[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.

[es] El monitoreo de ecosistemas marinos costeros tradicionalmente se ha llevado a cabo con metodologías asistidas por el hombre y/o embarcaciones. En las últimas décadas han sido progresivamente integradas nuevas tecnologías gracias a plataformas con diferentes niveles de autonomía tele operada. Todas estas plataformas están equipadas con videocámaras de alta definición, con el fin de obtener datos biológicos a partir de la clasificación de los individuos identificados, dando como resultado un conteo espaciotemporal de las diferentes especies y sus dimensionamientos. Los video-observatorios cableados de fondo marino se utilizan cada vez más para monitorear el comportamiento de los peces a diferentes escalas temporales, pero desafortunadamente, son sin protocolos estandarizados de recogida y procesado de datos. Los datos biológicos son proporcionados por cámaras a través del conteo y clasificación manual de organismos. Por esto, se requieren nuevas rutinas para la clasificación automatizada de organismos. Con estudios temporales, comparando datos biológicos y ambientales a lo largo de los años podemos observar los efectos de diferentes variables oceanográficas y meteorológicas en la fenología de las especies. Cuando se compilan series temporales largas, estas pueden ser usadas como aproximación del cambiamiento en abundancia de las diferentes especies a nivel diario, estacional, y también anual, siendo las amplitudes de las fluctuaciones de los conteos relacionadas también al subyacente régimen de cambio climático. Los objetivos principales de esta tesis doctoral contribuyen a la metodología en la recopilación de datos y análisis en relación al monitoreo ecológico marino a través de observatorios cableados. Por este motivo, esta tesis se llevó a cabo utilizando un conjunto de datos de imágenes de casi una década de datos biológicos (es decir, conteos de peces costeros de 37 taxones) con datos oceanográficos (temperatura del agua, salinidad, cambio de profundidad resultante del cambio de presión, velocidad y dirección de la corriente) y meteorológicos (temperatura del aire, velocidad y dirección del viento, irradiancia solar y lluvia) multiparamétricos sincrónicos proporcionados por el video-observatorio cableado de fondo marino OBSEA (www.obsea.es). Éste está situado en el Mediterráneo noroccidental, a 4 km de Vilanova i la Geltrú (Barcelona, España) y a 20 m de profundidad. El primero capítulo de la tesis se centra en la autoecología de un importante recurso pesquero, el déntol (Dentex dentex), para establecer directivas para el procesamiento y análisis de series temporales multiparamétricas de alta frecuencia (30 minutos), largas (es decir, decenales) y multiparamétricas (es decir, conteos de peces con datos oceanográficos y meteorológicos), para describir con eficacia las fluctuaciones diarias y estacionales (como proxy de la abundancia local). El segundo capítulo está dedicado al desarrollo de procedimientos de captura y análisis de imágenes para detectar automáticamente peces y clasificarlos en especies como categorías, para acelerar el tratamiento de grandes cantidades de material de imágenes, en un contexto de aplicación para buenas prácticas de video-monitoreo ecológico. Por esta razón, el segundo capítulo describe la creación de una base de datos para rutinas de procesamiento de imágenes automatizadas con especies etiquetadas de dos años de duración, con relativa información ambiental como indicador de calidad de la nitidez de las imágenes. Finalmente, el tercer capítulo de la Tesis se enfoca en el monitoreo de la dinámica de carroñeros relacionados a carcasas de cetáceos en ambiente costero. Un experimento específico fue llevado a cabo desplegando la carcasa de un delfín en el observatorio como experimento in situ, para comprender el impacto de grandes aportes orgánicos puntuales en las comunidades marinas costeras en un marco de aumento global de especies de animales marinos de gran tamaño varados en las costas.