Poster De Conférence Année : 2024

Red mullet stock identification without any reference using otolith shape

Résumé

In the context of sustainable fishing, amidst global change, prior knowledge of the boundaries of each studied population is required. In this study, innovative automated analysis of the three-dimensional (3D) shape of red mullet otoliths from the Mediterranean Sea was compared to conventional two-dimensional (2D) analysis. It was concluded that this new three-dimensional shape technique was more accurate in delineating the stock, whether using unsupervised or supervised classification.

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Fait partie de hal-04610033 Objet présenté à une conférence Nicolas Andrialovanirina, Émilie Poisson Caillault, Kélig Mahé. Red mullet stock identification without any reference using otolith shape. RFIAP 2024, SSFAM (Société Savante Française d'Apprentissage Machine); AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes), Jul 2024, Lille, France. ⟨hal-04610033⟩

Dates et versions

hal-04981838 , version 1 (07-03-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04981838 , version 1

Citer

Nicolas Andrialovanirina, Émilie Poisson Caillault, Kélig Mahé. Red mullet stock identification without any reference using otolith shape. Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP 2024), Jul 2024, Lille, France. ⟨hal-04981838⟩
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