Un científico espacial de la Universidad de Leicester (Inglaterra), en colaboración con la Agencia de Tecnología de la Defensa de Nueva Zelanda Defensa y la empresa DMC International Imaging, ha estado probando una fórmula para usar las imágenes de satélite con el fin de mejorar significativamente las posibilidades de localizar barcos y aviones, como el vuelo malasio MH370, perdidos en el mar.
Un estudio preliminar, publicado este mes en International Journal of Remote Sensing, identificó 54 satélites con 85 sensores, que actualmente sólo toman imágenes de tierra, pero que se podrían utilizar para tomar imágenes de los océanos y las aguas interiores del planeta.
El equipo de investigación cree que imágenes de los mares obtenidas de manera regular a través de estos satélites podrían permitir la reducción de las áreas de búsqueda de buques desaparecidos a unos pocos cientos de kilómetros cuadrados. Esto ofrece la posibilidad de reducir drásticamente los tiempos de búsqueda y rescate y mejorar significativamente las posibilidades de supervivencia de los náufragos.
Nigel Bannister, del departamento de Física y Astronomía, explica en la nota de prensa de la Universidad: «Si usted está en mar abierto, y se mete en problemas, especialmente si está en un pequeño navío, hay una significativa probabilidad de que usted se pierda en el mar. En la actualidad existe un gran problema de seguimiento del tráfico marítimo de pequeñas embarcaciones, y este sistema podría proporcionar un conocimiento muy mejorado de los movimientos de los buques a lo largo del globo, utilizando tecnología ya existente».
«No se trata», explica, «de un sistema de vigilancia que rastrea los movimientos de los buques a través de los océanos en tiempo real, como hacen los radares con los aviones en el cielo; en lugar de eso, hemos propuesto un sistema que graba imágenes cada vez que un satélite pasa sobre puntos específicos del mar. Si hay una alerta de la pérdida de un buque, las imágenes nos permiten precisar su última posición observada. Esto podría limitar de manera muy potente las áreas de búsqueda y podría reducir el tiempo que se necesita para localizar barcos y aviones desaparecidos, y con suerte sus tripulaciones y pasajeros».
David Neyland, ex director adjunto de la Oficina de Investigación Naval Global de la Armada de Estados Unidos, que financió la investigación, añade: «El caso del vuelo malasio desaparecido, MH370, demuestra lo fácil que es perder un objeto grande, incluso con la tecnología actual».
El equipo está probando ahora el concepto, trabajando en la detección automática de buques, con las imágenes proporcionadas por los satélites NigeriaSat 2 y UK-DMC2, de DMC International Imaging, en cooperación con la Agencia de Tecnología de la Defensa de Nueva Zelanda, con el objetivo final de desarrollar una sistema funcional basado en el concepto. Se espera que el sistema esté activo como sistema de vigilancia marítima en unos pocos años, ya que utiliza satélites y tecnologías que ya existen.
Datos de vuelo
El sector de las telecomunicaciones está trabajando desde hace meses en mejorar los sistemas de búsqueda de aviones desaparecidos.
En concreto, una de las líneas de trabajo es la transmisión de datos de vuelo en tiempo real de las cajas negras a las estaciones en tierra, de modo que no sea necesario recuperar las cajas para saber qué ha ocurrido en un accidente, como pidió el gobierno malasio en abril del año pasado.
Todas las aerolíneas comerciales y los aviones privados están obligados a instalar y utilizar cajas negras para registrar diversos parámetros de vuelo. El registrador de datos de vuelo está concebido para grabar los datos operativos de los sistemas del avión, incluida la altitud, la velocidad, la aceleración vertical, el rumbo y la posición de los sistemas de control. Además, el registrador de voz de la cabina de pilotaje graba la voz de la tripulación y los sonidos dentro de la cabina de pilotaje.
Referencia bibliográfica:
N.P. Bannister y D.L. Neyland: Maritime domain awareness with commercially accessible electro-optical sensors in space. International Journal of Remote Sensing (2015). DOI: 10.1080/01431161.2014.990647.