http://hdl.handle.net/10498/19466 Sat, 07 Nov 2026 15:01:37 GMT 2026-11-07T15:01:37Z 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. Fri, 24 Oct 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/38179 2025-10-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/37968 Herramientas para el análisis de datos de basuras marinas Viejo Marín, Josué La contaminación por basuras marinas, especialmente los plásticos, representa una amenaza global para los ecosistemas marinos. Aunque numerosos estudios han evidenciado la abundancia de residuos plásticos en los océanos, la integración y aprovechamiento de estos datos se ve limitada por la diversidad de metodologías de muestreo, unidades de medida y sistemas de clasificación. Esta tesis doctoral aborda estas limitaciones mediante el desarrollo de herramientas metodológicas innovadoras y su aplicación en la estimación de las cargas de basuras marinas en la cuenca mediterránea. El objetivo principal es desarrollar herramientas para el análisis de datos de basuras marinas que permitan estimar la carga de macroplásticos con potencial de extrapolación a cualquier región oceánica. Para ello, se consideran de forma integral los principales compartimentos marinos y las fuentes de entrada de residuos. Frente a la gran variedad de sistemas de clasificación existentes, se propone una herramienta de convergencia para lograr la armonización de los sistemas que ya se utilizan. Esta herramienta se basa en la creación de una lista de categorías de basura que sirve como punto de convergencia para diversos sistemas, buscando simplificar los criterios de clasificación para facilitar su operatividad y aplicabilidad a diferentes ecosistemas a escala global. La herramienta está diseñada con el propósito de superar las limitaciones impuestas por la heterogeneidad de los datos, facilitando la integración de información y la realización de análisis multi-ecosistémicos. Su aplicación práctica se demuestra mediante un estudio de caso que compara datos de basuras en fondos marinos de la costa oeste de Estados Unidos y la costa oeste de Europa. Asimismo, se desarrolla un método estandarizado para la conversión de datos de abundancia de basuras marinas a unidades de masa. Esta metodología permite una evaluación más precisa de la magnitud del problema, considerando tanto la distribución como la composición de los residuos. Su aplicación revela patrones de acumulación relacionados con actividades pesqueras y descargas fluviales, destacando la importancia de considerar múltiples fuentes de contaminación. Se demuestra que la combinación de datos de abundancia y peso proporciona una visión más integral del problema. Además, a lo largo de esta tesis se desarrolla un modelo para la estimación de la basura fugada al medio ambiente, un concepto que busca superar las limitaciones de las estimaciones de residuos mal gestionados. Este modelo relaciona la agregación espacial de la población con la probabilidad de escape de residuos, utilizando bases de datos de acumulación en fondos costeros. Los resultados globales estiman que 10 millones de toneladas métricas de residuos se fugan anualmente a la naturaleza, con África emergiendo como el continente con mayor emisión. Se destaca la importancia de considerar factores socioeconómicos y patrones de distribución espacial de la población en la estimación de la contaminación por basuras. Como culminación del trabajo, se integran las herramientas y conocimientos adquiridos para obtener la primera estimación multi-ecosistémica de cargas de plástico en el Mar Mediterráneo basada exclusivamente en datos de campo. Se supera la dependencia de modelos teóricos mediante la armonización e integración de datos de diversas fuentes y compartimentos ambientales. Los resultados obtenidos revelan patrones de acumulación de plástico en diferentes compartimentos del Mediterráneo, destacando la importancia de los fondos marinos, especialmente los someros, como sumideros de plástico. Se estima que la carga total de macroplásticos en el Mediterráneo es de aproximadamente 92.632 toneladas, con el 94,14% acumulado en los fondos marinos. En conjunto, esta tesis doctoral contribuye significativamente al avance en la evaluación de la contaminación por basuras marinas, proporcionando herramientas metodológicas innovadoras y datos empíricos cruciales para la toma de decisiones informadas. Los índices de fuga calculados, la herramienta de armonización intercontinental y trans-ecosistémica, y la metodología para la conversión a peso, representan avances significativos en la cuantificación y comprensión de la contaminación por plásticos a escala global. Tue, 24 Jun 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/37968 2025-06-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/37290 Comunidades de macrofauna asociadas a zonas de rompiente de playas arenosas en el golfo de cádiz (so península ibérica) Rodríguez García, Carlos Among the great diversity of coastal ecosystems throughout the world, sandy beaches are one of the most important due to their size, occupying a third of the world's coastline, and their dynamism as an interface between land and ocean. Within beaches, the surf zone is of great biological importance due to the availability of shelter and resources, as well as the wave action characteristic of these areas. For this reason, surf zones are crucial areas for the growth and recruitment of numerous species. This doctoral thesis focuses on five surf zones along the coast of Cádiz in the Gulf of Cádiz (SW Iberian Peninsula), where monthly sampling was carried out using a beach seine net. The objectives of this thesis were to analyze the biological community present in these surf zones, study the age and feeding habits of the most important species, and estimate the monetary value of the fishery resources in these areas. Throughout the different chapters, the results obtained have shown that the biological communities in the surf zones studied have a high diversity of species, dominated by seven species, showing variations in their abundance depending on different environmental variables and beaches. On the other hand, the most common ages of the five species studied were between 0 and 2 years, suggesting that these species use the surf zones as nursery areas during the first years of their lives. Their diets were generally focused on the most abundant resources in these areas (small fish and crustaceans), with no competition for these resources due to their great availability. A positive relationship was observed between water temperature and the abundance of the cnidarian Carybdea marsupialis, which may have greater future implications due to increasing global warming. Finally, a higher monetary value was observed for potential fishery resources (juvenile fraction of the community) compared to exploitable fishery resources (adult fraction), highlighting the potential of beach surf zones as nursery areas for future resources from an ecosystem service point of view. These results highlight the biological and economic importance of surf zones, expanding the knowledge of these areas in the south of the Iberian Peninsula and providing tools for future management plans in these areas. They emphasize the need to continue monitoring and researching surf zones for their proper management and the minimization of future impacts. Fri, 18 Oct 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/37290 2024-10-18T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/37288 Mechanisms of biodiversity maintenance in a natural grassland in Doñana National Park Hurtado de Mendoza Romo, María Nos enfrentamos a una crisis de biodiversidad debido al declive de especies en el planeta, impulsado principalmente por el cambio global. Diversos factores contribuyen a esta pérdida de especies, incluyendo cambios en el clima, usos del suelo y contaminación por agentes químicos. Ante este panorama, es urgente entender los mecanismos ecológicos que permiten mantener la biodiversidad existente. Aunque se ha avanzado considerablemente en identificar los potenciales mecanismos responsables del mantenimiento de la biodiversidad, la mayoría de los estudios se han enfocado de manera experimental o teórica, y son pocos los que estudian comunidades naturales considerando simultáneamente factores bióticos y abióticos de manera integrada. El objetivo general de esta tesis doctoral es comprender los mecanismos que permiten la persistencia de la diversidad de especies de plantas en una pradera natural anual, analizando diferentes factores abióticos (como la salinidad y la humedad del suelo) y bióticos (polinizadores, insectos herbívoros y patógenos de las hojas). Para ello, realizamos un muestreo observacional en la Finca Caracoles, ubicada en el Parque Nacional de Doñana (Sevilla, España), donde analizamos las interacciones de competencia entre plantas y examinamos las interacciones de las plantas con insectos polinizadores, insectos herbívoros y enfermedades foliares causadas por patógenos. Esta pradera está constituida por plantas anuales, y los muestreos de campo se llevaron a cabo durante las primaveras de 2019 hasta 2021. Nuestros resultados muestran que la estructura espacial que define las vecindades formadas por las plantas tienen un impacto significativo en el éxito reproductivo (fitness) de las plantas, así como en la abundancia de enemigos naturales y polinizadores, y en la capacidad de estas de coexistir a largo plazo. Además, observamos una alta heterogeneidad espacial, lo que provoca una distribución no homogénea de las especies. En nuestro sistema, la cantidad de polinizadores no tiene un efecto directo en el éxito reproductivo de las plantas; sin embargo, cuando el éxito reproductivo se ve reducido debido a la competencia entre plantas, los polinizadores pueden mitigar este impacto al neutralizar los efectos de la competencia. También encontramos que las vecindades de plantas son importantes para la cantidad de daño que sufren debido a enemigos naturales. Las especies rodeadas por plantas filogenéticamente más distantes (evolutivamente raras) tienden a tener menos enfermedades foliares causadas por patógenos, pero tienen mayores niveles de herbivoría. Las vecindades de plantas también nos ayudan a comprender cómo diferentes especies logran coexistir en un mismo espacio. Definiendo la coexistencia como la persistencia de especies en una comunidad, observamos que en nuestro sistema, la coexistencia ocurre principalmente a escalas grandes, impulsada por cambios en el competidor dominante a escala local derivados de la heterogeneidad ambiental. Además, el factor que más influye en la coexistencia de especies es la cantidad de herbívoros que atacan a cada especie. Las especies de plantas más comunes tienden a atraer más herbívoros, lo que reduce su éxito reproductivo y crea oportunidades para que otras especies se establezcan. La combinación de múltiples factores bióticos y abióticos, junto con datos empíricos observacionales y teoría ecológica, nos ha permitido realizar un estudio integral que aborda diversas formas de analizar los factores determinantes para el mantenimiento de la biodiversidad en una pradera anual de plantas. En conjunto, nuestros resultados indican que las vecindades de plantas tienen un efecto significativo en los factores bióticos y abióticos que las rodean, impactando en última instancia al éxito reproductivo de las plantas y, a su vez, afectando al mantenimiento de la biodiversidad en la comunidad. Esta tesis, a través de sus capítulos, avanza en el conocimiento sobre las interacciones entre especies y cómo estas influyen en el mantenimiento de la diversidad de plantas en una pradera anual natural. Fri, 22 Nov 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/37288 2024-11-22T00:00:00Z