CleanWater: detección de residuos acuáticos con imágenes satelitales y drones con inteligencia artificial

Abstract

La contaminación de los cuerpos de agua es un problema creciente, con 11 millones de toneladas de basura vertidas en los océanos cada año. En Argentina, se estima que un 70% de plásticos compone la basura de las costas bonaerenses y afecta al menos a 32 especies. El presente trabajo propone un sistema de monitoreo que combina imágenes satelitales e imágenes obtenidas con drones, para identificar la acumulación de basura con distinto grado de detalle. Para el procesamiento, se utilizan técnicas de Aprendizaje Automático, Clasificación y Visión Artificial, con una ResNet-50 para el análisis de las imágenes satelitales provenientes de fuentes abiertas, y un modelo basado en YOLOv8 para las imágenes recolectadas mediante el uso de un dron. Los resultados se presentan en tiempo real en un tablero desarrollado en Tableau y desplegado en AWS.

Water body pollution is a growing problem, with 11 million tons of waste dumped into the oceans each year. In Argentina, it is estimated that 70% of the waste along the Buenos Aires coasts is plastic and affects at least 32 species. This work proposes a monitoring system that combines the analysis of satellite images and images captured by drones, to identify waste accumulation. It uses Machine Learning, Classification, and Computer Vision techniques, adapting a ResNet-50 for the analysis of satellite images available from open data sources, and creating a model based on YOLOv8 for images collected using a drone. Results are presented in real time on Tableau and deployed on AWS.