Descrizione del progetto
Tutelare i mammiferi marini, le tartarughe marine e gli squali della barriera corallina
Per l’UE risulta impegnativo salvaguardare la biodiversità pelagica (ovvero in oceano aperto) dei suoi paesi e territori d’oltremare. Inoltre, vige una carenza di tecniche di valutazione della varietà e della quantità di megafauna pelagica, costituita da mammiferi marini, tartarughe marine e squali. Il progetto MEGAFAUNA, finanziato dall’UE, istituirà una rete in grado di proteggere la megafauna e di mantenere redditizia la pesca nel parco naturale della barriera corallina della Nuova Caledonia. La rete fornirà informazioni ai responsabili decisionali del parco marino e, allo stesso tempo, contribuirà a soddisfare l’obiettivo dell’Unione internazionale per la conservazione della natura di tutelare il 30 % degli oceani del mondo entro il 2030. Il progetto si avvarrà di indagini basate sulle immagini, apprendimento profondo e dati economici della pesca per l’individuazione della megafauna pelagica, la previsione e la protezione di punti critici nella barriera corallina.
Obiettivo
The EU faces the challenge to protect pelagic biodiversity over immense Overseas Countries and Territories. However, cost-efficient, safe and reproducible methods are still missing for assessing the diversity and abundance of pelagic megafauna (marine mammals, sea turtles and sharks). We will adapt image-based surveys and deep learning—a new method based on artificial intelligence—to pelagic megafauna. A Coral Sea Nature Park (CSNP) was recently created in New Caledonia Overseas Territory but this area still lacks reserves in pelagic ecosystems. We will propose a reserve network that optimises the trade-off between critical habitat protection of pelagic megafauna and fisheries economic profitability in this area. This network will directly advise decision makers of the CSNP and help fulfil IUCN target of 30% of oceans protected by reserves by 2030. Our objectives are: RO1—Detect pelagic megafauna, RO2—Predict pelagic megafauna hotspots, and RO3—Protect hotspots in the Coral Sea. To reach RO1, image-based surveys will be conducted and megafauna will be automatically detected on images using deep learning. To reach RO2, habitat models will be used to predict megafauna diversity and abundance as a function of environmental variables. To reach RO3, fisheries economic data will be incorporated to propose a reserve network optimising both conservation and economic needs. This project will be jointly hosted by the Marine Biodiversity Exploitation and Conservation Laboratory (MARBEC) and the Montpellier Laboratory of Informatics, Robotics, and Microelectronics (LIRMM), both part of the University of Montpellier. Supervised by D. Mouillot (MARBEC) and M. Chaumont (LIRMM), I will receive the best appropriate interdisciplinary training. After an enriching research experience in the U.S I aim to integrate a long-term research position in Europe. This fellowship would be a superb opportunity to develop an independent and innovative research project in marine numerical ecology.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF-EF-RI - RI – Reintegration panelCoordinatore
34090 Montpellier
Francia