Alejandro Román

El 29 de octubre de 2024, un episodio de DANA (Depresión Aislada en Niveles Altos) provocó las inundaciones más catastróficas registradas en la historia reciente de España en la provincia de Valencia, causando más de 220 víctimas mortales y daños que superan los 13.000 millones de euros. Las aguas cargadas de sedimentos depositaron gruesas capas de lodo sobre extensas áreas urbanas y agrícolas, generando una urgente necesidad de cartografía rápida y precisa de las zonas afectadas. En este trabajo presentamos una metodología basada en modelos de inteligencia artificial (IA) para la detección y cuantificación de lodos, integrando datos multiespectrales de drones (sensor MicaSense RedEdge-MX de 10 canales) con imágenes del satélite Sentinel-2 MSI. Se implementa un flujo de trabajo basado en el algoritmo XGBoost en dos etapas: primero, una clasificación supervisada de alta resolución sobre ortomosaicos de dron para discriminar las clases lodo-tierra, urbano, vegetación y agua; y segundo, un modelo de escalado (upscaling) que transfiere estas clasificaciones centimétricas a la resolución de Sentinel-2 (10 m/px), utilizando bandas espectrales e índices normalizados como variables predictoras y coberturas fraccionarias como variable objetivo. Se incorpora además el índice FMI (Flood Mud Index), diseñado específicamente para la detección de lodos con alta carga de sedimentos, junto con una corrección del modelo mediante la base de datos de Microsoft Building Footprint. Los resultados preliminares muestran estadísticos robustos de clasificación tanto a escala local (dron) como regional (satélite), demostrando el potencial de esta aproximación para la gestión de emergencias ambientales.

La Antártida constituye un laboratorio natural excepcional para comprender las respuestas del sistema climático terrestre ante el calentamiento global. Sin embargo, la monitorización de sus ecosistemas resulta particularmente compleja debido a las condiciones meteorológicas extremas y la inaccesibilidad del territorio. En este contexto, los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y la teledetección satelital se han consolidado como herramientas fundamentales para la investigación polar. Este trabajo presenta los principales avances obtenidos mediante la integración de sensores embarcados en drones (ópticos RGB, multiespectrales, hiperespectrales, térmicos y LiDAR) junto con imágenes del satélite Sentinel-2, en diversas campañas antárticas realizadas en las islas Shetland del Sur entre 2022 y 2025. Los resultados abarcan tres líneas de investigación complementarias: (i) la generación de conjuntos de datos topográficos y fotogramétricos de alta resolución a escala centimétrica, que cubre los ~35 km del anillo costero de la bahía de Port Foster en Isla Decepción; (ii) la estimación de la abundancia poblacional del pingüino barbijo mediante arquitecturas de aprendizaje profundo aplicadas a ortomosaicos de UAV en la colonia de Collado Vapor; y (iii) la detección y cuantificación de floraciones de algas rojas de nieve en los campos nevados costeros del archipiélago, combinando imágenes hiperespectrales de dron con clasificación supervisada de imágenes Sentinel-2. Estos estudios evidencian el potencial de la teledetección aerotransportada y satelital para ampliar la capacidad de observación en regiones polares, reduciendo la perturbación sobre los hábitats vulnerables y generando información esencial para evaluar los efectos del cambio climático en el ecosistema antártico.

En la última década, la teledetección con drones (UAVs, Unmanned Aerial Vehicles) ha ganado relevancia por su papel en la observación integrada de los sistemas costeros, al complementar algunas limitaciones de la óptica satelital. La reciente irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha ampliado notablemente las oportunidades para analizar la dinámica y evolución de estos sistemas, destacando los enfoques que integran datos de alta resolución espacial con métodos de aprendizaje automático. En este trabajo presentamos un estudio metodológico que compara dos técnicas emergentes de IA – el escalado (upscaling) y la super-resolución (SR) – empleando datos multiespectrales de un sensor de 10 canales (MicaSense RedEdge-MX) embarcado en un dron, con el objetivo de mejorar los registros del sensor multiespectral MSI de Sentinel-2 sobre una zona de marismas en la Bahía de Cádiz (España). Para el escalado, se desarrolla un flujo de trabajo basado en un modelo XGBoost en dos etapas para la clasificación supervisada de las clases de cobertura del suelo identificadas. En el caso de la SR, se emplea un modelo de aprendizaje profundo basado en redes generativas antagónicas (GAN), entrenado con un amplio conjunto de datos capturado con el dron, que mejora la resolución espacial de Sentinel-2 de 10 m/px a 1 m/px para su posterior clasificación mediante XGBoost. El estudio propone una metodología eficaz para la observación de las dinámicas fluctuantes de los sistemas costeros en un contexto de cambio climático global, así como de los retos ecológicos que estos enfrentan.

Antarctica InSync is a global effort to synchronise research across Antarctica and the Southern Ocean, connecting ice, ocean, land, climate, and life to protect this vital region. This roadmap paper introduces the scientific and technological motivation and action plan to build an international programme for a coordinated field season in Antarctica and its surrounding seas. It lays out the international collaboration that is required to realise an ambitious action plan and the opportunities for the science community to address important scientific themes that identify current knowledge gaps. In the spirit of the Antarctic Treaty Consultative Meeting (ATCM), the planned scientific action mandates free data exchange, facilitates international collaboration, and derives expert scientific advice together with the Scientific Committee on Antarctic Research (SCAR). Aligned with challenges of the United Nation Ocean and Cryosphere Decades, we plan a shared global effort to better understand the role of Antarctica and its surrounding ocean for our global futures, building on decades of achievements in polar and ocean science. As a milestone leading up to the next International Polar Year in 2032/33 (IPY5), the ambition is to achieve a new level of cooperation, with opportunities for the next generation of polar scientists around the world by enhancing practices in sharing of ideas, infrastructure and information.

Theme 5 examines the impacts of human activities in Antarctica, including exploring human impacts such as scientific operations, tourism, shipping, local and global pollution, and krill fisheries. interact with climate change to inform environmental policy within and beyond the Antarctic Treaty System. Local pressures generate chemical and plastic pollution, black carbon, underwater noise, wildlife disturbance, invasive species, and antimicrobial resistance, affecting ecosystem resilience. The theme seeks to quantify and monitor anthropogenic pressures through standardized, internationally coordinated protocols spanning chemical, biological, ecological, and cultural dimensions during InSync. Key topics include pollutants and plastics, underwater soundscapes, tourism impacts, fishery ecosystem effects and management, environmental DNA and antimicrobial resistance, marine pollution impacts and climate feedback, and the cultural legacies of historic expeditions. Approaches combine harmonized sampling, long-term monitoring, remote sensing, in situ observations, and modelling to identify hotspots and cumulative impacts. By integrating open-accessdata across disciplines, Theme 5 advances predictive risk assessment, science-based mitigation, and conservation strategies to detect anthropogenic signatures and strengthen the protection of Antarctic ecosystems.