Des éléphants en voie de disparition trouvés dans des images de l'espace grâce à l'apprentissage en profondeur

Au cours du siècle dernier, la population d’éléphants d’Afrique (Loxodonta africana) a fortement diminué en raison du braconnage.

massacres perpétrés par les populations locales en réponse aux dégâts causés aux cultures et à la fragmentation de l’habitat. Pour les préserver, il faut savoir où ils se trouvent et combien il y en a : un suivi précis est indispensable.

Actuellement le plus courantLa méthode de surveillance des populations d'éléphants dans la savane est le comptage aérien à partir d'aéronefs habités. Les observateurs impliqués dans la photographie aérienne peuvent être confrontés à des problèmes dus à une mauvaise visibilité, et la photographie aérienne elle-même peut être coûteuse et difficile sur le plan logistique.

Une équipe de l'Université d'Oxford (WildCRU:Faculty of Zoology and Machine Learning Research Group: Faculty of Engineering), en collaboration avec le Dr Olga Isupova, Université de Bath, et le Dr Tiejun Wang, Université de Twente, ont entrepris de relever ces défis.

La télédétection a aidé àimagerie satellitaire et automatisation de la détection des éléphants grâce à l'apprentissage en profondeur. La nouvelle méthode résout divers problèmes existants de contrôle de la population. Les satellites peuvent collecter des images de plus de 5 000 km² en un seul passage en quelques minutes, éliminant ainsi le risque de double comptage.

La surveillance par satellite est une méthode discrète,ne nécessite pas de présence sur le terrain, ce qui élimine le risque d'interférence avec la vie des populations ou de menace pour la sécurité humaine lors de la collecte des données. Les zones auparavant inaccessibles deviennent accessibles, et les zones frontalières, souvent essentielles pour la planification de la conservation, peuvent être étudiées sans nécessiter de permis au sol qui prend du temps.

L'un des problèmes de l'utilisation du satellitesurveillance - traitement d'un grand nombre d'images créées. Cependant, l'automatisation de la découverte réduit le temps de traitement de plusieurs mois à quelques secondes. De plus, les machines sont moins sujettes aux erreurs.

Pour développer cette nouvelle méthode, l'équipe a créé un ensemble de données d'entraînement personnalisé de plus de 1 000 éléphants en Afrique du Sud, qui a été introduit dans un réseau neuronal convolutif (CNN).

Les chercheurs sont convaincus que la télédétection par satellite et les technologies d’apprentissage profond contribueront à préserver ces majestueux mammifères.

Lisez aussi

L'IA a résolu l'équation de Schrödinger

Avortement et science: qu'arrivera-t-il aux enfants qui accoucheront

«L’étude a échoué»: les testeurs Spoutnik V ne recevront plus de placebo