Quantification du rôle des prédateurs généralistes dans la régulation du charançon du bananier grâce à de l'analyse d'images prises in situ

Quantification of pest regulation by generalist predators of the banana weevil with field-imagery analysis

• Auteur / Autrice : Paul Tresson
• Direction : Philippe Tixier, William Puech, Dominique Carval
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ecologie des Communautés
• Date : Soutenance le 03/12/2021
• Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
• Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GECO - Fonctionnement écologique et gestion durable des agrosystèmes bananiers et ananas - CIRAD Montpellier
• Jury : Président / Présidente : Marie-Stéphane Tixier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Tixier, William Puech, Dominique Carval, Marie-Stéphane Tixier, David Bohan, Emmanuelle Porcher, Vincent Charvillat, Elsa Canard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : David Bohan, Emmanuelle Porcher

Mots clés

Mots clés libres

Réseau de neurones convolutifs

Contrôle biologique par conservation

Cosmopolite sordidu

Analyse d'image

Biological control

Convolutional Neural Network

Cosmopolite sordidus

Image analysis

Résumé

Le charançon noir Cosmopolites sordidus (Germar Col. Curculionidae) est le principal ravageur des bananiers. Afin de développer le contrôle biologique par conservation de C. sordidus, il est nécessaire d'identifier les espèces impliquées et de quantifier leurs impacts en termes de régulation. Les méthodes classiques pour estimer la régulation d'un ravageur par ses prédateurs sont souvent biaisées : limitées à certains groupes, avec des biais d'échantillonnage, sous-estimant certaines interactions. Afin de limiter ces biais, ce travail vise à utiliser une approche d'imagerie in situ et d'analyse automatique pour mieux comprendre les réseaux trophiques liés à C. sordidus.Des expériences de proies sentinelles sous des caméras puis l'analyse des séquences d'images par des réseaux de neurones convolutifs se sont avérées efficaces pour déterminer les espèces présentes et leurs interactions (86,6 % de précision et 88,9 % de rappel pour la détection de 21 espèces différentes). Cette méthode rend également possible l'observation de la dynamique temporelle des évènements de prédation, et des interactions non-trophiques comme la coopération entre individus d'une même espèce. Cette méthode est ensuite améliorée en intégrant une étape de classification hiérarchique afin d'améliorer la robustesse des analyses face à des jeux de données biologiques contraignants.Sur l'île de la Réunion, des expériences de proies sentinelles vivantes (charançons adultes et œufs) ont été conduites sur cinq parcelles. Trois mille heures d'observation ont permis la capture de 375 000 images. L'analyse automatique des images (par soustraction de fond) a permis d'identifier les prédateurs et de quantifier la prédation des charançons adultes (33,6 %) et des œufs (58,7 %). De manière inattendue, la régulation des adultes de charançons a été effectuée par des vertébrés (Musaraignes Suncus murinus, Souris Mus musculus, lézards Calotes versicolor et crapauds Sclerophrys gutturalis). Jusqu'ici, le rôle des vertébrés dans la régulation du charançon du bananier semble donc avoir été sous-estimé ; la recherche d'ennemis naturels du charançon s'était jusqu'alors concentrée sur des arthropodes (fourmis, dermaptères, coléoptères, araignées).Ces résultats permettent de revisiter l'aménagement des parcelles afin de favoriser le contrôle du charançon (habitats favorables aux vertébrés et à leur prédation). De manière plus générale, ces travaux suggèrent que l'importance des vertébrés dans le contrôle biologique pourrait être sous-estimé. Ces résultats confirment le potentiel de l'analyse d'images pour des études en écologie.

The banana weevil Cosmopolites sordidus (Germar Col. Curculionidae) is the most important pest of banana. In order to develop conservation biological control of C. sordidus, it is necessary to identify the species involved and to quantify their impacts in terms of regulation. Conventional methods to estimate the regulation of a pest by its predators are often biased : limited to certain groups, with sampling biases, underestimating certain interactions. In order to limit these biases, this work aims to use in situ images and automatic analysis approach to better understand the food webs related to C. sordidus.Monitored sentinel prey experiments followed by the analysis of the image sequences by convolutional neural networks have been shown to be effective in determining the species present and their interactions (86.6% precision and 88.9% recall for the detection of 21 different species). This method also makes it possible to observe the temporal dynamics of predation events, and non-trophic interactions such as cooperation between individuals of the same species. This method is then improved by integrating a hierarchical classification step in order to improve the robustness of the analyses in the face of constraining biological data sets.On La Reunion Island, experiments with live sentinel prey (adult weevils and eggs) were conducted on five plots. Three thousand hours of observation allowed the capture of 375 000 images. Automatic image analysis (using background subtractio) identified predators and quantified predation of adult weevils (33.6%) and eggs (58.7%). Unexpectedly, regulation of adult weevils was performed by vertebrates (shrews Suncus murinus, mice Mus musculus, lizards Calotes versicolor and toads Sclerophrys gutturalis). Until now, the role of vertebrates in the regulation of the banana weevil seems to have been underestimated ; the search for natural enemies of the weevil had so far focused on arthropods (ants, dermaptera, beetles, spiders).These results make it possible to revisit the management of plots in order to promote the biological control of the banana weevil (habitats favorable to vertebrates and their predation). More generally, this work suggests that the importance of vertebrates in biological control may be underestimated. These results confirm the potential of image analysis for ecological studies.