A la recherche de la moule perlière

À la demande de Limousin Nature Environnement (LNE), Fractale s’est lancée dans une opération d’envergure pour assembler les données à disposition en limousin sur une des espèces emblématiques de la préservation des cours d’eau régionaux, la moule perlière « Margaritifera Margaritifera ».

Margaritifera_margaritiferaSource : Par ‘ (from Brehms Tierleben) [Public domain], via Wikimedia Commons

Anciennement exploitée pour ses perles, ce bivalve d’eau douce est aujourd’hui reconnu comme espèce menacée par l’Union International pour la conservation de la nature (IUCN). Depuis 2012, il existe un plan national d’action décliné localement. Dans le Limousin où 60 % des cours d’eau abritant l’espèce sont localisés, c’est le groupe mulette (DREAL, LNE, Région) qui en a la charge localement.

La connaissance des espèces protégées étant une étape essentielle à leur protection, nous avons pris à cœur de travailler sur ces données.

A partir de 23 sources de données différentes, sous des formats variés allant de couches shapefile, aux tableurs, et carnets de terrain (renseignés par David Naudon, le responsable du programme à LNE) , nous avons établis une base bivalve normalisée de plus de 12 289 relevés effectués par de nombreux acteurs locaux.

Par ailleurs, pour chaque relevés, les linéaires observés sont renseignés. Ce sont 5966 tronçons qui ont ici été assemblés ici.

synthese_traitements

En plus de l’assemblage des données, il a fallut harmoniser les entrées (espèces, dates de relevés, tronçons de référence), identifier et  supprimer erreurs et doublons contenus dans les bases.

Cette harmonisation a permis ainsi à une base exploitable pour la suite du programme de protection.

Illustration de la répartition des stations par cluster (regroupement des points) :

cluster_LNE

Pour plus d’information :
Site de Limousin Nature Environnement
Lien vers le plan
Lien vers article wikipedia de la moule perlière

Ce travail nous a donné l’occasion de travailler sur deux fonctions autour de Postgresql / Postgis:

  • L’association par proximité (tester l’association de relevé le plus proche
  • Le snapping de points vers des tronçons.

Ces thématiques feront l’objet d’articles techniques.

Next Post

Previous Post

Leave a Reply

© 2019

Theme by Anders Norén