Optimisation d'une méthode d'estimation de densité faunique par caméras automatisées

Gagnon-Labrosse, Léa (2022). Optimisation d'une méthode d'estimation de densité faunique par caméras automatisées. Mémoire. Rimouski, Université du Québec à Rimouski, Département de biologie, chimie et géographie, 100 p.

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Résumé

RÉSUMÉ : Les caméras automatisées gagnent en popularité depuis les années 70 en gestion de la faune. Elles sont d'ailleurs de plus en plus utilisées dans l'estimation de la densité faunique. Cet outil reste toutefois imparfait et les estimations qui en découlent ne sont pas nécessairement exactes et précises. Dans cette étude, nous avions comme objectif de (1) comparer des estimés de densité faunique obtenus à l'aide d'une méthode utilisant les caméras automatisées à ceux obtenus par l'inventaire aérien, une méthode plus traditionnelle, et d'identifier les sources de biais potentielles et certaines pistes d'amélioration de chacune des méthodes, et ensuite de (2) tester l'effet de différents facteurs (p. ex. modèles de caméras, hauteur d'installation, distance du passage) sur le taux de détection des caméras. Pour atteindre notre premier objectif, nous avons comparé les estimés de densités d'orignaux (Alces alces americana) et leur précision dans six territoires structurés situés au Bas-Saint-Laurent (Québec, Canada) ; les estimés ont été obtenus à l'aide de la méthode du Random Encounter Model (REM) applicable aux caméras automatisées ainsi qu'à l'aide d'inventaires aériens réalisés par la méthode de Courtois et Crépeau (1998). Les estimés de densités n'étaient pas significativement corrélés. En revanche, ils n'étaient pas statistiquement différents dans quatre des six territoires structurés. De plus, l'inventaire par caméras offrait des estimés de densités plus précis que l'inventaire aérien. Ces résultats suggèrent que l'inventaire par caméra appuyé par la méthode REM pourrait s'avérer une alternative intéressante aux inventaires aériens traditionnels pour estimer les densités d'orignaux. Toutefois, les sources de biais différaient entre les méthodes. Améliorer la qualité des estimés nécessiterait d'une part une meilleure estimation du coefficient de détectabilité et l'utilisation d'un estimateur pour lequel les prémisses d'applications sont plus faciles à respecter pour l'inventaire aérien, et d'autre part une meilleure estimation des taux de mouvement des individus composant la population d'intérêt ainsi qu'une quantification du biais associé à la détectabilité des caméras (c.-à-d. leur capacité à détecter la faune) pour l'inventaire utilisant le REM. Pour atteindre notre second objectif, nous avons testé différents modèles de caméras dans un environnement contrôlé puis dans un habitat naturel. Nous avons mis en évidence une variation du taux de détection selon le modèle de caméra, la distance de passage et la hauteur d'installation. Nous avons aussi observé une forte variation intra-modèle du taux de détection pour certains modèles. Ces résultats indiquent que les caméras automatisées s'avèrent un outil prometteur en gestion de la faune, bien que certaines améliorations restent à faire avant de généraliser l'utilisation cette nouvelle approche. -- Mot(s) clé(s) en français : Mots clés : Alces alces americana, Biais de détection, Gestion de la faune, Inventaire faunique, Niveau de population, Taux de détection, Taux de piégeage. --
ABSTRACT : Automated cameras traps have been gaining popularity in wildlife management since the 1970s. They are now increasingly used to estimate wildlife density. However, this tool remains imperfect, and the resulting estimates are not necessarily accurate or precise. In this study, our objectives were to (1) compare wildlife density estimates obtained from a method using automated cameras to those obtained from aerial surveys, a more traditional approach, and to identify potential sources of bias and certain avenues for improvement for each of the two methods, and then to (2) evaluate the effect of various factors (e.g. automated camera trap models, height of installation, distance of passage) on camera trap detection rate. To achieve our first objective, we compared moose (Alces alces americana) density estimates and their accuracy across 6 territories located in the Bas-Saint-Laurent region (Québec, Canada); the estimates were obtained by applying the Random Encounter Model (REM) to automated camera data and by applying the Courtois and Crépeau (1998) method to aerial surveys. Density estimates were not significantly correlated between the two methods but were not statistically different for 4 of the 6 territories we sampled. Moreover, the camera survey provided more accurate density estimates than the aerial survey. These results suggest that the REM method applied to camera-trap surveys may be a more favourable alternative to traditional aerial surveys for estimating moose densities. However, the sources of bias differed between the two methods. Improving the quality of the estimates from aerial surveys would require a better estimation of the detectability coefficient and the use of an estimator for which the application assumptions are easier to respect. On the other hand, a better estimation of the movement rates of the individuals and a quantification of the bias associated with the detectability of the cameras (i.e. their capacity to detect wildlife) are needed to improve density estimates based on the REM estimator. To achieve our second objective, we tested different camera models in a controlled environment as well as in a natural habitat. We showed a variation in the detection rate depending on the camera model, the distance of passage and the installation height. We also observed a strong intra-model variation in detection rate for some models. These results indicate that automated cameras are a promising tool for wildlife management, but that some improvement is needed before generalizing the use of this novel approach. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Keywords: Trapping rate, Detection rate, Remote sensing, Detection bias, Alces alces americana, Wildlife monitoring, Population level, Survey.

Type de document :	Thèse ou mémoire de l'UQAR (Mémoire)
Directeur(trice) de mémoire/thèse :	St-Laurent, Martin-Hugues
Co-directeur(s) ou co-directrice(s) de mémoire/thèse :	Lesmerises, Frédéric et Dussault, Christian
Information complémentaire :	Mémoire présenté dans le cadre du programme de maîtrise en gestion de la faune et de ses habitats en vue de l'obtention du grade de maître ès sciences.
Mots-clés :	Inventaires fauniques; Pièges photographiques; Inventaires aériens dans l'aménagement de la faune; Faune; Aménagement; Animaux; Populations; Caméras automatisées; Densité faunique; Optimisation; Estimation.
Départements et unités départementales :	Département de biologie, chimie et géographie > Biologie
Déposé par :	DIUQAR UQAR
Date de dépôt :	06 mars 2023 18:54
Dernière modification :	06 mars 2023 18:54
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/2100

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