Detected Illegal Unregulated Unreported (IUU) Fishing with Automatic Identification System (AIS)

1. Etude des activités de pêche
illégales en Indonésie par
analyse de traces SATAIS
Indra HERMAWAN
Master 2 Sciences de la Mer et du Littoral
Expertise et Gestion de l’Environnement Littoral
2014/2015
1

2. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
2
 Plan en entier
 I présentation de la structure
 II Les outils les données
 III les résultats …

3.  Présentation de la structure d’accueil, du Ministère des Affaires
Maritimes et de la pêche en Indonésie et du projet INDESO
1. Collecte Localisation Satellite (CLS)
2. Ministère des Affaires Maritimes et de la Pêche (KKP) d’Indonésie
3. Projet Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO)
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
3

4. 1. Collecte Localisation Satellite (CLS) - Brest
Crée en 2003 BoostTechnologies
CLS – Brest propose de solutions dans :
a. Lutter contre la pêche illégale
b. Détecter les pollutions par hydrocarbures
c. Surveiller le trafic maritime
d. Observer les océans
e. Soutenir l’action de l’Etat en mer
f. Participer au développement de l’énergie
éolien
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
4

5. 2. Ministère des Affaires Maritimes et de la Pêche (KKP) d’Indonésie
Cree en 1999 pour développer au secteur maritime et de la pêche en Indonésie
Les ressources renouvelables tells que :
 Les ressources halieutiques ,
 L’aquaculture et la pêche de capture
Les ressources non renouvelables tells que :
 Les ressources pétrolières et gazières
Les services environnementaux tells que :
 Le tourisme
 L’industrie et le transport maritime
En 2015, le nouveau Ministre a pour objectif :
 Lutter contre la pêche Illégale
 Développer durable de la pêche et de l’aquaculture
 Préserver de l’environnement côtier
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
5

6. 3. Projet Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO)
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
6

7.  Situation de la pêche et la problématique en Indonésie
L’Indonésie a un potentiel de pêche de 90 millions de tonnes par an. Cependant, seulement 5,9 millions de tonnes de pêche sont
reportées chaque année. De plus, la pêche illégale, ou pêche illicite, non déclarée et non réglementée (INN) effectuée par les
navires étrangers sans permis dans les zones de pêche indonésiennes cause une perte estimée de 15 milliards de dollars par an au
ministère des pêches.
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
7

8. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
8

9. Le Moratoire
Pourquoi un moratoire a-t-il été mis en place par le gouvernement Indonésien ?
a) Cree de Novembre 2014 à Mars 2015 (étape 1)
b) Maintenir la disponibilité des ressources halieutiques
c) Interdire aux bateaux étrangers (renouvellement permis et reevaluation)
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
9

10. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
La zone d’Arafura
Zone économique exclusive indonésienne (ZEEI)
Situées dans l'est de l'Indonésie
15 000 km2
10

11.  Problématique du stage
 Les données SATAIS permettent-elles d’aider à la lutte contre la
pêche illégale ?
▪ Permettent-elles de détecter des activités illégales ?
▪ Sont-elles utiles pour mesurer l’impact des lois mises en place par le
Ministère des Pêches ?
 Objectifs du stage
 Détecter manuellement à l’aide de données SATAIS des
comportements suspects de navires afin de déterminer s’il
est possible d’en déduire des caractéristiques précises
 Analyser les données SATAIS pendant la période du
Moratoire pour déterminer s’il est possible d’en mesurer
l’impact
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
11

12. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
12
Récupération de données SATAIS depuis
2012 jusqu’à récente sur la zone Arafura
Analyse de données SATAIS
Etude générale du
comportement des
navires
Caractéristiques des
comportements suspects
Couplage avec image
SAR etVMS
Comparaison avec les
années précédant le
moratoire
Statistiques sur la
provenance et le type
de bateau
Conclusion

13. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
13
SATAIS VMS Image SAR
Données

14. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Outils
Linux
QGIS 2.8 Wien 14
CLSAIS
QGIS

15. 1. Analyse/interprétation de données SAT-AIS
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Observation générale
Information manquante sur le bateau
2. Activités de pêche illicite, non déclarée et
non réglementée (INN) détectées par SAT-AIS
Transbordement
Pêche illégale
Chalutage profond
15

16. •Activités détectées par VMS
•Activités détectées par SAR, SATAIS et VMS
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
16
3. Impact du moratoire / Statistiques générales
Distribution statistique des pavillons des bateaux
L’accent sur les navires de pêche
Les groupes de bateaux de pêche
Augmentation du nombre d’anomalie d’Août 2014 à Mars 2015

17. Observation générale :
 Filtrer les données SATAIS
 Extraire SATAIS dans la
zone d’Arafura
 Observer et faire
caractéristique type de pêche
sur QGIS
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
17

18. Information manquante sur le bateau
1. Récupérer le donnes SATAIS
avec QGIS
2. Vérifier sur site marinetraffic et
vesselfinder
3. Mettre les nouveaux colons
d’origine bateau
4. Compléter les tableaux QGIS
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
18

19. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
19
Transbordement Chalutage profond Pêche illégale
Activités illégales

20. Les deux navires identifiés appartenaient au
même groupe de bateaux de pêche :
•ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)
•ZHEN YUAN YU 821 (MMSI 412420839)
De plus une vérification à partir de leurs
noms sur le web KKP a montré qu’ils ne
possédaient pas de licence de pêche.
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Transbordement
Chine
Indonésie
20

21. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Transbordement
Les deux navires identifiés appartenaient au même groupe de bateaux de pêche :
•HAN RONG 116 (MMSI 412412983)
•HAN RONG 126 (MMSI 412412063)
21

22. Chalutage profond
Les deux chalutage profond se distingue du transbordement grâce aux caractéristiques suivantes :
1. Deux navires se trouvant proches l’un de l’autre sur 200m minimum
2. Une vitesse faible
3. Une distance qui sépare les deux bateaux d’environ 500m
4. La durée du chalutage profond est plus longue que pour le transbordement
Les deux bateaux appartenaient
également au même groupe et
provenait de Chine:
FU YUAN YN 216 (MMSI
412440325)
FU YUAN YU 205 (MMSI
412440314)
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
22

23. Pêche illégale
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Les bateaux sont :
•ZHEN YUAN YU 808 (MMSI 412420831)
•ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)
•ZHEN YUAN YU 805 (MMSI 412420827)
Du port Timika, Papua - Indonésie
23

24. Pêche illégale
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Les bateaux sont :
•ZHEN YUAN YU 808 (MMSI 412420831)
•ZHEN YUAN YU 818 (MMSI 412420837)
•ZHEN YUAN YU 805 (MMSI 412420827)
Du port ZhenJiang, Fujian - Chine
Du port Zhoushan - Chine
Du port Ningde - Chine
24

25. Pêche illégale
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Fu Yuan Yu 385 (MMSI 412440275) et Fu Yuan Yu 386 (MMSI 412440276)
Le bateau en provenance de la Chine
25

26. Pêche illégale
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Daikichi Maru No.1 (MMSI 431704490)
Le bateau en provenance du Japon
26

27. Pêche illégale
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
27

28. Activités détectées par VMS
Le VMS donne accès aux
informations suivantes :
 Le nom de bateau
 Le code de VMS
 La date
 Latitude, longitude et
vitesse
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Le VMS a crée en 2004
28

29. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Activités détectées par VMS
29

30. Activités détectées par SAR
1. Regarder des images SAR par
web indeso dans zone d’Arafura
2. Télécharger les images SAR par
jours ou la même jours avec
VMS et SATAIS par web indeso
3. Récupérer les images SAR par
SARtools CLS
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
L’original d’image SAR maestro.indeso.web.id
SARtools CLS
30

31. 1. Récupérer les donnes SATAIS et l’images SAR dans même
temps (le 09 Novembre 2014)
2. Faire l’interpolation entre deux
3. Analyser s’il y a des activités illégales comme deux flèche
rouge
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Activités détectées par SATAIS et SAR
31

32. 1. L’effet Doppler
2. Pas systématique etc
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Activités détectées par VMS et SAR
32

33. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
33
3.Impact du moratoire / Statistiques
générales

34.  Le nombre de bateaux de pêche chinois a
énormément diminué entre novembre 2014 et
mai 2015. Ce phénomène n’était pas observé
les années précédentes.
 Le nombre total de bateaux a également
fortement diminué depuis l’application du
moratoire. Même si le chiffre total reste
constant.
Distribution de la provenance des navires
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Impact du moratoire
0
50
100
150
200
250
300
350
400
La distribution des navires
août-13
nov-13
mai-140
50
100
150
200
250
300
350
400
La distribution des navires
aout-12
nov-12
mai-13
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
La distribution des navires
août-14
nov-14
mai-15
34

35. Impact du moratoire
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Distribution du type de bateaux
0
50
100
150
200
250
300
350
2012 août 2013 août 2014 août
La distribution de bateau
Cargo
Fishing
Tanker
0
50
100
150
200
250
300
350
2012 novembre 2013 novembre 2014 novembre
La distribution de bateau
Cargo
Fishing
Tanker
0
50
100
150
200
250
300
350
2013 mai 2014 mai 2015 mai
La distribution de bateau
Cargo
Fishing
Tanker
35

36. Impact du moratoire
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Distribution des navires de pêche
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Le bateau de pêche 2012 - 2013
2012/2013
0
10
20
30
40
50
60
70
Le bateau de pêche 2013 - 2014
2013/2014
0
10
20
30
40
50
Le bateau de pêche 2014 - 2015
Le mois de moratorium
36

37. Impact du moratoire
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
0
5
10
15
20
25
30
35
Les navires de pêche chinois en 2014
Août
Septembre
Octobre
Les groupes de bateaux de pêche
37

38. Impact du moratoire
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Les groupes de bateaux de pêche
0
5
10
15
20
25
30
Total
Les bateaux de pêche chinois 2012 - 2015
FU YUAN YU
CHANG YUAN YU
TAIYUANYU
ZHEN YUAN YU
JU RONG YU
JIHUANGYUYUN
LIAOCHANGYU
38

39. Impact du moratoire
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Augmentation du nombre d’anomalies d’Août 2014 à Mars 2015
38
61
41 33 23 33
95
17
41 48
La distribution pays d’Août 2014
Total 430
30
67
40 37 30 27
96
17
63 56
La distribution pays du Novembre 2014
Total 463
27 47 29 38 33 28 136
47 227
1013
La distribution pays du Mars 2015
Total 1625
39

40. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
Augmentation du nombre d’anomalie d’Août 2014 à Mars 2015
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Août 2014
AUSTRALIA
CHINE
HONGKONG
INDONESIA
LIBERIA
MALTA
MARSHALL ISLAND
PANAMA
PAPUA NEW
GUINEA
SINGAPORE
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Novembre 2014
AUSTRALIA
CHINE
HONG KONG
INDONESIA
LIBERIA
MALTA
MARSHALL
ISLANDS
PANAMA
PAPUA NEW
GUINEA
SINGAPORE
0
50
100
150
200
250
Mars 2015AUSTRALIA
CHINE
HONG KONG
INDONESIE
LIBERIA
MARSHALL ISLANDS
PANAMA
PAPUA NEW GUINEA
SINGAPORE
USA
Impact du moratoire
40

41. L’exemples des photos
Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
41

42. Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion
42

43. Merci de votre attention
43