales naturales que puedan encontrarse junto con plástico marino, como algas, escombros leñosos, espuma y roca volcánica.
Los autores probaron su método con datos de Sentinel-2 de aguas costeras en cuatro ubicaciones diferentes: Accra (Ghana), las islas de San Juan (Canadá), Da Nang (Vietnam) y el este de Escocia (Reino Unido). El método distinguió con éxito los plásticos de otros materiales flotantes o agua de mar con una precisión promedio del 86% en las cuatro ubicaciones y una precisión del 100% en las islas de San Juan.
Los resultados demuestran que el método fue exitoso en cuatro áreas costeras diferentes. Los autores esperan que pueda usarse con drones o satélites de alta resolución para mejorar el control global de la basura plástica marina y ayudar a las operaciones de limpieza.
