Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Monitoring and census of wild animal populations are among the key elements in nature conservation. The use of UAV (Unmanned Aircraft Vehicle) or light aircraft as aerial image acquisition system is a more suitable and cheaper alternative to traditional census methods. However, the manual localization and identification of species within these images can quickly become time-consuming and complex. Detection algorithms, based on Convolutional Neural Networks (CNNs), have shown a good capacity for animal detection based on aerial images. Nevertheless, most of the work is focused on binary detection cases. The main objective of this study is to compare the performances of three recent detection algorithms to detect and identify seven African mammals (Alcelaphinae, buffaloes, elephants, hippopotamuses, kobs, warthogs, and waterbucks) based on high-resolution aerial images of various African landscapes. To do so, the performances of the multi-class CNNs Faster-RCNN, Libra-RCNN and RetinaNet to detect these seven animal species in aerial images from four different datasets were evaluated. The algorithms tested were able to detect 91.8 to 95.5% of the animals, with a ratio of 2.8 to 13.8 false positives per true positive. All three algorithms have generally met the challenges that aerial images can present in animal detection. Libra-RCNN showed the best mean Average Precision (mAP=0.68), the lowest degree of inter-species confusion and a lower sensitivity to variation in prediction thresholding. Hippopotamuses and warthogs were the most difficult species to identify and detect (low precision) by all three algorithms. However, these algorithms present themselves as good future semi-automatic detection tools and each has interesting specificity for a potential practical implementation. La surveillance et le recensement des populations animales sauvages font partie des éléments clefs dans la conservation de la nature. L'utilisation de drones ou d'avions légers comme système d'acquisition d'images aériennes se présente comme une alternative plus adaptée et moins chère que les méthodes traditionnelles d'inventaire. Cependant, la localisation et l'identification manuelles des espèces au sein de ces images peuvent rapidement devenir chronophage et complexe. Des algorithmes de détection, basés sur des réseaux de neurones convolutifs (RNCs), ont montré une bonne capacité à la détection animale sur base d'images aériennes. Néanmoins, la majorité des travaux ont porté sur des cas de détection binaire. L'objectif principal de cette étude est de comparer les performances de trois récents algorithmes à détecter et identifier sept mammifères africains (Alcelaphinae, buffles, éléphants, hippopotames, cobs, des phacochères et cobs à croissant) sur base d'images aériennes à haute résolution de paysages africains variés. Pour ce faire, les performances des RNCs multi-classe Faster-RCNN, Libra-RCNN et RetinaNet à détecter ces sept espèces animales au sein d'images aériennes provenant de quatre jeux de données différents, ont été évaluées. Les algorithmes testés ont réussi à détecter 91,8 à 95,5% des animaux, avec un rapport allant de 2,8 à 13,8 faux positifs par vrai positif. Les trois algorithmes ont globalement relevé les défis que peuvent présenter les images aériennes en détection animale. Libra-RCNN est celui qui a montré la meilleure mean Average Precision (mAP=0.68), le moins de confusion entre les espèces et une moins forte sensibilité à la variation du seuillage des prédictions. Les hippopotames et les phacochères ont été les espèces les plus difficiles à identifier et détecter (faible précision) par les trois algorithmes. Toutefois, ces algorithmes se présentent comme de bons futurs outils de détection semi-automatique et possèdent chacun une spécificité intéressante pour une potentielle implémentation pratique.

object detection --- wildlife monitoring --- unmanned aircraft vehicle --- aerial images --- African mammals --- convolutional neural networks --- computer vision --- deep learning --- détection d'objets --- surveillance de la faune sauvage --- drone --- images aériennes --- mammifères africains --- réseaux de neurones convolutifs --- vision par ordinateur --- apprentissage profond --- Ingénierie, informatique & technologie > Multidisciplinaire, généralités & autres

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Les pelouses calcaires sont des milieux semi-naturels d'une grande richesse spécifique. Ils ont été dé-laissés suite à l'abandon des pratiques agropastorales et ont subi les effets de la fragmentation des habitats à cause des activités d'origine anthropique. Depuis plusieurs années, des projets de restauration voient le jour afin de recréer ces milieux de grande diversité qui ont très tôt suscité l'intérêt scientifique. La faille géologique de la Calestienne dans l'Entre-Sambre-et-Meuse accueille un grand nombre de pelouses calcaires. Ce travail a été réalisé en co-promotion avec le Cantonnement de Couvin du Département de la Nature et des Forêts dont les pelouses communales ne bénéficient d'aucun statut de protection en dehors de leur statut de site Natura 2000. C'est dans ces conditions qu'a été initiée la création d'un plan de gestion destiné à préserver ces habitats d'intérêt communautaire. Le présent travail porte sur l'évaluation de l'état de conservation de seize parcelles classées pelouses calcicoles au parcellaire forestier et sur l'établissement d'un plan de gestion de ces parcelles. Plusieurs critères structurels d'analyse de l'état de conservation ont été retenus afin de créer un tableau synthétique des priori-tés de gestion sur base duquel une description de chaque parcelle et de ses objectifs spécifiques a été produite. Deux cas de figure ont fait l'objet d'une description opérationnelle plus précise et un calendrier général des opérations a été créé.

pelouses calcicoles, plan de gestion, restauration, Calestienne --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Les pays tropicaux sont particulièrement vulnérables et sensibles aux effets du changement climatique où la déforestation et l’élevage sont responsables de fortes émissions de gaz à effet de serre. La réduction de la déforestation et de la dégradation forestière est donc devenue indispensable afin de pallier au changement climatique et à la perte de biodiversité. Les données satellites sont de plus en plus accessibles et d’importants progrès ont été réalisés dans la conception d’algorithmes de cartographie et de détection des perturbations forestières. Nous avons utilisé une méthode d’analyse de série temporelle afin de détecter et de quantifier la déforestation dans les communes de Monteaguo et de Villa Vaca Guzman dans le sud-est de la Bolivie sur la période 2012-2018. La méthode appliquée a permis d’utiliser toutes les données Landsat 7/8 disponibles ainsi que divers indices spectraux. Nous avons déterminé que l’indice d’humidité NBR était le plus apte à détecter les perturbations forestières dans la région avec une précision globale de 95.95%, bien que les erreurs de commissions (~31,58%) et d’omissions soient élevées (~63,20%). Les erreurs d’omission sont en majorité dues aux effets de bord et au manque de données à très haute résolution qui ont servies à la vérification du modèle de détection. Concernant les erreurs de commission, elles sont principalement dues au masque nuageux utilisé, moins performant dans les régions à la topographie élevée. Enfin nous avons réalisé une évaluation quantitative des perturbations forestières dans le cadre d’un projet de conservation des forêts. L’analyse mise en place suggère que les taux des perturbations sont plus élevés dans les zones concernées par un projet de conservation. Ces résultats s’expliquent par la localisation des propriétés dans les zones les plus montagneuses où la détection des perturbations s’est révélée délicate.

Chaco Serrano --- forêts boliviennes de Tucuman --- BFAST --- télédétection --- déforestation --- Bolivie --- Landsat --- ARA --- Physique, chimie, mathématiques & sciences de la terre > Sciences de la terre & géographie physique

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

The intensification of human activities, the growing demand for animal proteins due to the population explosion and organized poaching (ivory, pangolin scales, etc.) are leading to increasing pressure on the wildlife of Central African forests. To respond to these threats, strategies are being put in place at the national and regional levels. Effective wildlife management within certified concessions contributes to the overall objective of sound and sustainable management of Central Africa's forest heritage. This guide is an operational tool for Central African loggers. It presents in a pragmatic and illustrated manner the process of developing and implementing a wildlife management plan, starting with the legislative and regulatory frameworks to be respected and ending with the evaluation of its performance. The main wildlife management and conservation measures to be implemented are described in thematic sheets. A model wildlife management plan is presented, which proposes a hierarchy for the implementation of these different measures. This book aims to improve the practices of forestry operators in terms of wildlife management and to accompany them in a process of certification of legality or sustainability. / L'intensification des activités humaines, la demande croissante en protéines animales suite à l'explosion démographique et le braconnage organisé (ivoire, écailles de pangolins, ...) entrainent une pression croissante sur la faune sauvage des forêts d'Afrique centrale. Pour répondre à ces menaces, des stratégies sont mises en place aux échelles nationales et régionales. Une gestion efficace de la faune sauvage au sein des concessions certifiées concourt à l'objectif global d'une gestion raisonnée et durable du patrimoine forestier d'Afrique centrale. Le présent guide constitue un outil opérationnel à destination des exploitants forestiers d'Afrique centrale. Il présente de manière pragmatique et illustrée la démarche d'élaboration et de mise en oeuvre d'un plan de gestion de la faune, en partant des cadres législatifs et règlementaires à respecter jusqu'à l'évaluation de sa performance. Les principales mesures de gestion et de conservation de la faune à mettre en place sont décrites dans des fiches thématiques. Un canevas modèle de plan de gestion de la faune proposant une hiérarchisation dans la mise en oeuvre de ces différentes mesures est présenté. Cet ouvrage vise à améliorer les pratiques des exploitants forestiers en termes de gestion de la faune et à les accompagner dans une démarche de certification de légalité ou de durabilité.

Tropical agriculture: practice & techniques --- Forestry & silviculture: practice & techniques --- Conservation of wildlife & habitats --- fauna  --- Wild animals

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

The intensification of human activities, the growing demand for animal proteins due to the population explosion and organized poaching (ivory, pangolin scales, etc.) are leading to increasing pressure on the wildlife of Central African forests. To respond to these threats, strategies are being put in place at the national and regional levels. Effective wildlife management within certified concessions contributes to the overall objective of sound and sustainable management of Central Africa's forest heritage. This guide is an operational tool for Central African loggers. It presents in a pragmatic and illustrated manner the process of developing and implementing a wildlife management plan, starting with the legislative and regulatory frameworks to be respected and ending with the evaluation of its performance. The main wildlife management and conservation measures to be implemented are described in thematic sheets. A model wildlife management plan is presented, which proposes a hierarchy for the implementation of these different measures. This book aims to improve the practices of forestry operators in terms of wildlife management and to accompany them in a process of certification of legality or sustainability. / L'intensification des activités humaines, la demande croissante en protéines animales suite à l'explosion démographique et le braconnage organisé (ivoire, écailles de pangolins, ...) entrainent une pression croissante sur la faune sauvage des forêts d'Afrique centrale. Pour répondre à ces menaces, des stratégies sont mises en place aux échelles nationales et régionales. Une gestion efficace de la faune sauvage au sein des concessions certifiées concourt à l'objectif global d'une gestion raisonnée et durable du patrimoine forestier d'Afrique centrale. Le présent guide constitue un outil opérationnel à destination des exploitants forestiers d'Afrique centrale. Il présente de manière pragmatique et illustrée la démarche d'élaboration et de mise en oeuvre d'un plan de gestion de la faune, en partant des cadres législatifs et règlementaires à respecter jusqu'à l'évaluation de sa performance. Les principales mesures de gestion et de conservation de la faune à mettre en place sont décrites dans des fiches thématiques. Un canevas modèle de plan de gestion de la faune proposant une hiérarchisation dans la mise en oeuvre de ces différentes mesures est présenté. Cet ouvrage vise à améliorer les pratiques des exploitants forestiers en termes de gestion de la faune et à les accompagner dans une démarche de certification de légalité ou de durabilité.

Tropical agriculture: practice & techniques --- Forestry & silviculture: practice & techniques --- Conservation of wildlife & habitats --- fauna  --- Wild animals