Aplicación de código abierto basada en Sentinel-2 para el seguimiento de biomasa fotosintética intermareal: Arribazones del alga parda invasora Rugulopteryx okamurae

• Autores: Sara Haro, Isabel Caballero, Gabriel Navarro Almendros
• Localización: Teledetección multidisciplinar: Miradas diversas, soluciones comunes. XXI Congreso de la Asociación Española de Teledetección (AET) / Elia María Quirós Rosado (ed. lit.), Laura Fragoso Campón (ed. lit.), María Alicia Antolín Salazar (ed. lit.), 2026, ISBN 978-84-9127-367-7, págs. 589-593
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • An open-source application based on Sentinel-2 for monitoring intertidal photosynthetic biomass: Strandings of the invasive brown seaweed Rugulopteryx okamurae
• Enlaces
  • Texto Completo Libro
• Resumen
  • español

    El desarrollo de herramientas que acerquen la teledetección a sus potencialesusuarios constituye un reto clave para mejorar la monitorización ambiental. En este trabajo sepresenta una aplicación de código abierto desarrollada en Python que integra la API de GoogleEarth Engine para la monitorización sistemática de biomasa fotosintética intermareal medianteimágenes Sentinel-2 desde 2017 hasta la actualidad. Los parámetros de entrada se han adaptadoal seguimiento de arribazones del alga parda invasora Rugulopteryx okamurae, con el objetivo deanalizar sus patrones espaciales y temporales de acumulación en playas. Desde 2015, R.okamurae se ha expandido rápidamente por el suroeste de Europa y el noroeste de África,generando importantes impactos ecológicos y socioeconómicos asociados a la acumulaciónmasiva de biomasa en zonas costeras. El sistema automatiza la selección de imágenes libres denubes según umbrales definidos por el usuario e incorpora la detección de condiciones de mareabaja mediante el Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI). Para la monitorización de labiomasa fotosintética durante la marea baja se emplea el Índice de Vegetación de DiferenciaNormalizada (NDVI), aplicando un umbral de NDVI > 0,08 para identificar píxeles con presenciade algas pardas dentro de un área de interés (AOI) previamente definida, donde se observan deforma recurrente arribazones dominados por R. okamurae. La herramienta genera visualizacionesRGB con superposición de NDVI, mapas de ocurrencia y análisis de series temporales queincluyen cobertura (ha), promedio y mediana de NDVI para el AOI. Las salidas se exportan enformatos georreferenciados (GeoTIFF) y tablas estadísticas (.xlsx). Su aplicación en la playa deLos Lances (Tarifa, Cádiz) durante 2021 demuestra su capacidad para monitorizar y analizar laacumulación de arribazones de algas pardas en esta zona de estudio, ofreciendo una herramientaaccesible y transferible para investigadores y gestores costeros.

  • English

    Developing tools that make remote sensing more accessible to potential users is a keychallenge for improving environmental monitoring. This work presents an open-source applicationdeveloped in Python that integrates the Google Earth Engine API for the systematic monitoring ofintertidal photosynthetic biomass using Sentinel-2 imagery from 2017 to the present. Inputparameters were adapted to monitor strandings of the invasive brown seaweed Rugulopteryxokamurae, with the aim of analysing its spatial and temporal accumulation patterns on beaches.Since 2015, R. okamurae has spread rapidly across southwestern Europe and northwesternAfrica, causing significant ecological and socioeconomic impacts associated with the massiveaccumulation of biomass in coastal areas. The system automates the selection of cloud-freeimages based on user-defined thresholds and incorporates low-tide condition detection using theNormalized Difference Water Index (NDWI). For monitoring intertidal photosynthetic biomassduring low tide, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is applied, using a thresholdof NDVI > 0.08 to identify pixels with brown seaweed presence within a predefined area of interest(AOI), where strandings dominated by R. okamurae are recurrent. The application generates RGBvisualizations with NDVI overlay, occurrence maps, and time-series analyses including coverage(ha), mean, and median NDVI for the AOI. Outputs are exported as georeferenced files (GeoTIFF) and statistical tables (xlsx). Its application at Los Lances Beach (Tarifa, Cádiz) during 2021demonstrates its capability to monitor and analyse stranded brown seaweed biomass, providingan accessible and transferable tool for researchers and coastal managers.