Un equipo de investigadores del Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) y del Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC) ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de cartografiar automáticamente Posidonia oceanica a partir de imágenes de satélite.
El modelo, considerado “revolucionario”, permite identificar con más del 90 % de precisión las praderas marinas de este ecosistema clave del Mediterráneo, uno de los más valiosos y amenazados del planeta.
Posidonia oceanica cartografiada con inteligencia artificial desde satélites
Un modelo desarrollado por el CSIC y la UIB usa inteligencia artificial e imágenes de satélite para cartografiar automáticamente la Posidonia oceanica en el Mediterráneo.
Un equipo de investigadores del Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) y del Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC) han desarrollado un sistema con inteligencia artificial (IA) sobre imágenes de satélite para cartografiar automáticamente Posidonia oceanica considerado «revolucionario».
La publicación científica ‘Ecological Indicators‘ se ha hecho eco de este estudio (‘A generalizable deep learning framework for large-scale mapping of seagrass habitats‘) que permite detectar y situar en mapas con precisión las praderas de Posidonia oceanica en todo el Mediterráneo utilizando imágenes de satélite, ha explicado la UIB en un comunicado.
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Un ecosistema marino clave y gravemente amenazado
Las praderas marinas de posidonia están entre los ecosistemas más valiosos y al mismo tiempo más amenazados del planeta y, en el Mediterráneo, tienen un papel fundamental en la protección del litoral, en albergar y proteger la biodiversidad marina y en el almacenamiento de carbono.
La UIB recuerda que estas praderas submarinas están desapareciendo a un ritmo preocupante debido al desarrollo costero, la contaminación y el cambio climático.
Un modelo de aprendizaje profundo entrenado con datos reales
La universidad asegura que monitorizar su estado y distribución es, por tanto, esencial para su conservación, pero los métodos de campo tradicionales son costosos y requieren mucho tiempo.
El nuevo marco de IA desarrollado por un equipo de investigadores del IFISC y el CEAB-CSIC podría revolucionar la forma en que se observan y protegen estos hábitats esenciales.
Precisión superior al 90 % en la detección de praderas marinas
El modelo, llamado Camele (Consense for Automated Marine Ecosystem Labelling and Evaluation), utiliza técnicas de aprendizaje profundo aplicadas a imágenes satelitales de alta resolución para detectar y cartografiar automáticamente Posidonia oceanica y otros hábitats bentónicos con una precisión sin precedentes.
Manuel Matías, del IFISC, explica las claves de un modelo que «va más allá de los estudios locales de prueba de concepto para ofrecer una herramienta sólida y generalizable para la cartografía de hábitats a gran escala«.
«Combinando el aprendizaje automático con una amplia base de datos ecológicos, ahora podemos monitorizar el fondo marino mediterráneo de forma más rápida, fiable y a una fracción del coste de los métodos tradicionales«, detalla.
El marco se basa en redes neuronales convolucionales entrenadas con imágenes multiespectrales de alta resolución de PlanetScope, una constelación de satélites de observación terrestre que proporciona cobertura global diaria, junto con 19 años de datos detallados de hábitats del Govern balear.
El conjunto de datos resultante cubre aproximadamente 2.500 kilómetros cuadrados de costa, que incluyen Mallorca, Menorca, Ibiza, Formentera y Cabrera.
Una herramienta abierta para la conservación del Mediterráneo
Para probar la capacidad de generalización del modelo, los investigadores lo entrenaron con datos de una sola isla y validaron sus predicciones en las demás. Sorprendentemente, el modelo identificó correctamente praderas marinas incluso en entornos ecológicamente diferentes, demostrando una alta capacidad de adaptación a nuevas regiones.
En las pruebas, Camele alcanzó una precisión media superior al 90 % en la identificación y delimitación de praderas marinas, medida con el índice ‘Intersection-over-Union‘, una métrica estándar que cuantifica el grado de coincidencia entre las predicciones del modelo y las áreas cartografiadas reales.
El estudio también introdujo nuevos criterios de evaluación diseñados específicamente para labores de segmentación de imágenes, lo que permite ofrecer una valoración más realista de la precisión del modelo.
«Lo que hace que Camele destaque es su robustez -comenta Alex Giménez (IFISC)-, incluso ante condiciones ambientales desconocidas, el sistema produjo mapas fiables de cobertura de praderas marinas coherentes con las observaciones de campo«.
Además de constituir una innovación científica, la naturaleza de acceso abierto de Camele lo convierte en una herramienta valiosa para la conservación marina.
Los modelos entrenados y una plataforma de visualización online están disponibles libremente, lo que permite que investigadores, agencias ambientales y responsables políticos puedan adaptar el marco a diferentes regiones del Mediterráneo. Esta accesibilidad favorece acciones de conservación coordinadas y un seguimiento a largo plazo más coherente.
Según Manuel Matías, herramienta puede «ayudar a detectar signos tempranos de pérdida o fragmentación de praderas marinas, y permite respuestas de gestión más rápidas y eficaces«.
De cara al futuro, el equipo pretende ampliar el marco para seguir otros indicadores de salud de los ecosistemas y extender su aplicación más allá de Baleares.
Combinando la IA con teledetección, el estudio abre el camino hacia una nueva generación de sistemas de monitorización ecológica capaces de seguir el ritmo del rápido cambio ambiental. Seguir leyendo en NATURALEZA.
