detected iuu fishing with satais

1

Etude des activités de pêche illégales en Indonésie par analyse de traces SATAIS

Indra HERMAWANMaster 2 Sciences de la Mer et du Littoral

Expertise et Gestion de l’Environnement Littoral2014/2015

2

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

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’Indonésie3. Projet Infrastructure Development of Space Oceanography

(INDESO)

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

4

1. Collecte Localisation Satellite (CLS) - BrestCrée en 2003 Boost Technologies

CLS – Brest propose de solutions dans :a. Lutter contre la pêche illégaleb. Détecter les pollutions par hydrocarburesc. Surveiller le trafic maritimed. Observer les océanse. Soutenir l’action de l’Etat en merf. Participer au développement de l’énergie

éolien

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

5

2. Ministère des Affaires Maritimes et de la Pêche (KKP) d’IndonésieCree 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 captureLes 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

6

3. Projet Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO)

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

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

8

L’exemples le journal Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

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

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

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

12

Introduction Méthodologie Les résultats ConclusionRécupération 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 et

VMS

Comparaison avec les années

précédant le moratoire

Statistiques sur la provenance et

le type de bateau

Conclusion

13

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

SATAIS VMS Image SAR

Données

14

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Outils

LinuxQGIS 2.8 Wien

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-AISTransbordement

Pêche illégale

Chalutage profond

16

•Activités détectées par VMS•Activités détectées par SAR, SATAIS et VMS

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

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

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

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

TransbordementChine

Indonésie

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)

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

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

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 - ChineDu port Zhoushan - Chine

Du port Ningde - Chine

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

26

Pêche illégale Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Daikichi Maru No.1 (MMSI 431704490)Le bateau en provenance du Japon

27

Pêche illégale Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Activités détectées par VMSLe 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

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Activités détectées par VMS

29

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 CLS30

1. Récupérer les donnes SATAIS et l’images SAR dans même temps (le 09 Novembre 2014)

2. Faire l’interpolation entre deux3. Analyser s’il y a des activités illégales comme deux flèche

rouge

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Activités détectées par SATAIS et SAR

31

1. L’effet Doppler 2. Pas systématique etc

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Activités détectées par VMS et SAR

32

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

33

3.Impact du moratoire / Statistiques générales

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

AUSTRALIA

CHINE

GREAT B

RITAIN

HONG KONG

INDONESIA

LIBER

IA

MARSHALL

ISLANDS

PANAMA

PAPUA NEW GUINEA

SINGAPORE

Total

050

100150200250300350400

La distribution des navires

août-13nov-13mai-14

Australia

CHINE

Great B

ritain

HONG KONG

Indonesia

Liberi

a

Marshall

Islan

ds

Panam

aPNG

Singa

poreTo

tal0

50100150200250300350400

La distribution des navires

aout-12nov-12mai-13

AUSTRALIA

CHINE

HONGKONG

INDONESIA

LIBER

IA

MARSHALL

ISLAND

PANAMA

PAPUA NEW GUINEA

SINGAPORE

Total

généra

l0

100

200

300

400

La distribution des navires

août-14nov-14mai-15

34

Impact du moratoire

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Distribution du type de bateaux

2012 août 2013 août 2014 août0

50

100

150

200

250

300

350

La distribution de bateau

CargoFishingTanker

2012 novembre 2013 novembre 2014 novembre0

50

100

150

200

250

300

350

La distribution de bateau

CargoFishingTanker

2013 mai 2014 mai 2015 mai0

50

100

150

200

250

300

350

La distribution de bateau

CargoFishingTanker

35

Impact du moratoire

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Distribution des navires de pêche

Novembre

Decembre

Janvie

r

Fevrie

rMars Avri

l Mai

05

10152025303540

Le bateau de pêche 2012 - 2013

2012/2013

Novembre

Decembre

Janvie

r

Fevrie

rMars Avri

l Mai

010203040506070

Le bateau de pêche 2013 - 2014

2013/2014

Novembre

Decembre

Janvie

r

Fevrie

rMars Avri

lMai

05

1015202530354045

Le bateau de pêche 2014 - 2015

Le mois de moratorium

36

Impact du moratoire

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

05

101520253035

Les navires de pêche chinois en 2014

AoûtSeptembreOctobre

Les groupes de bateaux de pêche

37

Impact du moratoire

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Les groupes de bateaux de pêche

2012 août

2012 novembre

2013 mai

2013 août

2013 novembre

2014 mai

2014 août

2014 novembre

2015 mai

0

5

10

15

20

25

30

Les bateaux de pêche chinois 2012 - 2015

FU YUAN YUCHANG YUAN YUTAIYUANYUZHEN YUAN YUJU RONG YUJIHUANGYUYUNLIAOCHANGYU

Tota

l

38

Impact du moratoire

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Augmentation du nombre d’anomalies d’Août 2014 à Mars 2015

AUSTRALIACHIN

E

HONGKONG

INDONESIA

LIBERIA

MARSHALL ISLA

ND

PANAMA

PAPUA NEW

GUIN

EA

SINGAPORE

(vide)

3861

4133

23 33

95

1741 48

La distribution pays d’Août 2014

Total 430

3067

40 37 30 27

96

17

63 56

La distribution pays du Novembre 2014

Total 463

AUSTRALIA

CHINE

HONG KONG

INDONES

IE

LIBERIA

MARSHALL

ISLA

NDS

PANAMA

SINGAPORE

USA

(vide)

27 47 29 38 33 28 13647 227

1013

La distribution pays du Mars 2015Total 1625

39

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

Augmentation du nombre d’anomalie d’Août 2014 à Mars 2015

Cargo - a

ll ships o

f this t

ype

Cargo - H

azardous c

atego

ry A

Cargo - N

o additional

informa...

Fishing

Not avai

lable

Tanker

- all s

hips of th

is typ

e

Tanker

- Haza

rdous c

atego

ry A

Tanker

- Haza

rdous c

atego

ry B

Tanker

- No ad

ditional inform

a...

(vide)

01020304050607080

Août 2014AUSTRALIA

CHINE

HONGKONG

INDONESIA

LIBERIA

MALTA

MARSHALL ISLAND

PANAMA

PAPUA NEW GUINEA

SINGAPORE

0102030405060708090

Novembre 2014AUSTRALIA

CHINE

HONG KONG

INDONESIA

LIBERIA

MALTA

MARSHALL ISLANDS

PANAMA

PAPUA NEW GUINEA

SINGAPORE

Cargo - all s

hips of th

is typ

e

Cargo - Haza

rdous category

A

Cargo - No additional in

formation

Fishing

Not ava

ilable

Other Typ

e - all s

hips of th

is typ

e

Passenger -

all ships o

f this t

ype

Tanker -

all ships o

f this t

ype

Tanker -

Hazardous c

ategory B

(vide)

0

50

100

150

200

250Mars 2015AUSTRALIA

CHINE

HONG KONG

INDONESIE

LIBERIA

MARSHALL ISLANDS

PANAMA

PAPUA NEW GUINEA

SINGAPORE

USA

Impact du moratoire 40

L’exemples des photos Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

41

Introduction Méthodologie Les résultats Conclusion

42

Merci de votre attention

43