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Imágenes satelitales nocturnas sirven de base para cuantificar las flotas de poteros que operan cerca de la ZEE argentina. (Foto: Histarmar/Stock File

Nuevo software para cuantificar flota potera internacional

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Wednesday, July 11, 2012, 23:10 (GMT + 9)

El Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (Inidep) desarrolló un software que permite procesar y validar y/o calibrar en forma automática las imágenes satelitales nocturnas de las embarcaciones de la flota internacional que captura de calamar (Illex argentinus) en la milla 201.

El Instituto accede a las imágenes nocturnas DMSP-OLS (Programa de Obtención de Tomas del Departamento de Defensa de Estados Unidos) a través de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales.

En el marco del trabajo realizado por el Subprograma de Sensoramiento Remoto en cooperación con el Programa de Pesquerías de Cefalópodos, los investigadores pueden monitorear y cuantificar la dimensión de la flota que pesca el cefalópodo fuera de la Zona Económica Exclusiva (ZEE).

Las luces emitidas por las lámparas de las embarcaciones generan zonas altamente resplandecientes que pueden ser detectadas por un sensor infrarrojo OLS, lo que posteriormente permite su identificación.

La validación de la información obtenida se realiza utilizando datos de posicionamiento satelital de los barcos argentinos.

Según un informe del Inidep, “Los resultados de este cruzamiento fueron almacenados en una base a fin de poder recolectar información que permita caracterizar y describir el fenómeno de resplandor generado por la luz de uno o más barcos”, informó Pescare.

Según los especialistas que participan en esta iniciativa, los resultados son “muy aceptables”.

"A partir de una imagen de la cual no se conoce posicionamiento satelital de la flota [potera extranjera], el software identifica los grupos y estima la cantidad de barcos asociada", añade el documento.

Por ejemplo, el 26 de febrero pasado se encontraban pescando calamar alrededor de 87 buques en el área adyacente.

Los investigadores estiman que a medida que cuenten con una mayor cantidad de imágenes validadas/calibradas, el modelo de ajuste reducirá el margen de error en el mecanismo. 

Por Analia Murias

www.fis.com


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