MOVIES-B: an acoustic detection description software. Application to shoal species' classification

Other titles MOVIES-B : Logiciel pour la description de détections acoustiques. Application à la classification des bancs de poissons
Type Article
Date 1993-07
Language English
Author(s) Weill Alain1, Scalabrin CarlaORCID1, Diner Noel1
Affiliation(s) 1 : IFREMER, Centre de Brest, DITI/GO, BP 70, 29280 Plouzané, France
Source Aquatic Living Resources (0990-7440) (EDP Sciences), 1993-07 , Vol. 6 , N. 3 , P. 255-267
DOI 10.1051/alr:1993026
Mot-Clé(s) Echo-intégration, banc de poissons, acoustique halieutique, analyse statistique, classification hiérarchique
French abstract Le logiciel MOVIES-B, développé par l'IFREMER (Institut français de recherche pour l'exploitation de la mer), est capable de reconnaître et d'individualiser des éléments d'un échogramme comme des structures de détection acoustique en fonction des critères de contiguité spatiale et énergétique. Ces structures (bancs de poissons, couches planctoniques) sont décrites par des descripteurs de nature énergétique, morphologique et spatio-temporelle. La reconnaissance et l'individualisation des détections acoustiques des bancs de poissons a pour objet d'améliorer les techniques d'écho-intégration permettant l'écho-intégration banc par banc. Le cadre conceptuel et opérationnel de MOVIES-B est présenté dans la première partie de cet article. La deuxième partie, présente les résultats d'une recherche préliminaire afin de vérifier la potentialité de l'utilisation de MOVIES-B dans la classification et l'identification des bancs de poissons par espèce. Cette recherche a étudié les données acquises pendant quatre campagnes halieutiques dans le golfe de Gascogne, à l'aide de l'analyse statistique multidimensionnelle. La matrice ainsi constituée est composée de 13 122 bancs de poissons et de 29 descripteurs. Une connaissance limitée sur l'identification de l'espèce des poissons qui forment les bancs a été obtenue par chalutage. Huit espèces furent capturées : Sardina pilchardus, Clupea harengus, Sprattus sprattus, Engraulis encrasicolus, Micromesistius poutassou, Trachurus sp. Scomber sp. et Capros aper. Après une réduction de l'espace des descripteurs par une méthode pas à pas, la matrice composée par les bancs potentialement chalutés et identifiés (808 bancs) a été soumise à un algorithme de classification et une analyse linéaire discriminante. Une partition en six classes fut demandée et les classes sont décrites par leur composition spécifique et par les variables continues. Après le groupement de six espèces en deux catégories, 84 % des bancs de l'ensemble de test furent bien classés par la fonction linéaire discriminante.
Keyword(s) Echo-integration, fish shoal, fisheries acoustics, statistical analysis, clustering analysis
Abstract Software, MOVIES-B, developed by IFREMER (Institut français de recherche pour l'exploitation de la mer), enables the recognition of echogram features as acoustic detection structures according to spatial-energetic contiguity criteria. These structures (shoals, plankton layers) are described by energetic, morphological, spatial and temporal descriptors. Specifying acoustic detections as individual shoals will allow shoal by shoal echo-integration and may lead to better biomass estimation and shoal species description. The conceptual and operational framework of MOVIES-B is presented in the first part of this paper. The second part presents preliminary work performed in order to assess the feasibility of classification and possible species identification of shoals using MOVIES-B software. This research has studied the data set obtained from four fisheries acoustic surveys, in the Bay of Biscay. The data set is a matrix of 29 descriptors from 13,122 shoals. A limited knowledge of species composition was obtained from trawling. Eight species were captured: Sardina pilchardus, Clupea harengus, Sprattus sprattus, Engraulis encrasicolus, Micromesistius poutassou, Trachurus sp., Scomber sp. and Capros aper. Cluster analysis and linear discriminant analysis were performed on trawled identified shoals data (808 shoals), after a reduction of the space descriptors by a stepwise technique. A partition into 6 clusters was carried out and clusters are described by species composition and continuous variables values. After grouping the six species shoals in two groups, 84% of shoals from the testing data set could be correctly classified using the linear discriminant function.
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