¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial al problema de la sequía?
Por: MSc(c) Gastón Morales, Ingeniero de Investigación y Desarrollo en Digital Sense; en colaboración con Pr. Gabriele Facciolo en ENS Paris-Saclay; MSc Luis Di Martino, Líder de Equipo en Digital Sense; PhD Javier Preciozzi, socio director en Digital Sense.
Un problema que puede ser cada vez más frecuente
Desde octubre de 2022 Uruguay atraviesa un déficit hídrico de proporciones históricas, que llevó, entre otras cosas, a que el gobierno decidiera decretar la emergencia agropecuaria [1] y extenderla hasta ahora (mayo 2023), para paliar las consecuencias de la falta de lluvias en la producción.
En enero de este año la situación comenzó a volverse casi insostenible para los recursos de Obras Sanitarias del Estado (OSE), la empresa estatal que tiene el monopolio del agua en el país. La empresa tuvo que emitir la primera alerta oficial, en la que exhortó al “uso responsable” del agua [2].
En febrero y marzo la situación no mejoró. OSE hizo otro llamado a la población para “consumir responsablemente el agua potable” ya que había un alto riesgo en distintas localidades de quedarse sin abastecimiento. La sequía continuó sin dar tregua y el embalse de Canelón Grande quedó sin agua [3]. OSE se quedó sin una de las cuatro reservas que tiene para el abastecimiento de Montevideo y alrededores.
En abril hubo lluvias que mitigaron la situación, pero no lo suficiente como para poder levantar la emergencia agropecuaria. Según información del Instituto Uruguayo de Meteorología (Inumet) Uruguay se mantiene bajo condiciones de sequía. De hecho, el extremo suroeste y sur del país está “bajo condiciones de sequía extrema con un valor menor al 15% de agua disponible en suelo” [4].
A fines de abril la situación en el área metropolitana llegó a un nuevo punto crítico por la falta de lluvias y el desabastecimiento de las reservas. OSE comenzó a potabilizar agua con mayores niveles de salinidad, mezclando agua proveniente del embalse de Paso Severino, que es agua dulce, y del tramo inferior del río Santa Lucía, que tiene mayores niveles de salinidad por estar cerca de la desembocadura en el Río de la Plata [5]. Para hacer esto, OSE tuvo solicitar al Ministerio de Salud Pública una excepción temporal para aumentar los valores máximos permitidos de salinidad para la zona metropolitana.
El país y sus recursos
Uruguay es conocido por su importante acceso al agua potable, un recurso cada vez más preciado a nivel mundial [6]. Con importantes accesos naturales y plantas de potabilización, el país no suele pasar por grandes problemas en relación al agua potable. Sin embargo, las sequías del verano 2023 han prendido las alertas de OSE, ya que se alcanzaron mínimos históricos en las represas que abastecen las principales zonas metropolitanas de Uruguay.
OSE cuenta con ocho tipos de plantas de potabilización [7], dependiendo de cuál sea la fuente principal: la cuenca del Río Negro, la del Río de la Plata, la del Río Santa Lucía, la del Río Uruguay, la de la Laguna Merín, Océano Atlántico, la de fuentes subterráneas, y las de tratamiento por ósmosis. Las dos represas más importantes para el área metropolitana son las de Canelón Grande y la de Paso Severino.
¿Cómo puede ayudar la tecnología en este problema?
La disponibilidad de agua es un problema que puede afectar seriamente a un país, por eso es de suma importancia tener un estimado de cuánta agua hay disponible en todo momento.
Desde Digital Sense buscamos explotar las capacidades del Procesamiento de Imágenes, Sensado Remoto y Machine Learning, para poder aplicarlas en este caso al monitoreo de aguas.
En este estudio, utilizando imágenes satelitales de Radar de Apertura Sintética (SAR por sus siglas en inglés), se hace un monitoreo preciso de las aguas uruguayas bajo cualquier condición climática.
Asimismo, se presenta una estimación de cantidad de agua de una represa en base al procesamiento de imágenes y análisis de datos, combinándolos con datos de batimetría suministrados por OSE.
¿Por qué SAR?
La tecnología SAR se utiliza cada vez más para el monitoreo terrestre debido a sus numerosas ventajas en comparación con otras tecnologías de observación de la tierra.
El satélite SAR emite una señal de radar hacia la superficie terrestre y luego recibe la señal reflejada midiendo su tiempo de retorno. Esta señal se procesa para generar una imagen de la superficie terrestre en base a su amplitud y fase, como se puede observar en la Figura 1; de donde se puede extraer información sobre la topografía, la vegetación, la presencia de agua y otros elementos de la superficie.
La tecnología SAR cuenta con la ventaja de tener capacidad de observación en cualquier condición climática. A diferencia de las imágenes de satélite ópticas, que pueden verse obstaculizadas por la presencia de nubes o niebla. Las imágenes SAR tienen la capacidad de penetrar a través de estas condiciones y proporcionar imágenes claras y detalladas de la superficie terrestre. En la Figura 2 se puede observar la represa de Paso Severino con una imagen óptica y una imagen SAR en un día nublado.
Por otra parte, pueden tomarse imágenes satelitales tanto de día como de noche, lo que permite un monitoreo continuo.
Las imágenes SAR pueden proporcionar una resolución espacial relativamente alta, entre 1 y 10 metros por píxel dependiendo del instrumento. Esto permite la detección de objetos pequeños y la realización de análisis detallados de la superficie terrestre.
Los Datos
El trabajo se centró en los cambios de nivel de agua en dos de las principales fuentes de abastecimiento de agua potable de OSE.
Represa Paso Severino: represa ubicada en el curso inferior del río Santa Lucía Chico en el departamento de Florida (34°15′56.74″ S, 56°18′24.54″ W).
Represa Canelón Grande: curso fluvial uruguayo que atraviesa el departamento de Canelones (34°30′31″ S, 56°23′27″ W).
Para complementar el estudio se agregó una tercera represa que se utiliza para riego:
Represa de India Muerta: se encuentra entre las localidades de Lascano y Velázquez, en el departamento de Rocha (33°55′16″ S, 54°15′22″).
El satélite que se utilizó para este estudio fue Sentinel-1, perteneciente al programa Copernicus desarrollado por la Agencia Espacial Europea (ESA) [8]. Este satélite proporciona datos de imágenes de SAR de alta calidad y cobertura global.
Existen varios satélites de apertura de radio sintética además de Sentinel-1, como pueden ser TerraSAR-X o COSMO-SkyMed. La ventaja que tiene el primero, es que sus datos son gratuitos y de fácil acceso. En nuestro caso, las imágenes fueron extraídas a través de Google Earth Engine, una plataforma de Google de procesamiento y análisis de datos geoespaciales.
Las imágenes satelitales SAR de Sentinel-1 tienen una resolución espacial de hasta 10 metros. Su capacidad de penetración en la atmósfera, las nubes y la lluvia, permiten la observación continua de la superficie terrestre, incluso en condiciones meteorológicas adversas. Esto permite un tiempo de revisita de 12 días para la mayoría de las áreas terrestres.
En particular, las imágenes utilizadas para este trabajo pertenecen a las adquiridas en su órbita descendente, con el modo Interferometric Wide (IW) y con transmisión y recepción de la onda con polarización vertical (VV).
Nuestro Trabajo
Utilizando las imágenes SAR que se obtienen de la amplitud de la señal recibida se realizó un análisis de cómo fueron variando los niveles de agua en las diferentes represas.
La señal reflejada por aguas calmas, como las represas, es bastante menor que la reflejada por el resto de la superficie, dado que el agua actúa como “espejo” reflejando la onda en una dirección diferente a la del satélite. Esto hace que se vea más oscura en la imagen SAR. Las superficies rugosas en cambio, aparecen más brillantes, ya que reflejan la onda radar en todas las direcciones, de donde una mayor parte de la onda reflejada vuelve al satélite. La Figura 3 muestra una representación simple de este efecto.
En base a esto, se hace una segmentación del agua utilizando un umbral que sea capaz de separar el agua del resto.
Para poder comparar una colección de imágenes SAR de la represa y hacer la segmentación con un único umbral para todas, se realiza una normalización, llevando el valor de los píxeles de las distintas imágenes a rangos comparables entre sí. El objetivo de este proceso es hacer que todas las imágenes de una colección tengan una apariencia similar eliminando las diferencias debidas a la variabilidad en la adquisición de las imágenes SAR.
Para normalizar, se sigue el siguiente procedimiento:
- Se selecciona una zona de referencia que sea invariante, es decir, una región de la imagen que no cambie significativamente entre adquisiciones. A partir de esta se calcula el valor medio de píxeles en esta zona para una imagen de referencia.
- Para cada una de las imágenes restantes en la colección, se calcula el valor medio de píxeles en la zona invariante y se compara con el valor medio de píxeles de la imagen de referencia.
- La diferencia entre estos valores se utiliza para ajustar la imagen, sumando o restando esta diferencia a todos los valores de píxeles de la imagen.
- Por último se aplica un filtrado para eliminar el ruido de las imágenes de manera que la segmentación sea más precisa.
En la Figura 4 se muestra la segmentación de agua con un mismo umbral para dos fechas diferentes.
Luego de haber procesado la colección de imágenes SAR de las represas se puede ver el efecto de la sequía a través del paso del tiempo.
Con los datos de la segmentación se obtiene cuántos píxeles de agua hay en cada imagen, que pueden ser simplemente mapeados a metros cuadrados utilizando la resolución de la imagen.
En la Figura 5 se observa como varían los niveles de las represas con el paso del tiempo con su respectivo valor de espejo de agua estimado. Notar que el método descrito sólo permite estimar la superficie del espejo de agua y no el volumen de agua disponible. Para determinar un volumen de agua es necesaria más información, como por ejemplo la batimetría de cada represa. Sin embargo, si el espejo de agua se reduce, el volumen también lo hace.
En los tres casos se observa el efecto de la sequía a partir de enero de 2023, cuando comienza a decrecer considerablemente la cantidad de agua en las represas.
Combinando el estudio con datos de batimetría suministrados por OSE sobre la represa de Paso Severino se puede hacer una estimación de los metros cúbicos de agua que tiene disponibles.
El estado de la situación hídrica del 22/03/2023 informado por OSE presentaba que Paso Severino contaba con una reserva de 18.849.167 metros cúbicos de agua [9]. En base a la detección de agua con una imagen del 23/03/2023 y utilizando los datos de batimetría se obtiene una estimación de 18.149.582 metros cúbicos.
La Figura 6 muestra la detección de agua del 23/03/2023 y la superposición de la misma con los datos de batimetría.
Por otra parte, analizando la evolución del espejo de agua de Paso Severiano en estos últimos cinco años, se pueden apreciar dos eventos marcados: la sequía actual y la de 2020. En la Figura 7 resalta claramente la gravedad de la sequía actual, llegando a un mínimo muy por debajo que en el caso de 2020. En la Figura 8 se muestran las imágenes de los puntos mínimos correspondientes a 12/06/2020 y 10/05/2023.
Conclusiones
El problema de la escasez de agua puede ser cada vez más frecuente, por lo que urge contar con un monitoreo constante. Las emergencias hídricas y agropecuarias que enfrenta Uruguay han demostrado la necesidad de contar con nuevas soluciones tecnológicas que permitan prever este tipo de situaciones. En base a algoritmos de detección satelital se podría tener una estimación automática de la cantidad de agua disponible.
Es importante señalar que este trabajo se centra en tres represas particulares, pero se puede extender a todo el país.
Este trabajo presenta una prueba de concepto de cómo la tecnología de imágenes satelitales SAR permite el monitoreo de aguas. Nuestros experimentos ilustran la severidad de la sequía de 2023 y la compara con una sequía de 2020.
El equipo de Digital Sense continúa trabajando en líneas de investigación y desarrollo sobre esta temática, explorando distintas posibilidades que contribuyan a solucionar los temas que preocupan al país.
Referencias
[1] Agricultura y Pesca. Estimaciones preliminares impacto déficit hídrico 2022–2023; Ministerio de Ganadería.
[2] Debido a la sequía, OSE exhorta al “uso responsable” del agua; La Diaria.
[3] Por la sequía, el embalse de Canelón Grande se quedó sin agua y OSE pierde una reserva: las impactantes imágenes; El Observador.
[4] Continúa la sequía en Uruguay; Inumet.
[5] Salinidad del agua en Montevideo y área metropolitana; Unidad Reguladora Servicios Energía Agua.
[6] El valor del agua; UNESCO.
[7] Ubicación de Plantas Potabilizadoras en Uruguay; OSE.
[8] Sentinel-1 SAR User Guide; European Space Agency.
[9] Déficit hídrico | Estado de situación al 22/03/2023; OSE.
