Détection semi-automatique des animaux dans la savanne namibienne
Le couplage drones, intelligence artificielle et science citoyenne offre de nouvelles opportunités pour la surveillance de la faune dans la savanne semi-aride de Namibie, avec plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les observations de terrain.
Les drones sont maintenant utilisés pour compter les oiseaux, les mammifères marins et les grands herbivores - ceci dans différents types d'environnements - une tâche habituellement effectuée manuellement grâce au dénombrement d'individus sur le terrain ou dans de grandes collections d'images. Dans cette recherche - sur la base des résultats produits par le projet SAVMAP financé par CODEV ainsi que dans le cadre d'une thèse de master effectuée au LASIG - nous proposons un système semi-automatique capable de détecter les grands mammifères de la Savane semi-aride en Namibie. Il repose sur un système de détection des animaux basé sur du machine learning, et construit à partir d'annotations effectuées par des volontaires dans le cadre d'un projet participatif. Ces derniers ont interprété manuellement des images en couleur de très haute résolution spatiale (pixel<10cm). Le système développé offre de bonnes perspectives en vue de la généralisation de pratiques de gestion axées sur les données dans la conservation de la faune. Il montre que la détection de grands mammifères dans la Savane semi-aride peut être implémentée en traitant les données fournies par des caméras RGB standard montées sur des drones volants à prix abordable.
L'article a récemment été publié dans la revue Remote Sensing of Environment. Il est disponible gratuitement ici jusqu'au 19 octobre 2017, et le lien sera ensuite remplacé par la version arXiv du manuscrit.