Un grupo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP), liderado por el Dr. Fernando Arias con el apoyo de Senacyt, ha desarrollado una innovadora plataforma basada en tecnología de monitoreo remoto para identificar y analizar el florecimiento de algas nocivas en las zonas costeras del país.
“El objetivo de este proyecto fue desarrollar una plataforma basada en tecnología de monitoreo remoto que sea capaz de identificar florecimientos de algas en los ecosistemas costeros de nuestro país”, explicó el Dr. Fernando Arias, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la UTP, quien lideró la investigación con apoyo de Senacyt.
“Los efectos de estas proliferaciones, particularmente de las especies nocivas, pueden afectar el ambiente, la salud pública, la seguridad alimentaria y la economía de las regiones costeras. Este problema ha sido reconocido por organizaciones internacionales como el Grupo Internacional de Expertos sobre el Cambio Climático (IPPC, por sus siglas en inglés)”, indicó el doctor Arias.
Equipo de investigación desarrolló dos prototipos equipados con cámaras hiperespectrales
Los florecimientos de algas son fenómenos naturales donde el fitoplancton -conjunto de organismos fotosintéticos compuestos principalmente por cianobacterias, diatomeas y dinoflagelados- se reproduce explosivamente en cuerpos de aguas, causando de esta manera una serie de desbalances ambientales en los ecosistemas costeros.
En los últimos años, se ha observado un preocupante incremento en la frecuencia e intensidad de estos eventos producto del Cambio Climático, lo cual tiene un profundo efecto en los ecosistemas costeros y en la salud de las comunidades humanas que dependen de ellos.
Para el monitoreo del florecimiento de algas nocivas de forma remota, el equipo de investigación desarrolló dos prototipos equipados con cámaras hiperespectrales: uno para el monitoreo manual de muestras en campo de forma directa y otro para el monitoreo aéreo con un vehículo aéreo no tripulado. Los datos recabados por ambos prototipos fueron luego procesados con un algoritmo de inteligencia artificial, también desarrollado por los investigadores, para la clasificación de las especies de algas en estos ecosistemas.