Identification automatique des comportements à partir de bio-loggers : une solution pour améliorer les connaissances sur l’écologie des tortues marines ?
Langue Français, Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 14/08/2022 (communication intranet).
 
Auteur : Jeantet, Lorène
Date de soutenance : 17-12-2021

Directeur(s) de thèse : Chevallier, Damien

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Écologie-éthologie
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Animaux. Zoologie

Mots-clés libres : Tortues marines, Accéléromètre, Bio-logging, Deep learning, V-net, Stratégie énergétique, Écologie comportementale
Mots-clés :
  • Tortues marines - Comportement animal
  • Tortues marines - Protection
  • Écologie animale
Résumé : La Plateforme intergouvernementale sur la biodiversité et les services écosystémiques (IPBES) alertait en 2019 qu’un million d’espèces animales et végétales sont désormais menacées d’extinction. L’étude du comportement animal peut apporter une contribution significative à la conservation en améliorant les connaissances sur l’écologie des espèces et permettre l’élaboration de mesures de protection adaptées et effectives. Ainsi, l’objectif de cette thèse était de développer une méthode d’identification automatique des comportements à partir de bio-loggers pour des espèces menacées difficiles à observer ; les tortues marines. A partir du déploiement de caméras embarquées couplées à des accéléromètres, gyroscopes et capteurs de pression sur les tortues vertes en Martinique, un puissant réseau de neurones a été entrainé pour répondre à cet objectif. L’application de cette méthode sur cette même population via le déploiement de bio-loggers sur plusieurs jours nous a permis d’identifier des mesures de protection concrètes et adaptées aux enjeux économiques de la région.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2021STRAJ081
Type de ressource : Thèse