Algues sauvages : une solution technologique pour une industrie compétitive

VERS UNE GESTION DURABLE ET INNOVANTE

Un enjeu économique et écologique mondial

La récolte des algues sauvages est une activité économique majeure. En 2017, plus de 800 000 tonnes de macroalgues étaient récoltées annuellement dans 32 pays. Grâce à son vaste littoral et ses ressources marines de qualité, le Canada se positionne comme un acteur clé face à une demande croissante en algues, notamment sur les marchés occidentaux émergents. Alors que les principaux pays producteurs d’Asie font face à des défis majeurs (pollution, contamination, raréfaction des zones de récolte), le Canada dispose d’un potentiel économique inexploité.

Cependant, malgré ces opportunités, l’industrie des algues au Canada reste émergente. Elle repose principalement sur l’exploitation des algues sauvages. Par exemple, au Québec, la récolte s’élevait à 480 tonnes en 2020 (7 permis, principalement en Gaspésie et dans le Bas-Saint-Laurent). 

Un projet innovant pour une gestion optimisée

Dans ce contexte, un projet a été lancé pour développer un outil complet de caractérisation des populations de macroalgues sauvages. Pour ce faire, de nouvelles approches transdisciplinaires ont été utilisées. L’objectif : améliorer et faciliter la planification et le suivi des peuplements d’algues sauvages. De cette manière, il contribue à résoudre une problématique limitative au Québec et au Canada.

Précédemment, nous avons abordé le démarrage du projet en 2023, avec l’acquisition de données au sol et aéroporté. Aujourd’hui, le projet étant terminé (2026), nous présentons l’analyse des résultats.

Acquisition de données au sol

Les défis des méthodes traditionnelles d’inventaire

Depuis les années 1980, plusieurs inventaires manuels ont été réalisés dans le Bas-Saint-Laurent, sur la Côte-Nord et en Gaspésie. Bien que précieux, ces inventaires présentent des limites importantes :

• D’une part, leur couverture est limitée : les relevés à pied n’évaluent que de petites surfaces.
• D’autre part, ils sont coûteux et chronophages. De plus, ils ne peuvent être réalisés que lors de courtes fenêtres à marée basse.

Par conséquent, ces méthodes sont peu adaptées à une application à grande échelle ou à la prospection de nouveaux sites par les PME.

Innovation : la télédétection 

Pour répondre à ces défis, le Centre de géomatique du Québec (CGQ) et Merinov ont développé un outil de caractérisation des macroalgues sauvages par télédétection. Celui-ci combine des imageurs hyperspectraux et une caméra RVB. Ainsi, il permet une évaluation rapide et précise des ressources algales.

Sites d’étude et résultats clés

Deux sites ont été sélectionnés pour valider l’outil :

• En Gaspésie : étude de la séparabilité spectrale des fucales et laminariales.
• À Kamouraska : distinction des ascophylles par rapport aux autres fucus.

Les résultats montrent que :

• La séparation des ordres et genres d’algues brunes est possible à condition d’avoir une haute résolution spectrale et une résolution spatiale relativement élevée d’au moins 25 cm.
• Les algues brunes, formant des colonies denses et étendues, sont plus faciles à cartographier par télédétection que les algues vertes et rouges, souvent isolées et de petite taille.
• Les méthodes de classification (SAM et SVM) ont révélé que :
  • D’un côté, le Spectral angle mapper Model (SAM) caractérise mieux les variations spectrales fines entre genres d’un même ordre.
  • De l’autre, le Support Vector Machine (SVM) distingue plus efficacement les ordres d’algues d’une même classe.

Exemple de résultats des classifications par SAM. Les pixels représentant des fucus sont rouges et ceux d’ascophylle sont verts.

Exemple de résultats de la classification par SVM. Les laminariales sont en rouge et les fucus sont en bleu.

Limites des signatures spectrales au sol

La prise de signatures spectrales avec un spectroradiomètre est utile, mais elle présente des limites :

• Variabilité des signatures selon la maturité et l’état de santé des algues.
• Difficulté de lier les données au sol et les données hyperspectrales aéroportées. (substrat, eau, autres algues)
• Nécessite des ressources humaines plus nombreuses au sol  

Perspectives

L’outil développé permet une caractérisation à grande échelle des algues sur les estrans du Québec. Grâce à ces données, il sera possible de :

• Guider les décisions des gestionnaires de la ressource algale.
• Faciliter la prospection de nouveaux sites pour les PME.
• Optimiser les stratégies de récolte en fonction des espèces et des zones identifiées.

Vers une approche intégré

Pour optimiser la caractérisation des algues, le CGQ et Merinov recommandent :

• Premièrement, développer un outil d’identification par drone. En effet, les images RVB rapprochées permettraient d’entraîner des modèles d’apprentissage profond pour reconnaître les espèces présentes.
• Deuxièmement, établir un protocole de prise de données : résolution spatiale minimale, moment optimal pour l’identification, et géoréférencement des zones monospécifiques.
• Enfin, planifier des campagnes combinées : un vol de drone à marée basse pour identifier les zones monospécifiques, suivi d’un vol hyperspectral pour couvrir de longues sections d’estran.

Une avancée pour l’industrie

Ce projet est un pas de plus vers une gestion durable des ressources algales du Québec. Bien que l’outil actuel soit utile pour les grandes colonies d’algues brunes, le développement d’un outil d’identification par drone, utilisant l’apprentissage profond, ouvrirait la voie à une caractérisation plus complète des estrans. Cela inclurait les algues vertes et rouges.

En conclusion, le CGQ et ses partenaires continuent d’innover. Notre but : soutenir le développement d’une industrie algale compétitive et respectueuse de l’environnement. Cela profite aux communautés côtières et aux entreprises québécoises.

Remerciements

Nous tenons à remercier :

• OrganicOcéan inc., Un océan de saveurs et Pêcheries Uapan pour leur confiance.
• Merinov et son équipe d’expert·e·s pour leur collaboration.
• Le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) et son programme de Subvention de partenariat en recherche appliquée et en technologie (PRAT).

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