Écouter sur la faune africaine à l’aide de capteurs sismiques – Blog de méthodes

Post fourni par René Steinmann

Salut, je suis géophysicien en m’entraînant, mais j’ai récemment déplacé mon objectif de étudier la terre solide à certains de ses habitants vivants. Je travaille maintenant à l’intersection de la géophysique, de la biologie de la faune et de l’apprentissage automatique. Mes recherches récentes rassemblent ces mondes apparemment éloignés dans un projet qui consiste à écouter – pas pour chanter des oiseaux, mais aux vibrations subtiles des pas dans le sol.

Pas sismiques

Pouvons-nous surveiller la faune à travers des vibrations au sol? Peut-être une question étrange, mais l’idée est étonnamment intuitive. Lorsque de grands animaux comme les éléphants ou les girafes marchent, leurs traces génèrent de minuscules vibrations du sol – vous pourriez même les appeler mini-mètres, mais nous avons décidé de les appeler Signaux de pas. Ces signaux de pas peut être ramassés par des instruments sensibles appelés géophones. Bien que généralement utilisés pour étudier les tremblements de terre et autres processus géologiques, ces capteurs sont rarement appliqués en biologie. Mais que se passe-t-il si nous pouvions les utiliser pour surveiller les animaux, silencieusement et non-invasevly, en dessous de la surface?

Ce concept n’est pas neuf. Les premières études décrivant les signaux de pas sismique et leur potentiel en biologie et en conservation sont apparus au début des années 2000. Mais à l’époque, les données étaient limitées et l’apprentissage automatique n’était pas aussi accessible ou puissant qu’aujourd’hui.

En tant qu’humains, nous pouvons facilement identifier une girafe ou un éléphant sur une photo de piège à caméra. Mais pourrions-nous les distinguer juste des vibrations de leurs pas? Probablement pas – à moins que nous ne les avions entendues encore et encore. Pensez à la façon dont vous pourriez reconnaître un ami ou un membre de la famille par le son de sa promenade. Vous l’avez suffisamment entendu pour former un modèle mental. De même, avec suffisamment de données de formation, un algorithme d’apprentissage automatique peut apprendre à faire exactement cela.

Grâce aux avancées technologiques, nous avons été en mesure de nous appuyer sur ces premières idées et d’utiliser le pouvoir de l’IA pour explorer la riche diversité de ces signaux de pas et identifier la faune en conséquence.

Du terrain aux processeurs

En 2019, une équipe de scientifiques kenyans et britanniques, dont certains de mes collaborateurs, a installé un petit réseau de capteurs sismiques près d’un trou d’eau au MPALA Research Center au Kenya. Ils ont également déployé des pièges à caméra pour détecter les animaux qui passent. Cela nous a donné un ensemble de données unique: les capteurs sismiques ont enregistré les ondes sismiques des traces, tandis que les caméras ont fourni un enregistrement visuel de qui passait – des données de formation parfaites pour l’apprentissage automatique.

Avant de plonger dans la formation des modèles, nous avons passé le temps à regarder les données nous-mêmes. Nous avons observé des modèles distincts dans les sismogrammes et leurs spectrogrammes, selon l’animal. Les girafes, en particulier, ont montré une signature fascinante: chaque seconde, nous voyons une double impulsion – une des pieds postérieurs, un des pieds avant, atterrissant avec un léger retard (voir Fig. 1). Parfois, il y a même une impulsion plus petite qui suit, causée par les pieds qui se soulèvent du sol en même temps. Ces modèles révèlent non seulement la présence d’un animal, mais quelque chose sur sa biomécanique – comment il bouge.

Encouragées par ces observations, nous avons formé un modèle d’apprentissage automatique pour classer les enregistrements sismiques dans différentes catégories de la faune: les éléphants (en particulier les éléphants de brousse africains), les girafes (en particulier girafes du nord), les zèbres (les deux plaines et les zèbres de Grevy) et les hyènes (hyènes tachetées et rayées). Les capteurs ont même ramassé des pas d’un léopard, mais nous n’avions pas suffisamment de données pour les inclure dans l’ensemble de formation.

Le modèle a remarquablement bien performé, atteignant une précision équilibrée de 77 à 87% selon la distance de l’animal du capteur. C’est assez excitant pour un système qui ne «voit» pas du tout l’animal – ressent seulement ses pas.

Ce que cela pourrait signifier

Les implications vont bien au-delà de la curiosité académique. Pour développer des stratégies de conservation fondées sur des preuves, nous avons besoin de données – idéalement collectées d’une manière qui ne dérange pas les animaux. Les pièges à la caméra et les capteurs acoustiques sont largement utilisés, capturant des informations visuelles et auditives. Les capteurs sismiques ajoutent une nouvelle couche vibrationnelle à cette boîte à outils.

Enterré sous terre, ils opèrent silencieusement et non en aval, offrant un nouveau moyen de surveiller l’activité de la faune avec un impact minimal sur les animaux ou leurs habitats. Pour les écologistes et les biologistes, cela signifie plus d’options pour surveiller et étudier la faune, fournissant des données supplémentaires pour des stratégies de conservation fondées sur des preuves.

En avant

Cette recherche n’est que le début. Nous sommes retournés au MPALA Research Center plus tôt cette année pour collecter plus de données, en s’appuyant sur les leçons de notre premier déploiement et analyse des données. Cette fois, nous avons installé une gamme dense de capteurs sismiques pour améliorer la résolution et enregistré des images vidéo pour mieux corréler les données sismiques avec un comportement hors sol.

Notre objectif est d’affiner les modèles de classification jusqu’au niveau de l’espèce (par exemple, Grevy vs Zebra ordinaire) et éventuellement détecter différents comportements. Le zèbre fait le pâturage paisiblement ou fuyait un lion? Avec suffisamment de données, nous pourrons peut-être le dire. Une autre question importante est de savoir si nous pouvons transférer cette méthodologie à d’autres écosystèmes avec différents animaux sauvages? Quels signaux pouvions-nous prendre dans la forêt tropicale amazonienne, où nous ne pouvons pas voir très loin? Ce domaine entre la biologie et la sismologie offre beaucoup de recherches passionnantes avec beaucoup de place pour la créativité et un impact pour protéger notre belle planète et ses habitants.

Lire l’article complet ici.