Biodiversité

Des protocoles de suivi scientifique simples et ludiques permettent aux participants de découvrir la faune visible de leur sol : fourmis, cloportes, mille-pattes ou encore araignées. Les objectifs du programme sont à la fois de renseigner une base de données de suivi de la qualité biologique de ces sols à l’échelle nationale et de permettre aux citoyennes et citoyens d’en apprendre davantage sur les enjeux liés à la préservation de ce compartiment de la biodiversité dont les rôles sont trop souvent insoupçonnés.

La Communauté de Communes de la vallée de l’Homme (CCVH, 26 communes réparties sur 530 k en Dordogne, 24 a été lauréate de l’appel à projet 2021.

In the French West Indies, more than 20 species of cetaceans have been observed over the last decades. The recognition of this hot spot of biodiversity of marine mammals observed in the French Exclusive Economic Zone of the West Indies motivated the French government to create in 2010 a marine protected area (MPA) dedicated to the conservation of marine mammals: the Agoa sanctuary. Threats that cetacean populations face are multiple but well-documented. Cetacean conservation can only be achieved if relevant and reliable data are available, starting by occurrence data. 

L’association Eure-et-Loir Nature fait appel aux habitants du département pour enrichir sa nouvelle base de données Obs’28. Un outil participatif, qui ne nécessite pas d’être un expert. Explications.

OBSenMER est une plateforme collaborative qui facilite la saisie et l’analyse des observations en mer. Elle concerne tous les types d’observations : mammifères marins, tortues marines, poissons, oiseaux, mais aussi les activités humaines, telles que la plaisance, la pêche, la pollution, etc.

OBSenMER est un réseau de collecteurs et d'utilisateurs de données en mer qui partagent des outils : une application mobile, une plateforme web, une base de données, et un outil de photo-identification.

• Partagez vos photos et observations avec les scientifiques et une communauté grandissante d'ichtyologues amateurs.
• Découvrez les espèces, leurs habitats et leur mode de vie grâce aux photos et informations mises en ligne par d'autres passionnés. 
Conçu et porté par l’association Peau-Bleue et le laboratoire ECOMERS de l’Université de Nice – Sophia Antipolis.

Des passionnées d'herpétologie veulent entrainer une intelligence artificielle à identifier des photos de reptiles et d'amphibiens. Ils en appellent à la contribution des internautes afin de constituer une base de données pour entraîner cette IA.

There is increasing availability and use of unstructured and semi-structured citizen science data in biodiversity research and conservation. This expansion of a rich source of ‘big data’ has sparked numerous research directions, driving the development of analytical approaches that account for the complex observation processes in these datasets.

Ludique et didactique, l’application Papillonline lancée par l’association Noé permet à chacun d’identifier les papillons, voire de contribuer à les sauver. Les utilisateurs peuvent observer et photographier les papillons rencontrés au quotidien en vue de créer une base de données permettant aux scientifiques de mieux suivre et protéger les populations de papillons. Cet outil digital s’inscrit dans le cadre du programme "Opération Papillons" créé en 2006 par l’association Noé en collaboration avec le Muséum national d’Histoire naturelle.

Time-lapse cameras facilitate remote and high-resolution monitoring of wild animal and plant communities, but the image data produced require further processing to be useful. Here we publish pipelines to process raw time-lapse imagery, resulting in count data (number of penguins per image) and ‘nearest neighbour distance’ measurements. The latter provide useful summaries of colony spatial structure (which can indicate phenological stage) and can be used to detect movement – metrics which could be valuable for a number of different monitoring scenarios, including image capture during aerial surveys. We present two alternative pathways for producing counts: (1) via the Zooniverse citizen science project Penguin Watch and (2) via a computer vision algorithm (Pengbot), and share a comparison of citizen science-, machine learning-, and expert- derived counts.