Contar barcos en un puerto desde el espacio, lo que mejora y lo que no un nuevo detector con IA

Qué encontraron

Saber cuántos barcos hay en un puerto, de qué tipo y dónde están atracados o fondeados es información valiosa para autoridades portuarias, navieras y analistas de comercio. Las imágenes satelitales de alta resolución permiten obtenerla sin depender de reportes de terceros, siempre que un algoritmo pueda encontrar los barcos entre grúas, contenedores, olas y nubes.

Un equipo del North China Institute of Aerospace Engineering diseñó un detector para ese escenario difícil. Partieron de YOLOv7, una familia de modelos de detección de objetos muy usada, y le agregaron tres piezas: un módulo de atención que resalta los bordes de los barcos, una forma más liviana de reducir la imagen sin perder detalle y una estructura que equilibra la detección de barcos grandes y pequeños.

Para probarlo construyeron un conjunto de datos propio, TJShip, a partir de dos imágenes del satélite chino Gaofen-2 sobre el puerto de Tianjin, el mayor puerto integral del norte de China, tomadas en diciembre de 2023 y junio de 2024. El conjunto tiene 1863 imágenes con barcos de todos los tamaños, desde pesqueros hasta grandes cargueros.

Resultados:

• Supera con amplitud a los modelos clásicos. Frente a Faster R-CNN, el nuevo modelo mejora el mAP, la métrica estándar de precisión en detección, en 46,87 %. Frente a RetinaNet, en 8,14 %.
• Frente a los modelos recientes, la mejora es chica. Frente a YOLOv7, del que parte, la ganancia es de 1,75 %; frente a YOLOv8, de 0,86 %.
• Otro conjunto, resultado similar. En una base pública de barcos, YOLOv8 y el nuevo modelo llegan a una precisión casi saturada.

Qué significa

La lectura más útil no está en el modelo nuevo, sino en lo que muestra de paso: detectar barcos en imágenes satelitales de puertos complejos ya funciona muy bien con detectores disponibles. Nuestra interpretación es que la tecnología para vigilar la actividad de un puerto desde el espacio está madura; lo que falta, en la mayoría de los casos, son imágenes de alta resolución frecuentes y datos etiquetados del puerto que interesa.

Eso abre usos prácticos: contar barcos en espera en la bahía, estimar la ocupación de muelles o cruzar lo que se ve desde el satélite con las señales de posición que emiten los propios barcos para detectar a los que las apagan.

Límites

• Un puerto y dos fechas. Todo el conjunto propio sale de dos imágenes de Tianjin con buen clima. No se probó en otras costas, estaciones ni condiciones de nubosidad.
• Mejoras marginales. Frente a los detectores más recientes, las diferencias son de uno o dos puntos, dentro de lo que pueden cambiar otras decisiones de entrenamiento.
• Escenas difíciles. Los propios autores reconocen margen de mejora con barcos muy juntos, oclusiones severas y escenas mixtas, justo lo que abunda en un puerto congestionado.
• Imágenes no abiertas. Gaofen-2 es un satélite chino de alta resolución; sus imágenes no son de libre acceso como las de Sentinel-2.

Por qué importa en el Perú y la región

El Perú tiene hoy dos puertos de gran escala en la costa central y un debate abierto sobre cuánto se usará cada uno y cómo se conectarán con las provincias. Medir con imágenes satelitales la actividad real de barcos, camiones y patios de contenedores podría aportar datos independientes a esa discusión. El paso previo sería armar un conjunto de imágenes etiquetadas de Chancay y el Callao, algo que hoy no parece existir de forma pública.