Détection et dénombrement de la moyenne et grande faune par imagerie visible et infrarouge thermique acquise à l'aide d'un aéronef sans pilote (ASP)

Abstract

L’inventaire aérien est une approche pratique pour effectuer l’inventaire de la grande faune sur de grands territoires; particulièrement pour les zones peu accessibles. Toutefois, les limitations liées aux capacités de détection des observateurs, la coloration cryptique de certaines espèces fauniques et la complexité structurelle de certains habitats font en sorte que les inventaires ont généralement des biais qui sous-estiment la densité réelle de la population. Par ailleurs, peu d’études ont démontré la capacité d’effectuer la détection aérienne simultanée de plusieurs espèces. La détection multiespèce peut s’avérer utile pour les espèces qui se côtoient spatialement afin de connaître leur utilisation de l’espace, pour étudier la relation proie/prédateur et pour limiter les coûts à un seul inventaire. Cette pratique s’avère néanmoins trop exigeante pour les observateurs qui doivent déjà faire preuve de beaucoup de concentration pour détecter une seule espèce lors d’un inventaire aérien traditionnel. L’utilisation d’imagerie aérienne multispectrale acquise avec un aéronef sans pilote (ASP) représente une méthode potentielle pour la détection d’une ou plusieurs espèces fauniques. Ce projet de recherche consistait donc dans un premier temps à détecter, identifier et dénombrer à l’aide d’imagerie acquise avec un ASP et par traitements d’images les cerfs de Virginie (Odocoileus virginianus). Différentes combinaisons de bandes spectrales, méthodes d’analyses d’images et résolutions spatiales ont été testées pour déterminer la méthode la plus efficace pour la détection du cerf. Dans un deuxième temps, la meilleure méthode identifiée pour les cerfs a été utilisée et adaptée pour effectuer la détection simultanée des bisons d’Amérique (Bison bison), des daims européens (Dama dama), des loups gris (Canis lupus) et des wapitis (Cervus canadensis). L’inventaire de la faune a été réalisé au Centre d’observation de la faune et d’interprétation de l’agriculture de Falardeau à Saint-David-de-Falardeau, Québec, Canada. Les résultats démontrent que l’imagerie visible et infrarouge thermique avec une résolution spatiale de 0.8 cm/pixel combinée à une analyse d’images par objet constitue la combinaison la plus efficace parmi celles testées pour la détection des cerfs de Virginie. Tous les individus visibles à l’œil nu sur les mosaïques ont été détectés. Néanmoins, considérant l’obstruction visuelle causée par la canopée coniférienne, cette approche offre un taux de détectabilité moyen de 0.5, comparable aux inventaires aériens classiques. La complexité structurelle de l’habitat demeure ainsi un problème non résolu. Quant à l’analyse multiespèce, les bisons et les wapitis ont tous été détectés même en présence d’autres espèces comme l’autruche (Struthio camelus), le coyote (Canis latrans) et l’ours noir (Ursus americanus). Pour les daims et les loups, entre 0 à 1 individu par parcelle a été confondu avec les autres éléments du paysage tels que le sol. De plus, entre 0 à 2 individus par parcelle n’ont pas été détectés alors qu’ils étaient présents dans la ligne de vol. Non seulement cette approche a démontré sa capacité à détecter une ou plusieurs espèces, mais également son adaptabilité à cibler spécifiquement les espèces d’intérêts pour le gestionnaire et à ignorer celles qui ne sont pas ciblées. Ce projet a donc permis de valider le potentiel des ASP pour l’acquisition d’imagerie d’une qualité permettant l’extraction de données d’inventaires. Cela ouvre la voie à l’utilisation de ce type de plateforme d’acquisition pour des applications reliées à la gestion de la faune grâce à leur faible impact sonore et leur haut taux de revisite. Toutefois, la réglementation canadienne actuelle limite l’utilisation de ces appareils sur de faibles superficies. Il n’en demeure pas moins que la technologie peut être développée en attendant les futurs progrès du domaine des ASP et de la réglementation.