Los arrecifes de vida costera proporcionan servicios considerables desde sistemas tropicales hasta templados. Amenazados por el cambio climático oceánico global y los cambios antropogénicos locales, los arrecifes requieren una gestión espacialmente explícita a escala submétrica, donde ocurren los procesos socioecológicos. Las encuestas con drones han abordado adecuadamente estos requisitos con ortomosaicos de rojo-verde-azul (RGB) y modelos de superficie digital (DSM). El uso de bandas espectrales auxiliares tiene el potencial de aumentar el mapeo de todos los paisajes de arrecifes que emergen durante la marea baja. Esta investigación investiga la contribución del borde rojo (RE) basado en drones, el infrarrojo cercano (NIR) y el DSM a la precisión de clasificación de cinco hábitats principales de los arrecifes biogénicos intermareales más grandes de Europa, construidos por el gusano de panal Sabellaria alveolata. Basado en fotocuadrantes y el algoritmo de máxima verosimilitud, en general, las precisiones del productor y del usuario se incrementaron notablemente. Cuando se aísla, el DSM proporcionó el mayor porcentaje de ganancia (3.42%), seguido por el NIR (2.58%) y el RE (2.02%). Cuando se combinan, la combinación del DSM con ambos, RE y NIR, fue el mejor contribuyente (4.98%), seguido por el DSM con RE (4.80%), DSM con NIR (3.74%) y RE con NIR (3.22%). A escala de clase, todos los conjuntos de datos beneficiaron cada vez más a la arena, grava, arrecife, barro y agua. Se asumió que el efecto bastante bajo del DSM con NIR (3.74%) estaba vinculado a un ruido estadístico originado por información redundante en el área intermareal.