Suivi acoustique du pélobate brun optimisation d un détecteur

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1 Suivi acoustique du pélobate brun optimisation d un détecteur Jean-Pierre Vacher Charlotte CURÉ, Guillaume DUTILLEUX PCI Acoustique et Vibrations Groupe Acoustique Laboratoire Régional de Dter Est - Cerema Rencontres Herpétologiques du Grand Est 11/12/2015 1

2 Communication acoustique Surlykke, Kalko, PloS one 2008 Amplitude Fréquence Temps Structure : temps/fréquence Fonction(s) : défense du territoire, recherche de nourriture, 2

3 Suivi bioacoustique Signaux bioacoustiques = sons produits par les animaux outil pour décrire et suivre la biodiversité Techniques basées sur des enregistrements des sons l analyse et le traitement des sons Une automatisation nécessaire Pourquoi cette méthode de suivi est elle intéressante pour le Pélobate brun? 3

4 Pélobate brun (Pelobates fuscus) Espèce menacée en France Nocturne Vie aquatique en période de reproduction (mars-juin) Vocalise sous l eau Jean-Pierre Vacher BUFO - ODONAT 4

5 Pélobate brun - acoustique Répertoire vocal : 3-6 types de vocalisations, émises par les mâles et les femelles (Müller 1984; Andreone et al. 1990; Seglie et al. 2013) Le chant du mâle est émis sous l eau pour attirer les femelles Amplitude Amplitude Fréquence Temps Fréquence dominante (Fdom) Temps Fréquence Temps de maximum d énergie = entre 500 Hz et 1 khz 5

6 Suivi bioacoustique concret Enregistrements automatiques Enregistreur programmé Hydrophone Dépouillement semi-automatique des enregistrements Système de reconnaissance automatique Vérification Vrai Faux 6

7 Détection automatique Principe et imperfections

8 Vérité terrain contenu 35 enregistrement de 10 minutes tirés au hasard Sans Pélobate Avec Pélobate 23% 77% JTAV 04/06/2015 Nantes 8

9 Comparaison à la vérité-terrain Fréquence médiane Emergence «Vérité-terrain» Système de détection automatique Vrais positifs (VP) Vrais négatifs (VN) Faux positifs (FP) Faux négatifs (FN) 9

10 Optimisation du détecteur Fdom variable DInt fixe (15dB) Fdom optimale = 800Hz Fdom fixe (800Hz) DInt variable DInt optimale = 14dB 10

11 Résultats de la reconnaissance automatique «vérité terrain» Sans Pélobate 23% Avec Pélobate 5% FP 77% 95% VN résultats du détecteur 52% VP 48% FN Bonnes réponses Mauvaises réponses 11

12 Qui sont les faux positifs? Fréquence (Hz) Autres amphibiens Pluie Temps (s) Grenouille agile Goutte d eau Rainette verte Averse de pluie 45.1% des fichiers ne contenant QUE «Autres amphibiens» ont été retenus comme faux positifs 2.3% des fichiers ne contenant QUE «Pluie» ont été retenus comme faux positifs

13 Qui sont les vrais négatifs? «Autres bruits» «Défaut» «Bruits anthropiques» Frottements Moteur 828 tronçons 99.9% 4 tronçons 100% «Autres espèces» Oiseau Invertébré Espèce non identifiée 117 tronçons 100% 13

14 Activité vocale circadienne Preuve de présence de l'espèce Ex : Site de Brumath 2012 Le pélobate chante aussi le jour! Activité vocale (nbre de créneaux horaires où le Pélobate a été détecté) Activité vocale nocturne diurne Pic d activité vocale : de 21h à 7h de 11h à 14h Heures de la journée 14

15 Conclusion Optimisation du détecteur Fréquence médiane Emergence Performance supérieure au détecteurs «du commerce» Réduction significative du temps opérateur Activité vocale nocturne, mais pas seulement! 15

16 Perspectives Détecteur Changer de référence de bruit résiduel Pluie Post-détecteur temporel : warping? Espèce Phénologie Comptage d individus Autres facteurs environnementaux 16

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