Članovi Centra za geoprostorne tehnologije sudjelovali su na 11. međunarodnom simpoziju „Monitoring of Mediterranean Coastal Areas: Problems and Measurement Techniques“, održanom od 16. do 18. lipnja 2026. godine u Livornu u Italiji, gdje su predstavljena dva istraživanja vezana uz primjenu naprednih tehnologija u monitoringu obalnih i morskih ekosustava.
Prvo istraživanje predstavljeno je poster prezentacijom pod naslovom „Development of a Multi-Sensor Methodological Framework for Autonomous Data Acquisition and Coastal Change Analysis – Case Study: Martinska (Croatia)“, autora Ante Šiljega, Ivana Marića, Nevena Cukrova, Frana Domazetovića, Marina Lovrića i Sandija Orlića. Istraživanje je provedeno u sklopu Interreg projekta ROBONETCBC, a usmjereno je na razvoj višesenzorskog metodološkog okvira za autonomno prikupljanje podataka i analizu obalnih promjena. Sustav integrira UAV snimanja, radarske senzore, meteorološke instrumente i geodetske komponente te omogućuje automatizirano prikupljanje, obradu i analizu podataka visoke prostorne i vremenske rezolucije. Studija je provedena na šljunčanoj plaži Martinska pokraj Šibenika, gdje su analizirane kratkoročne geomorfološke promjene obale i dinamika sedimenta. Rezultati su pokazali izraženu prostornu dinamiku obalnog sustava, s dominacijom erozijskih procesa i istovremenom relativno stabilnom ukupnom bilancom sedimenta.
Drugo istraživanje, pod naslovom „Automated Fish Counting & Species Recognition with AI Video Analysis“, autora Nevena Cukrova, Ane Bedalov, Marina Lovrića, Ante Šiljega i Sandija Orlića, predstavilo je primjenu umjetne inteligencije i videoanalize u automatskom prepoznavanju ribljih vrsta i brojanju jedinki u zaštićenim morskim područjima. Istraživanje se temelji na dugoročnom monitoringu podvodnim kamerama u području Natura 2000 lokaliteta „Ušće Krke“ kod Šibenika. Nakon početne faze u kojoj je vizualno analizirano više od 13.800 slika i identificirano više od 136.000 životinja, razvijen je novi sustav za kontinuirano podvodno videosnimanje te algoritam strojnog učenja za detekciju i klasifikaciju jadranskih ribljih vrsta. Razvijeni AI model trenutačno prepoznaje 46 vrsta, omogućuje praćenje pojedinačnih riba dok se nalaze u kadru te automatsko brojanje jedinki koje prolaze kroz vidno polje kamere. Takav pristup omogućuje stvaranje kontinuiranih visokofrekventnih skupova podataka o sastavu vrsta, brojnosti i vremenskim obrascima pojavljivanja, pružajući skalabilno, neinvazivno i automatizirano rješenje za dugoročno praćenje obalne bioraznolikosti.
Sudjelovanje na ovom međunarodnom simpoziju dodatno je potvrdilo važnost interdisciplinarnog pristupa koji povezuje geoprostorne tehnologije, senzorske sustave, robotiku, umjetnu inteligenciju i okolišna istraživanja. Predstavljena istraživanja doprinose razvoju suvremenih metoda za praćenje obalnih promjena i zaštitu morskih ekosustava, osobito u kontekstu klimatskih promjena, pritisaka turizma i potrebe za dugoročnim, podatkovno utemeljenim upravljanjem osjetljivim obalnim područjima.
