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El pasado 30 de septiembre se celebró en numerosas ciudades la Noche Europea de los Investigadores. El Grupo de Ingeniería Fotónica de la Universidad de Cantabria mostró en su stand los trabajos realizados en el proyecto VirtualMAR. Además de la unidad de fotogrametría submarina desarrollada y el ROV, se mostraron vídeos e imágenes capturados en las tres campañas llevadas a cabo en el Parque Nacional del Archipiélago de Cabrera. Tuvieron especial éxito las gafas de realidad virtual y aumentada que permitieron a los visitantes sumergirse en los fondos del Parque Nacional, y visualizar espectaculares modelos 3D de nacras (Pinna nobilis y Punna ruda) que se obtuvieron en el proyecto.

Del 14 al 18 de julio de 2022 se realizaron numerosas inmersiones en diferentes puntos del P.N. obteniendo vídeos, imágenes y datos de sensores.

El pasado 5 de julio hemos realizado pruebas en los fondos de la Isla de Mouro en la bahía de Santander. Los equipos se usarán en la campaña que se inicia el próximo 14 de julio en las aguas del Parque Nacional del Archipiélago de Cabrera. Se probado con éxito la unidad fotogramétrica, el sistema de posicionamiento acústico, y las cámaras de 360º submarinas. Aquí se puede ver un vídeo 360º capturado durante las pruebas: https://youtu.be/wvF5vs2EkFs

Uno de los objetivos del proyecto VirtualMAR es el procesado automático de las imágenes capturadas utilizando técnicas de inteligencia artificial. Los primeros desarrollos del proyecto se han aplicado a la identificación, geoposicionamiento y cálculo de densidades automático de las siguientes especies vulnerables en el hábitat 8330 Cuevas submarinas. Las imágenes para el entrenamiento han sido obtenidas en la primera campaña VirtualMAR, el pasado mes de febrero de 2021.

Los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados se basan en el modelo «Inception» para la segmentación semántica de imágenes estáticas. El algoritmo desarrollado es capaz de reconocer áreas no solapadas especialmente en fotografías y fotogramas de vídeo, obteniendo mapas de densidades y otros parámetros relevantes para los estudios de conservación del hábitat.

Las especies reconocidas han sido:

• Agelas oroides
• Froindipora verrucosa
• Reteporella sp
• Parazoanthus axinellae
• axinella sp
• Spirastrella cunctatrix
• SP025C_Acanthella acuta
• SP019B_Demospongia sp.
• Didenmnum sp.
• Myriapora truncata
• schizoretepora serratima

La primera campaña apareció en varios medios haciéndose eco de los objetivos del proyecto y los primeros resultados.

Publicación en El Economista: https://www.eleconomista.es/status/noticias/11177147/04/21/Asi-es-Cabrera-la-gran-desconocida-del-archipielago-balear.html

Entrevista en el programa de radio «Españoles en la mar»: https://www.rtve.es/play/audios/espanoles-en-la-mar/espanoles-mar-del-proyecto-virtualmar-gestion-espacios-marinos-vulnerables-26-04-21/5889068/

Noticia publicada por la Universidad de Cantabria: https://web.unican.es/noticias/Paginas/2021/marzo_2021/Proyecto-VirtualMAR.aspx

Video de divulgación sobre la campaña publicado por la Universidad de Cantabria: https://youtu.be/FV1pow3oWlM

Como parte de las actividades del proyecto, la Universidad de Cantabria ha desarrollado un prototipo de sistema de posicionamiento absoluto que permitiría geoposicionar automáticamente las imágenes capturadas por un buceador o un ROV sumergido. El sistema se basa en una cámara Intel RealSense T265, integrada en una cápsula estanca para su uso submarino.

Del 23 de febrero al de 2 marzo de 2021 tuvo lugar la primera campaña VirtualMAR, en el Parque Nacional Marítimo Terrestre del Archipiélago de Cabrera, usando como base el buque oceanográfico Ramón Margalef del Instituto Español de Oceanografía.

Durante la campaña se han realizado inmersiones con el trineo de arrastre Politolana del centro de Santander del IEO, con un vehículo ROV de la Universidad de Cantabria, y por buceadores que han validado la primera versión del sistema de fotogrametría.

Entre otros objetivos, se han tomado datos, imágenes y vídeos del hábitat 8330 «Cuevas submarinas», praderas de Posidonia, y de nacras (Pinna nobilis). La campaña ha generado un elevado volumen de datos que serán procesados en próximas actividades del proyecto.