Identification automatique dimages appliquée à la description et la gestion de la biodiversité...

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Identification automatique d’images appliquée à la description et la gestion de la biodiversité végétale Jean-François Molino UMR AMAP Montpellier Alexis Joly, IMEDIA-ATOLL

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Identification automatique d’images appliquée à la description et la

gestion de la biodiversité végétale

Jean-François Molino UMR AMAP MontpellierAlexis Joly, IMEDIA-ATOLL

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Contexte et enjeux

Beaucoup d’espèces auront disparu avant d’être décrites

Difficile de bien gérer la Biodiversité sans la

connaître

Constats : 1. Le monde vivant est encore mal connu

(5 à 10% des espèces de plantes restent à décrire).

2. Erosion de la biodiversité3. Ces lacunes et cette érosion sont plus

marquées en zone tropicale (en particulier forêts)

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* Flora NeotropicaObjectif (Angiospermes) : 250 familles

(85 000 spp.)1ère publication : 1968Bilan des publications : 30 familles entières

+ une 20aine pro parte* Flora of the Guianas

Objectif (Angiospermes) : 200 familles (9200 spp.) 1ère publication : 1984 Bilan des publications : 40 familles entières

Le verrou floristique :L’inventaire est loin d’être terminé !

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Le verrou floristique :Les espèces « connues » sont mal décrites

• La plupart des espèces sont « rares » échantillons de référence peu nombreux variabilité mal prise en compte

• Descriptions basées sur les caractères florauxOr les individus fertiles sont rares

(< 2% pour les arbres forestiers) clefs d’identification souvent inopérantes

• Qu’est-ce qu’une espèce végétale ?isolement reproductif souvent pas évident (hybridation - polyploïdie) limites entre espèces pas toujours nettes (« continuum » d’états de caractères) « subjectivité » des classifications

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Les collections : Herbiers

L’iconographie

L’expertise dans l’identification à partir de

caractères végétatifs

Des gisements d’informations sous-exploités

Les STIC peuvent fournir des outils facilitant l’extraction de la connaissance à partir de ces

vastes corpus de données.

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Iconographie

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Le système IDAO

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Agronomie/MalherbologieLutte contre les adventicesdes cultures en régions tropicales- Advenrun, AdvenTrop- Oscar, Oswald (UE)

Gestion des écosystèmes forestiers tropicauxRenforcement des compétences pour une gestion durable- Ligneux du Sahel- Mangroves de l’Inde- Biotik (UE)- Arbres de Guyane

Gestion de l’exploitation de la biodiversité végétaleRenforcement des compétences pour un meilleur contrôle de l’exploitation des Orchidées au Laos.- Orchis (UE)

Centre de recherche en taxonomie- Nationaal Herbarium Nederland (NHN-Leiden)

Centre de coopération français- Institut Français de Pondichery

Organisation Internationale- Rice and Wheat Consortium (Inde)

Universités- Univ. de Leiden- Univ. de Wageningen- Univ. Nationale du Laos- Univ. Royale d’Agriculture (Cambodge)

Les projets IDAO

AMAP-IMEDIA

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Résultats attendus

2. Meilleure utilisation des données botaniques

Prise en compte de la variabilité intraspécifique meilleure définition/délimitation des espèces accélération de l’inventaire systématique de la

flore tropicale (i.e. mondiale)

3. Diffusion plus rapide et partagée des résultats sites web, flores électroniques, IAO

1. Mise au point de méthodes originales et génériques - extraction de caractères « de terrain »

- caractères descriptifs « synthétiques » utilisables pour la taxinomie

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L’association AMAP-IMEDIA

Equipe IMEDIA (Inria-Rocquencourt) description de contenu visuel classification semi-supervisée indexation et recherche pluri-média (texte + image)

Umr AMAP (Cirad-Cnrs-Inra-Ird-UM2) bases de données phytoécologiques expertise botanique de terrain développement et gestion des bases de données / SIG simulation de la croissance et de l’architecture des

végétaux outils d’Identification Assistée par Ordinateur (IDAO)