De nombreuses populations de concombres de mer dans le monde ont fortement diminué au cours des deux dernières décennies, en raison de la surexploitation et de la dégradation de l’habitat. Le fait de pouvoir compter ces animaux de manière fiable est la première étape dans l’estimation de la taille des populations et est essentielle à une bonne gestion et conservation de ces espèces.
Les concombres de mer ont traditionnellement été comptés à l’aide de plongées en apnée ou en bouteilles, avec un certain nombre de limites, y compris une petite gamme et une prise de partie de l’observateur. Cette nouvelle étude a comparé les relevés utilisant des transects traditionnels avec les drones (véhicules aériens sans pilote) et l’apprentissage automatique pour estimer la densité du concombre de mer dans des environnements peu profonds. Les trois méthodes ont produit des dénombrements similaires, sauf à des densités relativement élevées, où les drones et l’apprentissage automatique ont commencé à sous-estimer les populations.
À l’aide d’images de drones sur le site de l’étude, le scientifique a simulé des transects potentiels et a déterminé qu’au moins cinq échantillons étaient nécessaires pour estimer de façon fiable les densités, tandis que la variance de l’échantillon a plafonné après 25 transects.
« Ces résultats illustrent la capacité du drone à étudier les petites espèces d’invertébrés, tout en économisant du temps, de l’argent et du travail par rapport aux méthodes traditionnelles, et soulignent leur potentiel pour maximiser l’efficacité tout en concevant des relevés utilisant des transects », a déclaré le Dr Kilfoil.