Surveillance des écosystèmes marins avec l'apprentissage automatique

Les écosystèmes côtiers, qui comprennent les Herbiers marins, les mangroves, les marais salants et les Récifs coralliens, fournissent des services essentiels qui aident à soutenir la vie des communautés côtières. Ces écosystèmes jouent un rôle crucial dans les économies locales et le bien-être des gens qui vivent dans ces zones. Les herbiers marins, en particulier, sont super importants car ils servent d'habitats à plein d'espèces marines. Ils fournissent de la nourriture, de l'abri, et aident à la croissance d'espèces commerciales, soutenant ainsi à la fois les économies locales et les pratiques de pêche.

En plus de soutenir la vie marine, les écosystèmes d'herbiers marins aident à prévenir l'érosion côtière. Les canopées d'herbes denses ralentissent les courants et les vagues, permettant aux sédiments de se déposer et réduisant la quantité de sédiments qui se remuent dans l'eau. Les systèmes racinaires étendus des herbiers stabilisent aussi les sédiments, réduisant l'érosion et gardant l'eau claire. C'est super important pour maintenir des zones côtières saines.

Des types spécifiques d'herbiers marins, comme Posidonia oceanica, sont particulièrement efficaces pour protéger les côtes contre les fortes vagues et maintenir la stabilité. Ils aident aussi à garder l'eau riche en oxygène et à réduire les niveaux nocifs de nutriments et de dioxyde de carbone. Les herbiers marins sont également connus pour leur capacité à capturer et stocker du carbone beaucoup plus rapidement que les forêts tropicales, ce qui est crucial face au réchauffement climatique.

Mais si ces habitats sont endommagés, ils risquent de libérer le carbone stocké dans l'atmosphère, aggravant le changement climatique. Malheureusement, on estime qu'environ un tiers de l'herbier marin mondial a été perdu depuis la Seconde Guerre mondiale. Les principales menaces pour les herbiers marins incluent la pollution, la mauvaise qualité de l'eau, la destruction des habitats et le changement climatique.

#Les Défis des Herbiers Marins

Les herbiers marins sont sensibles à la montée des températures océaniques et font face à des incertitudes dues au changement climatique. Les modèles indiquent que les habitats adaptés pour ces écosystèmes pourraient diminuer ce siècle, surtout à cause des changements dans la disponibilité de la lumière, ce qui affecte la croissance des herbiers.

Reconnaissant cette crise, l'ONU a souligné le besoin urgent de protéger la Biodiversité et les écosystèmes, en insistant sur leur importance pour la sécurité alimentaire, la santé et l'accès à l'eau. Ils ont lancé des initiatives pour promouvoir la science océanique et la restauration des écosystèmes, mettant en avant la nécessité de protéger des Écosystèmes marins comme les prairies de Posidonia oceanica.

Pour relever ces défis, il nous faut une approche détaillée et basée sur des preuves pour la conservation. Cela implique une surveillance et une analyse approfondies des écosystèmes pour informer une prise de décision efficace.

#Surveillance des Écosystèmes Marins

La surveillance des habitats marins, comme les récifs coralliens et les herbiers marins, a été améliorée grâce à des technologies comme les systèmes de sonar à balayage latéral. Ces outils ont fourni des informations précieuses sur la structure et les emplacements de divers écosystèmes marins. Cependant, à cause des coûts élevés et du temps requis pour cette surveillance, les évaluations de routine ont souvent lieu de manière peu fréquente, limitant notre compréhension de la santé des écosystèmes.

Une solution prometteuse consiste à utiliser des technologies de télédétection combinées à des données existantes sur les habitats pour suivre plus fréquemment les changements dans la biodiversité. Les modèles d'apprentissage automatique utilisant des images satellites multi-spectrales montrent un bon potentiel pour surveiller plus efficacement les écosystèmes marins.

Des études récentes ont utilisé l'apprentissage automatique pour évaluer la distribution de Posidonia oceanica à partir d'images aériennes. Pourtant, beaucoup de ces études présentent des limites significatives, comme le fait de se fier à des métriques de performance inadéquates et de ne pas utiliser suffisamment d'images satellites pour des modèles robustes.

Pour améliorer les efforts précédents, trois domaines principaux doivent être pris en compte. D'abord, nous avons besoin de grandes bases de données sur les habitats, collectées de manière cohérente dans le temps et l'espace pour refléter différents cadres écologiques. Ensuite, les modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur l'apprentissage profond comme les réseaux de neurones convolutifs, devraient être entraînés avec une imagerie satellite diversifiée capturant différentes conditions. Enfin, il est crucial de tester ces modèles dans différentes régions pour s'assurer qu'ils peuvent bien généraliser à travers des conditions environnementales diverses.

#Développement d'un Cadre d'Apprentissage Profond

Nous avons créé un cadre d'apprentissage profond visant à classifier avec précision les habitats marins, en particulier Posidonia oceanica, en utilisant des images satellites. Notre modèle est basé sur un ensemble de données complet provenant des Îles Baléares, collecté sur 20 ans, combinant plusieurs méthodes comme le sonar et la photographie aérienne.

Notre ensemble de données contient des informations détaillées couvrant une grande zone et comprend 28 classes d'habitats, regroupées en quatre grandes catégories écologiques, y compris Posidonia oceanica. Ces données étendues permettent une classification plus précise des habitats et des aperçus sur la distribution de ces écosystèmes marins importants.

Nous avons entraîné plusieurs modèles d'apprentissage profond en utilisant diverses architectures et structures de pointe. Pour améliorer les prédictions, nous avons utilisé une approche de consensus, qui combine les résultats de plusieurs modèles pour améliorer la fiabilité et la précision. Le modèle a été testé sur différentes îles, nous permettant d'évaluer sa performance dans diverses conditions environnementales et types d'habitats.

#Performance du Modèle

Le modèle a montré une performance impressionnante tant durant la phase d'entraînement que de test. Pendant l'entraînement, il a obtenu un score moyen élevé sur les métriques utilisées pour évaluer la performance. Lors des tests hors échantillon, bien que la performance ait légèrement diminué, le modèle a tout de même fourni des prédictions fiables pour la distribution des habitats.

Même entraîné sur des données d'une île, le modèle pouvait se généraliser à d'autres îles avec différents habitats et conditions. Cela met en avant son potentiel pour des applications concrètes dans la surveillance des écosystèmes marins.

Malgré une légère baisse de performance dans différentes conditions environnementales, le modèle a segmenté efficacement la classe Posidonia oceanica, montrant sa robustesse et sa capacité à s'adapter à de nouveaux scénarios.

#Défis et Prochaines Étapes

Malgré les avancées prometteuses, certains défis persistent. Les images satellites peuvent être affectées par des facteurs comme la couverture nuageuse et des conditions atmosphériques variées, ce qui peut impacter la précision de la classification des habitats. La qualité et la disponibilité des données d'entraînement jouent aussi un rôle significatif dans la performance du modèle.

De plus, bien que nos efforts se soient concentrés principalement sur quelques grands groupes écologiques, il reste plein d'autres espèces marines et écosystèmes importants à prendre en compte. Nous n'avons pas encore testé l'applicabilité du modèle dans des régions en dehors des Îles Baléares, où les conditions environnementales pourraient différer significativement.

Pour relever ces défis, les recherches futures peuvent se concentrer sur l'élargissement des ensembles de données d'entraînement pour inclure des données provenant de diverses régions géographiques et habitats. En outre, les avancées dans la technologie de télédétection peuvent aider à améliorer la précision de la classification des habitats. En intégrant de nouvelles méthodes d'imagerie comme les drones et le LiDAR, nous pouvons fournir des aperçus plus détaillés sur les écosystèmes marins.

Le développement d'outils conviviaux pour la visualisation des données et la prise de décision peut également avoir un impact positif. En fournissant des informations plus claires aux parties prenantes, nous pouvons favoriser une plus grande collaboration et action dans les efforts de conservation marine.

#Conclusion

Cette étude représente un pas en avant significatif dans la compréhension et la surveillance des habitats marins, utilisant des données de télédétection et des technologies d'apprentissage automatique. En améliorant notre connaissance des dynamiques des écosystèmes, nous contribuons à des pratiques de conservation visant à protéger la biodiversité marine pour le futur.

Notre approche offre un moyen évolutif et rentable d'évaluer continuellement l'état des écosystèmes marins, permettant des réponses rapides à la perte et à la dégradation des habitats. Cela est particulièrement pertinent dans le contexte du changement climatique mondial, où la détection et l'action rapides sont essentielles pour préserver la biodiversité marine et les services naturels que ces écosystèmes fournissent.

Bien qu'il y ait des avancées notables, des efforts continus sont nécessaires pour affiner la technologie et résoudre les limitations existantes. En investissant dans la collecte de données, le développement de modèles et des stratégies de communication efficaces, nous pouvons nous rapprocher d'une gestion durable des écosystèmes côtiers et garantir la protection de la biodiversité marine pour les générations à venir.