http://hdl.handle.net/10498/6739 2026-05-10T01:02:58Z http://hdl.handle.net/10498/38179 Algorithm development for characterizing coastal and inland aquatic environments using satellite remote sensing Chowdhury, Masuma Coastal and inland aquatic environments are among the most ecologically rich and socioeconomically vital systems on Earth, playing a crucial role in sustaining ecological balance, supporting biodiversity, and enabling socio-economic activities. However, they are increasingly vulnerable to the compounded effects of climate change and anthropogenic pressures, which alter water quality, disrupt habitat integrity, and threaten public health. These transformations occur across broad spatial and temporal scales, demanding integrated, scalable, and timely monitoring systems. Satellite remote sensing has emerged as a promising tool for large-scale observation, yet its operational use is limited by challenges in algorithm robustness and transferability, processing scalability, and the ability to monitor complex aquatic indicators in real time. This thesis contributes to the advancement of Earth Observation (EO) technologies for aquatic monitoring by developing advanced remote sensing algorithms, integrating empirical, machine-learning/deep learning approaches, and implementing automated and scalable processing workflows. Conducted under the SIMBAD (Sentinel Imagery Multiband Analysis and Dissemination) R&D initiative at Quasar Science Resources, the research presented in this dissertation focuses on enhancing the application and operational capacity of Sentinel-2 imagery for monitoring turbidity, microbial contamination, and benthic habitats. The core of the thesis lies in four chapters (Chapters 2-5), each addressing a key challenge in aquatic system monitoring and management. Chapter 2 presents the development of a regional empirical model specifically designed for the Guadalquivir Estuary, one of Spain's most dynamic and turbid estuarine environments. This multi-conditional turbidity model addresses the limitations of existing approaches in highly variable systems, offering robust performance across a wide turbidity range (0-600 FNU) with a strong correlation (r = 0.97) and low error metrics (RMSE = 15.93 FNU, MAE = 13.82 FNU, and Bias = 13.34 FNU), thereby offering a practical solution for local environmental monitoring. Complementing this site-specific approach, the second part of the chapter introduces a globally adaptable turbidity model based on a gradient boosting machine-learning (ML) approach, trained on extensive datasets from 17 countries encompassing lakes, rivers, estuaries, and coastal waters. This ML model offers strong predictive capacity across diverse aquatic environments, with an overall r-value of 0.95, MAE of 43. 24 FNU, and minimal bias (1.32 FNU) across a turbidity range of 0-2,200 FNU. While the site-specific turbidity model achieves superior accuracy for local applications, the global model also provides high accuracy and a robust, scalable solution, especially at extreme turbidity levels (> 1,000 FNU), filling a critical gap in remote sensing models for extreme events. Chapter 3 explores an innovative use of Sentinel-2 data to monitor faecal indicator bacteria (FIB), specifically E. coli and Enterococcus, in recreational coastal waters. This is the first study to demonstrate the feasibility of Sentinel-2 bands for microbial pollution monitoring, offering an independent and complementary tool to conventional water quality indicators such as turbidity, chlorophyll-a, and coloured dissolved organic matter. With strong correlations for E. coli (r = 0.94) and Enterococcus (r = 0.96), the research highlights the potential of integrating satellite-based methods with existing regulatory frameworks to improve waterborne contamination management. Chapter 4 focuses on mapping Posidonia oceanica, an endemic and endangered seagrass species crucial to Mediterranean ecosystems. Using deep-learning algorithms and high-resolution Sentinel-2 imagery, a robust methodology was developed for scalable habitat mapping and change detection across the Balearic and Maltese Islands (74-92% accuracy). The model's effectiveness, even in the data-scarce regions, makes it a valuable tool for assessing this vital seagrass species across the Mediterranean basin. Chapter 5 addresses the technical challenges of automating and scaling EO-based monitoring. By modularizing and dockerizing the developed algorithms within a Scientific Exploitation Platform, the thesis delivers scientific and operational processing pipelines that ensure reproducibility, computational efficiency, and real-time applicability. This infrastructure supports the integration of satellite data with in-situ observations for developing tailored EO solutions and facilitates large-scale, automated water quality and habitat monitoring for environmental assessments. The final chapters of the thesis provide a general discussion of the findings, positioning them within the broader context of aquatic remote sensing, and introduce ongoing and future research initiatives. Together, these efforts reinforce the thesis's contribution to scalable, interdisciplinary, and actionable solutions for aquatic environmental monitoring in support of both scientific advancement and operational management. 2025-10-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/36008 La problemática del análisis granulométrico a bordo de dragas y su solución López García, Patricia Los análisis de los parámetros granulométricos para propósitos de regeneración de playa se realizan a bordo de dragas. Dos pasos fundamentales de la metodología de obtención de estos parámetros son el secado de la muestra de arena dragada, y el posterior tamizado. Debido a las limitaciones de espacio de trabajo, la dificultad de subir a bordo determinado material necesario, entre otros problemas, los pasos anteriormente mencionados deben realizarse con un microondas en lugar de un horno mufla para secar las muestras, y el tamizado debe realizarse con tamices de 10 cm de diámetro y agitando de forma manual en lugar de tamices de 20 cm y agitado con máquina tamizadora. Hasta entonces no se había investigado sobre los posibles errores en la estimación de los parámetros granulométricos para poder solventarlos y proponer una metodología adecuada y más precisa con estos materiales a bordo de un barco. Por esta razón, en la presente tesis se obtuvieron los errores de cada metodología, teniendo en cuenta que los valores de referencia son los obtenidos con mufla y agitado mecánico por su mayor precisión (y por ello la metodología estándar comúnmente utilizada). Se realizaron test de secados con diferencias potencias del microondas y durante varios tiempos de duración, para muestras de arena húmeda de tres playas diferentes (varían en su tamaño medio de grano). Y para el tamizado, se agitaron de forma manual (a bordo del barco) y mecánica (en laboratorio en tierra) 20 muestras de arena de la cántara de una draga. Esto ha permitido establecer los requisitos que deben cumplirse de secado en microondas y de agitado manual para que los valores sean aceptables para propósitos de regeneraciones de playas. En conclusión, a bordo de dragas, las muestras de arena deben secarse en un microondas a una potencia de entre 500-800w durante mínimo 5 minutos, usando recipiente ligero y con base ancha y altura baja, con la arena bien esparcida y sin exceso de agua, e interrumpir en mitad del secado para extraer humedad. En cuanto al tamizado, la recomendación al usar tamices de 10 cm de diámetro es agitar manualmente durante al menos 20 minutos, ya que es el proceso que seguirá utilizándose a bordo de dragas. 2024-05-30T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/35854 Metodología de levantamientos hidrográficos y geofísicos para búsqueda e identificación de elementos de interés en el fondo del mar. Aplicación al caribe colombiano Oviedo-Prada, Karem En los últimos años, el Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas (dependiente de la Dirección General Marítima de Colombia (DIMAR) ha realizado importantes esfuerzos para avanzar en la investigación en el campo de la geofísica marina, en particular, las técnicas de geomagnetismo, perfilado del subsuelo y sonar de barrido lateral, siendo el primero el más desarrollado en la actualidad. Se presenta un método para la adquisición de datos geomagnéticos en ambientes marinos, tal como lo utiliza la DIMAR en el territorio marítimo colombiano. El desarrollo del método geomagnético no solo ofrece la oportunidad para avanzar en el conocimiento científico básico, pero también es de gran importancia en el apoyo a cuestiones de soberanía nacional. Entre otras aplicaciones, los usos más representativos del método geomagnético son la localización de tuberías y placas metálicas, detección de municiones enterradas, identificación de sitios de interés arqueológico, y la identificación y caracterización deestructuras geológicas. Este trabajo presenta los resultados de un levantamiento hidrográfico y geofísico en el área localizada al sur del Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina (ASAPSC), Mar Caribe colombiano. Durante 2017 y 2018 Los datos hidrográficos fueron procesados y filtrados con los estándares de la Organización Hidrográfica Internacional (OHI) y los datos geomagnéticos fueron procesados, corregidos y filtrados para mejorar las interpretaciones. Los resultados han permitido caracterizar el relieve submarino y analizar las anomalías geomagnéticas de la zona e identificar diferentes formas de relieve que muestran un origen volcánico. En cuanto al trabajo geomagnético, un análisis espectral de las anomalías reveló cuerpos altamente magnéticos en aguas profundas y anomalías magnéticas residuales fuertemente relacionadas con la morfología del fondo marino. Además, también se detectó la presencia de altos magnéticos asociados a altos del basamento y a conos volcánicos. Un análisis espectral complementario mostró que las fuentes magnéticas más superficiales se encuentran en los primeros 500 m, mientras que las más profundas se sitúan entre los 4 y 5 km de profundidad. Los datos eomagnéticos también se validaron mediante un análisis de deconvolución de Euler, en el que se confirmaron estas anomalías magnéticas. En conclusión, se confirmó una relación directa entre las anomalías magnéticas y la batimetría del fondo marino, lo que refuerza la teoría del origen volcánico de estas islas. Como resultado de las pruebas del método, se comparó con los datos del estudio obtenidos del repositorio de datos magnéticos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y llevado a cabo en la misma área de estudio. A pesar del largo intervalo de tiempo entre ambas encuestas, casi 50 años, no se observaron diferencias significativas en cuanto a las variables analizadas. Finalmente, los resultados muestran diferencias insignificantes entre los datos magnéticos obtenidos para los años 1970 y 2018 para todas las variables medidas, como la inclinación, la declinación y el campo magnético total. Estas diferencias pueden ser atribuibles a un componente geológico o también a los métodos de adquisición y procesamiento utilizados en los años 1970. 2024-07-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/31684 Transferencia espacial de datos de viento. Aplicación a la duna de Valdevaqueros (Cádiz) Martinez-García, Felix P. Los pronósticos de viento están ampliamente desarrollados debido, por un lado, al crecimiento de la energía eólica, pero también a otras aplicaciones, como las previsiones de escenarios a largo plazo sobre los efectos del calentamiento global. En general, ha habido grandes desarrollos en los modelos de circulación global (GCM) que informan sobre escenarios futuros a gran escala, pero la transferencia espacial del viento a escala local es un problema no resuelto totalmente. Debería ser posible estimar los vientos en el campo cercano con cierta precisión, lo cual es interesante para aspectos como el efecto del viento incidente en parques eólicos, sobre una duna en movimiento o el viento que sopla en un puerto. Por lo tanto, una ecuación de transferencia de viento basada en datos a escala local es necesaria, ya no para el pronóstico, sino para la propagación espacial del campo de viento entre dos puntos, conocidos los datos en uno de ellos. Los sistemas dunares playeros han sido sometidos a numerosos estudios e investigaciones (Kawamura, 1951; Tsoar, 1994; Fages-Antiñolo et al., 2007; Smyth, 2016). En este campo, son muchos los modelos realizados de patrones de vientos incidentes sobre dunas tanto en una como en dos dimensiones (Kroy et al., 2002; Parteli et al., 2009). Además, también se ha estudiado de forma significativa la relación entre estos vientos y la clasificación granulométrica (Navarro et al., 2011) de los materiales que componen la duna o cuál es el avance (Navarro et al., 2015) de la misma para diferentes sistemas dunares playeros a lo largo del Mundo. Otra vertiente de estos estudios se centra en cuantificar el flujo de partículas movida por un campo de vientos con una dirección predominante (Navarro et al., 2011). La prolífica investigación sobre todos los parámetros que intervienen en una duna costera como la granulometría de las arenas, trasporte de sedimentos en la duna, estratificación de tamaños en la misma está basada principalmente en grandes campañas que permitan medir el viento in situ, así como el transporte asociado a dicho campo de vientos. Así, se plantea la necesidad de una herramienta que, usando los datos disponibles de campañas in situ, permita obtener el viento real actuante en el sistema dunar a partir de datos de viento registrados en estaciones meteorológicas cercanas. Se trata de obtener una expresión matemática que transfiera espacialmente las series de datos de viento medidas en estaciones próximas o relativamente próximas, pero no ubicadas en el propio cordón dunar (Martinez-Garcia et al., 2021). Cabe señalar que las técnicas de reducción de escala estadística, conocidas por su acepción inglesa statistical downscaling (SD) o downscaling estadístico son adecuadas para su aplicación como inferencia estadística a pequeña escala. Por lo tanto, una vez revisados los métodos y técnicas actuales utilizados y las diferentes metodologías, e identificar las ventajas, desventajas o limitaciones de los modelos actuales a escala local, se propone una función de transferencia basada en datos locales que se pueda desarrollar de manera fácil y precisa. Esta ecuación se ha determinado utilizando diferentes métodos de regresión y la teoría del perfil del viento. Esta tesis establece una metodología para lograr una función de transferencia de viento para aplicaciones locales (Martinez-Garcia et al., 2023). Para ello, utilizamos datos de una campaña de medición de vientos en campo y de una estación meteorológica cercana. Estos datos fueron analizados y comparados. Una combinación del perfil del viento y la técnica de reducción de escala estadística formaron la base de esta investigación. Para aclarar el procedimiento, se aplicó la metodología propuesta a la Duna Litoral de Valdevaqueros con el fin de desarrollar una función de transferencia utilizando series temporales de datos de la estación meteorológica ubicada en Tarifa. 2024-01-18T00:00:00Z