Detected IUU Fishing with SATAIS

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Etude des activités de pêche illégales en Indonésie par analyse de traces SATAIS Indra HERMAWAN Master 2 Sciences de la Mer et du Littoral Expertise et Gestion de l’Environnement Littoral 2014/2015 1

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Diapositiva 1

Etude des activits de pche illgales en Indonsie par analyse de traces SATAIS

Indra HERMAWANMaster 2 Sciences de la Mer et du LittoralExpertise et Gestion de lEnvironnement Littoral2014/2015

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Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

2Plan en entier I prsentation de la structureII Les outils les donnesIII les rsultats

Prsentation de la structure daccueil, du Ministre des Affaires Maritimes et de la pche en Indonsie et du projet INDESO Collecte Localisation Satellite (CLS)Ministredes Affaires Maritimes et de la Pche (KKP) dIndonsieProjet Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO) Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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1. Collecte Localisation Satellite (CLS) - BrestCre en 2003 Boost Technologies CLS Brest propose de solutions dans :Lutter contre la pche illgaleDtecter les pollutions par hydrocarburesSurveiller le trafic maritimeObserver les ocansSoutenir laction de lEtat en merParticiper au dveloppement de lnergie olien

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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2. Ministredes Affaires Maritimes et de la Pche (KKP) dIndonsieCree en 1999 pour dvelopper au secteur maritime et de la pche en Indonsie Les ressources renouvelables tells que :Les ressources halieutiques ,Laquaculture et la pche de captureLes ressources non renouvelables tells que :Les ressources ptrolires et gazires Les services environnementaux tells que :Le tourisme Lindustrie et le transport maritime En 2015, le nouveau Ministre a pour objectif :Lutter contre la pche IllgaleDvelopper durable de la pche et de laquaculturePrserver de lenvironnement ctier Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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3. Projet Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO) Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Situation de la pche et la problmatique en Indonsie

LIndonsie a un potentiel de pche de 90 millions de tonnes par an. Cependant, seulement 5,9 millions de tonnes de pche sont reportes chaque anne. De plus, la pche illgale, ou pche illicite, non dclare et non rglemente (INN) effectue par les navires trangers sans permis dans les zones de pche indonsiennes cause une perte estime de 15 milliards de dollars par an au ministre des pches.

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Lexemples le journal Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Le Moratoire Pourquoi un moratoire a-t-il t mis en place par le gouvernement Indonsien ?Cree de Novembre 2014 Mars 2015 (tape 1)Maintenir la disponibilit des ressources halieutiques Interdire aux bateaux trangers (renouvellement permis et reevaluation)

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

La zone dArafura Zone conomique exclusive indonsienne (ZEEI)Situes dans l'est de l'Indonsie 15 000 km2 10

Problmatique du stageLes donnes SATAIS permettent-elles daider la lutte contre la pche illgale ? Permettent-elles de dtecter des activits illgales ? Sont-elles utiles pour mesurer limpact des lois mises en place par le Ministre des Pches ? Objectifs du stageDtecter manuellement laide de donnes SATAIS des comportements suspects de navires afin de dterminer sil est possible den dduire des caractristiques prcisesAnalyser les donnes SATAIS pendant la priode du Moratoire pour dterminer sil est possible den mesurer limpact

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion11

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion12Rcupration de donnes SATAIS depuis 2012 jusqu rcente sur la zone ArafuraAnalyse de donnes SATAISEtude gnrale du comportement des naviresCaractristiques des comportements suspects Couplage avec image SAR et VMSComparaison avec les annes prcdant le moratoire Statistiques sur la provenance et le type de bateauConclusion

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion13SATAISVMSImage SARDonnes

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionOutilsLinuxQGIS 2.8 Wien

14CLSAISQGIS

1. Analyse/interprtation de donnes SAT-AIS

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionObservation gnrale

Information manquante sur le bateau

2. Activits de pche illicite, non dclare et non rglemente (INN) dtectes par SAT-AIS

Transbordement

Pche illgale

Chalutage profond

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Activits dtectes par VMSActivits dtectes par SAR, SATAIS et VMS Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion163. Impact du moratoire / Statistiques gnralesDistribution statistique des pavillons des bateaux

Laccent sur les navires de pche

Les groupes de bateaux de pche

Augmentation du nombre danomalie dAot 2014 Mars 2015

Observation gnrale :Filtrer les donnes SATAIS Extraire SATAIS dans la zone dArafura Observer et faire caractristique type de pche sur QGIS

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Information manquante sur le bateau

Rcuprer le donnes SATAIS avec QGISVrifier sur site marinetraffic et vesselfinderMettre les nouveaux colons dorigine bateauComplter les tableaux QGIS

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion18

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion19TransbordementChalutage profondPche illgaleActivits illgales

Les deux navires identifis appartenaient au mme groupe de bateaux de pche: ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)ZHEN YUAN YU 821 (MMSI 412420839)De plus une vrification partir de leurs noms sur le web KKP a montr quils ne possdaient pas de licence de pche. Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionTransbordementChineIndonsie20

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionTransbordement

Les deux navires identifis appartenaient au mme groupe de bateaux de pche: HAN RONG 116 (MMSI 412412983)HAN RONG 126 (MMSI 412412063)

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Chalutage profond

Les deux chalutage profond se distingue du transbordement grce aux caractristiques suivantes: Deux navires se trouvant proches lun de lautre sur 200m minimumUne vitesse faibleUne distance qui spare les deux bateaux denviron 500mLa dure du chalutage profond est plus longue que pour le transbordementLes deux bateaux appartenaient galement au mme groupeet provenait de Chine: FU YUAN YN 216 (MMSI 412440325)FU YUAN YU 205 (MMSI 412440314) Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Pche illgale Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionLes bateaux sont: ZHEN YUAN YU 808 (MMSI 412420831)ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)ZHEN YUAN YU 805 (MMSI 412420827)Du port Timika, Papua - Indonsie

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Pche illgale Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionLes bateaux sont: ZHEN YUAN YU 808 (MMSI 412420831)ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)ZHEN YUAN YU 805 (MMSI 412420827)Du port ZhenJiang, Fujian - ChineDu port Zhoushan - ChineDu port Ningde - Chine

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Pche illgale Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

Fu Yuan Yu 385 (MMSI 412440275) et Fu Yuan Yu 386 (MMSI 412440276) Le bateau en provenance de la Chine25

Pche illgale Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

Daikichi Maru No.1 (MMSI 431704490)Le bateau en provenance du Japon26

Pche illgale Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Activits dtectes par VMSLe VMS donne accs aux informations suivantes : Le nom de bateau Le code de VMSLa date Latitude, longitude et vitesse

Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

Le VMS a cre en 2004 28

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionActivits dtectes par VMS

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Activits dtectes par SARRegarder des images SAR par web indeso dans zone dArafuraTlcharger les images SAR par jours ou la mme jours avec VMS et SATAIS par web indesoRcuprer les images SAR par SARtools CLS Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

Loriginal dimage SARmaestro.indeso.web.id

SARtools CLS30

Rcuprer les donnes SATAIS et limages SAR dans mme temps (le 09 Novembre 2014)Faire linterpolation entre deuxAnalyser sil y a des activits illgales comme deux flche rouge Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionActivits dtectes par SATAIS et SAR

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Leffet Doppler Pas systmatique etc

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionActivits dtectes par VMS et SAR

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Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion333.Impact du moratoire / Statistiques gnrales

Le nombre de bateaux de pche chinois a normment diminu entre novembre 2014 et mai 2015. Ce phnomne ntait pas observ les annes prcdentes. Le nombre total de bateaux a galement fortement diminu depuis lapplication du moratoire. Mme si le chiffre total reste constant. Distribution de la provenance des navires Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionImpact du moratoire 34

Impact du moratoire Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionDistribution du type de bateaux

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Impact du moratoire Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionDistribution des navires de pche

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Impact du moratoire Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionLes groupes de bateaux de pche 37

Impact du moratoire Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionLes groupes de bateaux de pche 38

Impact du moratoire Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionAugmentation du nombre danomalies dAot 2014 Mars 2015 39

Introduction Mthodologie Les rsultats ConclusionAugmentation du nombre danomalie dAot 2014 Mars 2015 Impact du moratoire 40

Lexemples des photos Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion

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Introduction Mthodologie Les rsultats Conclusion42

Merci de votre attention

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