Utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour la détection d’animaux en forêt

International audienceAn artificial vision software that contain image processing and deep learning functions has been developed to detect animals on videos recorded by camera traps in forests. Monitoring by camera traps is used on the OPTMix experimental facility in the Orléans forest to estimate wild ungulate pressure (roe deer, red deer and wild boar) on study plots. Scientists and conservation biologists use camera traps to monitor wildlife populations and biodiversity. Automatic image processing that count animals and identify species could facilitate and improve the use of camera traps in biodiversity monitoring programs and make the methodology accessible to a greater number of end usersUn logiciel de vision artificielle contenant des fonctions de traitement d'image et d'intelligence artificielle a été développé pour détecter des animaux sur des vidéos enregistrées par des pièges photographiques en milieux forestiers. Le suivi par pièges photographiques est utilisé sur le dispositif expérimental OPTMix en forêt d’Orléans pour estimer la fréquentation des placettes de mesure par les ongulés sauvages (chevreuil, cerf élaphe et sanglier). Les scientifiques et les naturalistes utilisent le suivi par pièges photographiques pour inventorier et suivre les populations animales et la biodiversité de la faune sauvage. Le traitement automatique des images afin de compter les animaux et identifier les espèces dans des programmes de suivi de la biodiversité pourrait faciliter et améliorer l’exploitation de ces données et rendre la méthodologie accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs

EquiForCe 76 : Analyse du pilotage de l'équilibre forêt-cervidés en Seine-Maritime

Les principaux acteurs de la gestion durable de la forêt et des cervidés en Seine-Maritime ont mis en place dès 2002 une démarche de concertation afin de mieux gérer l’équilibre forêt-cervidés. Ce partenariat est aujourd'hui confronté aux évolutions du contexte économique et de la réglementation en matière d'équilibre sylvo-cynégétique. L'étude EquiForCe 76 (Équilibre Forêt-Cervidés en Seine-Maritime) intervient dans ce cadre. Son objectif a été de réaliser une évaluation et un bilan des pratiques actuelles de concertation et de gestion de l'équilibre forêt-cervidés dans le département de la Seine-Maritime.Les travaux menés ont eu comme objectif (i) d’évaluer le système de concertation en se basant sur des entretiens individuels, (ii) d’analyser d’un point de vue technique les suivis mis en œuvre sur le terrain et (iii) d’anticiper les conséquences des évolutions réglementaires sur le dispositif de gestion actuel, notamment celles des dispositions concernant la résorption des dégâts de cervidés en forêt ("points rouges").Les principaux résultats montrent que l’ensemble des acteurs se sont mobilisés dans une démarche participative avec la mise en place de moyens considérables ; ceci permet de mener une gestion concertée, basée sur une approche scientifique et des informations factuelles. Il s'agit d'une démarche similaire à la "gestion adaptative". Les résultats de l’étude ont également identifié quelques verrous qui freinent le bon fonctionnement du système et son adaptation à un contexte changeant :- la méconnaissance du processus de concertation et des préoccupations des autres acteurs, ainsi que le manque d’empathie, persistent dans le système malgré les efforts de communication à différents niveaux entre les acteurs,- les acteurs de terrain ont des connaissances partielles du système biologique et la rigueur lors de la collecte de données, nécessaire aux suivis par indicateurs de changement écologique (ICE), est lacunaire,- les informations sur les dégâts de cervidés en forêt sont partielles et d’une qualité hétérogène, ce qui rend difficile l’exercice d’identifier des points rouges à résorber.Les recommandations issues de ce travail interviennent d'un niveau départemental à un niveau local. Elles portent essentiellement sur des actions (i) de renforcement des travaux en commun, (ii) d’accompagnement à la gestion adaptative et (iii) de sensibilisation :1. l’encouragement d’un travail collectif sur des territoires pilotes ou sur des sujets sensibles comme le cerf à Brotonne,2. l’aide et le soutien technique à la conduite d’une gestion adaptative, y compris les suivis par des indicateurs tels que les ICE et les indicateurs relatifs aux dégâts forestiers,3. le renforcement des actions de communication entre les acteurs et auprès du grand public, ainsi que du contrôle et de la responsabilisation des acteurs de terrain

A new index to measure roe deer (Capreolus capreolus) browsing pressure on woody flora

International audienceTo improve the management of cervid populations various indicators of ecological change have been formulated and notably the Index of browsing Pressure on the Flora (IPF), proposed to monitor roe deer, Capreolus capreolus, browsing pressure on woody vegetation. We show that the IPF (the browsing pressure defined for a series of sampling plots as the ratio of the total number of browsed plant species with respect to the total number of plant species present, pooled for aIl species over aIl plots) is not robust enough with regard to an observer effect and that this technique is difficult to apply where a rigorous monitoring over time is required. Moreover, the application of this index is hampered by the fact that presence and browsing of the different plant species do not occur independentIy of one another, which poses problems of statistical modeling. To make up for these various deficiencies, we propose a new index: the browsing index (BI) which is equal to the ratio of (1 + nc) to (2 + np), where nc = the number of " browsed " plots and np = the number of plots with woody vegetation, a plot being considered browsed if on this plot at least one shoot is found with traces of browsing, for any woody species. We also propose a method of statistical data processing for this new index through the application of Bayes' theorem which allows us to determine a confidence interval for the estimator. This new index has proved to be relatively independent with respect to the observer. Since the size of the sampling plot and the number of replications have an effect on the BI and its confidence interval, we propose a 1-m2 surface area and a minimum number of 150 plots for a forest stand of less than 1,500 ha. To monitor the individual-population-environment relationship, we recommend monitoring the browsing index, in combination with other indicators of ecological change, for subsequent implementation of appropriate measures of roe deer management.Différents indicateurs de changement écologique ont été élaborés pour mieux gérer les populations de cervidés, en particulier l'indice de pression sur la flore(IPF), proposé pour suivre la pression de consommation exercée par le chevreuil, Capreolus capreolus, sur la végétation lignifiée. Nous montrons que l'IPF (définie pour une série de placettes d'échantillonnage comme le rapport des sommes, effectuées sur les placettes et sur les espèces, des espèces consommées aux espèces présentes) manque de robustesse à l'effet observateur, qu'il est difficile à mettre en place pour un suivi rigoureux dans le temps. De plus, cet indice est confronté à la non-indépendance des présences et des consommations des différentes espèces, ce qui pose des problèmes de modélisation statistique. Pour pallier ces différentes lacunes, nous proposons un nouvel indice : l'indice de consommation (IC) égal au rapport (1 + nc) sur (2 + np), avec nc = nombre de placettes " consommées " et np = nombre de placettes avec présence de végétation lignifiée, une placette étant considérée comme consommée si elle renferme au moins une pousse avec des traces de consommation, qu'elle que soit l'espèce lignifiée concernée. Nous proposons aussi un traite- ment statistique de ce nouvel indice faisant appel à la théorie bayésienne permettant d'établir un intervalle de confiance de l'estimateur. Ce nouvel indice s'est révélé relativement indépendant de l'observateur. La taille de la placette-échantillon et le nombre de répétitions ayant un effet sur I'IC et son intervalle de confiance, nous proposons une taille d'1 m2 et un minimum de 150 placettes pour un massif forestier de moins de 1 500 ha. Pour suivre la relation individu-population-environnement, nous préconisons de suivre l'indice de consommation, en conjugaison avec d'autres indicateurs de changement écologiques afin de mettre en oeuvre les mesures de gestion adéquates

Utilisation de techniques d’intelligence artificielle pour des opérations de détection et d’identification dans le domaine animalier

International audienceUn logiciel de vision artificielle contenant des fonctions de traitement d'image et d'intelligence artificielle a été développé pour détecter des animaux sur des vidéos enregistrées par des pièges photographiques en milieux forestiers. Le suivi par pièges photographiques est utilisé sur le dispositif expérimental OPTMix en forêt d'Orléans pour estimer la fréquentation des placettes de mesure par les ongulés sauvages (chevreuil, cerf élaphe et sanglier). Les scientifiques et les naturalistes utilisent le suivi par pièges photographiques pour inventorier et suivre les populations animales et la biodiversité de la faune sauvage. De nombreuses vidéos obtenues ont été analysées manuellement par les agents de l'INRAE, qui sauvegardent des informations telles que la parcelle forestière sur laquelle la détection animale est effectuée, la date de la vidéo, les plages horaires de présence animale, l'espèce et la catégorie d'animal détecté, et leur comportement. Pour éviter cette tâche fastidieuse manuelle et rendre ce programme de surveillance de la biodiversité à grande échelle plus accessible aux gestionnaires et autres utilisateurs finaux, un logiciel de vision, qui comprend des opérations de traitement d'images et des méthodes d'intelligence artificielle (trois réseaux de neurones intégrés développés avec les outils Tensorflow, Pytorch et Caffe), a été développé pour détecter, compter et identifier les espèces animales et enregistrer d'autres données auxiliaires, sur les vidéos, en tenant compte des contraintes telles que les conditions d'éclairage très variables dans le sous-bois, les variations de couleur des objets naturels (arbres, herbes, animaux) et les mouvements d'herbe qui ajoutent du bruit aux images. Le logiciel développé permet également de détecter les animaux partiellement cachés par des objets naturels (arbres, herbes,…). Une méthode d’intelligence artificielle a été développée pour estimer la posture des truies, parmi quatre postures principales (debout, couché ventre, assis, allaitement) dans des fermes en milieu clos, dans le but de déterminer la durée de chaque posture, pour une truie donnée, au cours du temps, pour des opérations d’élevage de précision (qualité de l’élevage, réduction de la mortalité des porcelets,...) Un réseau de neurones a été créé, à partir d’une base d’apprentissage de 30000 images de postures de truie, en utilisant l’outil Tensorflow et un réseau de type Inception V3, pour obtenir un système de prédiction, en temps réel avec une fréquence de 10Hz

Utilisation de techniques d’intelligence artificielle pour des opérations de détection et d’identification dans le domaine animalier

International audienceUn logiciel de vision artificielle contenant des fonctions de traitement d'image et d'intelligence artificielle a été développé pour détecter des animaux sur des vidéos enregistrées par des pièges photographiques en milieux forestiers. Le suivi par pièges photographiques est utilisé sur le dispositif expérimental OPTMix en forêt d'Orléans pour estimer la fréquentation des placettes de mesure par les ongulés sauvages (chevreuil, cerf élaphe et sanglier). Les scientifiques et les naturalistes utilisent le suivi par pièges photographiques pour inventorier et suivre les populations animales et la biodiversité de la faune sauvage. De nombreuses vidéos obtenues ont été analysées manuellement par les agents de l'INRAE, qui sauvegardent des informations telles que la parcelle forestière sur laquelle la détection animale est effectuée, la date de la vidéo, les plages horaires de présence animale, l'espèce et la catégorie d'animal détecté, et leur comportement. Pour éviter cette tâche fastidieuse manuelle et rendre ce programme de surveillance de la biodiversité à grande échelle plus accessible aux gestionnaires et autres utilisateurs finaux, un logiciel de vision, qui comprend des opérations de traitement d'images et des méthodes d'intelligence artificielle (trois réseaux de neurones intégrés développés avec les outils Tensorflow, Pytorch et Caffe), a été développé pour détecter, compter et identifier les espèces animales et enregistrer d'autres données auxiliaires, sur les vidéos, en tenant compte des contraintes telles que les conditions d'éclairage très variables dans le sous-bois, les variations de couleur des objets naturels (arbres, herbes, animaux) et les mouvements d'herbe qui ajoutent du bruit aux images. Le logiciel développé permet également de détecter les animaux partiellement cachés par des objets naturels (arbres, herbes,…). Une méthode d’intelligence artificielle a été développée pour estimer la posture des truies, parmi quatre postures principales (debout, couché ventre, assis, allaitement) dans des fermes en milieu clos, dans le but de déterminer la durée de chaque posture, pour une truie donnée, au cours du temps, pour des opérations d’élevage de précision (qualité de l’élevage, réduction de la mortalité des porcelets,...) Un réseau de neurones a été créé, à partir d’une base d’apprentissage de 30000 images de postures de truie, en utilisant l’outil Tensorflow et un réseau de type Inception V3, pour obtenir un système de prédiction, en temps réel avec une fréquence de 10Hz

The browsing index: new tool uses browsing pressure to monitor deer populations

Usual counts of deer populations generally show low reliability, especially at the high-density levels deer have recently reached in most parts of Europe. Since 1990, researchers and managers have looked for index methods to replace counts. Monitoring vegetation changes over time in response to deer browsing could be useful for managers to index deer abundance. We assessed the feasibility of using Aldous-derived vegetation surveys to monitor the population-habitat interaction over time. We first developed an original statistical procedure to define a reliable measure of deer browsing. Then we applied our browsing index to a case study involving a roe deer (Capreolus capreolus) population that was monitored intensively over 18 years and increased 5-fold in size. Our browsing index closely tracked the roe deer population size, the species-specific browsing rates differed widely, and bramble (Rubus sp.) could be reliably used to assess total browsing pressure of roe deer. Because it is an easy tool to use and involves much lower costs than traditional counts, our browsing index can be viewed as an efficient and reliable indicator of ecological change according to deer population status

High resolution record of millet cultivation during the Bronze Age around Lake le Bourget (French Alps). Is there any climatic control?

International audienc

Indicators of ecological change: new tools for managing populations of large herbivores

10 pages1. High-density populations of large herbivores are now widespread. Wildlife managers commonly attempt to control large herbivores through hunting to meet specific management objectives, considering population density as the minimal key source of information. Here, we review the problems of censusing populations of large herbivores and describe an alternative approach, employing indicators of ecological change. 2. Estimating density of large herbivores with high precision and accuracy is difficult, especially over large areas, and requires considerable investment of time, people and money. Management decisions are often made on an annual basis, informed by population changes over the previous year. However, estimating year-to-year changes in density is not a realistic goal for most large herbivores. Furthermore, population density per se provides no information on the relationship between the population and its habitat. 3. For successful management of large herbivores, we need to consider not only the fate of the population, but rather changes in both population and habitat features, as well as their interaction. Managers require information on trends in both the animal population and habitat quality in order to interpret changes in the interaction between these two compartments. 4. We propose that a set of indicators of animal performance, population abundance, habitat quality and/or herbivore habitat impact provides relevant information on the population– habitat system. Monitoring temporal changes in these indicators provides a new basis for setting hunting quotas to achieve specific management objectives. This sort of adaptive management is employed widely in France for managing roe deer Capreolus capreolus . 5. Synthesis and applications . The management of large herbivores would be improved by investing fewer resources in trying to estimate the absolute abundance of ungulates, and more resources in collecting additional data to inform understanding of the ecological status of the ungulate–habitat system being managed. This paper presents a set of indicators of ecological change for monitoring the interaction between a population and its habitat as a basis for adaptive management to attain explicit goals and to improve knowledge of the system. This approach could improve management for a variety of large herbivores, by harmonizing actions at wide spatial scales

Long-term experimental site in temperate oak-pin forest

National audiencePrésentation du dispositi