Introducción a la identificación de vertederos a cielo abierto usando técnicas de aprendizaje automático y teledetección


Ing. Pamela Guamán

Ingeniera Ambiental por la Universidad de Cuenca
Master of Science in Geoinformatics
Research Fellow in Geinformatics

Actualizado: 27/06/24

Los vertederos ilegales y no controlados a cielo abierto representan un grave riesgo ambiental y sanitario a nivel global. La acumulación de residuos sin control facilita la propagación de enfermedades, la contaminación del suelo y agua, y la emisión de gases de efecto invernadero. Para combatir este problema, la teledetección y la inteligencia artificial (IA) se unen como herramientas innovadoras en la identificación y monitoreo de estos sitios.

Teledetección: Un Ojo en el Cielo

La teledetección es la adquisición de información sobre un objeto o fenómeno sin estar en contacto directo con él. Utiliza sensores montados en plataformas como satélites, aeronaves o drones para captar y registrar la energía reflejada o emitida por la superficie terrestre. En este contexto, para detectar vertederos ilegales. La captura de imágenes en diferentes espectros permite identificar áreas con acumulación de residuos, cambios en la vegetación y contaminación del suelo y agua.

Inteligencia Artificial: Procesamiento y Análisis

La IA se integra en este proceso para analizar las imágenes obtenidas por teledetección. Algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para reconocer patrones específicos relacionados con vertederos ilegales, como la textura, color y forma. Además, sistemas de IA pueden predecir el crecimiento de estos vertederos y ayudar a prevenir la expansión mediante alertas tempranas.

Beneficios de la Convergencia Tecnológica

La integración de la teledetección y la IA permite:

  1. Detección Rápida: Localizar vertederos ilegales de manera más eficiente que los métodos convencionales.
  2. Monitoreo Constante: Facilita el seguimiento en tiempo real de la evolución y expansión de los vertederos detectados.
  3. Optimización de Recursos: Prioriza áreas de intervención y ayuda a asignar recursos de manera más efectiva.
  4. Información Valiosa: Provee datos precisos para políticas de gestión de residuos y programas de concientización ambiental.

Metodología Detallada: Identificación de Vertederos Ilegales mediante Imágenes Satelitales y IA.

  1. Adquisición de Imágenes Satelitales: Se recolectan imágenes satelitales de alta resolución de áreas susceptibles. Se seleccionan satélites con capacidades de captura multispectral y de radar para obtener imágenes detalladas que revelan características superficiales y subterráneas del terreno, permitiendo identificar anomalías como los vertederos ilegales.
  2. Preprocesamiento de Imágenes: Antes del análisis mediante IA, las imágenes adquiridas son sometidas a un proceso de preprocesamiento para mejorar su calidad y resaltar las características de interés. Se corrigen distorsiones, se ajustan contrastes y se filtran ruidos.
  3. Entrenamiento de Modelos de IA: Se emplean técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN). Se entrena el modelo de IA utilizando un conjunto de datos de imágenes satelitales previamente etiquetadas, incluyendo tanto imágenes de vertederos ilegales como de áreas sin contaminación.
  4. Análisis y Detección: El modelo de IA analiza nuevas imágenes satelitales, identificando áreas que muestran características similares a los vertederos ilegales entrenados. El uso de técnicas de aprendizaje automático permite una detección rápida y precisa.
  5. Validación en Terreno: Tras la detección mediante IA, se realiza una validación en terreno para confirmar la presencia de vertederos ilegales. Esta fase es crucial para verificar la precisión del modelo y ajustar parámetros si es necesario.
  6. Resultados y Aplicaciones:
    Ubicación Precisa: Proporciona la localización exacta de vertederos ilegales, permitiendo acciones de remediación focalizadas.
    Monitoreo Continuo: Facilita el seguimiento en tiempo real de la aparición y expansión de vertederos.
    Optimización de Recursos: Reduce el tiempo y los recursos necesarios para localizar vertederos, permitiendo una gestión de residuos más efectiva.
    Datos para Políticas Públicas: Los resultados obtenidos son insumos valiosos para el diseño de políticas y legislaciones ambientales más efectivas.
Descripcion de la metodoloogia para la deteccion de vertederos. Imagen adaptada de  (Torres and Fraternali, 2021)

Acciones Subsiguientes

Una vez detectados los vertederos ilegales, es imperativo tomar acciones inmediatas para su remediación. La implementación de medidas correctivas, como la limpieza del sitio y la implementación de sistemas de gestión de residuos, es crucial. Además, la promulgación de leyes más estrictas y la sensibilización de la comunidad son necesarias para prevenir la creación de nuevos vertederos ilegales.

Conclusión

La fusión de la teledetección e inteligencia artificial está redefiniendo la lucha contra los vertederos ilegales a cielo abierto. Esta convergencia tecnológica no solo permite la detección y monitoreo eficaz de estos sitios, sino que también facilita la adopción de medidas preventivas y correctivas, contribuyendo significativamente a la preservación del medio ambiente y la salud pública. En un mundo donde la sustentabilidad es cada vez más crucial, es imprescindible seguir innovando y aprovechar la tecnología disponible para crear un futuro más limpio y verde.

Referencias

Silvestri, S. and Omri, M. (2008). A method for the remote sensing identification of uncontrolled landfills: formulation and validation. International Journal of Remote Sensing, 29(4):975–989. Enlace

Torres, R. N. and Fraternali, P. (2021). Learning to identify illegal landfills through scene classification in aerial images. Remote Sensing, 13(22):4520. Enlace

Torres, R. N., Fraternali, P., and Biscontini, A. (2021). On the use of class activation maps in remote sensing: the case of illegal landfills. In 2021 IEEE 8th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), pages 1–10. IEEE. Enlace

Yailymova, H., Mikava, P., Kussul, N., Krasilnikova, T., Shelestov, A., Yailymov, B., and Titkov, D. (2022).
Neural network model for monitoring of landfills using remote sensing data. In 2022 IEEE 3rd International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC), pages 1–4. IEEE. Enlace