Dans le but de protéger les habitats sous-marins vulnérables à différents types de pression, l’Office
Français de la Biodiversité souhaite obtenir une cartographique des coraux et herbiers de Guadeloupe.
Une approche de cartographie prédictive par machine learning a été privilégiée afin de spatialiser
ces biocénoses à grande échelle à partir de données satellitaires à très haute résolution spatiale.
L’approche étant prospective, l’OFB et i-Sea ont convenu de réaliser une première expérimentation
sur la zone des Saintes avant d’envisager un déploiement sur l’ensemble de l’archipel guadeloupéen.
La production de cartographies des habitats naturels par le procédé Biocoast développé par la
société i-Sea s’articule autour de l’usage de deux sources de données principales : des images satellite
et des données de terrain. Ces deux sources de données sont injectées dans une chaîne de traitements
automatisée, basée sur l’usage d’algorithmes de machine learning, permettant de produire des
cartographies prédictives.
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