{"id":18355,"date":"2026-01-19T10:49:20","date_gmt":"2026-01-19T09:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ceab.csic.es\/intelligencia-artificial-des-de-lespai-seguint-el-pols-de-les-praderies-marines\/"},"modified":"2026-01-19T10:56:11","modified_gmt":"2026-01-19T09:56:11","slug":"intelligencia-artificial-des-de-lespai-seguint-el-pols-de-les-praderies-marines","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ceab.csic.es\/es\/intelligencia-artificial-des-de-lespai-seguint-el-pols-de-les-praderies-marines\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial desde el espacio: siguiendo el pulso de las praderas marinas"},"content":{"rendered":"

El estudio, publicado en Ecological Indicators, presenta un marco de aprendizaje profundo capaz de cartografiar con precisi\u00f3n las praderas de Posidonia oceanica en todo el Mediterr\u00e1neo utilizando im\u00e1genes de sat\u00e9lite. La investigaci\u00f3n es el resultado de una colaboraci\u00f3n entre el Instituto de F\u00edsica Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) y el Centre d\u2019Estudis Avan\u00e7ats de Blanes (CEAB-CSIC).<\/h4>\n

Las praderas marinas se encuentran entre los ecosistemas m\u00e1s valiosos y, al mismo tiempo, m\u00e1s amenazados del planeta. En el mar Mediterr\u00e1neo, las praderas de Posidonia oceanica desempe\u00f1an un papel crucial en la protecci\u00f3n de las costas, el mantenimiento de la biodiversidad marina y el almacenamiento de carbono. Sin embargo, estos bosques submarinos est\u00e1n desapareciendo a un ritmo alarmante debido al desarrollo costero, la contaminaci\u00f3n y el cambio clim\u00e1tico. Vigilar su estado y distribuci\u00f3n es, por tanto, fundamental para su conservaci\u00f3n, pero los m\u00e9todos tradicionales de muestreo de campo son costosos y requieren mucho tiempo.<\/p>\n

Un equipo de investigadores del Instituto de F\u00edsica Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) y del Centre d\u2019Estudis Avan\u00e7ats de Blanes (CEAB-CSIC) ha desarrollado un nuevo marco de inteligencia artificial<\/strong> que podr\u00eda revolucionar la forma en que observamos y protegemos estos h\u00e1bitats esenciales.<\/p>\n

El modelo, denominado CAMELE (Consensus for Automated Marine Ecosystem Labelling and Evaluation), utiliza t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo aplicadas a im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n para detectar y cartografiar autom\u00e1ticamente\u00a0Posidonia oceanica<\/i>\u00a0y otros h\u00e1bitats bent\u00f3nicos con una precisi\u00f3n sin precedentes.<\/strong><\/p>\n

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\u00abNuestro enfoque va m\u00e1s all\u00e1 de los estudios locales de prueba de concepto y ofrece una herramienta s\u00f3lida y generalizable para la cartograf\u00eda de h\u00e1bitats a gran escala<\/em>\u00bb, explica Manuel A. Mat\u00edas (IFISC, UIB-CSIC). \u00abAl combinar el aprendizaje autom\u00e1tico con amplios datos ecol\u00f3gicos, ahora podemos monitorizar el fondo marino mediterr\u00e1neo de forma m\u00e1s r\u00e1pida, fiable y a una fracci\u00f3n del coste de los m\u00e9todos tradicionales<\/em>\u00bb.<\/p>\n<\/blockquote>\n

El marco se basa en redes neuronales convolucionales entrenadas con im\u00e1genes multiespectrales de alta resoluci\u00f3n de\u00a0PlanetScope<\/a>, una constelaci\u00f3n de sat\u00e9lites de observaci\u00f3n terrestre que ofrece cobertura global diaria<\/strong>, junto con 19 a\u00f1os de datos detallados de h\u00e1bitats proporcionados por el Govern de les Illes Balears.<\/p>\n

El conjunto de datos resultante abarca unas 2.500 km\u00b2 de costa, incluyendo Mallorca, Menorca, Ibiza, Formentera y Cabrera. Para evaluar la capacidad de generalizaci\u00f3n del modelo, los investigadores lo entrenaron utilizando datos de una sola isla y validaron sus predicciones en las dem\u00e1s. De forma destacable, el modelo identific\u00f3 correctamente praderas marinas incluso en entornos ecol\u00f3gicamente distintos, demostrando una gran capacidad de adaptaci\u00f3n a nuevas regiones.<\/p>\n

En las pruebas de referencia, CAMELE alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n media superior al 90% en la identificaci\u00f3n y delimitaci\u00f3n de praderas marinas<\/strong>, medida mediante el \u00edndice Intersection-over-Union, una m\u00e9trica est\u00e1ndar que cuantifica el grado de coincidencia entre las predicciones del modelo y las \u00e1reas cartografiadas reales. El estudio tambi\u00e9n introdujo nuevos criterios de evaluaci\u00f3n dise\u00f1ados espec\u00edficamente para tareas de segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes, ofreciendo una valoraci\u00f3n m\u00e1s realista de la precisi\u00f3n del modelo.<\/p>\n

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\u00abLo que distingue a CAMELE es su robustez<\/em>\u00bb, comenta \u00c0lex Gim\u00e9nez (IFISC\/CEAB). \u00abIncluso frente a condiciones ambientales no familiares, el sistema produjo mapas fiables de cobertura de praderas marinas, consistentes con las observaciones de campo<\/em>\u00bb.<\/p>\n<\/blockquote>\n

M\u00e1s all\u00e1 de su innovaci\u00f3n cient\u00edfica, la naturaleza de acceso abierto de CAMELE lo convierte en una herramienta valiosa para la conservaci\u00f3n marina<\/strong>. Los modelos entrenados y una plataforma de visualizaci\u00f3n en l\u00ednea est\u00e1n disponibles libremente, permitiendo a investigadores, agencias medioambientales y responsables pol\u00edticos adaptar el marco a distintas regiones del Mediterr\u00e1neo. Esta accesibilidad facilita acciones de conservaci\u00f3n coordinadas y un seguimiento a largo plazo m\u00e1s coherente.<\/p>\n

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Seg\u00fan Manuel A. Mat\u00edas, \u00abherramientas de seguimiento basadas en inteligencia artificial como CAMELE pueden ayudar a detectar signos tempranos de p\u00e9rdida o fragmentaci\u00f3n de praderas marinas, permitiendo respuestas de gesti\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidas y eficaces\u00bb. <\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

De cara al futuro, el equipo pretende ampliar el marco para seguir otros indicadores de salud del ecosistema y extender su aplicaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de las Islas Baleares. Al combinar la inteligencia artificial con la teledetecci\u00f3n, el estudio abre el camino a una nueva generaci\u00f3n de sistemas de monitoreo ecol\u00f3gico capaces de seguir el ritmo del r\u00e1pido cambio ambiental.<\/p>\n

Ref. art.: Gim\u00e9nez-Romero, \u00c0., Ferchichi, D., Moreno-Spiegelberg, P., Sintes, T., and Mat\u00edas, M. A. (2025). A generalizable deep learning framework for large-scale mapping of seagrass habitats<\/i>. Ecological Indicators,\u00a0180<\/b>, 114349.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ecolind.2025.114349<\/a><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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