{"id":2017,"date":"2020-07-16T20:03:03","date_gmt":"2020-07-16T20:03:03","guid":{"rendered":"https:\/\/meridian.cs.dal.ca\/?page_id=2017"},"modified":"2020-07-16T20:03:03","modified_gmt":"2020-07-16T20:03:03","slug":"acoustic-tracking-toolkit","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/meridian.cs.dal.ca\/fr\/acoustic-tracking-toolkit\/","title":{"rendered":"Acoustic Tracking Toolkit"},"content":{"rendered":"
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\nLe rep\u00e9rage acoustique est largement utilis\u00e9 par les biologistes marins pour \u00e9tudier la r\u00e9partition et les mouvements des poissons ainsi que des mammif\u00e8res marins sur des \u00e9chelles de temps qui varient de quelques heures \u00e0 plusieurs mois, voire m\u00eame des ann\u00e9es. Cette technique fort efficace permet aux scientifiques de cartographier les routes de migration du saumon. Elle donne \u00e9galement la possibilit\u00e9 d\u2019effectuer des corr\u00e9lations entre l'habitat et le d\u00e9placement des requins, en fonction du temps et des variables environnementales. Ces \u00e9tudes apportent des donn\u00e9es pr\u00e9cieuses pour la prise de d\u00e9cision en mati\u00e8re de gestion de l\u2019environnement marin.\n<\/p>\n\n\n\n

Le rep\u00e9rage acoustique consiste essentiellement \u00e0 munir des animaux d\u2019\u00e9metteurs acoustiques et \u00e0 implanter un r\u00e9seau sous-marin compos\u00e9 de r\u00e9cepteurs pour d\u00e9tecter lorsqu\u2019un animal se trouve \u00e0 proximit\u00e9. Ces d\u00e9marches sont accompagn\u00e9es de d\u00e9fis logistiques et techniques. L\u2019interpr\u00e9tation des donn\u00e9es peut aussi s\u2019av\u00e9rer complexe. <\/p>\n\n\n\n

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Un plongeur inspecte une unit\u00e9 dans l\u2019un des nombreux r\u00e9seaux de rep\u00e9rage de l\u2019OTN<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

\nIl est essentiel de d\u00e9terminer la capacit\u00e9 de chaque r\u00e9cepteur du r\u00e9seau \u00e0 d\u00e9tecter un animal (sa \u00ab port\u00e9e \u00bb). Or, il s\u2019agit d\u2019une difficult\u00e9, car la port\u00e9e de d\u00e9tection d\u00e9pend de nombreux param\u00e8tres environnementaux qui peuvent varier avec le temps. Par exemple, des niveaux \u00e9lev\u00e9s de bruit ambiant peuvent masquer les signaux de suivi acoustique ou des couches de densit\u00e9 et d\u2019autres propri\u00e9t\u00e9s d\u00e9favorables de la colonne d\u2019eau peuvent emp\u00eacher les signaux de se propager sur de longues distances. \n\n<\/p>\n\n\n\n

To help address this problem, MERIDIAN has partnered with the Ocean Tracking Network (OTN) on a project that seeks to analyze historical range testing data and model the efficiency of historical and proposed acoustic tracking arrays using machine-learning techniques. Using historical tracking data from OTN’s vast detection database, we will attempt to leverage the power of machine learning, e.g., neural networks, to uncover useful correlations between detection efficiency and various environmental variables. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Partenaires<\/h5>\n\n\n\n