Skylight utiliza un tipo de aprendizaje automático llamado “Visión artificial” para detectar embarcaciones a partir de datos (imágenes) muy grandes y de teledetección para detectar embarcaciones.

Si bien es posible analizar imágenes manualmente para detectar embarcaciones, el aprendizaje automático es capaz de escanear imágenes enormes para identificar rápidamente objetos que probablemente sean embarcaciones. 

En general, las imágenes satelitales son una herramienta poderosa para ayudar a detectar embarcaciones que pueden no estar transmitiendo datos de ubicación AIS. Si bien las imágenes y capacidades no son un reflejo de las de Hollywood, la capacidad de escanear rápidamente grandes áreas representa un paso adelante en el conocimiento del dominio marítimo.

Skylight procesa varios tipos de imágenes disponibles públicamente, la mayoría de las cuales nunca se han utilizado para detectar embarcaciones ni se han proporcionado sin costo alguno.

Para obtener información detallada sobre los modelos de aprendizaje automático de visión artificial, consulte: 

• SatlaSpreTrain: Un conjunto de datos a gran escala para la comprensión de imágenes de teledetección
• Imágenes satelitales e IA: una nueva era en la conservación de los océanos, desde la investigación hasta el despliegue y el impacto

¿Qué es la teledetección?

La teledetección es el proceso para detectar objetos a través de imágenes, radar y otras señales comúnmente recolectadas de aviones o satélites. Implica adquirir datos sobre la superficie de la Tierra sin contacto físico directo. 

Esto se logra mediante el uso de varios sensores que pueden detectar y medir la radiación electromagnética (como luz visible, infrarroja, microondas u ondas de radio) reflejada o emitida desde el área objetivo.

Lo más probable es que ya se haya encontrado con algún tipo de teledetección. Tiene una amplia gama de aplicaciones en muchos sectores, incluyendo agricultura, mapeo y monitoreo del uso de la tierra, gestión de desastres, monitoreo de características oceánicas, monitoreo climático, planificación urbana, pronóstico del tiempo, mapeo forestal, gestión del agua y minería

.

Dentro del espacio marítimo, una variedad de sensores remotos satelitales apoyan los esfuerzos de Monitoreo, Control y Vigilancia.

Esta sección fue desarrollada con materiales de Joint Analytical Cell. Para obtener más información, comuníquese con Joint Analytical Cell: jac-coord@tm-tracking.org.

Sensores remotos para vigilancia marítima

Skylight aplica el aprendizaje automático a una variedad de datos/imágenes de tipo de teledetección. Estos incluyen:

• Radar satelital (radar de apertura sintética, SAR)
• Imágenes ópticas (imágenes electroópticas, EO)
• Luces nocturnas (Suite de radiómetros de imágenes infrarrojas visibles, VIIRS)
• Radiofrecuencia (RF)

Cada tipo y cada sensor individual tiene fortalezas y debilidades dependiendo de las circunstancias y el caso de uso.

Los siguientes artículos presentarán cada uno con más detalle, así como los satélites involucrados. 

¿Las detecciones de embarcaciones están disponibles en tiempo real?

No. Hay un retraso desde el momento en que el satélite captura hasta el momento en que las detecciones de embarcaciones están disponibles en Skylight. La gran mayoría de este retraso es el momento de enviar los datos de un satélite a la Tierra. Este retraso se llama Latencia.

La latencia es diferente para cada satélite y geografías. Algunas detecciones de embarcaciones pueden estar disponibles en tan solo una hora. Otras promedian entre 3 y 7 horas. Skylight no puede controlar esta latencia

.

Los satélites siguen siendo un esfuerzo complejo y desafiante. Siempre es posible que una transmisión falle dando como resultado datos retrasados o ausentes. Los satélites pueden experimentar problemas que causan lagunas en la recopilación de datos.

Interpretación de detecciones de embarcaciones

El aprendizaje automático es una herramienta para procesar rápidamente imágenes enormes e identificar rápidamente embarcaciones probables. Sin embargo, se producen falsos positivos (errores)

.

Es fundamental que los analistas evalúen las detecciones individuales de embarcaciones en función de su conocimiento local.

¿Qué tamaño de embarcaciones se pueden detectar? 

Depende. Los botes pequeños de madera son los más difíciles de detectar. 

Cada artículo sobre los diversos sensores proporcionará más detalles sobre las fortalezas y debilidades. 
 

\n

Terminología clave

Detección - La posible presencia de una nave

Marco - El área donde estaba mirando el satélite. También conocido como una colección, una adquisición, una imagen o una huella.

Mosaico - Una porción más pequeña de un marco

Franja - El camino a lo largo del cual una imagen de satélite recopila datos.

Tasa de revisita - La frecuencia de un satélite o constelación (grupo) de satélites que toma imágenes de la misma área. Una tasa de revisita de cinco días significa que el satélite capturará una imagen de la misma área cada 5 días. La tasa de revisita también se conoce como resolución temporal.

Cobertura - Todas las áreas de un satélite o constelación (grupo) de imágenes de satélites

Resolución - La resolución espacial es el detalle dentro de una imagen, comúnmente basado en el número de píxeles.

Las imágenes de mayor resolución indican más píxeles en un área determinada. Por ejemplo, una resolución de 1 metro significa que cada píxel representa un área de 1x1 metro

.