A la Une. Estimation of the Maternal Investment of Sea Turtles by Automatic Identification of Nesting Behavior and Number of Eggs Laid from a Tri-Axial Accelerometer

Jeantet, L.; Hadetskyi, V.; Vigon, V.; Korysko, F.; Paranthoen, N.; Chevallier, D. Estimation of the Maternal Investment of Sea Turtles by Automatic Identification of Nesting Behavior and Number of Eggs Laid from a Tri-Axial Accelerometer. Animals 2022, 12, 520. https://doi.org/10.3390/ani12040520

Le suivi de l’investissement maternel durant la reproduction des tortues marines est difficile, car il nécessite un grand nombre d'observateurs patrouillant sur de longues plages chaque nuit tout au long de la saison de reproduction, avec le risque de manquer des individus nicheurs. Nous introduisons la première méthode automatique pour enregistrer à distance l’activité de ponte des tortues vertes (Chelonia mydas) à l'aide d'accéléromètres. Tout d'abord, nous avons formé un réseau neuronal entièrement convolutif, le V-net, pour identifier automatiquement les six comportements affichés lors de l'activité de ponte. Avec une précision de 0,95, le V-net a réussi à détecter le processus de ponte avec une précision de 0,97. Ensuite, nous avons estimé le nombre d'œufs pondus à partir de la séquence de ponte prévue et obtenu une erreur relative moyenne de 7 % par rapport aux nombres d’oeufs observés sur le terrain. Basée sur le déploiement d'enregistreurs non invasifs et miniatures, la méthode proposée devrait aider les chercheurs à réaliser le suivi des populations de tortues marines en ponte. De plus, son utilisation peut être couplée au déploiement d'accéléromètres en mer pendant la période intra-ponte, à partir de laquelle des comportements peuvent également être estimés. La connaissance du comportement des tortues marines sur terre et en mer pendant toute la période de reproduction est essentielle pour améliorer nos connaissances sur cette espèce menacée.

Contact BOREA : Damien Chevallier, damien.chevallier@cnrs.fr