Aprovechando Imágenes Aéreas para Mapeo de Energía en Campos de Refugiados

En los últimos años, un montón de gente ha sido desplazada de sus hogares por varias crisis alrededor del mundo. Para 2023, esa cifra llegó a 117 millones, un montón más que hace solo una década. De estos, unos 32 millones son considerados refugiados, y alrededor de 8.7 millones viven en campamentos improvisados. Uno de los problemas más urgentes para estas personas es la falta de acceso a Electricidad. Sorprendentemente, un increíble 80% de los que están en estos campamentos dependen de métodos tradicionales como recoger leña para cocinar y no pueden cargar sus teléfonos. Esta falta de electricidad también representa una carga pesada para las mujeres y los niños, que a menudo tienen que recorrer largas distancias—hasta 20 kilómetros—para recoger leña, exponiéndose a varios peligros en el camino.

#La importancia del acceso a electricidad

Proporcionar electricidad confiable es clave para mejorar la vida diaria de las personas desplazadas. Podría ayudar mucho con tareas cotidianas, desde cocinar hasta cargar dispositivos, e incluso administrar pequeños negocios. Estudios han mostrado una conexión directa entre el aumento del consumo eléctrico y el incremento de ingresos a lo largo del tiempo. Esto significa que el acceso a electricidad podría empoderar a los residentes en los campamentos para ganarse la vida y mejorar su calidad de vida en general.

Sin embargo, uno de los mayores obstáculos para proporcionar electricidad es la falta de mapas exactos de la red eléctrica, especialmente en áreas como los campamentos de refugiados, donde los recursos son escasos. Los mapas existentes suelen estar desactualizados o son demasiado caros de crear con tecnologías avanzadas. Esto hace que planear el acceso a energía sea un reto real.

#Imágenes aéreas de alta resolución como solución

Para enfrentar este problema, los investigadores han ideado un enfoque novedoso que utiliza imágenes aéreas de alta resolución para crear mapas precisos de la red eléctrica. Probaron este método en la región de Turkana en Kenia, particularmente en los campamentos de Kakuma y Kalobeyei, que juntos cubren un área de 84 kilómetros cuadrados y albergan a más de 200,000 residentes. Los resultados de este proyecto fueron intrigantes, con puntuaciones altas que indican que este nuevo método puede identificar con éxito postes eléctricos y segmentar líneas eléctricas.

La investigación muestra que el nuevo enfoque puede producir mapas detallados que mejoran enormemente los existentes. Esto podría ser un cambio radical para la asignación de recursos y la planificación de Infraestructura para esfuerzos humanitarios.

#El desafío de mapear redes eléctricas

A menudo, la distribución de redes eléctricas en los campamentos de refugiados se parece más a un lío enredado que a una red bien organizada. Esta naturaleza caótica dificulta el mapeo. Los métodos tradicionales para mapear redes eléctricas utilizan dispositivos inteligentes que proporcionan datos en tiempo real, pero estos dispositivos suelen tener un alto costo y requieren conocimientos especializados para su correcta configuración e interpretación.

La mayoría de los campamentos de refugiados carecen de los recursos necesarios para desplegar tal tecnología. En su lugar, los investigadores recurrieron a imágenes aéreas y satelitales. Descubrieron que, aunque es posible detectar líneas de alta tensión usando imágenes satelitales, mapear redes de distribución de baja tensión es completamente diferente. En un campamento típico, los postes y líneas más pequeños que conectan los hogares suelen estar ocultos, lo que hace que sean difíciles de identificar incluso con imágenes de alta resolución.

#El papel de las imágenes de drones y satélites

Las imágenes aéreas capturadas por drones han surgido como una opción accesible para mapear redes eléctricas. Estudios previos han utilizado imágenes satelitales para detectar infraestructura de alta tensión, pero estas imágenes no ofrecen una vista clara de las redes de distribución de baja tensión que realmente sirven a la comunidad. El nuevo enfoque, respaldado por la tecnología de drones, busca mejorar la detección de estas líneas y postes de menor tamaño.

Usando algoritmos avanzados, los investigadores emplearon técnicas de aprendizaje automático para analizar imágenes aéreas de drones. Propusieron un nuevo modelo que se centra específicamente en detectar postes eléctricos y trazar las líneas que los conectan. A diferencia de los métodos tradicionales que utilizan cajas delimitadoras para la detección, este nuevo enfoque utiliza etiquetas de puntos, haciendo el proceso más simple y rápido.

#Aplicación en campamentos de refugiados

El método se aplicó específicamente en el Campamento Kakuma y el Asentamiento Integrado Kalobeyei en Kenia. Al utilizar imágenes aéreas de alta resolución, los investigadores generaron mapas detallados de distribución eléctrica. Esta información es vital ya que ayuda a las organizaciones humanitarias a comprender mejor las necesidades de infraestructura eléctrica dentro de estos campamentos.

El estudio reveló que con el nuevo método, los investigadores podían lograr una alta precisión en la detección de postes y líneas eléctricas. Los resultados fueron prometedores, con puntuaciones impresionantes para la detección de postes y la segmentación de líneas. Esto fue especialmente importante en asentamientos informales donde la disposición de las redes eléctricas no está bien estructurada.

#Un proceso de mapeo en dos pasos

El proceso de mapeo en general involucró un método de dos pasos. Primero, se construyó un modelo para identificar postes eléctricos basado en las imágenes aéreas. Este modelo fue entrenado para detectar los postes de manera precisa y eficiente. El segundo paso involucró segmentar las líneas eléctricas que conectan estos postes. Al combinar los resultados de ambos modelos, los investigadores pudieron recrear toda la red de distribución eléctrica.

Este proceso de mapeo ayuda de dos maneras clave: permite identificar ubicaciones precisas para nuevas conexiones eléctricas y ayuda en la planificación para futuras expansiones de la infraestructura eléctrica en los campamentos.

#Detalles técnicos del modelado

El equipo de desarrollo utilizó una Red Neuronal Convolucional Completa (FCN8) para la detección de postes. Este tipo de modelo permite una segmentación efectiva de imágenes, ayudando a localizar con precisión los postes dentro de una imagen dada. Se utilizó una función de pérdida especial durante el entrenamiento para afinar el modelo para una mejor precisión. Los resultados mostraron que este modelo podía detectar postes con éxito, incluso cuando aparecían como líneas muy delgadas contra un fondo complejo.

De manera similar, el modelo de segmentación de líneas utilizó una arquitectura DeepLabV3 asimétrica. El modelo fue diseñado para trabajar a nivel de parches para clasificar áreas dentro de las imágenes como teniendo líneas eléctricas presentes o no. Las pruebas mostraron que la arquitectura elegida tuvo un buen rendimiento, contribuyendo al éxito general del programa de mapeo.

#Superando obstáculos en la detección

Uno de los desafíos significativos fue la confusión potencial causada por otras estructuras similares, como cercas o farolas, que podrían confundirse con postes. Para combatir esto, el equipo implementó una estrategia de minería de negativos difíciles. Esto implica entrenar al modelo en ejemplos difíciles para ayudarlo a aprender mejor las diferencias, lo que resulta en menos falsos positivos.

#Reflexiones finales sobre el enfoque de mapeo

Los mapas de la red eléctrica completados resultaron en una vista unificada de la distribución eléctrica dentro de los campamentos. Esta información puede ser utilizada para ayudar a las organizaciones humanitarias en la planificación y asignación de recursos. Los mapas no solo destacan áreas ya cubiertas por infraestructura eléctrica, sino que también identifican regiones donde nuevas conexiones podrían proporcionar un acceso muy necesario a la energía.

Los investigadores planean hacer su enfoque disponible como software de código abierto, lo que podría permitir a otras organizaciones replicar sus esfuerzos en entornos similares alrededor del mundo. Este espíritu colaborativo podría conducir a mejores condiciones de vida para incontables personas desplazadas que están en desesperada necesidad de fuentes de energía confiables.

#Conclusión

En resumen, el uso de imágenes aéreas de alta resolución combinadas con técnicas avanzadas de aprendizaje automático presenta una solución emocionante al desafío de mapear la infraestructura eléctrica en asentamientos informales. Los resultados del Campamento Kakuma y el Asentamiento Integrado Kalobeyei demuestran el potencial de mejorar el acceso a electricidad para poblaciones desplazadas. Con esfuerzos continuos y colaboración abierta, hay esperanza para un futuro más brillante y conectado para aquellos que viven en campamentos de refugiados alrededor del mundo.

La electricidad, después de todo, no es solo una conveniencia; es una necesidad que puede empoderar vidas, impulsar economías y devolver la dignidad a quienes se ven afectados por crisis. ¿Y quién no querría cargar su teléfono sin tener que caminar largo rato por la selva, verdad?