Abanico de mar púrpura extendido sobre el arrecife
Dos colonias de coral masivo contiguas, vistas desde arriba
Anémona con tentáculos de puntas verdes sobre el sustrato
Colonia de coral cerebro rodeada de fondo arenoso

Los arrecifes de México, reconstruidos punto por punto.

Sumérgete
Sitios mapeados
46
Años muestreados
5
Expediciones
6
Área mapeada
4 600 m²

¿Qué es SiMMBA?

SiMMBA es el Sistema Mexicano de Mapeo Bentónico Arrecifal, una plataforma de referencia para el monitoreo de arrecifes basado en fotogrametría bentónica.

Reunimos y compartimos información arrecifal para fortalecer la toma de decisiones, el monitoreo bentónico y el manejo de los arrecifes de México.

Trabajamos con el protocolo Large-Area Imagery (LAI), estandarizado por el laboratorio de Stuart Sandin en el Scripps Institution of Oceanography de la Universidad de California en San Diego.

Gemelos digitales del arrecife

Las fotografías nos ayudan a preservar un lugar en un instante. La fotogrametría lleva esa idea un paso más lejos: a partir de miles de fotografías tomadas desde múltiples ángulos se reconstruye un modelo tridimensional del fondo marino.

Es como extraer un fragmento del arrecife para analizarlo en el laboratorio, dejando intactas las colonias reales.

El resultado es un gemelo digital del sitio: una réplica espacialmente explícita que puede recorrerse, medirse y volver a analizarse años después, con preguntas que hoy todavía no nos hacemos.

En SiMMBA adoptamos el protocolo y el flujo de trabajo propuestos por el Sandin Lab, Marine Community Ecology, que organizan el uso confiable y repetible de la imagen de área extensa en cuatro pasos:

  1. Adquisición de las imágenes en campo
  2. Construcción del modelo tridimensional
  3. Visualización y análisis de los datos
  4. Curaduría y acceso a la información

Aplicamos ese flujo para estudiar la ecología de los arrecifes mexicanos.

Un sistema en construcción continua

Disponible ahora

Catálogo de sitios y coberturas

Los sitios mapeados con una previsualización digital de lo que hay bajo el agua, más la información base de cada uno: cobertura por grupo funcional, riqueza de especies coralinas y componentes dominantes.

En camino

Descarga de modelos e imágenes

Los modelos 3D completos y las imágenes originales, para que cualquier persona pueda reconstruir un sitio por su cuenta y verificar los resultados.

En camino

Aportación y análisis compartido

Subir imágenes y modelos para analizarlos, o compartir los ya analizados, y conectar esa información con iniciativas nacionales e internacionales.

¿Cómo participar?

Próximamente

Estamos preparando este espacio para que otras personas, laboratorios y organizaciones puedan sumarse.

¿Quiénes somos?

Somos investigadoras e investigadores comprometidos con la conservación marina y con el acceso abierto a la información científica. Formamos parte de diversas instituciones académicas y de organizaciones de la sociedad civil.

Nos une una convicción: conservar nuestros mares y arrecifes exige información científica de calidad, y esa información solo sirve si puede encontrarse, consultarse, reutilizarse y verificarse. Por eso construimos datos encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables, siguiendo los principios FAIR, para que las decisiones sobre los arrecifes de México se sustenten en evidencia actualizada y en la mejor ciencia disponible.

Cómo citar

Toda la información publicada en SiMMBA es de acceso público y se distribuye bajo licencia Creative Commons Atribución 4.0.

Puedes usarla, analizarla y redistribuirla libremente, con la única condición de citar la fuente.

Cómo citar el sistema

Pérez Botello, A. M., & Pérez León, M. Á. (2026). SiMMBA: Sistema Mexicano de Mapeo Bentónico Arrecifal [Sistema de información en línea]. https://simmba.org

Cómo citar un sitio

Si necesitas citar un sitio o arrecife en particular, revisa el formato de cita de ese juego de datos y cita tanto el sistema como el sitio o los sitios que hayas utilizado.

No olvides incluir también el texto de agradecimientos que acompaña a cada juego de datos.

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