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Los arrecifes de coral son uno de los ecosistemas más biodiversos y económicamente importantes a nivel mundial y enfrentan desafíos sin precedentes debido al cambio climático, las enfermedades, la sobrepesca y otros factores estresantes 1,2,3. La vigilancia de los ecosistemas de los arrecifes de coral es excepcionalmente difícil debido a su ubicación a menudo remota y a las dificultades inherentes a la investigación submarina; Por lo tanto, los arrecifes han sido históricamente poco estudiados4. El seguimiento eficaz de los arrecifes de coral a múltiples escalas espaciales, desde la microbiana5 hasta el archipiélago6 y la mundial7, es esencial para comprender su declive, así como para planificar, rastrear y evaluar los esfuerzos de intervención8. Una herramienta que se ha vuelto popular para monitorear la condición del bentos de los arrecifes de coral a escala de decenas a cientos de metros cuadrados es la imagen de fotomosaico, un término que se refiere a los mapas de alta resolución que consistenen fotografías submarinas superpuestas unidas 9. Estos mosaicos permiten a los investigadores obtener imágenes de un área de arrecife que es más grande de lo que se puede capturar en una sola fotografía, de ahí el término imágenes de área grande (LAI)10. Los mosaicos pueden ser analizados posteriormente para extraer información ecológica relevante, como el porcentaje de cobertura coralina, el tamaño de la colonia, la distribución de las especies y la composición bentónica11. Los avances en la computación y la disponibilidad de software listo para usar ahora permiten que este proceso se complete utilizando la fotogrametría de estructura a partir de movimiento (SfM). SfM implica el análisis de fotos en busca de puntos coincidentes que se utilizan para reconstruir la orientación tridimensional de las fotos y los puntos de enlace, lo que permite la creación de una réplica precisa del arrecife virtual 12,13,14. Los estudios SfM/LAI se han convertido en algo común dentro de la investigación de los arrecifes de coral, lo que permite obtener nuevos conocimientos sobre la ecología de la comunidad coralina10, la complejidad del hábitat15,16, las respuestas de la comunidad coralina a los eventos de blanqueamiento17,18, los huracanes19 y la restauración de corales20.
Se han desarrollado varios enfoques para el uso de LAI para el monitoreo de arrecifes de coral 21,22,23,24, lo que resulta en una amplia gama de opciones disponibles para los profesionales que buscan aprovechar la tecnología. Sin embargo, el uso efectivo de LAI en la investigación de arrecifes de coral es complejo y exige un esfuerzo de aprendizaje sustancial. Es esencial el dominio del buceo, la navegación submarina, la fotografía submarina, la utilización de software, la curación de datos y la gestión. Además, la experiencia en ecología es fundamental para analizar e interpretar eficazmente los productos de datos. Los flujos de trabajo existentes tienden a centrarse principalmente en la adquisición de imágenes sin proporcionar suficiente orientación para los protocolos de series temporales, la recopilación de metadatos (por ejemplo, escala, profundidad y ubicación) o el procesamiento de datos posterior al viaje de campo: todos ellos pasos esenciales para la recopilación de datos precisos y repetibles. Los costos asociados con los flujos de trabajo de LAI también tienden a ser altos, ya que utilizan costosos sistemas de cámaras y configuraciones de computadoras. Sigue existiendo una gran necesidad entre los investigadores de una metodología integral, directa y eficiente, que dé como resultado datos de calidad suficiente para responder a una amplia gama de preguntas de investigación actuales y futuras. Abordamos esto mediante el desarrollo de un enfoque sólido y eficiente para LAI submarino que reduce el esfuerzo y la complejidad del procesamiento y minimiza los costos al tiempo que mejora la calidad de los datos. Nuestro nuevo enfoque permite la adquisición rápida, el procesamiento automatizado y la alineación de series temporales de imágenes para proporcionar productos de datos de alta calidad para el estudio y análisis ecológico de los arrecifes de coral. El costo total de inicio de la implementación de este enfoque es de aproximadamente $ 5,000 - $ 8,000 USD (incluido el sistema de cámara, los materiales, la computadora dedicada y el software), dependiendo de si el usuario puede acceder a los precios educativos para el software de fotogrametría. A través de la aplicación de nuestros métodos, nuestro objetivo es ayudar a los investigadores de arrecifes de coral a optimizar sus esfuerzos de recopilación y procesamiento de datos, permitiendo flujos de trabajo más eficientes que faciliten la extracción y el análisis rápidos de datos ecológicos de arrecifes de coral de importancia crítica.
El método descrito aquí, al que denominamos "ReefShape", tiene tres contribuciones novedosas principales: (1) el uso de marcadores de control terrestre semipermanentes fijados al sustrato para permitir la georreferenciación automática y la alineación de series temporales de conjuntos de datos, (2) el uso de un levantamiento personalizado basado en una aplicación para facilitar la recopilación y el formato de datos de ubicación, y (3) la implementación de un proceso integral con scripts creado para automatizar completamente la tubería de fotogrametría, reduciendo drásticamente el trabajo humano durante la fase de procesamiento en la que se basan otros protocolos LAI 20,21,22,23. Al igual que estos otros protocolos LAI, ReefShape se basa en el uso de Agisoft Metashape25 (en lo sucesivo denominado "el programa de fotogrametría") para el procesamiento fotogramétrico y, además, utiliza la aplicación gratuita para teléfonos inteligentes ESRI Survey12326(en lo sucesivo denominada "la aplicación de encuesta") para la recopilación de datos de ubicación. Este protocolo está diseñado para ser simple pero robusto, no requiere sistemas multicámara24 o levantamientos geodésicos complejos13 y, al mismo tiempo, cumple con el objetivo de entregar datos de alta calidad, definidos como modelos 3D completos, fotomosaicos y modelos digitales de elevación con geometría, escala y posición precisas; suficiente resolución y nitidez para identificar visualmente organismos bentónicos a nivel de especie o género; no hay lagunas o agujeros importantes en los datos; color preciso; y en el caso de los datos de series temporales, la alineación adecuada entre los puntos temporales. El enfoque específico descrito aquí proporciona un marco para recopilar y procesar datos con el fin de cumplir estos objetivos.
Impulsados por los avances en el aprendizaje automático, anticipamos que se desarrollarán nuevas herramientas de análisis para una extracción más rápida y precisa de datos ecológicos de fotomosaicos. Por lo tanto, centramos nuestros esfuerzos en la recopilación de imágenes submarinas de alta calidad y en la automatización de la canalización de fotogrametría, dejando los análisis específicos en gran medida a los usuarios de este protocolo en función de sus propios conjuntos de necesidades. Este proceso programado, destinado a ser ampliamente aplicable a la comunidad de investigación de arrecifes de coral, incluye opciones para exportar productos de datos formateados como GeoTIFF de diversas especificaciones adaptadas al software SIG común y TagLab, una aplicación especialmente diseñada para la anotación rápida de ortomosaicos de arrecifes de coral27.
Descripción general del protocolo
El método ReefShape se divide en dos fases principales: la recopilación de datos in situ y el procesamiento de datos en un ordenador. El método es funcional para tamaños de parcela desde ~25m2 hasta >1000 m2, con una profundidad que varía de ~1 m a 30 m. Se ha demostrado que las parcelas de 300-400m2 son ideales para capturar eficazmente la diversidad coralina de los arrecifes del Caribe28. Sin embargo, se encontró que las parcelas de más de ~100m2 pueden ser difíciles de navegar para los topógrafos novatos. Por lo tanto, un tamaño de parcela de 10 m x 10 m se describe en el protocolo como punto de partida, pero no tenemos la intención de limitar a los usuarios con esta sugerencia. Más bien, se sugiere que los usuarios elijan el tamaño de su parcela en función de su propia experiencia y necesidades de investigación. El proceso de recopilación de datos sigue siendo efectivamente el mismo para cualquier tamaño de parcela elegido.
Cuando se establece una parcela por primera vez, el topógrafo comienza fijando permanentemente cuatro etiquetas de marcador únicas con objetivos de fotogrametría codificados (Figura 1D) al sustrato en cada esquina (Figura 2), utilizando una computadora de buceo para medir la profundidad de cada marcador. Las barras de escala codificadas (Figura 1E) se colocan temporalmente dentro de la parcela, y las fotos orientadas hacia el sustrato son recolectadas por el buzo con una sola cámara sin espejo y una lente rectilínea gran angular colocada entre 1,5 m y 2 m por encima del arrecife, nadando en un patrón de "cortadora de césped" de doble cruz, similar a otros protocolos establecidos 11,21,24,. Todo el proceso (incluida la configuración y la fotografía por primera vez) generalmente se puede completar en una sola inmersión, aunque es posible que se requieran varias inmersiones para parcelas más profundas o más grandes. Después de la fotografía, el topógrafo utiliza una unidad GPS Bluetooth montada en un dispositivo de flotación (Figura 1C) y un teléfono inteligente para recopilar puntos GPS en la superficie sobre cada marcador de esquina utilizando un formulario personalizado dentro de la aplicación de topografía, que luego envía por correo electrónico los datos de referencia al usuario en una hoja de cálculo preformateada. En los levantamientos de parcelas posteriores, el topógrafo no recopila datos de referencia ni instala marcadores y solo necesita ubicar y limpiar los marcadores de esquina existentes y recopilar fotos, lo que agiliza el proceso de recopilación de datos de series temporales.
Para el procesamiento de datos, se desarrolló un conjunto de scripts personalizados de Python que interactúan con el programa de fotogrametría para automatizar la tubería (Figura 3), normalmente un proceso que requiere intervención humana en varios puntos. Los principales pasos de procesamiento de la tubería automatizada incluyen la creación de una nube de puntos de enlace y la estimación de las posiciones de las cámaras, la construcción de un modelo de malla 3D del arrecife, la construcción de un modelo digital de elevación (DEM) 2.5D, la construcción de un fotomosaico ortorrectificado 2D y la definición de una región de interés (ROI) delimitada por los cuatro marcadores de esquina (Figura 4). En este flujo de trabajo, el usuario ingresa las fotos y los datos de referencia en una interfaz gráfica (Figura complementaria 1) al inicio del procesamiento, en lugar de tener que realizar numerosos pasos antes de agregar manualmente datos de referencia y generar productos de datos, como es común en otros flujos de trabajo 21,22,23,24. Para el procesamiento de series temporales, los marcadores de esquina permanentes facilitan la alineación automática de los puntos temporales, eliminando la necesidad de alineación manual. El uso de un flujo de trabajo estandarizado y con scripts ayuda a garantizar la coherencia de los datos y ahorra un esfuerzo humano significativo durante el procesamiento, especialmente en proyectos con muchos puntos de tiempo. También se incluye un conjunto de scripts independientes para automatizar diversas tareas de procesamiento, incluido el cálculo de una relación entre el área de superficie y el área plana en 3D, una métrica importante para evaluar la complejidad estructural de los arrecifes19,29.

Figura 1: Materiales clave necesarios para la parte de recopilación de datos de este protocolo. (A) cámara sin espejo con lente rectilínea gran angular, (B) carcasa subacuática con puerto de cúpula para adaptarse a la cámara/lente, (C) dispositivo de tablero de patada GPS Bluetooth, (D) marcadores de esquina codificados detectables automáticamente para el control permanente del terreno y la georreferenciación, y (E) barras de escala codificadas utilizadas para establecer el tamaño del modelo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.