Diseño de un sistema integral de monitorización de la actividad pesquera

Resumen

La gestión de la pesca se basa generalmente en la regulación del esfuerzo pesquero, limitando la capacidad y la actividad pesquera. Conocer la actividad de los buques pesqueros con precisión y en tiempo real supone un salto de calidad en la gestión de la actividad pesquera. La capacidad de pesca puede cuantificarse objetivamente, sin embargo, el cálculo de la actividad pesquera requiere conocer el tiempo efectivo de pesca, para lo cual es imprescindible el seguimiento de la actividad de los buques. Los actuales sistemas de seguimiento de buques no proporcionan información suficiente para determinar con precisión la actividad pesquera, tienen un coste tan alto que dejan fuera de control casi la totalidad de la flota artesanal, proporcionan únicamente la información que registra el GPS instalado en la embarcación, la frecuencia de envío de información es muy baja y no envía información entre muestras. Esta tesis presenta el desarrollo de un nuevo sistema integral de seguimiento de la actividad pesquera que puede complementar y superar las limitaciones de los actuales sistemas de seguimiento. Para evaluar con mayor precisión la actividad pesquera, se propone incorporar nuevos sensores en los buques que aporten información adicional. El sistema propuesto está desarrollado sobre la base de un dispositivo móvil de bajo coste con los sensores GPS, acelerómetro, giroscopio y sensor de campo magnético; además dispone de capacidad de procesamiento que permite incorporar algoritmos de inteligencia artificial para identificar en tiempo real cuándo el barco está pescando. En este trabajo se evalúa la capacidad de los sensores integrados en los dispositivos móviles actuales de bajo coste para detectar cambios significativos en el comportamiento estático y dinámico de la embarcación durante la actividad pesquera de arrastre. Se analiza la capacidad de diferentes métodos estadísticos y heurísticos para clasificar e identificar la fase del lance en la que se encuentra el buque durante su actividad pesquera. Así mismo, se identifica la combinación de sensores y la estructura del lance que ofrece mejor respuesta en la tarea de clasificación de las máquinas de aprendizaje. Los resultados obtenidos indican que, en general, las técnicas heurísticas tienen un alto grado de discriminación de cada una de las fases de la operación de pesca y que, en particular, el perceptrón multicapa (MLP) es capaz de identificar correctamente el 96,3% de las muestras de la fase de arrastre utilizando únicamente los sensores GPS y giróscopo.