Detección de Vertidos
Oceánicos en Tiempo Real
Loraqua combina imágenes de satélite Sentinel-1 SAR con inteligencia artificial YOLO para detectar, clasificar y alertar sobre manchas de petróleo, derrames industriales y anomalías marítimas antes de que causen daños irreparables.
Los océanos se contaminan.
La respuesta llega tarde.
Cada año se producen miles de vertidos de petróleo en el mar: desde grandes accidentes como el del Prestige hasta microderrames industriales crónicos que apenas generan titulares pero destruyen ecosistemas costeros silenciosamente.
Según la NOAA, los vertidos de petróleo afectan a aves marinas, mamíferos, peces y organismos bentónicos durante décadas. El daño económico para la pesca y el turismo costero puede superar los cientos de millones de euros por incidente.
El problema no es solo el vertido: es la falta de detección temprana. Los medios tradicionales (guardacostas, reportes visuales) son lentos, costosos e inconsistentes. Las soluciones satelitales existentes como EMSA CleanSeaNet requieren acuerdos formales y no ofrecen API pública.
Loraqua cierra esa brecha.
De alerta a informe en tres pasos
Alerta Geolocalizada
Manual: El incidente se geolocaliza, se clasifica por severidad y se guarda en la base de datos de Loraqua. Aparece inmediatamente en el mapa interactivo y queda disponible vía API REST para sistemas de respuesta de emergencia, administraciones y aplicaciones de terceros. Automática (Sentinel-1): El satélite Sentinel-1 del programa Copernicus (ESA) pasa sobre las aguas de interés y captura imágenes de radar de apertura sintética (SAR) en banda C. El SAR es independiente de la luz solar y penetra nubes, lo que lo hace ideal para vigilancia oceánica continua.
NVR con Drones y Análisis con YOLO11
Verificación visual mediante drones autónomos integrados con Frigate NVR. Arquitectura híbrida: inferencia local a bordo (Coral Edge TPU), telemetría por LoRa y subida de vídeo por WiFi/4G únicamente ante detección confirmada. Panel de flota con estado en tiempo real e historial de vuelos por incidente. Las imágenes capturadas por el drone son procesadas por el modelo YOLO11 de Ultralytics, entrenado específicamente para segmentación de manchas de petróleo. El algoritmo detecta la supresión de retrodispersión característica de los hidrocarburos y delimita el contorno exacto del vertido.
Expediente trazable y homogéneo
El último paso del flujo se apoya en modelos de machine learning para generar de forma automática el informe y/o la auditoría de cada incidente. A partir de las detecciones, las imágenes, los datos AIS y las condiciones ambientales, el sistema reconstruye la cronología del vertido, resume su extensión y severidad, señala los buques con mayor probabilidad de estar implicados y documenta las acciones de respuesta realizadas, para presentar ante autoridades, aseguradoras o en procesos de cumplimiento normativo, reduciendo el trabajo manual y los errores en la elaboración de informes.
YOLO — You Only Look Once
El algoritmo más avanzado en detección de objetos en tiempo real, ahora aplicado a la vigilancia oceánica desde el espacio.
YOLO (You Only Look Once) es una arquitectura de red neuronal convolucional desarrollada originalmente por Joseph Redmon y ahora mantenida y mejorada por Ultralytics en su versión YOLO11. A diferencia de otros detectores que analizan la imagen en múltiples pasadas, YOLO lo hace en una sola inferencia, logrando velocidades de procesamiento en tiempo real con alta precisión.
Para la detección de vertidos oceánicos, Loraqua utiliza YOLO11 en modo de segmentación de instancias: no solo detecta si hay una mancha, sino que genera una máscara precisa a nivel de píxel que delimita su forma exacta, extensión y posición geográfica.
Las imágenes capturadas por el drone presentan las manchas de petróleo como áreas de coloración y textura superficial característica. YOLO11 ha sido entrenado con datasets etiquetados de estas características visuales para distinguir con precisión vertidos reales de lookalikes naturales (zonas en calma, algas, films biológicos).
El resultado es una máscara de segmentación georreferenciada que Loraqua convierte en un polígono GeoJSON almacenado con coordenadas precisas, área estimada en km², y nivel de confianza del modelo. Todo esto en minutos tras la captura del satélite.
Ejemplos de detección — imágenes reales del modelo
Imágenes y arquitectura: github.com/tim3in/oil-spill-segmentation · Modelos YOLO11 entrenados con datasets SAR Sentinel-1 etiquetados.
Inferencia en tiempo real
YOLO11 procesa cada frame del drone en milisegundos, permitiendo detección en tiempo real durante el vuelo de verificación.
Segmentación a nivel píxel
No solo bounding boxes: genera contornos exactos del vertido convertibles a polígono georreferenciado en WGS84.
Distingue lookalikes
El modelo diferencia vertidos reales de fenómenos naturales (biosheen, zonas en calma, algas) que producen señales SAR similares.
Radar SAR:
lo que Loraqua mide exactamente
Sentinel-1C emite pulsos de microondas en banda C (5,4 GHz) y mide la energía que rebota desde el mar en polarización VV. El resultado es un valor de retrodispersión en decibelios (dB). En el Mediterráneo occidental, una zona limpia ronda −14 a −13 dB.
Cuando hay un vertido, la película de hidrocarburo actúa como surfactante: suaviza la superficie y provoca una caída en el backscatter. Loraqua compara la media VV de los últimos 30 días contra los 30 días anteriores sobre la misma zona. Si la diferencia supera el umbral, genera una alerta automáticamente.
La severidad se asigna por la magnitud de esa caída: −0,5 dB → baja, −1,5 dB → media, −2,5 dB → alta, −4,0 dB → crítica. Los datos provienen de la API de Copernicus CDSE (ESA/EU), con resolución de ~1 km/píxel y revisita de 6 días. El proceso es completamente automático.
El problema que nadie ha resuelto todavía
La EMSA detecta más de 700 vertidos de petróleo al año solo en aguas europeas. Los organismos responsables gestionan incidentes con herramientas de uso general, emails y PDFs. Loraqua es la infraestructura que falta.
Clientes con presupuesto y necesidad demostrada
Puertos & Administraciones Marítimas
Obligación legal de monitoreo bajo MARPOL y Directiva Marco sobre Estrategia Marina (2008/56/CE). Las capitanías necesitan documentar incidentes para expedientes sancionadores.
Ejemplos: Puertos del Estado · SASEMAR · Capitanías marítimas
Empresas Energéticas & Armadores
Requisitos de reporte ESG (CSRD obligatorio desde 2024 para +250 empleados). Necesitan evidencia verificable de incidentes en sus rutas operativas y plataformas.
Ejemplos: Repsol · Navantia · MSC · CMA CGM
Aseguradoras Marítimas & P&I Clubs
Valoración de riesgos y gestión de reclamaciones requieren evidencia geoespacial de incidentes. Sin datos independientes, los peritajes se prolongan meses.
Ejemplos: Lloyd's · Gard · Skuld · TT Club
Agencias Públicas & Protección Civil
EMSA, Frontex y agencias nacionales de protección civil tienen mandatos de vigilancia marítima. El mecanismo EU Civil Protection financia herramientas de respuesta a emergencias.
Ejemplos: EMSA · Agencia Estatal de Seguridad Marítima · DG ECHO
Viento regulatorio a favor — el mercado se abre ahora
Mapa en vivo.
Datos en tiempo real.
La aplicación Loraqua ofrece un mapa interactivo donde cada incidente detectado aparece geolocalizaido con su fuente (SAR automático o reporte de usuario), fecha, severidad estimada y extensión aproximada.
Los incidentes detectados por satélite se muestran con un marcador SAR verde para diferenciarlos de los reportes manuales. El mapa incluye capas de viento, precipitación y presión de OpenWeatherMap para correlacionar con la dispersión del vertido.
También se integran datos de tráfico marítimo AIS en tiempo real, permitiendo identificar embarcaciones próximas al incidente en el momento de su detección.
La API que no existía
No existe ninguna API pública, gratuita y de calidad para incidentes marítimos en tiempo real en el Mediterráneo. Loraqua está construyendo esa capa de datos.
Las fuentes existentes y sus limitaciones
- EMSA CleanSeaNet — Requiere acuerdo formal con la agencia. Sin acceso público ni API.
- MarineTraffic — Solo AIS. No detecta vertidos. Plan enterprise requerido para datos históricos.
- NASA EONET — Cobertura sparse. Solo eventos catalogados manualmente. Sin resolución suficiente para el Mediterráneo.
Lo que Loraqua aporta
- Detección SAR automatizada vía Copernicus, 1 pasada diaria sobre el Mediterráneo
- Reportes comunitarios verificados con geolocalización precisa
- API REST con endpoints GeoJSON para integración directa en sistemas externos
- Historial de incidentes con fuente, confianza y extensión estimada
La infraestructura que el océano necesita
La tecnología está construida. El mercado existe. La regulación obliga.
Buscamos socios y financiación para escalar la cobertura global.
Etapa actual: MVP operativo · Cobertura Mediterráneo y Atlántico Norte · Búsqueda activa de inversión seed y contratos piloto
Datos Copernicus © ESA · YOLO11 © Ultralytics · Tráfico AIS © AISstream.io