Notice
Faisabilité d’une méthode d’estimation d’abondance des silures en cours d’eau
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Descriptif
Session 2 : Fonctionnement des hydrosystèmes
Faisabilité d’une méthode d’estimation d’abondance des silures en cours d’eau
Catherine Boisneau [(CITERES) – Université de Tours], Pierre Gaucher [Laboratoire d’Informatique de l’Université de Tours (LI) – Polytech’ Tours], Donatello Conte [Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT) – Université de Tours], Philippe Juge et Yann Guerez [CETU ELMIS – Université de Tours, Université de Poitiers – France]
Dans un écosystème, l’introduction et l’établissement d’une espèce prédatrice, de taille plus grande que les autochtones, conduit celle-ci à devenir le nouveau prédateur sommital. C’est le cas du silure sur la Loire où les poissons migrateurs, ayant atteint une taille refuge contre les prédateurs d’origine, constituent désormais des proies pour cette espèce nouvellement arrivée. Cette nouvelle pression s’ajoute aux autres, difficultés de circulation (continuité écologique), réduction ou perte d’habitats, ...
Le COGEPOMI du bassin Loire-Bretagne s’est posé la question de l’impact, sur les espèces amphihalines, de cette pression de prédation qui se produit en aval des barrages, mais aussi sur les parties ouvertes des rivières. Il lui est apparu nécessaire d’améliorer la connaissance de l’écologie du silure, notamment d’estimer son abondance, en zone libre de tout obstacle, en rivière.
Dans ce contexte, le défi consistait à évaluer la faisabilité d’une méthode d’estimation de l’abondance des silures en combinant deux méthodes, en période de basses eaux. L’eau libre a été balayée par un drone qui a pris des photos à très haute résolution, combinées à des observations subaquatiques pour les secteurs inaccessibles à l’engin comme les dessous de ripisylve, les tas de bois et les fosses.
Les images ont été analysées visuellement pour l’identification, le comptage et les mesures des individus de silure. Par ailleurs, les photos contenant des poissons ont été soumises à un algorithme de reconnaissance de forme de type apprentissage profond. Les facteurs d’erreur de détection et de visibilité sur les images sont identifiés.
Thème
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