Tecnología
El radar que ve barcos pesqueros aunque apaguen su rastreo, y la brecha que nadie ha medido en el Pacífico colombiano
Global Fishing Watch combina radar satelital e inteligencia artificial para detectar embarcaciones que apagan su rastreo AIS a propósito. La tecnología ya destapó casi 1.000 barcos pescando ilegalmente en Corea del Norte. En el Pacífico y Caribe colombianos, esa misma capa de detección todavía no se ha aplicado en ningún análisis público.
Un barco de pesca industrial que apaga su transpondedor AIS en aguas de una reserva marina no desaparece del todo: sigue siendo un objeto físico de metal, y un radar satelital puede seguir viéndolo, transmita o no su posición. Esa distinción, obvia una vez se dice, es la base de una tecnología que ya cambió lo que se sabe sobre la pesca ilegal en algunas de las aguas peor vigiladas del planeta.
Por qué el AIS no basta
El Sistema de Identificación Automática (AIS) es la forma estándar en que un barco transmite su posición, pensado originalmente para evitar colisiones. El problema es que apagarlo es una decisión del capitán, no una obligación técnica, y una embarcación que pesca donde no debería tiene un incentivo obvio para hacerlo. Todo el monitoreo pesquero basado en AIS, por más sofisticado que sea el análisis, comparte el mismo punto ciego: solo ve lo que decide dejarse ver.
Cómo funciona la detección por radar
Global Fishing Watch construyó su capa de "embarcaciones oscuras" sobre los satélites Sentinel-1 de la Agencia Espacial Europea (ESA), que usan radar de apertura sintética (SAR): una tecnología que atraviesa nubes y funciona de noche porque no depende de luz visible, a diferencia de una cámara óptica convencional. Sentinel-1 ofrece una resolución de 20 y 10 metros según el modo, "lo que permite ver la mayoría de las embarcaciones de más de 15 metros de eslora", según describe la propia organización.
Sobre esas imágenes corre un modelo de aprendizaje automático entrenado con millones de gigabytes de datos SAR históricos, que aprende a distinguir el eco de un barco del ruido de fondo del oleaje. El resultado es una capa que no necesita que la embarcación coopere: la detecta por su forma física, no por lo que transmite.

En 2022, la empresa canadiense MDA amplió esa capacidad al donar a Global Fishing Watch el acceso a su archivo completo de RADARSAT-2, "un registro de 14 años con cerca de un millón de imágenes", según la propia organización. Más historia satelital significa más capacidad de establecer patrones de actividad en zonas que antes solo se veían de forma puntual.
Lo que esta tecnología ya destapó
La prueba de que el método funciona a gran escala llegó con Corea del Norte. Un equipo de ocho instituciones, liderado por Global Fishing Watch, cruzó detecciones SAR con otras fuentes satelitales para encontrar "cerca de 1.000 embarcaciones de origen chino pescando ilegalmente en aguas norcoreanas entre 2017 y 2018", en un estudio publicado en Science Advances en julio de 2020. Ninguna de esas embarcaciones transmitía su posición: eran, en el sentido literal del término, una flota oscura.
El hallazgo no se quedó en el número de barcos. La misma investigación estimó la captura de esa flota en "más de 160.000 toneladas métricas de calamar, con un valor cercano a los quinientos millones de dólares", una cifra comparable a la pesca combinada de Japón y Corea del Sur en la misma especie ese año. El estudio documentó además unos pocos miles de embarcaciones norcoreanas de menor tamaño pescando, en su mayoría de forma ilegal, en aguas rusas.
| Método de monitoreo | Qué detecta | Qué se le escapa |
|---|---|---|
| AIS (rastreo satelital de transpondedores) | Cualquier embarcación que transmite su posición, incluida su ruta y velocidad | Toda embarcación que apaga el transpondedor a propósito |
| Radar SAR + IA (Sentinel-1 / RADARSAT-2) | Embarcaciones de más de 15 m, transmitan o no AIS, de día o de noche, con nubes o sin ellas | Embarcaciones pequeñas por debajo del umbral de resolución; no identifica bandera ni nombre por sí solo |
Lo que ya se sabe (y lo que no) en el Pacífico colombiano
El Santuario de Fauna y Flora Malpelo y el Distrito Especial de Manejo Yuruparí-Malpelo, en el Pacífico colombiano, tienen un problema documentado de presión pesquera. Un análisis propio de Mongabay Latam sobre datos abiertos de Global Fishing Watch encontró que "al menos 16 embarcaciones realizaron esfuerzos de pesca aparente" dentro de esa área protegida en el período estudiado.
Ese hallazgo, sin embargo, se basa en rastreo AIS: embarcaciones que sí transmitían su posición, y cuyo comportamiento (rutas, velocidad, tiempo detenido) encajaba con el patrón de una faena de pesca. Es exactamente el método que, por diseño, no ve nada de lo que decide esconderse.

No aparece, hasta la fecha, un análisis público que cruce la capa de embarcaciones oscuras de Global Fishing Watch (la basada en SAR, no en AIS) con ninguna zona marina protegida del Pacífico o el Caribe colombianos. La plataforma es global y de acceso abierto, así que la brecha no es técnica ni de cobertura satelital: es que nadie ha publicado todavía ese cruce específico para estas aguas.
Qué significaría cerrar esa brecha
Si el patrón de Corea del Norte (una flota oscura varias veces más grande que la que ya se ve por AIS) se repitiera aunque sea parcialmente en el Pacífico Tropical Oriental, el número de 16 embarcaciones de la investigación de Mongabay no describiría el problema completo: describiría solo la fracción de la flota que decidió seguir transmitiendo. La diferencia práctica es importante para quien gestiona una reserva marina: dimensionar mal la presión pesquera real significa priorizar mal dónde patrullar y con qué frecuencia.
La tecnología para hacer ese cruce ya existe, es de acceso público y ya demostró su capacidad en otras aguas disputadas del planeta. Lo que falta en el Pacífico y el Caribe colombianos no es una nueva herramienta: es que alguien haga la pregunta con los datos que ya están disponibles.
Juan Felipe Romero
Ecólogo
Soy ecólogo con posgrado en Administración Ambiental de Zonas Costeras y Máster en Restauración Ecológica, con más de 18 años de experiencia en planificación, gestión y desarrollo de soluciones tecnológicas ambientales.
Este artículo se redactó con apoyo de inteligencia artificial, bajo dirección editorial de Juan Felipe Romero.
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