[ca] Els ecosistemes marins ofereixen múltiples serveis als humans, incloent serveis d'aprovisionament com la producció de menjar o energia fòssil, serveis de regulació com la protecció costanera o la depuració d'aigües, serveis culturals com el turisme o beneficis espirituals, i serveis de suport com la circulació de nutrients o la provisió d'hàbitat. Aquests serveis es veuen amenaçats pels impactes negatius que estan patint els ecosistemes marins degut a múltiples causes, alguns exemples podrien ser la sobrepesca, la destrucció de l'hàbitat o la contaminació per plàstics. Així doncs, hi ha la urgència de desenvolupar noves mesures de protecció. Una iniciativa destacada és el desenvolupament de metodologies i eines de monitorització científica i estadísticament sòlides per controlar els riscos potencials o avaluar l'efectivitat d'iniciatives de protecció i recuperació. La investigació i la gestió dels oceans s'enfronta a una nova era, liderada pels avenços tecnològics en l'obtenció de dades, permetent la recopilació de grans quantitats de dades; i tècniques d'aprenentatge profund, capaces de processar les dades i reduir el temps de processament alhora que augmenten l'abast espacial i temporal dels anàlisis realitzats. La comunitat científica marina està llesta i disposada a implementar aquestes noves eines en una àmplia gamma de propostes per a la sostenibilitat dels ecosistemes marins i els seus serveis. L´objectiu d´aquesta tesi és estudiar l´aplicabilitat de solucions d´aprenentatge profund juntament amb visió artificial per desenvolupar noves eines per tal de preservar els ecosistemes marins i els serveis oferts. S'han desenvolupat eines per a tres tasques diferents: la monitorització de Posidonia oceanica, quantificació de meduses i caracterització de sistemes de canonades. Durant el desenvolupament s'han entrenat i provat diversos tipus de models i arquitectures de xarxes convolucionals profundes amb dades recopilades d'una varietat de fonts i en diferents condicions ambientals. Addicionalment, les eines desenvolupades han estat desplegades en diverses plataformes i adaptades a les seves característiques i limitacions. Aquestes implementacions cobreixen un ampli espectre d'escenaris on s'han aplicat xarxes convolucionals profundes amb bons resultats, automatitzant el procés d'anàlisi de dades, ampliant l'abast temporal i espacial de les anàlisis o inspeccions i millorant la repetibilitat dels experiments per detectar tendències devolució. Per tant, s'ha validat la metodologia proposta per a la implementació de xarxes convolucionals profundes per a l'anàlisi de dades en entorns marins per preservar els seus ecosistemes i serveis.

[en] Marine ecosystems provide multiple services to humans, including provisioning services, such as seafood or fossil energy; regulating services, like coastal protection or water purification; cultural services, as tourism or spiritual benefits; and supporting services, like nutrient cycling or habitat provision. The provided services are endangered by negative impacts that marine ecosystems are suffering due to multiple causes, some examples of which could be overfishing, habitat destruction, or plastic pollution. Therefore, there exists an urgency to develop new protective measures. One highlighted initiative is to develop scientifically and statistically robust monitoring methodologies and tools to control potential risks or assess the effectiveness of protective and recovery initiatives. Ocean research and management is facing a new era, led by the technological developments in data collection, allowing the collection of vast amounts of data; and deep learning techniques, capable of processing the data and reducing its processing workload while increasing the spatial and temporal scope of conducted analysis. The marine science community is ready and willing to implement these new tools to a wide range of proposals towards the sustainability of marine ecosystems and its services. The objective of this thesis is to study the applicability of deep learning solutions, along with computer vision, to develop new tools to preserve marine ecosystems and the offered services. Tools have been developed for three different tasks: Posidonia oceanica monitoring, jellyfish quantification and pipeline characterisation. In their development, diverse deep convolutional network model types and architectures have been trained and tested with data gathered from a variety of sources and under different environmental conditions. Additionally, the developed tools have been deployed into diverse platforms and adapted to its features and limitations. These implementations cover a wide spectrum of scenarios where deep convolutional networks have been applied with good results, automating the data analysis process, expanding the temporal and spatial scope of the analysis or surveys, and improving the repeatability of experiments to detect evolution trends. Thus, validating the proposed methodology to implement deep convolutional networks for video processing to preserve marine ecosystem services.