Projet INTERREG-SUDOE Openpas : Évaluation de la conservation des pâturages à l’aide de la science ouverte, de capteurs et d’apprentissage automatique.

Les prairies d'intérêt communautaire jouent un rôle fondamental dans la structuration du paysage et le maintien de la biodiversité dans la région de Sudoe. Ce type d'habitat est non seulement essentiel à la diversité de la faune et de la flore, mais il fournit également des services écosystémiques indispensables : il constitue un important puits de carbone, contribue à la prévention de l'érosion des sols et participe à la régulation du cycle de l'eau. De plus, son importance est liée à des activités économiques clés en milieu rural, telles que le pâturage traditionnel, l'élevage extensif et d'autres activités agricoles à forte valeur ajoutée.

Malgré leur protection juridique et leur classification en tant qu’habitats d’intérêt communautaire au titre de la Directive Habitats de 1992, l’état de conservation de nombreux habitats de prairies n’est pas entièrement favorable, présentant une dégradation par rapport aux périodes précédentes. Cette tendance s’explique notamment par les effets du changement climatique (sécheresses, modifications des régimes de précipitations et de températures), la pollution, les changements d’affectation des sols et l’abandon d’activités traditionnelles qui ont façonné cet écosystème, comme le pâturage.

L’élaboration de systèmes d’évaluation plus intelligents, plus précis et plus abordables est une étape indispensable pour améliorer l’état de conservation des prairies et permettre une prise de décision proactive et globale. Actuellement, les évaluations de l’état de conservation des habitats sont généralement réalisées par échantillonnage de terrain, une méthode qui peut s’avérer invasive dans des contextes très fragiles, difficile à mettre en œuvre dans les zones reculées et coûteuse.

Dans ce contexte, le projet OpenPAS vise à améliorer la méthodologie d'évaluation de l'état de conservation des prairies d'intérêt communautaire grâce au développement d'un outil basé sur la télédétection, le traitement d'images et l'apprentissage automatique. Cet outil permettra aux gestionnaires d'espaces naturels et autres utilisateurs d'accéder à des informations précises et pertinentes pour faciliter leurs prises de décision.