[ca] Les zones costaneres alberguen importants ecosistemes de gran valor ecològic, que donen lloc a innumerables recursos cada cop més explotats per l'ésser humà. Per això, és necessari comprendre els processos que ocorren tant en els ecosistemes terrestres com en els aquàtics, així com les seves interaccions mútues i amb les activitats antròpiques. En aquesta línia, la nova generació de satèl·lits multiespectrals Sentinel d'alta resolució (Sentinel-2; S2) amplia les capacitats per a la monitorització integrada de les zones costaneres gràcies a les seves resolucions temporals i espacials millorades (fins 10 m i 5 dies). Tanmateix, els problemes/limitacions globals de la teledetecció (e.g., triatge de núvols, barreja espectral, correcció atmosfèrica) i les característiques específiques de cada regió (e.g., ecosistemes implicats, teixit econòmic del lloc, interrelacions), composen reptes de diversa naturalesa. En aquest sentit, la base de la investigació presentada en aquesta tesi és explorar el potencial de S2 per a la monitorització de zones costaneres, i les qüestions tècniques i científiques associades. El treball es centra en el processat d'imatges S2 per a la caracterització d'aspectes costaners al Delta de l'Ebre (Espanya) i la seva dinàmica, involucrant l'aqüicultura, l'agricultura, la planificació espacial, el seguiment mediambiental, i la preparació front a riscos naturals. Des de la correcció atmosfèrica i el pre-processat de les imatges (primers passos) fins el modelat i l'anàlisi de les dades (últims passos), s'han abordat diferents reptes tècnics i científics. En aigües costaneres, s'han utilitzat diferents nivells de correcció atmosfèrica, processadors, combinacions espectrals i models estadístics per a cartografiar la qualitat de l'aigua (i.e., clorofil·la-a, profunditat del disc de Secchi) i els macròfits (i.e., praderes marines, macroalgues). Per estimar la clorofil·la-a (indicador de biomassa fitoplanctònica), els millors resultats es van obtenir utilitzant ratis simples entre les bandes visibles i/o del marge vermell aplicats a imatges corregides per Rayleigh o amb correcció atmosfèrica complerta, amb un ajust lineal o polinomial de 2n grau (MAE ~ 0,6 mg/m3), obtenint series temporals que van permetre relacionar la distribució del fitoplàncton amb el forçament ambiental i antròpic. La relació entre la profunditat del disc de Secchi i els productes d'atenuació de la llum (r > 0.75) va demostrar la viabilitat de la monitorització de la claredat de l'aigua amb S2. En quan a l'estimació de la cobertura de macròfits, la classificació supervisada per aprenentatge automàtic de composicions de bandes VIS-NIR de S2 va ser útil per avaluar la cobertura espacial de las comunitats de praderes marines i macroalgues en aigües poc profundes, revelant un impacte negatiu de l'escorrentia agrícola en comunitats de macròfits. A l'interior, es va desenvolupar un mètode automàtic basat en la identificació de punts clau en els perfils temporals combinats de tres índex comuns de vegetació i aigua superficial de la terra per a la extracció de mètriques fenològiques de l'arròs, la gestió de la irrigació i l'aproximació al rendiment dels cultius. Els resultats van proporcionar informació significativa sobre les etapes fenològiques de l'arròs i l'estat del camp (e.g., maduresa de l'arròs, hidroperíode), mostrant també que el rendiment del cultiu s'estima millor durant el període de floració de l'arròs (r = - 0.8). Per últim, per avaluar els efectes de les tempestes amb S2, es va definir i implementar un mètode combinat de monitorització de la qualitat de l'aigua i les inundacions, reafirmant les grans capacitats de S2 per a representar els diferents graus de resiliència dels entorns terrestres i aquàtics.

[es] Las zonas costeras albergan importantes ecosistemas de gran valor ecológico, que dan lugar a innumerables recursos cada vez más explotados por el ser humano. Por ello, es necesario comprender los procesos que ocurren tanto en los ecosistemas terrestres como en los acuáticos, así como sus interacciones mutuas y con las actividades antrópicas. En esta línea, la nueva generación de satélites multiespectrales Sentinel de alta resolución (Sentinel-2; S2) amplía las capacidades para la monitorización integrada de las zonas costeras gracias a su resolución espacial y temporal (hasta 10 m y 5 días). Sin embargo, los problemas/limitaciones globales de la teledetección (e.g., cribado de nubes, mezcla espectral, corrección atmosférica) y las características específicas de cada región (e.g., ecosistemas implicados, tejido económico del lugar, interrelaciones), componen retos de diversa naturaleza. En este sentido, la base de la investigación presentada en esta tesis es explorar el potencial de S2 para la monitorización de zonas costaras, y las cuestiones técnicas y científicas asociadas. El trabajo se centra en el procesamiento de imágenes S2 para la caracterización de aspectos costeros del Delta del Ebro (España) y su dinámica, involucrando la acuicultura, la agricultura, la planificación espacial, el seguimiento medioambiental, y la preparación ante riesgos naturales. Desde la corrección atmosférica y el preprocesamiento de las imágenes (primeros pasos) hasta el modelado y el análisis de los datos (últimos pasos), se han abordado distintos retos técnicos y científicos. En las aguas costeras, se han utilizado diferentes niveles de corrección atmosférica, procesadores, combinaciones espectrales y modelos estadísticos para cartografiar la calidad del agua (i.e., clorofila-a, profundidad del disco de Secchi) y los macrófitos (i.e., praderas marinas, macroalgas). Para estimar la clorofila-a (indicador de la biomasa fitoplanctónica), los mejores resultados se obtuvieron utilizando ratios simples que incluían bandas visibles y/o del borde rojo aplicados a imágenes corregidas por Rayleigh o con corrección atmosférica completa, con un ajuste lineal o polinomial de 2° grado (MAE ~ 0,6 mg/m3), obteniendo series temporales que permitieron relacionar la distribución del fitoplancton con el forzamiento ambiental y antrópico. La relación entre la profundidad del disco Secchi y los productos de atenuación de la luz (r > 0,75) demostró la viabilidad de la monitorización de la claridad del agua con S2. En cuanto a la estimación de la cobertura de macrófitos, la clasificación supervisada por aprendizaje automático de composiciones de bandas VIS-NIR de S2 fue útil para evaluar la cobertura espacial de las comunidades de praderas marinas y macroalgas en aguas poco profundas, revelando un impacto negativo de la escorrentía agrícola en las comunidades de macrófitos. En el interior, se desarrolló un método automático basado en la identificación de puntos clave en los perfiles temporales combinados de tres índices comunes de vegetación y agua superficial de la tierra para la extracción de métricas fenológicas del arroz, la gestión de la irrigación y la aproximación al rendimiento de los cultivos. Los resultados proporcionaron información significativa sobre las etapas fenológicas del arroz y el estado del campo (e.g., madurez del arroz, hidroperiodo), mostrando también que el rendimiento del cultivo se estima mejor durante el período de floración del arroz (r = - 0,8). Por último, para evaluar los efectos de las tormentas con S2, se definió e implementó un método combinado de monitorización de la calidad del agua e inundaciones, reafirmando la capacidad de S2 para representar los diferentes grados de resiliencia de los entornos terrestres y acuáticos.