Estamos desarrollando un método espectrofotométrico para medir la concentración de cremas solares en agua de mar en la playa de la Caleta. Para ello, se realizaron pruebas de viabilidad tanto en laboratorio como en el campo, y se recogieron muestras en las playas de la Caleta. Para la validación en laboratorio se emplearán una recta de calibrado realizada con el sol como fuente natural de luz incidente.

Se emplearán modelos de Deep Learning, específicamente Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), para llevar a cabo el censo del número de personas en las playas de estudio a partir de imágenes de UAV. Estos modelos han demostrado un rendimiento excelente en tareas de clasificación, localización, detección de objetos y segmentación de imágenes.

Integración del método espectrofotométrico OEM para su uso en drones, con la intención de detectar y cuantificar en tiempo real la concentración de cremas solares en agua. Estos espectrofotómetros OEM se integrarán en sistemas de bajo costo como Arduino y Raspberry Pi, alimentados por baterías LiPo recargables y un modem GPRS para transmitir datos a un servidor. La integración será realizada por un profesional con formación en ingeniería. Se anticipa que esta integración, basada en experiencias previas exitosas, permitirá estimar las concentraciones de cremas solares en tiempo real desde drones. En caso de posibles contratiempos técnicos, se buscará apoyo técnico de la empresa colaboradora Dronetools o se optará por la medida directa de agua de mar mediante una bomba peristáltica, según sea necesario.

Se considera la viabilidad de emplear aprendizaje automático, como SVM, KNN y RF, junto con imágenes aéreas obtenidas mediante drones, para la detección y clasificación autónoma de basura plástica en el agua. Se utilizarán imágenes de basura plástica conocidas como datos de entrenamiento para calibrar los algoritmos de detección remota. Se realizarán censos visuales en las zonas de estudio para validar los algoritmos de machine learning y corregir la estimación de la densidad de basura plástica. Los posibles contratiempos se relacionan con la eficiencia en la detección de basura de pequeño tamaño, y como plan de contingencia se considera la posibilidad de utilizar otros sensores como infrarrojos o multiespectrales con demostrada eficiencia en la detección de plásticos.

Se llevará a cabo el análisis de la calidad ecológica del agua en las playas de estudio, considerando concentraciones de nutrientes inorgánicos y orgánicos, microrganismos fecales y clorofila. Se emplearán métodos específicos para analizar estos parámetros, utilizando un multianalizador de flujo segmentado Skalar San++ System para nutrientes inorgánicos y orgánicos, y técnicas espectrofluorimétricas para clorofila. Las muestras de agua se recolectarán mediante un sistema automático de muestras llamado AWA, desarrollado por el equipo investigador y Dronetools, y se analizarán en el laboratorio de ICMAN. Además, se empleará un sensor embarcado en drones para medir partículas atmosféricas PM10 y PM2.5, así como las concentraciones de NO2 y SO2 como indicadores ambientales de presión turística. Se probarán diferentes sensores para optimizar la integración en el dron y la sensibilidad de las medidas. En caso de dificultades debido a una gran afluencia de bañistas, se recurrirá a muestreos desde una embarcación neumática para agua y captadores de aerosoles desde tierra.

Los resultados de las tareas anteriores se utilizarán para desarrollar un índice de estrés ambiental en el ecosistema marino debido al uso de las playas. Este índice se calculará mediante la integración de dos componentes principales: 1) un índice de calidad ambiental del agua, basado en los parámetros medidos en la tarea 5 y siguiendo ecuaciones previamente establecidas, y 2) la capacidad de carga de la playa, que tendrá en cuenta factores como el tiempo de ocupación de las personas en la playa y el área de uso efectiva. En caso de falta de datos para algún parámetro, se considerarán parámetros alternativos utilizados en índices similares, como la concentración de material en suspensión en agua o la concentración de ciertos metales. Se prevé un plan de contingencia para abordar posibles problemas relacionados con la falta de datos.

Divulgación y la enseñanza en diferentes niveles, incluyendo escuelas, institutos y programas de tercer ciclo en estudios marinos. Los resultados y la tecnología desarrollados se publicarán como artículos en revistas científicas internacionales de acceso abierto para llegar a un público más amplio. Esta tarea busca mejorar la visibilidad y la proyección del proyecto a nivel regional y nacional, así como fortalecer su imagen y posicionamiento.