Fuente GJ DCI Ciencias ULisboa
Daniel Pais inició su doctorado en Geología, rama Geodinámica Externa, en octubre de 2022, en Ciencias ULisboa, en cooperación con el Instituto Dom Luiz y CoLAB +ATLANTIC. Tu proyecto doctoral cuenta con el apoyo de la FCT, a través de una beca doctoral en un entorno no académico. Su asesor externo es Luís Pedro Almeida. Los asesores internos son Cristina Ponte Lira y Rui Taborda.
El objetivo de su programa de doctorado es desarrollar una nueva herramienta que integre la detección de costas, el uso de imágenes satelitales y soluciones de modelado de vanguardia para predecir costas futuras. El objetivo también es traducir los resultados en indicadores de cambio de playas, que puedan aplicarse de forma universal y automática a diferentes entornos costeros, integrando las últimas predicciones del cambio climático y ayudando en las soluciones de gestión.
Al inicio de su carrera universitaria, Daniel Pais se interesó por la geología costera y la teledetección. Se graduó en Geología – rama Geología Aplicada y Ambiental – de Ciencias ULisboa, en 2019, y completó su maestría en Geología Ambiental, Riesgos Geológicos y Gestión Territorial en la misma institución, en 2021. Como parte de su trabajo de tesis, analizó la evolución del sistema playa/dunas de São João da Caparica después de las últimas operaciones de alimentación artificial, lo que le permitió desarrollar habilidades en investigación científica y gestión durante este período.
Daniel Pais, estudiante de doctorado en Geología de Ciencias ULisboa, es uno de los autores del artículo – “Análisis comparativo de algoritmos de cartografía costera derivados de satélites» – publicado en Communications Earth & Environment, el pasado mes de septiembre y que presenta una evaluación sin precedentes de la precisión de la detección de la costa, utilizando imágenes de satélite disponibles públicamente.
La teledetección por satélite, debido a la abundancia y accesibilidad de los datos, se utiliza a menudo para vigilar la costa, pero hasta este artículo no existía una comparación estructurada e independiente del rendimiento de los distintos algoritmos que, gracias a las imágenes captadas por los satélites, pueden detectar automáticamente y cartografiar la línea costera, es decir el contacto entre tierra y mar.
Como parte de su doctorado, Daniel Pais fue invitado por su codirector externo – Luis Pedro Almeida -, investigador del laboratorio colaborativo portugués CoLAB +Atlánticoparticipar en este innovador proyecto diseñado por Kilian Vos, primer autor del artículo e investigador de la Universidad de Nueva Gales del Sur (Australia). Este trabajo cuenta además con la participación de varios expertos de las siguientes entidades: Universidad Politécnica de Valencia (España), Universidad de Queensland (Australia), Instituto Deltares (Países Bajos), Universidad Federal de Santa Catarina (Brasil), Universidad de Burdeos (Francia) y el Centro de Ciencias Marinas y Costeras del Pacífico del Servicio Geológico de los Estados Unidos.
Luis Pedro Almeida, Daniel País y Antonio Klein (UFSC) probó la herramienta CASSI (acrónimo de Coastal Analyst System of Space Imagery Engine), lanzado en línea en 2021, en el marco de una cooperación luso-brasileña aún en desarrollo, que detecta y analiza automáticamente la línea costera mediante imágenes de satélite. Según el estudiante, “la herramienta CASSIE presenta una interfaz Gráfico intuitivo, con indicadores visuales, que lo diferencia de otros existentes y más complejos. Cualquiera que no sea un especialista en la materia puede utilizar la herramienta y comprender lo que está sucediendo en una zona costera específica.
El trabajo práctico tuvo una duración aproximada de seis meses. El primer objetivo se centró en la explotación de la herramienta CASSIE en entornos de seguimiento costero: cuatro playas de arena con condiciones geológicas y oceanográficas contrastantes. Debido a la naturaleza dinámica asociada con la posición de la costa, fue necesario corregir los resultados, incorporando diferencias relacionadas con mareas y olas, para aumentar la precisión de la detección. Este aspecto también reveló que existe un alto componente dinámico del indicador utilizado, especialmente en entornos costeros más complejos.
“En lugares donde la amplitud de las mareas es mayor, los algoritmos suelen funcionar peor porque no pueden detectar correctamente la línea de costa. Una de las conclusiones de este artículo es que en estas condiciones es necesario desarrollar nuevas técnicas específicas e incluso, quizás, utilizar un indicador diferente como el límite arena seca/arena húmeda. En zonas donde la amplitud de las mareas es menor, los resultados son bastante positivos”, explica Daniel Pais.
Otra parte importante del trabajo consistió en validar los productos resultantes de los algoritmos automáticos de detección de costas con datos dentro si tú recolectados en los ambientes costeros analizados. “Esto sólo fue posible porque estos cuatro sitios han sido monitoreados durante muchas décadas, con bastante frecuencia, y estos datos están disponibles públicamente, lo cual es relativamente raro en todo el mundo. Recopilación de datos en el sitioen campo, siempre será necesario e imprescindible para validar cualquier modelo”, explica Daniel País.
En su proyecto doctoral, en una fase más avanzada, Daniel Pais pretende explorar la predicción de las líneas costeras, añadiendo a las líneas detectadas por satélite otros factores como el oleaje, las mareas o el aporte de sedimentos para crear escenarios que representen su evolución en el futuro y hacerlos útiles a la comunidad, poniendo los resultados a disposición de las entidades públicas interesadas.
Este proyecto abre la puerta al desarrollo de nuevos algoritmos, nuevas técnicas y a una mejor comprensión de los entornos costeros a escala global, y también existe la posibilidad de mejorar las propias herramientas probadas, como CASSIE.
“La metodología seguida, completamente transparente y colaborativa, permite replicar el trabajo de otros investigadores. Esto es algo importante en ciencia y algo que queríamos transmitir con este proyecto”, concluye Daniel Pais. El siguiente paso es mejorar la detección mediante Inteligencia Artificial, integrando redes neuronales en el análisis de imágenes de satélite, y probando este método con satélites de muy alta resolución (3 m) y en otros entornos costeros.
Tânia Monteiro, Mentes creativas con Periodismo Oficina Ciencias ULisboa
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