Fiche détaillée
| Id | 371 |
| Auteur | Hansen, Celine |
| Titre | Dredged sand: Where does it come from? Where does it go ? |
| Sous-titre | |
| Résumé | Le sable est la seconde ressource naturelle la plus utilisée. Il n’est pas renouvelable, et pourtant sa source, son extraction et son usage ne sont pas suivi à une échelle globale. Ce projet vise à identifier le dragage et le déchargement de sable à travers l’analyse de données AIS. Les signaux AIS sont les traces que le bateau laisse en naviguant et possèdent des patterns identifiables selon ses activités spécifiques. L’annotation manuelle des données a permis de déterminer des patterns de navigation et de vitesse empiriques. Ceux-ci ont été utilisé pour annoter automatiquement les séries temporelles avec un code R. En raison de l’énorme quantité de données, les points AIS ont été agrégés en cellules de 0.001° de latitude et longitude. Les cellules sont filtrées et manipulées avec des données géospatiales pour identifier des patterns et zones d’intérêt. En utilisant des tampons des côtes, d’écluses, et des rasters de transition eau-terre, nous avons identifiés des concessions d’extraction de sable, des zones de dragages de capitalisation, dragages de maintenance et de ports de transfert de sable (au travers desquels le sable transite pour être vendu). Un des défis de ce projet est de traiter des données mondiales et nous recommandons dans le futur d’utiliser une approche par continents en raison de l’hétérogénéité de densité des données. Il y a en effet beaucoup plus de données disponibles en Europe de l’Ouest et les diverses manipulations de données bénéficieraient d’avoir des paramètres différents pour les différentes densités de données. |
| Summary | Sand is the second most-used natural resource after water. It is not renewable, yet its origin, extraction, transfer, and use, are not monitored on a global scale. Through the analysis of AIS data of dredging vessels, this project aims to identify activities such as dredging and discharging of sand. AIS signals are the tracks the vessel leaves behind when navigating and it shows identifiable patterns which correspond to specific activities. Manually labelling the data using a specific platform enabled the determination of empirical speed and navigation patterns. These were in turn used to label the time series data automatically using R. Because the quantity of labelled vessel tracks is so enormous, an R-code aggregates worldwide AIS points into cells of 0.001° of latitude and longitude. The cells are filtered and enhanced by geospatial data to identify patterns and zones of interest. By using buffers of shorelines, of lock gates and rasters of water-to-land transitions, we have managed to identify sand mining concessions, areas of capital dredging (land reclamation, beach nourishment...), maintenance dredging, and sand transfer hubs (through which sand transits to be sold). Whilst a challenge of this project lay in treating worldwide data, we recommend using an approach “by continent” in the future, because of the heterogeneity of data density. There is indeed much more data available at this stage in Europe than the rest of the world, and the various data manipulations used would benefit from having different parameters for different data densities. |
| Volee | 2021 |
| Soutenance | 2021-09-01 |
| Sujet | Dredging, sand discharging, vessel, dumping, AIS, navigation, pattern |
| Diffusion interdite |