Workflow et tutoriel pour préparer, traiter et analyser les données de suivi satellitaire
Les données de suivi satellitaire ARGOS permettent d’étudier les déplacements des oiseaux, mais leur exploitation nécessite plusieurs étapes de préparation et de traitement. Cette page présente trois scripts R développés dans le cadre du projet Timilla pour l’analyse des déplacements de la Tourterelle des bois (migration et hivernage).
Accompagnés d’un jeu de données test, ces scripts permettent de nettoyer et sélectionner les localisations, d’identifier des zones de halte et d’hivernage par regroupement spatio-temporel, puis de cartographier les trajectoires et les secteurs identifiés (clusters).
Ces ressources s’adressent aux étudiants, chercheurs et acteurs de la conservation souhaitant se familiariser avec le traitement des données ARGOS. Elles constituent une base méthodologique dont les paramètres doivent être adaptés aux espèces suivies, à la qualité des données et aux objectifs de chaque étude.
Étape 1 — Télécharger le jeu de données test
Un jeu de données ARGOS est proposé pour suivre le tutoriel et prendre en main les scripts R. Il permet de suivre les différentes étapes du workflow : depuis la préparation des localisations jusqu’à l’analyse des déplacements des oiseaux.
Téléchargez le fichier et enregistrez-le dans le dossier de travail que vous utiliserez pour le tutoriel. Accéder au jeu de données ici.
Étape 2 — Préparer et nettoyer les données ARGOS
Ce script R prépare les données brutes et conserve une seule localisation par passage satellite. La localisation retenue est sélectionnée selon trois critères successifs :
La meilleure classe de qualité ARGOS, selon l’ordre : 3 > 2 > 1 > 0 > A > B > C. En cas d’égalité, le plus petit demi-grand axe de l’ellipse d’erreur, lorsque cette information est disponible. Si l’égalité persiste, le message le plus récent, ou la date de localisation si la date du message est absente.
Les données ainsi préparées sont exportées au format CSV pour les étapes suivantes du workflow. Avant de lancer le script, adaptez le chemin d’accès au fichier source. Télécharger le script Ici.
Étape 3 — Regrouper les localisations en clusters
Ce script R regroupe les localisations proches dans l’espace et dans le temps pour identifier les haltes migratoires et les secteurs d’hivernage des oiseaux. Les seuils de distance, de durée et de nombre de points sont ajustables selon les objectifs de l’étude.
Les résultats sont exportés au format CSV pour les analyses et en KML pour leur visualisation cartographique. Télécharger le script ici.
Étape 4 — Cartographier les déplacements et les zones de séjour
Ce script R crée une carte à partir des résultats du clustering : trajectoires colorées par individu, localisations distinguées selon leur classe de qualité ARGOS et contours des zones identifiées.
Les intervalles importants entre localisations sont représentés en pointillés, selon des seuils de temps et de distance ajustables. Télécharger le script ici.
Conclusion : ces trois étapes permettent de passer des données ARGOS brutes à une représentation cartographique des déplacements et des espaces où séjournent les oiseaux. Les résultats dépendent de la précision des localisations, de la fréquence des transmissions et des seuils choisis : leur interprétation nécessite un examen critique et une adaptation des paramètres au contexte biologique de l’étude.
Pour aller plus loin, le rapport de stage d’Assia El Abied, réalisé dans le cadre du projet Timilla, présente des analyses complémentaires du phénologie de la migration, définition des secteurs d’hivernage et des relations entre déplacements au Sahel et évolution de la végétation. Les scripts R correspondants sont disponibles en annexe. Télécharger le rapport ici.
