Tout comme le gouverneur a annoncé le début de la saison de chasse au python en Floride ce mois-ci, des chercheurs de l’Université de Floride centrale ont publié une étude unique en son genre qui montre que les caméras à spectre proche infrarouge (NIR) peuvent aider les chasseurs plus efficacement. traquer ces serpents envahissants, surtout la nuit.
Les serpents, qui peuvent atteindre 26 pieds de long et 200 livres, ont envahi les Everglades en Floride, menaçant les espèces indigènes et perturbant l’écosystème. Le nombre d’espèces indigènes communes observées dans les Everglades depuis que les serpents ont été découverts pour la première fois dans les années 1990 a diminué de 90 % chez certaines espèces jusqu’en 2010, selon une étude antérieure. Depuis lors, l’État a mis en œuvre des stratégies d’atténuation et encouragé les résidents à traquer les énormes serpents. En moyenne, les serpents retirés des Everglades mesurent environ huit pieds de long, selon la Florida Fish and Wildlife Conservation Commission.
La nouvelle étude a révélé qu’en utilisant des caméras NIR, les pythons pouvaient être détectés 20 % plus loin qu’avec des caméras visibles. Les chercheurs disent qu’avec plus de travail, ils pourraient être en mesure de développer un système automatisé de détection de serpents. Cela pourrait changer la donne, d’autant plus que les pythons marchent vers le nord et pourraient menacer les espèces indigènes aussi loin au nord que la Virginie et le Texas à l’ouest.
« L’élimination manuelle des pythons birmans a été la stratégie de gestion la plus efficace, mais les serpents sont difficiles à voir en raison de leur camouflage naturel », explique Kyle Renshaw, co-auteur de l’étude et professeur adjoint au CREOL – Collège d’optique de l’UCF et Photonique. “Les caméras NIR aideront les chasseurs de pythons à trouver et à éliminer les pythons. Ces petites caméras peu coûteuses pourraient être montées sur des camions ou des drones pour aider à attraper les pythons difficiles à trouver. L’utilisation de caméras ouvre également la possibilité d’une détection automatisée à l’aide d’algorithmes informatiques pour rechercher le des images plus rapidement et de manière plus complète que les chasseurs ne peuvent le faire eux-mêmes. »
Jennifer Hewitt, une étudiante diplômée du laboratoire de Renshaw a dirigé l’étude, qui a été publiée cette semaine dans le journal Optique appliquée.
Cette recherche est un exemple montrant comment les caméras peuvent être “réglées” pour améliorer les performances d’une tâche spécifique, selon le chercheur. La bande de détection, les constantes de temps, les paramètres d’objectif, le traitement d’image et les algorithmes fournissent un riche ensemble de variables pour optimiser un système de caméra pour une application particulière. Le travail avec les serpents était basé sur l’observation depuis une position stationnaire, mais l’équipe espère étendre son travail pour inclure des capteurs mobiles.
“Cela pourrait avoir de grandes applications dans la recherche et le sauvetage, la détection d’explosifs, la sécurité des frontières, etc.”, a déclaré Renshaw. “Jen développe et teste des modèles pour une recherche limitée dans le temps à l’aide d’une caméra mobile au moment où nous parlons dans le cadre de sa thèse.”
Comment ont-ils fait ?
Le travail s’appuie sur une précédente caractérisation de la réflectivité spectrale des pythons menée au CREOL par le professeur UCF Ron Driggers.
Hewitt a collecté des images de pythons à différents endroits et avec différents décors d’arrière-plan. Les images ont été collectées à l’aide de deux caméras similaires qui ne différaient que par leur sensibilité spectrale. Les images ont été prises de jour et de nuit à 10 endroits différents avec un feuillage similaire.
Hewitt a ensuite écrit un logiciel pour présenter au hasard des images aux volontaires, leur demandant de “cliquer” sur le serpent dans la scène. Certaines scènes n’avaient pas de serpents. Les réponses des utilisateurs ont été recueillies et analysées. Les volontaires ont passé une heure à regarder des images sur un ordinateur pour localiser des pythons et à cliquer sur l’image de python.
“Pour les conditions diurnes et nocturnes, les volontaires ont pu détecter les pythons plus loin avec le NIR qu’avec le visible”, explique Hewitt. « À partir de là, nous continuons à affiner le système de caméras pour améliorer encore le taux de détection. »
Les caméras NIR ont été réglées sur les serpents et semblent être plus efficaces la nuit car le camouflage du serpent ne crée pas le même éblouissement qu’au soleil.
Renshaw a rejoint l’UCF en 2015. Il est titulaire d’un doctorat en physique appliquée et d’une maîtrise en génie électrique de l’Université du Michigan. Il est également titulaire d’un baccalauréat en génie physique de l’Université Cornell. Il dirige le laboratoire d’optoélectronique à couche mince (TFO), qui mène des activités de recherche et développement sur les matériaux, les composants et les technologies pour les systèmes d’imagerie.
Source de l’histoire :
Matériel fourni par Université de Floride centrale. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
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