SipamMar

SipamMar: An Autonomous Brazilian System for Detecting and Modeling Oil Spills

Resumen

El proyecto "SipamMar" desarrolló un sistema operacional automatizado de alerta y simulación de la dispersión de manchas de petróleo en aguas jurisdiccionales brasileñas, con el objetivo de mitigar la vulnerabilidad de la "Amazonia Azul" a derrames, una deficiencia expuesta por el desastre de 2019. Este sistema integra la teledetección por Radar de Apertura Sintética (SAR), que permite la detección continua independientemente de las condiciones climáticas, con técnicas avanzadas de aprendizaje automático y profundo (AM/DL), específicamente Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) como U-Net y ResNet-50, entrenadas con imágenes SAR Sentinel-1 para la detección automatizada de manchas. La precisión de la detección se mejora mediante la integración de datos ambientales auxiliares (ej., clorofila-a, viento, corrientes) que ayudan a reducir los falsos positivos (lookalikes) y el ruido speckle. Una vez confirmada la detección, el sistema activa un módulo de modelado numérico de dispersión de petróleo utilizando el modelo MEDSLIK-II, configurado para simular múltiples tipos de petróleo y procesos físicos de intemperie, utilizando datos de Copernicus Marine Service, ERA5 y GFS/NOAA. El proceso completo está totalmente automatizado por scripts, desde la adquisición de datos hasta la generación de salidas gráficas y animaciones horarias, cuyos resultados son interoperables con entornos SIG, proporcionando subsidios espaciales cruciales para la toma de decisiones y la respuesta rápida a emergencias. Estudios de caso demuestran la robustez y aplicabilidad operacional de SipamMar en escenarios con y sin falsos positivos, representando un avance significativo en la capacidad brasileña de monitoreo y protección de la Amazonia Azul