Cartografía del plástico con UAV: Solución innovadora

Iniciativa internacional

La Federación Internacional de Agrimensores (FIG) ha creado el Grupo de Trabajo Cartografía del plástico con UAV (WG 4.3), cuyo objetivo es desarrollar soluciones para identificar y gestionar los residuos plásticos en ríos, costas y entornos marinos antes de que lleguen al océano. Este grupo ha diseñado un sistema basado en algoritmos de aprendizaje profundo que emplea imágenes capturadas por vehículos aéreos no tripulados (UAV). La iniciativa ya se está aplicando en Ghana, donde diversas comunidades enfrentan problemas de contaminación por plásticos.

Datos globales sobre la contaminación plástica

El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP) estima que solo el 9% de las nueve mil millones de toneladas de plástico producidas en el mundo ha sido reciclado. Cada año, más de ocho millones de toneladas de plástico llegan a los océanos, lo que equivale a unas 15 toneladas por minuto (UNEP, 2024). Actualmente, el 80% de la basura oceánica está compuesta por plástico.
El Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF) calcula que, de no aplicarse medidas, para 2050 la cantidad de plástico en el mar superará en peso a la de los peces (WWF, 2022).
Se estima que hay 14 millones de toneladas de microplásticos en el fondo marino (Barrett et al., 2020). Estos se originan por la lenta degradación del material y pueden incorporarse a la cadena alimentaria.
Estudios indican que diez grandes sistemas fluviales son responsables de más del 80% de los plásticos que llegan a los océanos, ocho de ellos en Asia (Schmidt et al., 2017).

Métodos de monitoreo

Los datos disponibles hasta la fecha provienen de estimaciones amplias o encuestas locales de residuos. Estas oscilan entre 250.000 toneladas (Erikson et al., 2014) y 4,8–12,7 millones de toneladas (Jambeck et al., 2015). Este rango evidencia una falta de precisión en la cuantificación y distribución de los plásticos.
Existen metodologías de referencia como las propuestas por OSPAR (2020), CSIRO (Hardesty et al., 2016), NOAA (Opfer et al., 2012) y UNEP/IOC (Cheshire et al., 2009). Sin embargo, la mayoría dependen de observaciones visuales en playas, lo que limita su alcance global

Nuevas investigaciones en teledetección

Los plásticos presentan firmas espectrales únicas en el infrarrojo cercano, lo que permite su detección mediante sensores remotos. Investigadores de las universidades de Banja Luka (Bosnia y Herzegovina) y Novi Sad (Serbia), miembros del WG 4.3, han desarrollado algoritmos basados en píxeles y objetos para mapear plásticos en cuerpos de agua con imágenes satelitales de alta resolución (Jakovljevic et al., 2019). Posteriormente, la investigación se adaptó a escalas menores con imágenes obtenidas por UAVs.

Solución tecnológica

El sistema combina vuelos programados a baja altitud y técnicas de Structure from Motion (SfM) para obtener datos geoespaciales. Utiliza redes neuronales U-Net (ResUNet50) para la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica, con capacidad de identificar partículas de hasta 0,01 m² (Jakovljevic et al., 2020).

Aplicación en Ghana

En Ghana, el gobierno ha puesto en marcha la Asociación Nacional para la Acción contra el Plástico. El programa “Plastic Not Seen” incentiva a residentes para la limpieza de áreas costeras y promueve la ampliación del reciclaje informal. Las encuestas con UAVs establecen referencias de contaminación plástica y permiten un seguimiento continuo.

Conclusión

La cartografía de plásticos con UAV desarrollada por el WG 4.3 ofrece información precisa sobre la distribución de residuos en entornos fluviales, costeros y marinos. Su aplicación requiere equipos relativamente económicos y personal especializado. Además, la tecnología puede adaptarse para detectar otros materiales. Aunque no resuelve el origen de la contaminación, proporciona herramientas de monitoreo que pueden apoyar estrategias de gestión a escala comunitaria e internacional.

Más información:

Gim International

On The Global War Against Plastics, Gordon Campbell

Jakovljevic, G., Govedarica, M. y Alvarez-Taboada, F. (2020). A Deep Learning Model for Automatic Plastic Mapping Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Data. Remote Sens., 12, 1515. https://doi.org/10.3390/rs12091515

Schmidt, C., Krauth, T. and Wagner, S. (2017). Export of Plastic Debris by Rivers into the Sea. Environ Sci Technol., 51(21), 12246–12253. https://doi.org/10.1021/acs.est.7b02368

Eriksen, M.; Lebreton, L.C.M.; Carson, H.S.; Thiel, M.; Moore, C.J.; Borerro, J.C.; Galgani, F.; Ryan, P.G.; Reisser, J. Plastic pollution in the world’s oceans: More than 5 trillion plastic pieces weighing over 250,000 tons afloat at sea. Plos One 2014, 9, e111913, doi:10.1371/journal.pone.0111913.