La economía azul en expansión de Madagascar se basa en gran medida en la acuicultura de algas marinas, particularmente Kappaphycus alvarezii (Cottonii), que ofrece una alternativa a la disminución de la pesca a pequeña escala y refuerza la resiliencia de los socioecosistemas costeros. Asegurar la sostenibilidad de esta actividad económica requiere un monitoreo ecológico efectivo de los sitios de acuicultura y los hábitats circundantes. Este estudio examina y compara el rendimiento de dos configuraciones de imagen: un compuesto RGB derivado de un subconjunto de imágenes multiespectrales que capturan bandas roja (650 nm), verde (560 nm) y azul (450 nm); y una imagen multiespectral de cinco bandas (MS) que abarca bandas azul, verde, roja, borde rojo (730 nm) y cerca del infrarrojo (840 nm), combinada con un modelo de clasificación de Bosque Aleatorio (RF), para la cartografía de hábitats bentónicos en un contexto de cultivo de algas. Los ortomosaicos de alta resolución (2 cm/píxel) permitieron la discriminación de parcelas de cultivo de Kappaphycus de tres hábitats de aguas poco profundas: (i) "macrófitas bentónicas", que comprenden: praderas de pastos marinos y macroalgas bentónicas; (ii) "fondo arenoso" y (iii) "algas verdes". La clasificación RF logró una precisión general del 87% (Kappa = 0.82) en aproximadamente 10 hectáreas. La precisión del productor superó el 80% para el cultivo de Kappaphycus, algas verdes y fondo arenoso tanto para los conjuntos de datos RGB como MS, lo que indica un fuerte rendimiento de clasificación. Sin embargo, las algas marinas en etapa temprana fueron ocasionalmente mal clasificadas como macrófitas bentónicas, probablemente debido a su baja biomasa y débil firma espectral. Este enfoque basado en UAS proporcionó un marco robusto y rentable para el monitoreo de granjas de algas marinas en el fondo y hábitats naturales asociados. Este enfoque apoya el desarrollo sostenible de la acuicultura y la gestión costera integrada en Madagascar y en ecosistemas de arrecifes tropicales comparables.