{"id":{"repo_id":"cadiz","oai_identifier":"oai:rodin.uca.es:10498/39706"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/cadiz/oai:rodin.uca.es:10498/39706","repository":{"repo_id":"cadiz","name":"Universidad de Cadiz","base_url":"https://rodin.uca.es/oai/request"},"display":{"title":"Marine macrophyte monitoringenabling scalability through remote sensing data and cloud computing","abstract":"La introducción de especies exóticas invasoras, el cambio climático, las modificaciones de hábitats marinos y la tendencia hacia la eutrofización costera, ya han afectado a la distribución y salud de las especies de macrófitos marinos, causando importantes pérdidas de biodiversidad en todo el mundo. Muchos estudios científicos han monitorizado los patrones espacio-temporales de estos ecosistemas marinos utilizando únicamente mediciones de campo, limitando la escala de dichos estudios. Sin embargo, en la última década, la disponibilidad de nuevos sensores basados en teledetección y el desarrollo de plataformas de computación en la nube han permitido explorar nuevas formas de monitorizar estos ecosistemas a gran escala. Esta tesis doctoral presenta tres enfoques de procesamiento de imágenes de satélite aplicados al estudio de cinco especies diferentes de macrófitos marinos y entornos costeros, desde arribazones hasta macrófitos sumergidos, entre las que se incluyen: Rugulopteryx okamurae, Zostera noltii, Posidonia oceanica, Ruppia maritima y Halodule wrightii. El presente trabajo utilizó radiometría hiperespectral de campo y cinco sensores multiespectrales diferentes, integrando los flujos de trabajo en una plataforma de computación en la nube para permitir una mayor escalabilidad. Compuesto por cinco estudios como primera autora y organizados en tres capítulos, los objetivos principales exploran: i) la viabilidad de la teledetección multi-sensor para monitorizar arribazones de macrófitos marinos, biomasa intermareal y flotante; ii) el potencial de la computación masiva en la nube de imágenes de Sentinel-2 para monitorizar praderas densas de fanerógamas marinas en aguas claras y el papel de la batimetría; y, por último, iii) el desarrollo de nuevas herramientas para monitorizar la calidad del agua y pequeñas praderas de fanerógamas marinas subacuáticas en aguas eutróficas mediante la combinación de imágenes de satélites comerciales de alta resolución espacial y Sentinel-2. Los resultados de esta tesis aportan información sobre los enfoques metodológicos en teledetección para el seguimiento de macrófitos marinos, teniendo en cuenta diferentes entornos costeros, características biológicas y dimensiones espacio-temporales. El conjunto de estudios demuestra el gran potencial de la teledetección como herramienta fundamental para el seguimiento continuo y escalable de estos ecosistemas costeros, gracias a los entornos de computación en la nube y los flujos de trabajo de aprendizaje automático. En primer lugar, el Capítulo I, centrado en la Bahía de Cádiz, muestra un seguimiento eficaz mediante imágenes Sentinel-2 de la macroalga parda invasora R. okamurae, cercana a la costa, caracterizando hiperespectralmente las etapas de degradación de R. okamurae y Z. noltii varadas en la playa, en relación con la biomasa, el contenido de agua y la fotoxidación de los pigmentos. Esta primera aproximación disponible en la literatura sobre arribazones de R. okamurae en las playas establece la base para el desarrollo de una plataforma de seguimiento regional de la especie, gracias al uso de datos de teledetección, computación en la nube y muestros de campo. En segundo lugar, el Capítulo II, ubicado en las Islas Baleares, demuestra cómo la computación masiva en la nube de imágenes de Sentinel-2 permite una cartografía robusta de P. oceanica a escala regional, cuantificando las tasas anuales asociadas de secuestro y fijación de carbono azul, y enfatizando la importancia de la batimetría de alta resolución y las composiciones de imágenes multitemporales para una evaluación precisa de las praderas marinas hasta 30 metros de profundidad. Por último, el Capítulo III, desarrollado en Brasil, muestra cómo la integración de modelos dinámicos bayesianos con productos de calidad del agua derivados de imágenes de Sentinel-2 captura respuestas no lineales del ecosistema a eventos de contaminación severa, revelando alteraciones persistentes en la dinámica de la clorofila-a, la disponibilidad de luz en el fondo y la capacidad de recuperación en esta lagunas costeras eutrofizadas. Estos resultados arrojan luz sobre los potenciales impactos en el hábitat bentónico especies colonizadoras de fanerógams marinas en la laguna ya eutrofizada. Para evaluar estos impactos, la segunda parte del capítulo III demuestra cómo la combinación multi-sensor de imágenes de alta resolución y de Sentinel-2 mejoran la detección de praderas marinas dispersas y fragmentadas (R. maritima y H. wrightii) en aguas costeras ópticamente complejas, revelando pérdidas graves tras eventos de vertido de aguas residuales y patrones de resistencia específicos de cada especie. En resumen, estos estudios destacan el papel de la teledetección y la computación en la nube como herramientas clave para la monitorización continua y escalable de las especies de macrófitos marinos, proporcionando información útil para evaluar los impactos ecológicos, cuantificar los servicios ecosistémicos y apoyar la gestión adaptativa y su conservación de acuerdo al marco legislativo actual. El desarrollo ulterior de estas técnicas proporcionará una cobertura a gran escala de la monitorización de de macrófitos marinos, entrenada y validada con adquisiciones sistemáticas de datos in situ. Estos resultados apoyan el desarrollo de técnicas avanzadas basadas en teledetección para el reporte de variables esenciales del océano y la biodiversidad, los flujos de carbono, los planes de restauración y los objetivos climáticos.","abstract_html":"La introducción de especies exóticas invasoras, el cambio climático, las modificaciones de hábitats marinos y la tendencia hacia la eutrofización costera, ya han afectado a la distribución y salud de las especies de macrófitos marinos, causando importantes pérdidas de biodiversidad en todo el mundo. Muchos estudios científicos han monitorizado los patrones espacio-temporales de estos ecosistemas marinos utilizando únicamente mediciones de campo, limitando la escala de dichos estudios. 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Estos resultados arrojan luz sobre los potenciales impactos en el hábitat bentónico especies colonizadoras de fanerógams marinas en la laguna ya eutrofizada. Para evaluar estos impactos, la segunda parte del capítulo III demuestra cómo la combinación multi-sensor de imágenes de alta resolución y de Sentinel-2 mejoran la detección de praderas marinas dispersas y fragmentadas (R. maritima y H. wrightii) en aguas costeras ópticamente complejas, revelando pérdidas graves tras eventos de vertido de aguas residuales y patrones de resistencia específicos de cada especie. En resumen, estos estudios destacan el papel de la teledetección y la computación en la nube como herramientas clave para la monitorización continua y escalable de las especies de macrófitos marinos, proporcionando información útil para evaluar los impactos ecológicos, cuantificar los servicios ecosistémicos y apoyar la gestión adaptativa y su conservación de acuerdo al marco legislativo actual. El desarrollo ulterior de estas técnicas proporcionará una cobertura a gran escala de la monitorización de de macrófitos marinos, entrenada y validada con adquisiciones sistemáticas de datos in situ. Estos resultados apoyan el desarrollo de técnicas avanzadas basadas en teledetección para el reporte de variables esenciales del océano y la biodiversidad, los flujos de carbono, los planes de restauración y los objetivos climáticos.","Anthropogenically induced alien invasive species introduction, climate change, marine habitat modifications and brownification processes, have already affected marine macrophyte species distribution and health, as well as caused important biodiversity losses worldwide. Many scientific studies have traditionally monitored the spatio-temporal patterns of these marine ecosystems by solely using in situ measurements limiting the scale of the studies. However, in the last decade, the availability of new remote sensing sensors and the development of cloud computing platforms have enabled the exploration of new ways of monitoring these ecosystems at scale. This PhD thesis provides insights on three image-processing remote sensing approaches applied to study five different marine macrophyte species and coastal environments, from beached to subtidal macrophytes, including: Rugulopteryx okamurae, Zostera noltii, Posidonia oceanica, Ruppia maritima and Halodule wrightii. The present work used hyperspectral field radiometry and five different multispectral sensors, integrating the workflows in a cloud computing platform to enable a scalable monitoring. Composed of five first-author articles organised in three chapters, the main goals explored: i) the viability of multi-sensor remote sensing to monitor beached, intertidal and floating marine macrophytes; ii) the potential of Sentinel-2 imagery and cloud computing to monitor habitat-forming subtidal seagrass meadows in clear waters and the role of bathymetry; iii) and finally, the development of new tools to monitor water quality and subtidal seagrass species in eutrophic waters by blending Sentinel-2 and PlanetScope imagery. This PhD results provide insights into methodological Earth Observation approaches for marine macrophyte monitoring considering different coastal environments, biological traits and spatio-temporal dimensions. The collection of studies demonstrates the strong potential of Earth Observation as a critical tool for continuous and scalable monitoring of these coastal ecosystems, enabled by cloud computing environments and machine learning workflows. First, Chapter I shows an effective monitoring using Sentinel-2 imagery of the near-shore invasive brown macroalgae R. okamurae, and hyperspectrally characterised degradation stages of beached R. okamurae and Z. noltii seagrass linked to biomass, water content and pigment phooxidation. This first remote sensing approximation in literature on R. okamurae beachcasts, establishes the baseline towards a scaled monitoring platform of the species enabled by Earth Observation, cloud computing and in situ occurrence database creation. Secondly, Chapter II demonstrates how long-term satellite Sentinel-2 archive enables robust mapping of P. oceanica at the regional scale, quantifying associated blue carbon sequestration and fixation annual rates, emphasizing the importance of high-resolution bathymetry and multi-temporal composites for accurate deep seagrass assessment (up to 30-meters’ depth). Finally, Chapter III shows how the integration of Bayesian dynamic models with satellite-derived water quality products from Sentinel-2 imagery captured non-linear ecosystem responses to acute pollution events, revealing persistent alterations in chlorophyll-a dynamics, light availability, and recovery capacity in eutrophic coastal lagoons. These results enlightened potential benthic habitat impacts of colonizing seagrass species in already eutrophic lagoons. To assess those impacts, the second part of Chapter III demonstrated how high-resolution and multi-sensor approaches further improved the detection of sparse and patchy seagrass meadows in optically complex coastal waters, revealing severe losses following wastewater discharge events and species-specific resistance patterns. These studies highlight the role of remote sensing and cloud computing as a key tool for continuous, scalable monitoring of marine macrophyte species, providing actionable information to assess ecological impacts, quantify ecosystem services, and support adaptive management, conservation and policy frameworks at different scales. The further development of these techniques will provide a broad-scale coverage monitoring, trained and validated with systematic remote sensing field acquisitions. These insights support tools to report essential ocean and biodiversity variables, carbon fluxes, restoration efforts, and climate goals."]},{"key":"dc:format","label":"Dc Format","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Marine macrophyte monitoringenabling scalability through remote sensing data and cloud computing"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Navarro Almendros, Gabriel","Caballero de Frutos, Isabel"],"dc:creator":["Roca Mora, Maria Del Mar"],"dc:date.accessioned":["2026-06-04T07:01:35Z"],"dc:date.available":["2026-06-04T07:01:35Z"],"dc:date.issued":["2026"],"dc:description.abstract":["La introducción de especies exóticas invasoras, el cambio climático, las modificaciones de hábitats marinos y la tendencia hacia la eutrofización costera, ya han afectado a la distribución y salud de las especies de macrófitos marinos, causando importantes pérdidas de biodiversidad en todo el mundo. Muchos estudios científicos han monitorizado los patrones espacio-temporales de estos ecosistemas marinos utilizando únicamente mediciones de campo, limitando la escala de dichos estudios. Sin embargo, en la última década, la disponibilidad de nuevos sensores basados en teledetección y el desarrollo de plataformas de computación en la nube han permitido explorar nuevas formas de monitorizar estos ecosistemas a gran escala. Esta tesis doctoral presenta tres enfoques de procesamiento de imágenes de satélite aplicados al estudio de cinco especies diferentes de macrófitos marinos y entornos costeros, desde arribazones hasta macrófitos sumergidos, entre las que se incluyen: Rugulopteryx okamurae, Zostera noltii, Posidonia oceanica, Ruppia maritima y Halodule wrightii. El presente trabajo utilizó radiometría hiperespectral de campo y cinco sensores multiespectrales diferentes, integrando los flujos de trabajo en una plataforma de computación en la nube para permitir una mayor escalabilidad. Compuesto por cinco estudios como primera autora y organizados en tres capítulos, los objetivos principales exploran: i) la viabilidad de la teledetección multi-sensor para monitorizar arribazones de macrófitos marinos, biomasa intermareal y flotante; ii) el potencial de la computación masiva en la nube de imágenes de Sentinel-2 para monitorizar praderas densas de fanerógamas marinas en aguas claras y el papel de la batimetría; y, por último, iii) el desarrollo de nuevas herramientas para monitorizar la calidad del agua y pequeñas praderas de fanerógamas marinas subacuáticas en aguas eutróficas mediante la combinación de imágenes de satélites comerciales de alta resolución espacial y Sentinel-2. Los resultados de esta tesis aportan información sobre los enfoques metodológicos en teledetección para el seguimiento de macrófitos marinos, teniendo en cuenta diferentes entornos costeros, características biológicas y dimensiones espacio-temporales. El conjunto de estudios demuestra el gran potencial de la teledetección como herramienta fundamental para el seguimiento continuo y escalable de estos ecosistemas costeros, gracias a los entornos de computación en la nube y los flujos de trabajo de aprendizaje automático. En primer lugar, el Capítulo I, centrado en la Bahía de Cádiz, muestra un seguimiento eficaz mediante imágenes Sentinel-2 de la macroalga parda invasora R. okamurae, cercana a la costa, caracterizando hiperespectralmente las etapas de degradación de R. okamurae y Z. noltii varadas en la playa, en relación con la biomasa, el contenido de agua y la fotoxidación de los pigmentos. Esta primera aproximación disponible en la literatura sobre arribazones de R. okamurae en las playas establece la base para el desarrollo de una plataforma de seguimiento regional de la especie, gracias al uso de datos de teledetección, computación en la nube y muestros de campo. En segundo lugar, el Capítulo II, ubicado en las Islas Baleares, demuestra cómo la computación masiva en la nube de imágenes de Sentinel-2 permite una cartografía robusta de P. oceanica a escala regional, cuantificando las tasas anuales asociadas de secuestro y fijación de carbono azul, y enfatizando la importancia de la batimetría de alta resolución y las composiciones de imágenes multitemporales para una evaluación precisa de las praderas marinas hasta 30 metros de profundidad. Por último, el Capítulo III, desarrollado en Brasil, muestra cómo la integración de modelos dinámicos bayesianos con productos de calidad del agua derivados de imágenes de Sentinel-2 captura respuestas no lineales del ecosistema a eventos de contaminación severa, revelando alteraciones persistentes en la dinámica de la clorofila-a, la disponibilidad de luz en el fondo y la capacidad de recuperación en esta lagunas costeras eutrofizadas. Estos resultados arrojan luz sobre los potenciales impactos en el hábitat bentónico especies colonizadoras de fanerógams marinas en la laguna ya eutrofizada. Para evaluar estos impactos, la segunda parte del capítulo III demuestra cómo la combinación multi-sensor de imágenes de alta resolución y de Sentinel-2 mejoran la detección de praderas marinas dispersas y fragmentadas (R. maritima y H. wrightii) en aguas costeras ópticamente complejas, revelando pérdidas graves tras eventos de vertido de aguas residuales y patrones de resistencia específicos de cada especie. En resumen, estos estudios destacan el papel de la teledetección y la computación en la nube como herramientas clave para la monitorización continua y escalable de las especies de macrófitos marinos, proporcionando información útil para evaluar los impactos ecológicos, cuantificar los servicios ecosistémicos y apoyar la gestión adaptativa y su conservación de acuerdo al marco legislativo actual. El desarrollo ulterior de estas técnicas proporcionará una cobertura a gran escala de la monitorización de de macrófitos marinos, entrenada y validada con adquisiciones sistemáticas de datos in situ. Estos resultados apoyan el desarrollo de técnicas avanzadas basadas en teledetección para el reporte de variables esenciales del océano y la biodiversidad, los flujos de carbono, los planes de restauración y los objetivos climáticos.","Anthropogenically induced alien invasive species introduction, climate change, marine habitat modifications and brownification processes, have already affected marine macrophyte species distribution and health, as well as caused important biodiversity losses worldwide. Many scientific studies have traditionally monitored the spatio-temporal patterns of these marine ecosystems by solely using in situ measurements limiting the scale of the studies. However, in the last decade, the availability of new remote sensing sensors and the development of cloud computing platforms have enabled the exploration of new ways of monitoring these ecosystems at scale. This PhD thesis provides insights on three image-processing remote sensing approaches applied to study five different marine macrophyte species and coastal environments, from beached to subtidal macrophytes, including: Rugulopteryx okamurae, Zostera noltii, Posidonia oceanica, Ruppia maritima and Halodule wrightii. The present work used hyperspectral field radiometry and five different multispectral sensors, integrating the workflows in a cloud computing platform to enable a scalable monitoring. Composed of five first-author articles organised in three chapters, the main goals explored: i) the viability of multi-sensor remote sensing to monitor beached, intertidal and floating marine macrophytes; ii) the potential of Sentinel-2 imagery and cloud computing to monitor habitat-forming subtidal seagrass meadows in clear waters and the role of bathymetry; iii) and finally, the development of new tools to monitor water quality and subtidal seagrass species in eutrophic waters by blending Sentinel-2 and PlanetScope imagery. This PhD results provide insights into methodological Earth Observation approaches for marine macrophyte monitoring considering different coastal environments, biological traits and spatio-temporal dimensions. The collection of studies demonstrates the strong potential of Earth Observation as a critical tool for continuous and scalable monitoring of these coastal ecosystems, enabled by cloud computing environments and machine learning workflows. First, Chapter I shows an effective monitoring using Sentinel-2 imagery of the near-shore invasive brown macroalgae R. okamurae, and hyperspectrally characterised degradation stages of beached R. okamurae and Z. noltii seagrass linked to biomass, water content and pigment phooxidation. This first remote sensing approximation in literature on R. okamurae beachcasts, establishes the baseline towards a scaled monitoring platform of the species enabled by Earth Observation, cloud computing and in situ occurrence database creation. Secondly, Chapter II demonstrates how long-term satellite Sentinel-2 archive enables robust mapping of P. oceanica at the regional scale, quantifying associated blue carbon sequestration and fixation annual rates, emphasizing the importance of high-resolution bathymetry and multi-temporal composites for accurate deep seagrass assessment (up to 30-meters’ depth). Finally, Chapter III shows how the integration of Bayesian dynamic models with satellite-derived water quality products from Sentinel-2 imagery captured non-linear ecosystem responses to acute pollution events, revealing persistent alterations in chlorophyll-a dynamics, light availability, and recovery capacity in eutrophic coastal lagoons. These results enlightened potential benthic habitat impacts of colonizing seagrass species in already eutrophic lagoons. To assess those impacts, the second part of Chapter III demonstrated how high-resolution and multi-sensor approaches further improved the detection of sparse and patchy seagrass meadows in optically complex coastal waters, revealing severe losses following wastewater discharge events and species-specific resistance patterns. These studies highlight the role of remote sensing and cloud computing as a key tool for continuous, scalable monitoring of marine macrophyte species, providing actionable information to assess ecological impacts, quantify ecosystem services, and support adaptive management, conservation and policy frameworks at different scales. The further development of these techniques will provide a broad-scale coverage monitoring, trained and validated with systematic remote sensing field acquisitions. 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