[ca] La monitorització d'ecosistemes marins costaners tradicionalment s'ha dut a terme amb metodologies assistides per l'home i embarcacions. Les darreres dècades han estat progressivament integrades noves tecnologies gràcies a plataformes amb diferents nivells d'autonomia teleoperada. Totes aquestes plataformes estan equipades amb càmeres de vídeo d'alta definició, per tal d'obtenir dades biològiques a partir de la classificació dels individus identificats, donant com a resultat un recompte espaciotemporal de les diferents espècies i els seus dimensionaments. Els videoobservatoris cablejats de fons marí s'utilitzen cada cop més per monitoritzar el comportament dels peixos a diferents escales temporals, però malauradament, són sense protocols estandarditzats de recollida i processament de dades. Les dades biològiques són proporcionades per càmeres a través del recompte i classificació manual d'organismes. Per això, calen noves rutines per a la classificació automatitzada d'organismes. Amb estudis temporals, comparant dades biològiques i ambientals al llarg dels anys podem observar els efectes de diferents variables oceanogràfiques i meteorològiques a la fenologia de les espècies. Quan es compilen sèries temporals llargues, aquestes poden ser usades com a aproximació del canvi en abundància de les diferents espècies a nivell diari, estacional, i també anual, sent les amplituds de les fluctuacions dels recomptes relacionades també al subjacent règim de canvi climàtic. Els principals objectius d'aquesta tesi doctoral contribueixen a la metodologia en la recopilació de dades i anàlisis en relació al monitoratge ecològic marí a través d'observatoris cablejats. Per aquest motiu, aquesta tesi es va dur a terme utilitzant un conjunt de dades d'imatges de gairebé una dècada de dades biològiques (és a dir, recomptes de peixos costaners de 37 tàxons) amb dades oceanogràfiques (temperatura de l'aigua, salinitat, canvi de profunditat resultant del canvi de pressió, velocitat i direcció del corrent) i meteorològics (temperatura de l'aire, velocitat i direcció del vent, irradiància solar i pluja) multiparamètrics sincrònics proporcionats pel videoobservatori cablejat de fons marí OBSEA (www.obsea.es) . Aquest està situat a la Mediterrània nord-occidental, a 4 km de Vilanova i la Geltrú (Barcelona, Espanya) i a 20 m de profunditat. El primer capítol de la tesi se centra en l'autoecologia d'un important recurs pesquer, el dèntol (Dentex dentex), per establir directives per al processament i l'anàlisi de sèries temporals multiparamètriques d'alta freqüència (30 minuts), llargues (és a dir, desennals ) i multiparamètriques (és a dir, recomptes de peixos amb dades oceanogràfiques i meteorològiques), per descriure amb eficàcia les fluctuacions diàries i estacionals (com a proxy de l'abundància local). El segon capítol està dedicat al desenvolupament de procediments de captura i anàlisi d'imatges per detectar automàticament peixos i classificar-los en espècies com a categories, per accelerar el tractament de grans quantitats de material d'imatges, en un context d'aplicació per a bones pràctiques de videomonitoreig ecològic. Per això, el segon capítol descriu la creació d'una base de dades per a rutines de processament d'imatges automatitzades amb espècies etiquetades de dos anys de durada, amb relativa informació ambiental com a indicador de qualitat de la nitidesa de les imatges. Finalment, el tercer capítol de la Tesi s'enfoca al monitoratge de la dinàmica de carronyaires relacionats amb carcasses de cetacis en ambient costaner. Un experiment específic va ser dut a terme desplegant la carcassa d'un dofí a l'observatori com a experiment in situ, per comprendre l'impacte de grans aportacions orgàniques puntuals a les comunitats marines costaneres en un marc d'augment global d'espècies d'animals marins grans a les costes.

[en] The Monitoring of coastal marine ecosystems has been traditionally carried out with man and vessel-assisted methodologies. In the last decades, new technologies have been progressively integrated by platforms with different levels of teleoperated autonomy. All these platforms are equipped with high-definition video cameras, in order to obtain biological data from the identification of individuals, their classification, resulting in species spatiotemporal counting and sizing. Seafloor cabled video-observatories are being increasingly used to monitor fish behaviour at different temporal scales, but unfortunately, they are without unified data collection and elaboration protocols. Biological data are provided by cameras through the manual counting and classification of organisms. For this reason, new routines for automated organisms' classification are required. With temporal studies, comparing biological and environmental data across years, we can observe the effects of different oceanographic and meteorological variables on species' phenology. When long time series are obtained, they can be used as proxy for species changes in abundance at diel, seasonal, and even yearly scales, being the amplitudes of counts' fluctuations also related to underlying climate regime shifts. This Thesis central objectives is to develop practices for data collection and analysis in relation to the marine ecological monitoring with cabled observatory technologies. For that purpose, the Thesis was carried out using a nearly decadal image data set of biological data (i.e., fish counts for 37 fish taxa) and synchronous multiparametric oceanographic (water temperature, salinity, change of depth as shift in water pressure, and current velocity and direction) and meteorological (air temperature, wind speed and direction, sun irradiance, and rain) data provided by the seafloor cabled video-observatory OBSEA (www.obsea.es). This is located in the north-western Mediterranean, 4 km off Vilanova i la Geltrú (Barcelona, Spain) at 20 m depth. This Thesis first chapter hence focuses on the autecology of an important fishery resource, the common dentex (Dentex dentex), to set the guidelines for the processing and analysis of high-frequency (30 min), large (i.e. decadal), multiparametric time series (i.e., fish counts and oceanographic plus meteorological data), in order to efficiently describe diel and seasonal counts fluctuations (as proxy for local abundance). The Thesis' second chapter is centred on the development of pipelines to automatically detect fishes and classify them into species as categories, to speed up the treatment of big amounts of image/video material, as application context for ecological video-monitoring practices. This can be possible only with the development of automated processing routines, trained with ground-truthed tagged datasets. For this reason, the second chapter describes the creation of a training reference dataset of tagged species of two years length temporally collated with the environmental information, as quality indicator of pictures clearness. Finally, the third chapter of the Thesis focuses on the monitoring of the scavenging dynamic of a cetacean carcass, in coastal areas. A specific experimental planning was deployed as in situ experiment, to understand the impact of large punctual organic inputs on coastal marine communities in a framework of increasing global large marine animal species stranding on the coasts.