Reconnaissance automatisée du plancton pour identifier transitions et shifts écologiques en Méditerranée
Résumé du projet
Le projet RapMed vise à étudier les effets des changements environnementaux récents sur les communautés planctoniques dans la région sentinelle qu’est le Golfe du Lion.
Communications
RapMed était présent au colloque Ecostat 2021: Réunion annuelle du GDR Ecologie Statistique qui s’est tenu les 8 et 9 avril 2021 pour présenter ses résultats sur la “Classification d’images de plancton par l’utilisation de réseaux de neurones convolutionnels” [résumé en anglais ci-dessous]
Participants
Composition du consortium :
La Méditerranée
Une transition récente des communautés planctoniques, depuis deux décennies, avec une diminution de taille du plancton, est synchrone avec une baisse drastique de la biomasse des pêches. Pour comprendre les processus en jeu, le projet explorera à haute résolution la dynamique des communautés planctoniques, à toutes échelles de taille, en s’appuyant sur l’application et la standardisation de méthodes de traitement d’images à haut débit. RapMed mettra en place une chaîne de traitement innovante, s’appuyant sur les approches de machine learning (réseaux de neurones convolutionnels). Les résultats de RapMed permettront de mieux comprendre la variabilité des communautés planctoniques, et leur résilience aux changements environnementaux.
