@conference {cMederos-Barrera24,
	title = {Generaci{\'o}n de mapas de comunidades y h{\'a}bitats bent{\'o}nicos mediante el modelo Deep Learning U-Net utilizando im{\'a}genes satelitales multiespectrales de muy alta resoluci{\'o}n},
	booktitle = {XX Congreso de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola de Teledetecci{\'o}n},
	year = {2024},
	month = {06/2024},
	publisher = {Universidad de C{\'a}diz},
	organization = {Universidad de C{\'a}diz},
	address = {C{\'a}diz, Espa{\~n}a},
	abstract = {<p>La flora marina, en especial las praderas marinas y praderas de algas, posee un rol esencial en la sostenibilidad de los ecosistemas costeros. Por esto, existe una elevada necesidad en desarrollar herramientas que permitan monitorizar de forma precisa la flora marina. La teledetecci{\'o}n por sat{\'e}lite es una tecnolog{\'\i}a eficiente y econ{\'o}mica para poder elaborar mapas de h{\'a}bitats bent{\'o}nicos o de tipos de fondos, permitiendo caracterizar los fondos a lo largo del tiempo. Para la generaci{\'o}n de estos mapas, en la actualidad t{\'\i}picamente se implementan t{\'e}cnicas basadas en p{\'\i}xel, como modelos Machine Learning convencionales, y otras t{\'e}cnicas basadas en objetos, como el OBIA. No obstante, el avance de las t{\'e}cnicas Deep Learning permite entrenar modelos que aprovechen mejor las caracter{\'\i}sticas de los fondos marinos para la generaci{\'o}n de mapas de elevada precisi{\'o}n. En este trabajo se expone el uso del modelo U-Net, basado en Redes Neuronales Convoluciones (CNN), para la generaci{\'o}n de mapas de h{\'a}bitats bent{\'o}nicos a partir de im{\'a}genes satelitales multiespectrales. La zona de estudio es El R{\'\i}o, estrecho entre las islas de La Graciosa y Lanzarote, islas Canarias, donde existe una elevada biodiversidad con la presencia de multitud de especies como praderas de Cymodocea nodosa, Caulerpa prolifera y algas rojas filamentosas, entre otras especies.</p>},
	keywords = {deep learning, mapas de h{\'a}bitats bent{\'o}nicos, praderas marinas y de algas, U-Net, WorldView-2},
	url = {http://eo.csic.es/images/yootheme/aet24/Libro\%20ACTAS\%20XX_AET.pdf},
	author = {Antonio Mederos-Barrera and Laia Albors and Gerard Martinez and Javier Marcello and Francisco Eugenio and Ferran Marques}
}
