DOI: 10.26071/ogsl-66c132fc-b150
title: Classification of benthic substrates using supervised and unsupervised machine learning models on the North Shore of the St. Lawrence maritime
title: Données de classification de substrats benthiques générées par Intelligence Artificielle sur la rive nord de l'estuaire maritime

description: The aim of this project is to generate benthic substrate classification datasets using a supervised machine learning model (trained with field truth data) and an unsupervised machine learning model (trained without field truth data). These two models use Hackel parameters calculated with bathymetry data. Hackel parameters are the parameters characterizing the geometry of the seabed, such as flatness, linearity, sphericity, verticality, and surface variation.

Bathymetric data were acquired with a Seabat 7125 multibeam sounder (1x1m resolution) from October 15, 2018 to October 18, 2019 on the north shore of the Maritime Estuary (from St-Ludger Bay to Godbout) and post-processed with the CUBE method.

Concerning substrate classification data, two datasets were generated with two machine learning models: 1) A first model trained with field truth data from Fisheries and Oceans Canada and using a gradient reinforcement method.
2) A second model trained without field truth data and based on a Gaussian mixture method.

The generation of the final classification datasets was finalized on May 16, 2023.

The aim of generating this data is to facilitate the classification of substrates for various fields (fishing, dredging, gas and oil) via artificial intelligence, and to make it more accessible because it is less expensive from an operational point of view.

This project was funded by Fisheries and Oceans Canada's Coastal Environmental Baseline Program under the Oceans Protection Plan.
description: Ce projet a pour but de générer des jeux de données de classification de substrats benthiques en utilisant un modèle d’apprentissage automatique supervisé (entraîné avec des données de vérité terrain) et un modèle d’apprentissage automatique non supervisé (entraîné sans données de vérité terrain). Ces deux modèles utilisent les paramètres de Hackel calculés avec des données de bathymétrie. Les paramètres de Hackel sont les paramètres caractérisant la géométrie des fonds marins comme la planéité, la linéarité, la sphéricité, la verticalité, la variation de surface.

Les données bathymétriques ont été acquises avec un sondeur multifaisceaux Seabat 7125 (Résolution de 1x1m) du 15 octobre 2018 au 18 octobre 2019 sur la rive nord de l’Estuaire Maritime (de la Baie St-Ludger à Godbout) et post-traités avec la méthode CUBE.

Concernant les données de classifications des substrats, deux jeux de données ont été générés avec deux modèles d’apprentissage automatique : 1) Un premier modèle entraîné avec des données de vérité terrain provenant de Pêches et Océans Canada et utilisant une méthode de renforcement du gradient. 2) Un deuxième modèle entraîné sans données de vérité terrain et s’appuyant sur une méthode de mélange gaussien.

La génération des jeux de données de classification finaux s’est finalisée le 16 mai 2023.

L’ambition de la génération de ces données est de faciliter la classification des substrats pour des domaines variés (la pêche, le dragage, gaz et pétrole) via l’intelligence artificielle, et la rendre plus accessible car moins couteux d’un point de vue opérationnel.

Ce projet a été financé par le Programme sur les données environnementales côtières de référence de Pêches et Océans Canada dans le cadre du Plan de protection des océans.