Geólogo riohachero creó alternativas tecnológicas para busqueda de fosas comunes

 Tecnología y vegetación ayudarían a encontrar fosas comunes

28 de octubre de 2024

Por Estefanía Garzón | Periodista Unimedios Sede Bogotá

Investigador Andrés Alejandro Mejía López, magister en Genomática de la Universidad Nacional de Colombia.

La urea que producen los cuerpos en el proceso de revisión sería un vestigio útil para identificar los lugares bajo tierra donde se ha tratado de ocultar a las víctimas de desaparición forzada. Con drones y sensores se propone utilizar este indicador para apoyar a las millas de familias que buscan a sus parientes desaparecidos en Colombia.

Según la Unidad de Búsqueda de Personas Dadas por Desaparecidas (UBPD), el conflicto armado ha borrado el rastro de más de 80.000 personas en el país y los esfuerzos por encontrarlas son lentos, lo que constituye una crisis humanitaria sin resolver, especialmente en madres. hijos, hermanos y padres que esperan respuestas.

Desde su creación en 2005, la Dirección de Justicia Transicional de la Fiscalía General de la Nación ha venido realizando la búsqueda e identificación de víctimas, y hasta 2022 había identificado 6.695 fosas y exhumado 8.135 cuerpos. El Observatorio de Memoria y Conflicto del Centro Nacional de Memoria Histórica estima que para 2021 había 80.733 desaparecidos, de los cuales se han recuperado 8.308 cuerpos.

Con imágenes que logran captar más allá de lo que ve el ojo humano se podrían identificar fosas comunes. Foto: Hicran Babayev AFP.

Hasta ahora las prácticas más comunes para buscar fosas en Colombia han incluido el envarillado, que consiste en introducir en el suelo una varilla (cerca de 1,2cm de grosor por 1,5 a 2,20m de largo), si sale con huesos o vestiduras pueden ser indicios de una fosa clandestina; la excavación manual, y el uso limitado de radares de penetración en áreas urbanas.

Estas técnicas, aunque útiles, son invasivas, costosas y requieren mucho tiempo. Ante este reto, Andrés Alejandro Mejía López, de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Bogotá y estudiante de la Maestría en Geomática, desarrolló una nueva metodología con potencial para detectar fosas comunes mediante herramientas tecnológicas que emplean drones e imágenes multiespectrale

Drones: herramientas de precisión y eficiencia

Un dron con sensor sobrevuela el área de estudio. Foto: Andrés Mejía López, magíster en Geomática, Facultad de Ciencias Agrarias UNAL.

“Un punto de partida crucial fue un estudio realizado en 2015 por otro investigador, quien utilizó radar de penetración de suelos (GPR, por sus siglas en inglés) para explorar la posibilidad de identificar fosas comunes mediante este método”, señala el investigador.

El GPR es un dispositivo que emite ondas electromagnéticas en el subsuelo y mide la respuesta de los materiales bajo la superficie. Aunque los resultados del GPR mostraron potencial para detectar fosas, el método presentó desventajas por ser costoso, voluminoso y tener una cobertura limitada por la cantidad de tiempo y esfuerzo que requiere su transporte y operación en terreno accidentado.

A raíz de estos desafíos, el investigador exploró otras alternativas, como emplear sensores montados en drones que capturan imágenes multiespectrales, que registran bandas del espectro de luz más allá de lo que puede ver el ojo humano (y más económico que las hiperespectrales), las los cuales permiten identificar cambios sutiles en la vegetación y el suelo, indicadores que pueden sugerir la presencia de restos humanos bajo tierra.

El magíster y su equipo utilizaron un sensor Sequoia Parrot, montado en un dron de ala fija o rotatoria según las características del terreno. Este sensor cuenta con cuatro bandas espectrales clave: infrarrojo cercano (NIR), rojo, verde y red-edge (borde rojo), las cuales permiten captar información –como la salud de la vegetación y el estado del suelo– que sería fundamental para encontrar áreas donde se sospecha que hay restos humanos.

El doble filo del “superabono”

Cuando los cuerpos en descomposición empiezan a desintegrarse liberan una serie de compuestos nitrogenados, entre ellos la urea, que se filtra al suelo y se convierte en amoníaco y otros nitratos, los cuales son absorbidos por las plantas a través de sus raíces.

“Saber esto es fundamental en áreas donde se sospecha que hay fosas comunes, ya que los cuerpos en división afectan la composición química del suelo, ya su vez el vigor de la vegetación que crece sobre él”, señala el magíster.

En condiciones normales, el nitrógeno es un nutriente esencial para las plantas, ya que ayuda en la producción de proteínas y clorofila, facilitando el crecimiento saludable. Sin embargo, en concentraciones excesivas, como ocurre en las fosas comunes, la liberación masiva de nitrógeno puede crear un efecto de “sobreabono”, un fenómeno que, lejos de ser beneficioso, puede alterar el equilibrio del suelo y dañar las plantas, generando una situación de estrés hídrico y químico.

Para la investigación se utilizaron unas fosas simuladas en la investigación de 2015 en la finca Marengo de la UNAL (en Mosquera, Cundinamarca), en donde se habían enterrado cerdos, restos óseos humanos y cenizas, lo que años después permitió verificar los cambios en la vegetación y el suelo con el paso del tiempo.

En las fosas simuladas estudiadas por el investigador, las plantas que crecían sobre los sitios de entierro iniciales mostraron signos de vigor extremo en las primeras etapas, pero muy pronto muchas comenzaron a marchar. Esto se debe a que la alta concentración de urea en el suelo aumenta el nivel de ventas, lo que puede dificultar la absorción de agua por las raíces causando deshidratación y muerte celular en las plantas. Así, aunque a primera vista el crecimiento vigoroso de la vegetación se podría interpretar como una señal de buena salud, en realidad refleja un desequilibrio en los nutrientes que termina afectando negativamente el ecosistema local.

Este patrón es uno de los indicadores clave que el investigador Mejía y su equipo buscan en las imágenes multiespectrales capturadas por los drones. Al analizar los índices de vegetación ellos pueden detectar zonas en donde las plantas presentan un vigor anormal o un deterioro súbito, lo que sería un indicio de que bajo la superficie hay restos humanos en deterioro.

El apoyo tecnológico

En la imagen se ven los tres índices calculados. NDV: índice de vegetación normalizado, GNDVI: índice de vegetación normalizado en verde, y GCI: índice de cobertura verde.

Los drones utilizados en esta investigación son vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) que permiten obtener imágenes aéreas de alta resolución. Estos dispositivos pueden volar a baja altura sobre áreas de interés, mapeando grandes superficies en poco tiempo y con gran detalle. Gracias a su maniobrabilidad, los drones pueden sobrevolar terrenos de difícil acceso, como zonas montañosas o selváticas, en donde las fosas comunes podrían estar ocultas.

“El sensor multiespectral montado en estos drones no solo capta imágenes del área visible, sino que además registra información en el entorno más cercano, lo que es esencial para evaluar la salud y el vigor de la vegetación”, explica el investigador Mejía. Los datos multiespectrales obtenidos se pueden usar para calcular índices como el NDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada, y el GNDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada en verde.

Estos índices permiten detectar variaciones en la fotosíntesis de las plantas, las cuales pueden ser indicativos de alteraciones en el suelo causadas por restos orgánicos en procesamiento. Dichos índices se usan para medir la salud en la vegetación de las plantas; en el caso de los índices normalizados el rango va de -1 (que indica suelo desnudo, agua, nieve o planta muerta) a 1, que es una planta vigorosa.

En la imagen se pueden apreciar las anomalías en la vegetación, claramente y de forma diferenciada. Se infiere que en los sitios amarillos se encuentran las fosas comunes experimentales.

El investigador Mejía López empleó modelos de aprendizaje automático ( machine learning ) como Support Vector Machines (SVM) y Random Forest, los cuales permiten procesar grandes volúmenes de datos multiespectrales y detectar patrones que podrían ser indicativos de fosas comunes, lo que facilita la identificación automática de áreas sospechosas al comparar las características espectrales y los índices de vegetación entre áreas con y sin alteraciones subterráneas. Este enfoque ayuda a reducir el margen de error y proporciona una herramienta robusta para procesar grandes áreas de terreno de manera rápida y eficiente.

Entre las bandas espectrales utilizadas, la banda verde y el índice GNDVI se destacaron como los más efectivos en la detección de anomalías, lo que brinda una guía útil para futuras investigaciones.

En 2023 el investigador retomó el análisis de estas fosas simuladas, enfocándose en la vegetación que creció sobre ellas después de 8 años. A pesar de que se esperaba que los cambios en la vegetación hubieran desaparecido con el tiempo, los resultados fueron sorprendentes: las plantas sobre las fosas aún mostraban signos de vigor alterado, sugiriendo que la división de los cuerpos seguía afectando el entorno.

Este tipo de hallazgos es vital, ya que ofrece un camino no invasivo para identificar fosas comunes mucho tiempo después de que los cuerpos hayan sido enterrados. La capacidad de los sensores multiespectrales para captar diferencias en la vegetación a lo largo del tiempo amplía las posibilidades de detectar fosas, que de otra manera podrían pasar inadvertidas.

El área experimental en el Centro Agropecuario Marengo donde se detectó la fosa común simulada. Fotos: Andrés Mejía López, magíster en Geomática, Facultad de Ciencias Agrarias.