Contexte
L’habitat « Champs de blocs médiolittoraux » abrite une forte diversité de micro-habitats et d’espèces de par sa forte hétérogénéité structurelle et sa position intermédiaire sur l’estran, qui en font un des habitats les plus diversifiés du médiolittoral et à fort intérêt écologique, le long de la façade Manche-Atlantique française. Il est aussi un habitat très attractif pour la pratique de pêche à pied de loisir, qui via le remaniement des blocs, peut impacter les communautés. Cet habitat fait l’objet de suivis pour mieux évaluer son état ; ces suivis ont permis de développer un réseau d’acteurs-trices de terrain-gestionnaires impliqué-e-s et un indice d’évaluation de leur état écologique, l’indice de « Qualité Écologique des Champs de Blocs » (QECB) basé sur des variables biotiques et abiotiques qui répondent à la perturbation « retournement des blocs ». Ces variables, e.g. la présence d’algues, de mollusques brouteurs, de filtreurs tels les éponges et les ascidies, sont mesurées en tant qu’abondances et taux de recouvrement, et relevées visuellement par les acteurs-trices de terrain.
Une alternative à ce relevé visuel de données consisterait en l’analyse semi-automatisée de photographies standardisées de blocs, avec comme double avantage de simplifier le travail de terrain et d’augmenter la quantité de mesures/photographies prises lors des suivis champs de blocs.

Objectifs:
L’objectif de ce sujet de stage est donc de développer une approche d’évaluation de la qualité écologique des champs de blocs sur base de l’analyse semi-automatisée de photographies de ces blocs. Ce projet, à l’interface entre recherche et expertise, nécessite un-e candidat-e intéressé-e à la fois par l’écologie littorale, la photographie et l’apprentissage automatique (machine learning, sous R). Le travail consistera à évaluer les potentialités offertes par la prise d’images pour la réalisation des suivis de la biodiversité de ces champs de blocs (échelle façade Manche Atlantique). Cette évaluation se basera notamment sur l’analyse des séries de photographies déjà réalisées (122 sorties sur 20 sites, 2500 photographies), et à les comparer aux mesures de dénombrement de la faune et la flore associées (déjà réalisées) ; il requerra de l’étudiant-e des sorties terrain lors des grandes marées de printemps 2022 pour la prise de photographies supplémentaires et des échanges avec les gestionnaires des aires marines protégées mettant en œuvre ces suivis de manière à tenir compte au mieux de leurs contraintes pour le déploiement large échelle du protocole. L’étudiant-e développera une analyse critique des potentialités offertes par ce type d’acquisition de données pour les suivis quantitatifs et donc la production d’indicateurs de l’état de la faune et de la flore de ce type d’habitat, en identifiant leurs limites, et les développements à prévoir pour les lever.

Condition de stages :
* Laboratoire d’accueil : CESCO Centre d’Ecologie et des Sciences de la Conservation – UMR 7204 – Museum national d’Histoire naturelle. Station marine de Concarneau.

* Responsables du stage :
Jonathan Richir, Post-doctorant Projet EValHaBloc, Isabelle Le Viol, maître de conférences MNHN et Christian Kerbiriou, maître de conférences SU, Centre d’Ecologie et des Sciences de la Conservation,

* Période : entre février et août 2022 (~6 mois). Indemnité de stage réglementaire.

Profil recherché :
Etudiant de master 2 (pro). Motivation pour l’écologie, l’analyse de données, notamment images. Des connaissances naturalistes (en faune et flore marine) seraient un plus.

Candidature
Envoyer CV et LM (au format « Stage-M2-CdB-MNHN_NOM_Prenom » à [email protected], avant le 7 novembre.

Bibliographie :
* Beisiegel K, Darr A, Gogina M, Zettler M.L., 2017. Benefits and shortcomings of non-destructive benthic imagery for monitoring hard-bottom habitats. Marine Pollution Bulletin,121, 1–2 : 5-15
* Beijbom O, Edmunds PJ, Roelfsema C, Smith J, Kline DI, Neal BP, et al. 2015. Towards Automated Annotation of Benthic Survey Images: Variability of Human Experts and Operational Modes of Automation. PLoS ONE 10(7): e0130312. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130312
* Williams ID, Couch CS, Beijbom O, Oliver TA, Vargas-Angel B, Schumacher BD and Brainard RE. 2019. Leveraging automated image analysis tools to transform our capacity to assess status and trends of coral reefs. Front. Mar. Sci. 6:222. doi: 10.3389/fmars.2019.00222
* Langlois J, Guilhaumon F, Bockel T, Boissery P, De Almeida Braga C, Deter J, Holon F, Marre G,
* Tribot AS, Mouquet N, 2021. An integrated approach to estimate aesthetic and ecological values of coralligenous reefs. Ecological Indicators 129: 107935. doi: 10.1016/j.ecolind.2021.107935
* http://www.pecheapied-loisir.fr/projet-life/livrables/diagnostics-ecologiques/

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