Los datos satelitales se han convertido en una herramienta fundamental para comprender y monitorear nuestro planeta desde una perspectiva única. Estos datos, recopilados por satélites en órbita alrededor de la Tierra, ofrecen una visión global y detallada de diversos fenómenos terrestres, marítimos y atmosféricos que tienen aplicaciones en múltiples sectores, como el cuidado del medio ambiento o impulso de la innovación en el sector energético.

En este artículo nos vamos a centrar en un nuevo sector: el ámbito de la pesca, donde los datos satelitales han revolucionado la forma en que se monitorean y gestionan las actividades pesqueras a nivel mundial. Repasaremos cuáles son los datos satelitales sobre pesca más utilizados para monitorizar la actividad pesquera y veremos posibles usos, destacando su relevancia en la detección de actividades ilegales.

Los datos satelitales más populares relacionados con la pesca: los datos de posicionamiento

Entre los datos satelitales, encontramos gran cantidad de datos públicos y abiertos, que son gratuitos y están disponibles en formatos reutilizables, como aquellos procedentes del programa europeo Copernicus. Estos datos se pueden complementar con otros que, aunque también son públicos, pueden tener coste y restricciones de uso o acceso. Esto se debe a que la obtención y procesamiento de estos datos implica costes significativos y se requiere la compra a proveedores especializados, como ORBCOMM, exactEarth, Spire Maritime o Inmarsat. A este segundo tipo pertenecen los datos procedentes de los dos sistemas más populares para obtener datos pesqueros, que son:

1. Sistema de Identificación Automática (AIS, en sus siglas en inglés): transmite la ubicación, velocidad y dirección de los barcos. Se creó para mejorar la seguridad marítima y prevenir colisiones entre embarcaciones; es decir, su objetivo era evitar accidentes al permitir que los buques comuniquen su posición y obtengan la ubicación de otros barcos en tiempo real. Sin embargo, con la liberación de los datos satelitales en la década de 2010, la academia y las autoridades se dieron cuenta de que podían mejorar el conocimiento situacional al proporcionar información sobre los barcos, incluyendo su identidad, rumbo, velocidad y otros datos de navegación. Los datos AIS pasaron a facilitar la gestión del tráfico marítimo, permitiendo a las autoridades costeras y centros de tráfico monitorear y gestionar el movimiento de embarcaciones en sus aguas. Esta tecnología ha revolucionado la navegación marítima, proporcionando una capa adicional de seguridad y eficiencia en las operaciones marítimas. Los datos están disponibles a través de sitios webs como MarineTraffic o VesselFinder, que ofrecen servicios básicos de seguimiento de forma gratuita, pero requieren una suscripción para obtener funciones avanzadas.

2. Sistema de Seguimiento de Buques (VMS): diseñado específicamente para el monitoreo pesquero, proporciona datos de posición y movimiento. Se creó específicamente para el monitoreo y la gestión de la industria pesquera moderna. Su desarrollo surgió hace aproximadamente dos décadas como una respuesta a la necesidad de mejorar el seguimiento, control y vigilancia de las actividades pesqueras. El acceso a los datos del VMS varía según la jurisdicción y los acuerdos internacionales. Los datos son utilizados principalmente por organismos gubernamentales, organizaciones regionales de gestión pesquera y autoridades encargadas de la vigilancia, quienes tienen acceso restringido y deben cumplir con estrictas normativas de seguridad y confidencialidad. Por otro lado, las empresas pesqueras también emplean sistemas VMS para gestionar sus flotas y cumplir con regulaciones locales e internacionales.

Análisis de datos satelitales pesqueros

Los datos satelitales han demostrado ser particularmente útiles para observar la pesca, ya que pueden ofrecer tanto un panorama general de un área marina o una flota pesquera, como la posibilidad de conocer la vida operativa de un solo buque. Para ello se suelen seguir los siguientes pasos:

1. Recopilación de datos AIS y VMS.
2. Integración con otras fuentes abiertas o privadas. Por ejemplo: registros de buques, datos oceanográficos, delimitaciones de zonas económicas especiales o aguas territoriales.
3. Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones de comportamiento y maniobras de pesca.
4. Visualización de datos en mapas interactivos.
5. Generación de alertas sobre actividades sospechosas (para el monitorio en tiempo real).

Casos de uso de los datos satélites de pesca

Los datos satelitales de pesca ofrecen opciones rentables, especialmente para que aquellos con recursos limitados para patrullar sus aguas puedan monitorear de forma continua grandes extensiones oceánicas. Entre otras actividades, estos datos hacen posible el desarrollo de sistemas que permiten:

1. La Supervisión del cumplimiento de regulaciones pesqueras, ya que los satélites pueden rastrear la posición y movimientos de los barcos pesqueros. Este monitoreo se puede hacer con datos históricos, con el objeto de realizar un análisis de patrones y tendencias de actividad pesquera. De esta forma se apoyan investigaciones a largo plazo y análisis estratégicos del sector pesquero.

2. La detección de pesca ilegal, utilizando tanto datos históricos como en tiempo real. Al analizar patrones de movimiento inusuales o la presencia de embarcaciones en áreas restringidas, se pueden identificar posibles actividades de pesca ilegal, no declarada y no reglamentada (llamada pesca INDNR). La pesca INDNR representa un valor de hasta 23.500 millones de dólares anuales en productos marinos.

3. La evaluación del volumen pesca, con los datos de la capacidad de carga de cada nave y los trasbordos de pescado que se realizan tanto en alta mar como en puerto.

4. La identificación de áreas de alta actividad pesquera y la evaluación de su impacto en ecosistemas sensibles.

Un ejemplo concreto es el trabajo realizado por el Overseas Development Institute (ODI), titulado “Pesca en aguas turbias”, que revela cómo los datos satelitales permiten identificar embarcaciones, determinar su ubicación, rumbo y velocidad, así como entrenar algoritmoss, proporcionando una visión sin precedentes de las actividades pesqueras globales. El informe está basado en dos fuentes: entrevistas con los responsables de diversas plataformas privadas y públicas que se dedican a observar la pesca INDNR, así como en recursos abiertos y gratuitos como Global Fishing Watch (GFW) –una organización que es el fruto de la colaboración entre Oceana, SkyTruth y Google— y que proporciona datos abiertos.

Desafíos, consideraciones éticas y limitaciones a la hora de monitorizar la actividad pesquera

Aunque estos datos ofrecen grandes oportunidades, es importante notar que también tienen limitaciones. El estudio "Fishing for data: The role of private data platforms in addressing illegal, unreported and unregulated fishing and overfishing", menciona los problemas de trabajar con datos satelitales para combatir la pesca ilegal, unos retos que pueden aplicar al monitoreo de la pesca en general:

1. La falta de un registro universal de buques de pesca unificada. Se carece de una base de datos única de embarcaciones pesqueras, lo que dificulta la identificación de las embarcaciones y sus empresas propietarias u operadoras. La información de las embarcaciones está dispersa en múltiples fuentes, como sociedades de clasificación, registros nacionales de buques y organizaciones regionales de gestión pesquera.

2. Algoritmos deficientes. Los algoritmos utilizados para identificar comportamientos de pesca son a veces incapaces de identificar con precisión la actividad pesquera, dificultando la identificación de actividades ilegales. Por ejemplo, inferir el tipo de arte de pesca utilizado, las especies objetivo o la cantidad capturada a partir de los datos satelitales puede ser complejo.

3. La mayoría de estos datos no son gratuitos y pueden resultar costosos. Los datos más utilizados en este campo, es decir, aquellos procedentes de sistemas AIS y VMS, conllevan un coste considerable.

4. Datos satelitales incompletos. Los sistemas de identificación automática (AIS) son obligatorios solo para embarcaciones de más de 300 toneladas brutas, lo que deja fuera a muchas embarcaciones pesqueras. Además, las embarcaciones pueden apagar sus transmisores AIS para evitar la vigilancia.

5. El uso de estas herramientas para la vigilancia, el control y la aplicación de la ley conlleva riesgos, como falsos positivos y correlaciones espurias. Además, la excesiva confianza en estas herramientas puede desviar los esfuerzos de aplicación de la ley en comportamientos que no se pueden detectar.

6. La colaboración y la coordinación entre diversas iniciativas privadas, como Global Fishing Watch, no es todo lo fluida que podría ser. Si unieran sus esfuerzos, podrían crear una plataforma de datos más potente, pero es difícil incentivar dicha colaboración entre organizaciones que son competidoras.

El futuro de los datos satelitales en la pesca

El campo de los datos satelitales está en constante evolución, con nuevas técnicas de captura y análisis que mejoran la precisión y utilidad de la información obtenida. Las innovaciones en la captura de datos geoespaciales incluyen el uso de drones, LiDAR (light detection and ranging) y fotogrametría de alta resolución, que complementan los datos obtenidos por satélites tradicionales. En el ámbito del análisis, el machine learning y la inteligencia artificial están desempeñando un papel crucial. Por ejemplo, Global Fishing Watch utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar millones de mensajes diarios de más de 200.000 embarcaciones pesqueras, permitiendo una visión global y en tiempo real de sus actividades.

El futuro de los datos satelitales es prometedor, con avances tecnológicos que ofrecen mejorar la resolución, frecuencia, volumen, calidad y tipos de datos que se pueden recopilar. La miniaturización de satélites y el desarrollo de constelaciones de microsatélites están mejorando el acceso al espacio y a los datos que se pueden obtener desde allí.

En el contexto de la pesca, se espera que los datos satelitales desempeñen un papel cada vez más importante en la gestión sostenible de los recursos marinos. La combinación de estos datos con otras fuentes de información, como sensores in situ y modelos oceanográficos, permitirá una comprensión más holística de los ecosistemas marinos y las actividades humanas que los afectan.

Contenido elaborado por Miren Gutiérrez, Doctora e investigadora en la Universidad de Deusto, experta en activismo de datos, justicia de datos, alfabetización de datos y desinformación de género. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor

Actualmente nos encontramos en un contexto de transformación digital en el que todos los sectores están en un proceso de adaptación con el objetivo de responder a las necesidades de mejora, agilidad y eficiencia que demanda la sociedad. Uno de los campos en el que más evidente se hace este cambio es el medio rural.

En el caso concreto de España, el cambio de paradigma se hace más que necesario debido a aspectos como el cambio climático o la despoblación de zonas rurales. La transformación digital de actividades primarias como la agricultura o la ganadería puede contribuir a solventar estos retos, al atraer nuevos perfiles profesionales a zonas con menos densidad de población, y contribuir a unos cultivos más eficientes y sostenibles.

Los datos abiertos juegan un rol importante en la resolución de estos retos a través de la transformación digital, como materia prima de soluciones tecnológicas que ayudan a tomar mejores decisiones más sostenibles. Por ello, queremos contarte cuáles son los principales conjuntos de datos de medio rural que puedes encontrar en nuestro catálogo y reutilizar para poner en marcha aplicaciones y servicios que impulsen mejoras en este sector.

¿Qué tipos de datos relacionados con el medio rural puedo encontrar en datos.gob.es?

En datos.gob.es disponemos de un amplio catálogo de datos relacionados con diferentes sectores como Turismo, Medio Ambiente, Cultura y Ocio, Economía, Transporte, Salud o Industria. La categoría de Medio Rural incluye diferentes catálogos de datos de índole relacionados con la Agricultura, Ganadería, Pesca y Silvicultura.

En la actualidad, esta categoría cuenta con más de 1.000 conjuntos de datos destacados. Entre estos conjuntos de datos podemos encontrar información estatal, así como local y regional. En este artículo, ya te hablamos de los conjuntos de datos que el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación ponía a disposición de los ciudadanos, pero en esta categoría hay muchos más, Junto a los ministerios, las instituciones que más publican este tipo de conjuntos de datos son la Comunidad Autónoma del País Vasco,  Generalitat de Catalunya y el Instituto Nacional de Estadística (INE).

De estos conjuntos de datos, a continuación, se recogen los más destacados junto con el formato en el que se ofrecen:

1. A nivel estatal

• CIS. La juventud rural española – Centro de Investigaciones Sociológicas. XML, CSV, Json.
• Catálogo Oficial de Datos y Servicios INSPIRE. Guía de playas. MDB, KMZ, SHP, ASCII, XHTML.
• INE. Distribución de la superficie de agricultura ecológica certificada calificada y o en periodo de conversión. CSV, XLSx, XLS, Html, Json, PC-axis.

2. A nivel CC.AA.

• Generalitat de Catalunya. Industrias agroalimentarias de Cataluña. CSV, JSON, XML-APP, RDF-XML.
• Junta Castilla y León. Estadísticas de agricultura (Castilla y León). CSV.
• Gobierno de Aragón. Comarcas agrarias de Aragón. CSV, XML-APP, JSON.
• Comunidad Autónoma de País Vasco. Mujeres rurales de la C.A. de Euskadi por situación profesional según grupo de edad (%). CSV, XLS.
• Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha. Cursos de formación agraria. XLSX, PDF.

3. A nivel local

• Cabildo Insular de la Palma. Zonificación y usos de la Isla de la Palma. HTML, CSV, JSON, GeoJSON, KML, SHP.
• Diputación Provincial de Barcelona. Decaimiento de la masa forestal de los bosques del Maresme. PDF, ZIP, HTML.
• Ayuntamiento de Vitoria-Gasteiz. Riesgo de incendios forestales. PDF, OCTET-STREAM.
• Ayuntamiento de Zaragoza. Puntos Limpios del Ayuntamiento de Zaragoza. GeoRSS.

La reutilización de datos del sector agroalimentario, forestal y rural

El poder reutilizador de todos estos conjuntos de datos es muy valioso. Con ellos se pueden crear herramientas y servicios de valor. Cojamos el ejemplo del Sistema de Información Geográfica de Parcelas Agrícolas, SIGPAC, que “permite identificar geográficamente las parcelas declaradas por los agricultores y ganaderos, en cualquier régimen de ayudas relacionado con la superficie cultivada o aprovechada por el ganado”. Este visor se creó con el objetivo de facilitar a los agricultores la presentación de solicitudes de ayudas, así como su control. Sin embargo, cabe destacar que el SIGPAC también ha servido para desarrollar aplicaciones y servicios que mejoran la eficiencia de los cultivos, como por ejemplo Campogest o Cropti. Muchas de estas aplicaciones también incorporan los datos del Registro de productos fertilizantes, como cultivAPP, lo que permite a los agricultores controlar los tratamientos fitosanitarios aplicados de una manera más sencilla, desde su propio dispositivo móvil.

También podemos encontrar aplicaciones relacionadas con el ámbito forestal, como förecast una herramienta que proporciona datos en tiempo real sobre las existencias de los bosques y permite realizar análisis espacio-temporales basados en sensores remotos e inteligencia artificial. O con un marcado carácter social como Plan Repuebla, un proyecto que busca reactivar las zonas rurales de Castilla y León.

Puedes ver más ejemplos de reutilización de datos agrarios en los trabajos finalistas del Desafío 2019, en nuestra sección de aplicaciones o en este informe.

Desde datos.gob.es te invitamos a visitar nuestro catálogo de datos y descubrir todos los conjuntos de datos que tenemos recopilados en las diferentes secciones.

Ahora que está abierta la convocatoria de la tercera edición del Desafío Aporta, centrada en esta ocasión en el ámbito de la educación, hemos hablado con el ganador de la edición de 2019, Mariano Nieves, que se hizo con el primer puesto gracias a su solución Optimacis. Mariano nos ha explicaco cómo fue su experiencia y ha transmitido una serie de consejos para los participantes de este año.

Entrevista completa:

1. ¿En qué consiste Optimacis?

Optimacis es un proyecto para la optimización del mercado de las lonjas de pescado fresco, que busca el equilibrio de los precios frente a situaciones de monopsonio.

El éxito del proyecto radica en la entrega de valor para los tres actores principales en estos mercados:

• las empresas pesqueras como productores
• los mayoristas y empresas de hostelería, como mediadores en la entrega hacia el mercado;
• y las propias lonjas como centros de distribución primarios.

Los valores para cada actor son concretos: en el caso de los pescadores, mediante el conocimiento anticipado de los precios más ventajosos para la venta; en el caso de los mayoristas y restauradores, mediante el conocimiento de los puntos de aprovisionamiento con mayor capacidad; y en el caso de las lonjas, mediante el conocimiento anticipado de la afluencia esperable en sus instalaciones, para la organización interna de los recursos.

2. ¿Qué le impulsó a participar en el Desafío Aporta?

Sin lugar a dudas, el respado institucional de datos.gob.es como referente en la Administración Pública, dado que el proyecto tiene un marcado carácter de sostenibilidad para un colectivo que requiere habitualmente de recursos adicionales a la explotación.

No ha sido un proyecto preconcebido que viniera a aprovechar la convocatoria. Más bien al contrario, el proyecto se forjó tras la lectura de la convocatoria. Sinceramente, llegué a formular una pregunta formal en la Sede Electrónica de Red.es para asegurarme de que la pesca era un ámbito cubierto por las bases del Desafío Aporta de 2019.

Pensé que contar con el reconocimiento y la difusión del Desafío Aporta impulsaría mi carrera profesional, como así ha sido. Este es un valor que quiero destacar para animar a otros participantes en la nueva convocatoria: actualmente hay muchos profesionales con una carrera impreionante, que pueden hacer brillar su CV con el éxito en el Desafío Aporta.

3. ¿Cómo fue su experiencia?

El reto fue impresionante. Para quien conoce el mundo apasionante de los datos, me parece importante destacar la importancia de manejar más de 3.500 modelos predictivos en tiempo real (bueno, con un ciclo de regeneración de 24 horas).

Esto está soportado por diversas fuentes de ingestión, destacando la información desde Meteogalicia y la Agencia Estatal de Meteorología, la ingestión en tiempo real desde dos sistemas de radar (en realidad, se llaman Sistemas de Identificación Automática) emplazados en As Pontes de García Rodríguez y en Vigo, y la extracción diaria de los datos de precios publicados desde las lonjas de Galicia.

Barajar todas esta fuentes de información en un tiempo récord (con siete máquinas trabajando en modo continuo 24x7), ingestando y monitorizando los modelos predictivos supuso un esfuerzo importante para mí, al que me dediqué todo el verano de 2019 y los meses de septiembre y octubre, en tareas de geolocalización y machine learning.

La principal ventaja que me ha proporcionado el desafío ha sido la de conocer fuentes de grandes masas de datos que están disponibles para proyectos de todo tipo, con la solvencia de las fuentes de la Administración Pública.

4. ¿En qué punto se encuentra actualmente el desarrollo del Sistema Optimacis?

Estamos ya en una fase de promoción de la solución, para coordinarnos con organismos públicos que impulsan proyectos sostenibles en el ámbito pesquero tanto a nivel estatal como a nivel local y autonómico. El equilibrio de las condiciones de mercado está siendo un factor que despierta interés para las administraciones locales.

5. ¿Qué consejos daría a los participantes del Desafío Aporta 2020?

Bueno, sólo desde la experiencia de mi partición como es lógico. Creo que la dedicación y el esfuerzo resultaron decisivos en mi caso, porque el resto de los participantes tenía un nivel muy alto al que yo no podía aspirar. La mayoría eran grupos de personas, mientras que mi participación fue con carácter personal. Sin embargo, el hecho de conseguir levantar todo ese bloque de modelos predictivos, y revisar concienzudamente los resultados resultó determinante.

Por otro lado, creo que también me ayudó el haber cuidado meticulosamente la presentación. Haber aportado una envoltura cuidada al contenido fue algo bien valorado, ya que dispuse de una maqueta plenamente funcional.

6. Cierre y despedida.

Quiero transmitir todo el ánimo a los particpantes de esta convocatoria, y que no duden en incluir dedicación y esfuerzo porque merece la pena. No todos los días recibe uno el reconocimiento de una institución gubernamental como es datos.gob.es. ¡Que gane el mejor!

Clic And Fish es una herramienta online dirigida a usuarios que practican la pesca en Castilla y León con el objetivo de proporcionar información relevante para la práctica de esta actividad en dicha CCAA.

La aplicación permite recorrer los ríos desde dentro a través de vídeos, lo que hace posible revisar las orillas en cada tramo y observar cuáles son los mejores accesos al mismo. Además, este servicio web proporciona datos acerca de la profundidad, meteorología, caudal, temperatura del agua o ancho del cauce, entre otros.

Esta información se recoge en tiempo real por sus estaciones de captura para ver qué está pasando en cada tramo de los ríos. Además, a través de datos históricos y observando los cauces en tiempo real es posible anticipar y escoger los momentos más adecuados para la pesca así como los señuelos con mayor probabilidad de captura.

Clic And Fish cuenta con una comunidad de aficionados a la pesca con el fin de compartir experiencias, logros y consejos con el fin de mejorar la práctica de esta actividad y su plataforma.