Method Article

Reefshape: Un sistema para la recopilación eficiente y el procesamiento automatizado de datos de fotogrametría submarina de series temporales para el monitoreo del hábitat bentónico

DOI:

10.3791/67343

June 13th, 2025

In This Article

Summary

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Aquí se presenta un protocolo para recopilar y procesar datos de fotogrametría submarina, que incluye una canalización de procesamiento de imágenes significativamente simplificada y totalmente automatizada que da como resultado salidas georreferenciadas y alineadas con series temporales listas para la extracción, el análisis y la aplicación de datos ecológicos.

Abstract

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Las imágenes de área grande (LAI) a través de la fotogrametría de estructura a partir de movimiento han ganado una tracción significativa como herramienta de monitoreo para los ecosistemas de arrecifes de coral, lo que permite la creación de un modelo digital de una sección de arrecife que se puede analizar ex situ para recopilar datos sobre una composición bentónica, complejidad estructural y otras métricas. Si bien se han utilizado diversos enfoques, muchos investigadores siguen necesitando un enfoque sistemático para la recopilación de datos y el procesamiento informático. Para abordar esto, hemos desarrollado ReefShape, un flujo de trabajo sencillo y completo para la recopilación de imágenes submarinas, la georreferenciación, el procesamiento de datos y la alineación de series temporales. Las recomendaciones específicas del sistema de cámara y las instrucciones de adquisición de imágenes se proporcionan en base a nuestra experiencia. Se describe un proceso para incorporar la georreferenciación del mundo real utilizando marcadores de control de terreno permanentes fijados al sustrato que facilitan la alineación automática de conjuntos de datos de series temporales. Se desarrolló un conjunto de scripts de procesamiento para automatizar el flujo de trabajo de procesamiento de datos, agilizando y simplificando drásticamente el proceso complejo y que normalmente consume mucho tiempo. Nuestro enfoque guionizado tiene como objetivo reducir la carga del procesamiento de datos para los investigadores de arrecifes de coral, aumentar la eficiencia de la línea de fotogrametría y exportar datos en formatos listos para el análisis para su uso en programas comunes de segmentación de imágenes de arrecifes de coral y SIG. Los métodos descritos aquí proporcionan una solución integral para integrar la fotogrametría como una herramienta de monitoreo de arrecifes, sin dejar de ser flexibles y dejando que los análisis específicos se realicen al investigador.

Introduction

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

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.

figure-introduction-1
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.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

NOTA: Consulte el Archivo Suplementario 1, Secciones 1 y 2 para conocer los pasos de preparación del equipo.

1. Configuración de la parcela

  1. Instalación de marcadores de esquina (solo para el punto de tiempo inicial)
    1. Seleccione una parcela adecuada en un campo. Asegúrese de que se priorice la seguridad en todo el proceso. Para este protocolo, se describe una parcela de 10 m x 10 m.
      NOTA: El protocolo puede ser ejecutado por un solo investigador o pareja de amigos y se puede adaptar para la mayoría de los tamaños de parcelas dependiendo de las necesidades de investigación.
    2. Una vez elegida la parcela, instale los cuatro marcadores de esquina mientras está en SCUBA. Fije los marcadores de esquina 1-4 (Figura 1D) al sustrato en orden secuencial en las esquinas de la parcela con un martillo y 4 clavos, teniendo cuidado de no fracturar el sustrato ni dañar los corales vivos sensibles. Encuentre lugares adecuados para instalar los marcadores (por ejemplo, áreas relativamente planas de sustrato no vivo que sean fácilmente visibles desde arriba y que no sea probable que se dañen o se bioerosionen rápidamente).
    3. Para mantener la coherencia y ayudar en la navegación y reubicación de la parcela, instale marcadores de parcela en el sentido de las agujas del reloj. Instale el marcador 1 en la esquina NE, el marcador 2 en la esquina SE, el marcador 3 en la esquina SW y el marcador 4 en la esquina NW, utilizando una cinta métrica y un compás, si es necesario.
      NOTA: La Figura 2A muestra un marcador instalado correctamente, y la Figura 2D muestra una descripción general del diseño de la parcela, con todos los marcadores dispuestos a ~ 10 m de distancia en un patrón cuadrado.
    4. Registre las profundidades de los marcadores. Usando un ordenador de buceo u otro medidor de profundidad, registre la profundidad de cada uno de los cuatro marcadores de esquina con una precisión de 10 cm en una pizarra de buceo.
    5. Opcionalmente, en los casos en los que no se permita o no sea factible la instalación de marcadores de esquina permanentes, se pueden colocar marcadores de esquina temporales (ver Archivo Complementario 1, Sección 3) en el sustrato en las esquinas de la parcela. Estos marcadores se pueden recuperar más adelante.
  2. Ubicación de la barra de escala (todos los puntos de tiempo)
    1. Después de colocar los marcadores de esquina, coloque de 3 a 5 barras de escala (consulte el Archivo Suplementario 1, Sección 1) en ubicaciones estables dentro de la parcela, usando un peso de inmersión o una roca pequeña para pesar cada barra de escala para evitar que se muevan durante la fotografía. A menos que utilice una tarjeta gris para el balance de blancos de la cámara (consulte el paso 2.1.2), asegúrese de que al menos una barra de escala esté cerca de la profundidad media del gráfico.
      NOTA: Las barras de escala deben ser visibles desde arriba, no pueden cubrir objetos de importancia como corales y no se pueden flexionar/doblar para que la longitud medida entre los marcadores se acorte.

2. Adquisición de imágenes

NOTA: Se debe prestar especial atención a la configuración correcta de los ajustes de la cámara, ya que esto es fundamental para garantizar datos de alta calidad. Se recomienda una cámara sin espejo con una lente gran angular para este protocolo. Consulte la Tabla 1 y la Sección 4 del Archivo Complementario 1 para conocer los ajustes clave de la cámara y las recomendaciones del sistema. Combínalo con una carcasa subacuática y un puerto de cúpula que coincida con la lente. El objetivo es mantener imágenes nítidas.

Configuración de la cámaraRecomendación
Modo de imagenManual
AberturaF8, F5.6 si la parcela tiene una profundidad de >15 m o con poca luz
Velocidad de obturación1/500s, 1/320s en poca luz o sin sobretensión
ISOAutomático
Balance de blancosPersonalizado (establecido en punto blanco a la profundidad mediana)
Estabilización de imagenEn (si está disponible)
Formato de imagenJPEG + RAW
Intervalo1s
Enfoque automáticoAF-S (enfoca el primer fotograma de la secuencia)
Tipo de obturadorMecánico o EFCS (no silencioso ni electrónico)
Suavizado de exposición/Sensibilidad de seguimiento AEApagado / Alto

Tabla 1: Ajustes importantes de la cámara necesarios para maximizar la calidad de los datos al recopilar imágenes para fotogrametría submarina. Estos ajustes se aplican a la mayoría de las cámaras sin espejo o DSLR, pero se adaptan a la configuración específica recomendada en la tabla de materiales.

  1. Imágenes del arrecife (todos los puntos de tiempo)
    1. Ensamble el sistema de cámara y la carcasa de acuerdo con las recomendaciones del fabricante y las prácticas estándar de fotografía submarina para garantizar el funcionamiento adecuado bajo el agua y la impermeabilización. Asegúresede que la cámara esté en modo de exposición manual (M), que la apertura esté configurada en f/8, que la velocidad de obturación sea de 1/500 de segundo y que el ISO esté configurado en modo automático para lograr la exposición correcta para cada fotograma. Para obtener información detallada sobre la configuración, consulte la Tabla 1.
      NOTA: En condiciones más oscuras y profundas, se puede utilizar una apertura de 5,6 y una velocidad de obturación de 1/320 s para aumentar la cantidad de luz y reducir el ruido de la imagen.
    2. Con una tarjeta de grises o una barra de escala en la profundidad media del trazado, defina un balance de blancos personalizado con la cámara apuntando hacia abajo en la tarjeta de grises o en la parte blanca de la barra de escala, teniendo cuidado de evitar el sombreado del punto de referencia blanco. Complete esto inmediatamente antes de comenzar la recopilación de imágenes.
    3. Desplácese hasta una esquina de la parcela y coloque la cámara a 1,5-2 m por encima del sustrato, apuntando hacia abajo (Figura 2C). Enfoque automáticamente la cámara en el arrecife y comience el intervalo para capturar fotos a 1 fotograma por segundo.
    4. Comience a nadar a una velocidad cómoda hacia una esquina de la parcela adyacente, recogiendo la primera pasada de fotos. Gire 180° y recoja una segunda pasada de fotos a una distancia aproximada de 1 m de la primera pasada, siempre a 1,5-2 m por encima del sustrato. Repita para completar pasadas antiparalelas en un patrón similar al de una cortadora de césped por encima de toda la parcela, incluyendo al menos un amortiguador de 0,5 m alrededor del perímetro (Figura 2D, conjunto 1). Evite los espacios en la cobertura de las fotos y asegúrese de que todas las barras de escala y los marcadores de esquina estén incluidos en las fotos.
      NOTA: La navegación es realizada por el topógrafo, generalmente en SCUBA (o snorkel para parcelas a < 2 m de profundidad), utilizando la memorización de las características clave del arrecife para mantener la cobertura. Un segundo topógrafo y/o compañero de buceo puede ayudar con la navegación. El objetivo es recopilar fotos superpuestas (~80% de superposición frontal, ~60% superposición lateral) que cubran completamente todas las superficies del arrecife dentro del área contenida por los marcadores y un área de amortiguamiento de 0,5 m.
    5. Realice el conjunto de pases de recopilación de imágenes 2. Cuando se complete la primera serie de pasadas, gire 90° y recoja una segunda serie de pasadas por encima del arrecife, completando un patrón de cuadrícula (Figura 2D, conjunto 2). Las fotos deben tomarse principalmente mirando hacia abajo, excepto en áreas de alto relieve donde la cámara debe inclinarse oblicuamente para que permanezca apuntando perpendicular a la superficie del sustrato.
      NOTA: Este segundo conjunto de pasadas está destinado a garantizar la superposición y cobertura completas de la parcela. La recopilación de fotos adicional en áreas clave y/o de alto relieve de la parcela es aceptable y se recomienda para parcelas complejas para garantizar una cobertura completa de las imágenes.
    6. Limpia la parcela. Una vez completada la recopilación de imágenes, recoja las barras de escala y los materiales que hayan quedado. Los marcadores de esquina permanentes son los únicos materiales que se deben dejar en el arrecife.
      NOTA: Si utiliza marcadores de esquina temporales, se deben recopilar datos de referencia (sección 3) antes de quitar los marcadores. Se recomienda que un segundo topógrafo recoja los datos de referencia mientras el primero fotografía la parcela.

figure-protocol-1
Figura 2: Configuración de la trama y fotografía. (A) muestra un marcador de esquina recién instalado, mientras que (B) muestra un marcador en su lugar 13 meses después de la instalación. (C) muestra a un buzo realizando un estudio a la distancia apropiada sobre el arrecife, y (D) muestra un diagrama del proceso de fotografía de la parcela con dos conjuntos perpendiculares de pasos antiparalelos (líneas rojas y azules) que abarcan el área contenida por los marcadores de las esquinas (cuadro discontinuo negro), sin espacios considerables. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

3. Recogida de datos de referencia

NOTA: Para la configuración del kit GPS y del levantamiento ReefShape, consulte el Archivo Suplementario 1, Sección 2. Si la recopilación de puntos GPS no es viable, se puede seguir utilizando el enfoque de procesamiento automatizado de ReefShape (sección 5). Una encuesta separada que facilita el formateo de un archivo de referencia con coordenadas locales se puede encontrar en la página de GitHub (https://github.com/Perry-Institute/ReefShape) junto con instrucciones de uso.

  1. Encuesta ReefShape (solo para el punto de tiempo inicial)
    1. Abra la encuesta ReefShape dentro de la aplicación de encuesta (Figura complementaria 1) en un teléfono inteligente e ingrese metadatos importantes (iniciales del topógrafo, correo electrónico, nombre de la parcela y notas). Coloque el teléfono inteligente en una bolsa impermeable. Con el kit de tabla de patada GPS (Figura 2C) y el teléfono inteligente, nade sobre la parcela.
    2. Localice el objetivo 1, coloque la tabla de captura GPS en la superficie directamente sobre el objetivo y, dentro de la encuesta ReefShape en el teléfono, toque el icono de la cruz para recopilar un punto GPS. Pasa al siguiente objetivo. Registre la ubicación del objetivo 2 en la segunda repetición, el objetivo 3 en la 3ª y el objetivo 4 en la 4ª. Regreso al bote o a la orilla.
    3. En el levantamiento ReefShape, introduzca la información de profundidad correspondiente a cada marcador. Verifique que los datos sean correctos (es decir, estimaciones de precisión razonables, sin ubicaciones vacías o profundidades) y luego envíelos.
      NOTA: El proceso de recopilación de datos GPS puede ser completado por un segundo investigador mientras que el primero recopila fotos para ahorrar tiempo. El envío requiere acceso a Internet, pero las encuestas se pueden almacenar en la bandeja de salida para enviarlas más tarde si es necesario. Una vez enviado, el usuario recibirá un correo electrónico con los datos de ubicación preformateados.

4. Repetir puntos de tiempo

  1. Inspección y mantenimiento de la parcela (solo para puntos temporales posteriores)
    1. Al regresar a un gráfico para repetir imágenes, primero reubique el gráfico y busque los marcadores de esquina (Figura 2B), utilizando los datos GPS originales o una impresión del fotomosaico de puntos de tiempo original como referencia si es necesario. Si hay alguna bioincrustación en la superficie del marcador, use un raspador de plástico o un dispositivo similar para limpiar la superficie, asegurándose de que el diseño objetivo sea fácilmente visible.
    2. Si un marcador se pierde o se daña de tal manera que el diseño del objetivo circular ya no está claro, reemplácelo con el mismo proceso de instalación que el paso 1.1.2. Si es posible, vuelva a colocar el marcador en la ubicación anterior (+/- ~5 cm). Es fundamental que el marcador de reemplazo tenga el mismo número objetivo que el original. Tome nota de los marcadores que se reemplazan.
  2. Fotografía de la trama (el mismo proceso para todos los puntos de tiempo)
    1. Coloque barras de escala. Consulte el paso 1.2 del protocolo.
    2. Establezca un balance de blancos personalizado y recopile imágenes. Consulte la sección 2 del protocolo.

figure-protocol-2
Figura 3: Diagrama de flujo que muestra los pasos del flujo de trabajo de fotogrametría automatizados a través del script principal de ReefShape. Las imágenes, un archivo de longitud de barra de escala y el archivo de georreferenciación (cuadros naranjas) se introducen en el script, que luego automatiza todos los pasos de procesamiento esenciales (cuadros azules), lo que da como resultado productos de datos (cuadros verdes) listos para el análisis. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

5. Tratamiento de datos

NOTA: Consulte el Archivo Complementario 1, Sección 5 para conocer los pasos de configuración del software.

  1. Importación de imágenes
    1. Importe todas las fotos de la imagen de trazado a la computadora de procesamiento, separando las fotos JPEG y RAW en subcarpetas separadas.
    2. Descargar datos de referencia. Asegúrese de que el archivo de texto de la longitud de la barra de escala (consulte el Archivo complementario 1, Sección 1) esté almacenado en una ubicación de fácil acceso en su computadora. Descargue y almacene de manera similar el archivo CSV de georreferenciación que se envió automáticamente por correo electrónico al enviar los datos de georreferenciación dentro de la encuesta ReefShape (sección 3 del protocolo).
  2. Flujo de trabajo principal de ReefShape (primer punto de tiempo)
    1. Abra un nuevo proyecto dentro del programa de fotogrametría y seleccione Flujo de trabajo completo de ReefShape en la barra de menú personalizada de ReefShape . Esto abrirá un panel de interfaz gráfica (ver Figura complementaria 2).
    2. En la primera sección (Configuración del proyecto), haga clic en Crear nuevo para asignar un nombre al proyecto (nombre de la parcela) y seleccione su ubicación de almacenamiento. En el segundo cuadro, haga clic en Cambiar nombre de fragmento para asignar un nombre al fragmento activo con la fecha de recopilación de imágenes en formato AAAAMMDD. En el tercer cuadro, haga clic en Seleccionar fotos para seleccionar e importar la carpeta que contiene las fotos JPEG para el trazado. Haga clic en Guardar proyecto para finalizar la inicialización del proyecto.
    3. En el segundo panel (General) de la interfaz de flujo de trabajo completo de ReefShape , comience por establecer el sistema de coordenadas. Seleccione la altura WGS84 + EGM96 (EPSG: 9707), ya que combina el sistema de coordenadas WGS84 utilizado por la unidad GPS con un modelo de geoide incorporado (EGM96) que se aproxima al nivel del mar.
      NOTA: Si el usuario no recopiló datos de ubicación del mundo real, el sistema de coordenadas debe establecerse en Coordenadas locales (m) en su lugar. La configuración predeterminada en el panel general (Preselección genérica: Activado, Calidad de malla: Media, Resolución predeterminada: Desactivado, Resolución personalizada: 0,5 mm) está diseñada para aplicarse al protocolo específico descrito aquí. El guión es flexible para adaptarse a las necesidades de los investigadores y los entornos se pueden ajustar en consecuencia.
    4. Cerca de la parte inferior del panel General , haga clic en el botón Seleccionar carpeta para establecer una ruta de salida para los productos de datos. Marque las casillas de los productos de datos de salida deseados según sea necesario para el análisis.
    5. Configure el panel Georreferenciación . Seleccione para usar marcadores autodetectables. Haga clic en Seleccionar archivo junto al cuadro de la barra de escala para localizar el archivo de texto de escala (consulte Archivo complementario 1, Sección 1). Haga clic en Seleccionar archivo junto al cuadro del archivo de georreferenciación para ubicar el CSV de referencia de la encuesta ReefShape para la parcela.
      NOTA: Si durante la configuración del trazado, los marcadores se instalaron fuera de orden (es decir, objetivo 1, objetivo 3, objetivo 2, objetivo 4 en lugar de 1, 2, 3, 4 dando la vuelta al gráfico), el orden real se puede especificar haciendo clic en el botón Ajustar marcadores de esquina y reordenando los marcadores en la ventana emergente. Esto permite que el script genere correctamente un ROI que abarque el área entre los marcadores.
    6. Ejecute el script. Una vez que se hayan ingresado todos los datos, haga clic en Aceptar en la parte inferior del panel para ejecutar el proceso. Mostrará barras de progreso para cada paso. El proceso que automatiza el script se muestra en la figura 3.
      NOTA: Si el script encuentra un error o el software o la computadora se bloquean, el script guardará el progreso hasta el paso completado más recientemente. El proyecto se puede volver a abrir, corregir el error si es necesario y volver a ejecutar el script para retomar y completar el proceso. Siempre que el proceso finalice con la alineación y la integración de los datos de escala y georreferenciación, el usuario no necesita volver a ingresar nada en el panel de georreferenciación.
    7. Inspeccione los datos para garantizar resultados de alta calidad. Consulte la sección 5.4 para el flujo de trabajo de validación de datos.
    8. Opcionalmente, calcule la relación de área de superficie. Si el usuario desea calcular la relación de área de superficie 3D a 2D para el gráfico para medir la rugosidad, seleccione el botón Calcular relación de área de superficie en el submenú Herramientas del menú desplegable ReefShape . La relación resultante se imprimirá en la consola, así como en un cuadro emergente.
  3. Alinear puntos de tiempo (puntos de tiempo posteriores)
    NOTA: Cada punto de tiempo de un gráfico se almacenará como un nuevo "trozo" dentro del mismo proyecto.
    1. Al igual que con el primer punto de tiempo, importe y organice las fotos en carpetas JPEG y RAW separadas. Abra el proyecto para el trazado en el software de fotogrametría, luego abra el menú desplegable ReefShape y seleccione Alinear puntos de tiempo (Figura complementaria 3).
    2. En el panel Configuración del proyecto , haga clic en Crear fragmento para agregar un nuevo fragmento (que represente un nuevo punto de tiempo) al proyecto. Introduzca la fecha en que se recopilaron las nuevas imágenes en formato AAAAMMDD como nombre del fragmento. Elija Select Folder (Seleccionar carpeta ) para agregar las nuevas imágenes a este fragmento.
    3. En el panel General , seleccione el punto de tiempo inicial para Seleccionar fragmento de referencia. En el menú desplegable de Seleccionar fragmento activo, seleccione el nuevo punto de tiempo. Haga clic en Aceptar cuando haya terminado para detectar marcadores en las imágenes de fragmentos activos e importar las coordenadas precisas de cada uno desde el fragmento de referencia.
      NOTA: Si se reemplazó algún marcador de esquina bajo el agua, debe anotarlo en el menú desplegable Agregar marcador (s) dañado para informar al software que el marcador puede no estar en la misma ubicación geográfica precisa que antes.
    4. Inspeccionar marcadores y georreferenciación. En el panel Referencia (Figura complementaria 4), asegúrese de que se hayan detectado todos los marcadores y de que los objetivos 1-4 hayan heredado la información de ubicación del fragmento de referencia.
      NOTA: Si no se detecta algún marcador (generalmente debido a daños en el marcador si no se reemplazaron), se deben agregar marcadores manualmente, al menos tres imágenes de origen y nombrarlos para que correspondan a las etiquetas de marcador del fragmento de referencia. A continuación, se puede volver a ejecutar el script Alinear puntos de tiempo para agregar información de ubicación para los marcadores colocados manualmente.
    5. Ejecute el script de flujo de trabajo completo de ReefShape eligiéndolo en el menú ReefShape. Deje en blanco los paneles Configuración del proyecto y Georreferencia, y edite el panel General solo según sea necesario, seleccionando la configuración de procesamiento, dónde exportar los productos de datos y qué productos generar como en el paso 5.2.3. Haga clic en Aceptar para completar el proceso de fotogrametría y exportar los productos de datos alineados para el nuevo punto de tiempo.
    6. Inspeccione los datos para garantizar resultados de alta calidad. Consulte la sección 5.4 para ver el flujo de trabajo de validación.
    7. Calcular la relación de área de superficie (opcional). Consulte el paso 5.2.8.
  4. Validación de datos (cada punto de tiempo)
    NOTA: Para cada punto de tiempo, es importante inspeccionar la alineación y los productos de datos para verificar su precisión. Si surgen problemas, puede ser necesaria una intervención manual. Las piezas de datos (es decir, ortomosaico, DEM, modelo 3D, puntos de enlace) posteriores a cualquier error deben eliminarse. A continuación, el problema se puede corregir (si es posible) y el script de flujo de trabajo completo de ReefShape se ejecuta de nuevo para completar el procesamiento. Una vez que el usuario está satisfecho con los productos de datos, puede comenzar el análisis.
    1. Compruebe la alineación de la foto. En el panel Espacio de trabajo del programa de fotogrametría, compruebe primero cuántas fotos del total se han alineado correctamente. Si las fotos <10 no están alineadas, es probable que su ausencia no tenga efectos perjudiciales en los productos de datos finales.
      NOTA: Si una parte significativa de las fotos no están alineadas, restablezca la alineación y vuelva a ejecutar el flujo de trabajo completo de ReefShape con la preselección genérica sin marcar. Si muchas fotos aún no están alineadas, es probable que no haya suficiente superposición en el conjunto de datos y que sea necesario volver a fotografiar.
    2. Inspeccione la nube de puntos de enlace y las posiciones de la cámara (Figura 4A) en la ventana del visor de modelos para evaluar si hay problemas obvios en la alineación. Las secciones de los puntos de enlace o las posiciones de la cámara que están claramente fuera de lugar con respecto a la nube de puntos general son signos obvios de problemas de alineación.
      NOTA: Las fotos desalineadas deben seleccionarse y sus alineaciones deben restablecerse haciendo clic con el botón derecho y eligiendo Restablecer alineación de la cámara. A continuación, seleccione Alinear fotos en el menú desplegable de la barra de menú Flujo de trabajo . Si no se alinean correctamente, es probable que no haya suficiente superposición en el conjunto de datos y que sea necesario volver a fotografiar.
    3. Comprobar georreferenciación. Inspeccione el modelo y el DEM en las ventanas del visor de modelos y ortofotos (Figura 4B y C) para garantizar la nivelación y el posicionamiento correctos. En el panel de referencia (Figura complementaria 4), el error del marcador debe ser inferior a 1 o 2 m, y el error de escala interno debe ser inferior a 1 o 2 mm.
      NOTA: Un error de escala grande, un error de marcador o un modelo invertido indican errores de referencia que pueden deberse a un sistema de coordenadas establecido incorrectamente, marcadores detectados incorrectamente o datos de ubicación GPS muy deficientes (de modo que las ubicaciones de los marcadores se colocan fuera de orden geográfico). Es posible que sea necesaria la edición manual de los datos de referencia para resolver el problema.
    4. Compruebe el ortomosaico. Inspeccione el ortomosaico en la ventana del visor de ortofotos y verifique que la calidad de la imagen sea suficiente examinándola visualmente en busca de desenfoque sustancial, distorsión, agujeros en las imágenes o ruido extremadamente alto (Figura 6).
      NOTA: Si se detectan estos problemas, es probable que la configuración de la cámara no se haya configurado correctamente, que las fotos se hayan tomado a una distancia inadecuada del arrecife o que no haya suficiente superposición de imágenes en algunas áreas, y puede ser necesario volver a fotografiar el sitio para lograr resultados aceptables.
    5. Comprobar el polígono de límite. En la ventana del visor de ortofotos , compruebe que el polígono de límite generado automáticamente que define la región de interés dentro de los cuatro marcadores de esquina sea correcto, como se muestra en la Figura 4.
      NOTA: Si se cruza el límite o se conectan los marcadores incorrectos, haga clic con el botón derecho en el polígono en el visor y elimínelo. Seleccione Crear límite en el submenú Herramientas del menú desplegable ReefShape para definir el orden correcto de los marcadores de esquina o defina un nuevo límite personalizado con la herramienta Polígono y establézcalo en el tipo de polígono Límite exterior . Vuelva a ejecutar el script de flujo de trabajo completo de ReefShape para volver a exportar productos de datos.

figure-protocol-3
Figura 4: Imagen de un diagrama de arrecife dividido en los cuatro pasos principales del proceso ReefShape. (A) nube de puntos de enlace y posiciones de la cámara, (B) modelo de malla tridimensional, (C) modelo digital de elevación (DEM) y (D) fotomosaico ortorrectificado. Las etiquetas muestran las ubicaciones de los marcadores de esquina detectados (destinos 1-4), tres barras de escala y un polígono de región de interés generado automáticamente para el análisis estructural y ecológico. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Results

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Se recopiló un conjunto de datos de LAI de series temporales utilizando esta metodología en Simms Point Reef, en el extremo suroeste de New Providence, Bahamas. La Figura 4, la Figura 5, la Figura 6 y la Figura 4 complementaria muestran los resultados de este experimento. Se estableció la red de referencia y se recogieron las primeras imágenes en enero de 2023. Se volvió a fotografiar en agosto de 2023, durante una grave ola de calor marina, para evaluar la gravedad del blanqueamiento de los corales. Ambos puntos de tiempo se procesaron utilizando el script de flujo de trabajo completo de ReefShape, sin que se requiriera la intervención del usuario en los pasos intermedios. El primer punto de tiempo involucró 1.299 imágenes, todas las cuales se alinearon con éxito, con una altitud promedio de nado de 1,8 m sobre el sustrato, una resolución nativa del suelo de 0,567 mm/px (estandarizada a 0,5 mm/px), un área de cobertura total de 208m2 (medida por el área dentro de los marcadores de esquina), una relación de área de superficie 3D/2D de 2,887, un error de reproyección de 1,12 px, una precisión total de geolocalización interna de 30,6 cm y un error de escala de 1,4 mm. Todo el proceso, con la configuración predeterminada dentro del script Full ReefShape, tomó 8 h 23 min, utilizando una computadora de escritorio de alrededor de 2018 con una CPU de 6 núcleos, 32 GB de RAM y una GPU discreta de 8 GB (costo total de ~ $ 1,500 USD). Una computadora de escritorio de 2024 con CPU de 14 núcleos, 64 GB de RAM y una GPU discreta de 24 GB (costo total ~ $ 4,000 USD) procesó la misma parcela en 1 h 58 min en total. El segundo punto de tiempo, que incluye 1.974 / 1.974 imágenes alineadas, tardó 7 h 45 min en el escritorio anterior de 2018.

En la Figura 5 se muestra una sección ampliada de los dos puntos de tiempo y el análisis básico del blanqueamiento de corales completado en TagLab27, mostrando la utilidad de este proceso para analizar el cambio del hábitat bentónico a lo largo del tiempo. Los resultados del análisis indicaron que más del 90% de los individuos de muchas de las especies de coral experimentaron un blanqueamiento completo, lo que confirma la gravedad del evento, mientras que otras especies experimentaron un blanqueamiento mínimo o nulo, lo que da una idea de los patrones de resiliencia dentro de la comunidad de corales. Ambos puntos de tiempo (Figura 5) muestran imágenes de alta calidad, con suficiente nitidez y resolución para la identificación experta de organismos bentónicos a nivel de especie o género. El balance de blancos está configurado correctamente y no hay áreas significativas de desenfoque, agujeros de datos u otros artefactos, lo que indica que el protocolo tuvo éxito en la entrega eficiente de los datos necesarios para estudiar la dinámica de la ecología bentónica de los arrecifes de coral. La Figura 6 (arriba) muestra un acercamiento de este gráfico como ejemplo de imágenes de alta calidad en comparación con un conjunto de datos de mala calidad (abajo) que no cumple con los requisitos de calidad de los datos, donde los artefactos de imagen dificultan la extracción de datos ecológicos. El conjunto de datos de mala calidad se recopiló con una configuración incorrecta de la cámara (un balance de blancos incorrecto que conduce a un tono general rojo y una apertura demasiado abierta que conduce a un desenfoque) y una superposición de fotos insuficiente debido a una navegación deficiente del buceador, lo que destaca la importancia de la adquisición de imágenes (sección 2 del protocolo).

figure-results-1
Figura 5: Resultados representativos que muestran imágenes de series de tiempo y contornos de colonias de coral de una parcela fotografiada antes y durante un evento de blanqueamiento, que muestran la precisión de la alineación automática lograda con nuestro protocolo y la utilidad de estos datos para monitorear el cambio bentónico a lo largo del tiempo. (A) muestra la imagen de enero de 2023 para el sitio de Simms Point en New Providence, Bahamas, (B) la imagen de agosto de 2023, (C) colonias de coral vivas en enero de 2023 clasificadas como saludables (azul), pálido (naranja) o blanqueado (rojo), y (D) colonias de coral vivas en agosto de 2023 delineadas con el mismo esquema de clasificación. El delineamiento de las colonias de coral se completó mediante segmentación asistida por IA en TagLab. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

figure-results-2
Figura 6: Ejemplo de un ortomosaico de alta calidad y un ortomosaico de baja calidad, con anotaciones que demuestran los atributos clave que distinguen a los dos. La inspección visual del ortomosaico y otros productos de datos durante el paso 5.4 del protocolo es necesaria para evaluar si el protocolo se ejecutó correctamente o si es necesario rehacer la fotografía de la parcela para cumplir con los objetivos de calidad de los datos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Acceso al software:
Los scripts de python de ReefShape, las instrucciones de instalación y uso, y las instrucciones más detalladas sobre la recopilación de datos y el uso del software en forma de documento técnico están disponibles en https://github.com/Perry-Institute/ReefShape. Tenemos la intención de actualizar los scripts para abordar los problemas a medida que surjan y realizar mejoras. Por lo tanto, recomendamos utilizar la última versión.

Figura complementaria 1. Captura de pantalla que ilustra la encuesta de recopilación de datos de georreferenciación ReefShape dentro de la aplicación Survey123 en un teléfono inteligente. Los usuarios pueden acceder a la encuesta sin una cuenta de pago y se les envían por correo electrónico sus datos preformateados para su uso en el procesamiento de ReefShape al enviarlos. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura complementaria 2. Captura de pantalla de la GUI completa del script de flujo de trabajo de ReefShape. Los usuarios pueden ingresar toda la información necesaria para el procesamiento en esta interfaz, lo que permite la automatización completa del flujo de trabajo de fotogrametría. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura complementaria 3. Captura de pantalla de la GUI del script Align Timepoints. Los usuarios pueden utilizar este script para facilitar la alineación automática de las encuestas posteriores al punto de tiempo original, lo que permite el análisis de cambios en series temporales. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura complementaria 4. Captura de pantalla de un modelo 3D, destacando los resultados representativos y el panel de referencia. Toda la información en el panel de referencia se configura automáticamente de acuerdo con la barra de escala y los archivos georreferenciados ingresados en el script de flujo de trabajo completo de ReefShape. Las diferentes medidas de precisión para diferentes datos de referencia (0,25 mm para el escalado, 10 cm para la profundidad y ~70 cm para la geolocalización XY) se introducen automáticamente y facilitan el tratamiento preferencial de la escala, luego la profundidad y luego las coordenadas XY en la solución de ubicación final calculada por Metashape. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Legajo Complementario 1: Las instrucciones de preparación del equipo, los requisitos y la configuración del sistema de la cámara, así como los requisitos del equipo y los pasos de configuración del software que quedan fuera del alcance del propio protocolo se encuentran en el Archivo complementario. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Discussion

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Este protocolo fue diseñado para abordar algunos de los desafíos clave en fotogrametría submarina para hábitats de arrecifes de coral, incluida la calidad de la imagen y la superposición durante la adquisición, la recopilación de metadatos para el escalado, la nivelación, la geolocalización y la alineación de series temporales de modelos y mapas, la toma de decisiones humanas durante la tubería de procesamiento de fotogrametría y la preparación y exportación de datos para su análisis. Abordamos el primer desafío con una cuidadosa selección, pruebas y recomendación de un sistema de cámara y configuraciones importantes. Si bien muchos sistemas pueden funcionar para la adquisición de imágenes, encontramos que las configuraciones que involucran cámaras de acción (por ejemplo, GoPro o similares) son insuficientes debido a la distorsión del obturador rodante, la falta de balance de blancos manual y la incapacidad de recopilar fotos RAW a 1 Hz, todo lo cual limita la calidad de las imágenes finales y la capacidad de alinear con precisión los datos de series temporales. Las configuraciones DLSR multicámara pueden facilitar una mejor cobertura de imagen de la parcelade estudio 24, pero estas configuraciones son costosas y más engorrosas bajo el agua. En su lugar, elegimos un sistema de cámara sin espejo único y relativamente económico (~ $ 2,800 USD de costo total) con un obturador mecánico, equilibrio de blancos personalizado, la capacidad de recopilar fotos RAW y JPEG, un moderno sensor de imagen APS-C con bajos niveles de ruido y una combinación de lente gran angular (~ 100 ° de campo de visión) y puerto de cúpula que produce imágenes nítidas. Se elige una lente gran angular para aumentar la cobertura y la superposición de la imagen, lo que mejora la representación 3D de superficies verticales y voladizas, y reduce los posibles agujeros del modelo. El uso de un intervalo de 1 s y una sola cámara reduce el número total de imágenes en comparación con otros métodos sin perder detalle o calidad del modelo, lo que acelera el procesamiento. Por último, aunque las imágenes RAW no son inmediatamente críticas para la función de la canalización de procesamiento de imágenes actual que se basa en imágenes JPEG, consideramos que las imágenes RAW son esenciales para fines de archivo porque contienen información de color de mayor calidad. El balance de blancos se puede ajustar después de la recopilación en el software de procesamiento de imágenes, y la información de color de mayor calidad podría, en el futuro, introducirse en un algoritmo de corrección de color como SeaThru30 o DeepSeeColor31 e integrarse en la línea de fotogrametría para obtener colores más consistentes y un estudio detallado de fenómenos como la pigmentación y el blanqueo de los corales.

El segundo desafío clave es la geolocalización 3D, el escalado y la alineación de series temporales. Si bien las coordenadas del mundo real no son necesarias para muchos análisis, los modelos deben escalarse y nivelarse con precisión para el proceso de ortorrectificación y las mediciones precisas32,33. Este proceso es difícil de automatizar dentro del software de fotogrametría sin el uso de objetivos codificados detectables o sin mediciones de profundidad y un sistema de coordenadas XY. La mayoría de los protocolos requieren la incorporación manual de información de referencia, ya sea en Metashape o posteriormente en otro software, lo que añade complejidad e ineficiencia al flujo de trabajo. Mediante la incorporación de objetivos codificados en barras de escala de longitud conocida con precisión y marcadores de esquina fijos permanentemente, junto con un sistema de geolocalización y recopilación de profundidad fácil de usar, proporcionamos al software la información necesaria para definir automáticamente un sistema de coordenadas, localizar, escalar y nivelar el modelo. Al especificar la precisión de cada medición, el software pondera correctamente la solución de ubicación final de modo que da prioridad a la escala, luego a la profundidad y finalmente a las coordenadas XY, lo que permite un escalado y nivelado altamente precisos incluso con datos GNSS de precisión relativamente baja. El registro conjunto de fotomosaicos de series temporales suele requerir la intervención humana para localizar, marcar y hacer coincidir puntos coherentes en el arrecife; Este proceso requiere mucho tiempo y es un desafío si no hay características claramente estáticas entre los puntos de tiempo. El uso de marcadores de puntos de control terrestre duraderos alivia este problema al proporcionar un conjunto de 4 objetivos estáticos detectables automáticamente. Con nuestro proceso guionizado, los puntos de tiempo subsiguientes heredan la georreferenciación precisa de un punto de tiempo anterior, lo que simplifica significativamente el proceso de alineación y reduce la participación humana, al tiempo que facilita el registro conjunto altamente preciso de puntos de tiempo que permiten rastrear cambios ecológicos y estructurales a gran escala en el arrecife.

El tercer desafío que aborda este protocolo son las ineficiencias dentro del flujo de trabajo de fotogrametría, tanto en términos de intervención humana como de demandas en el hardware de la computadora. Hemos diseñado los scripts de ReefShape para permitir que el usuario ingrese toda la información requerida para todo el proceso en un solo cuadro GUI, eliminando cualquier intervención típicamente necesaria en los pasos clave del proceso (es decir, la incorporación de información de escala, nivelación y georreferenciación). Esto permite al usuario iniciar el proceso y dejar el resto al ordenador, ahorrando tiempo y esfuerzo. La canalización de fotogrametría utilizada en el script de flujo de trabajo completo de ReefShape (Figura 3 y Figura 4) está optimizada para proporcionar un procesamiento eficiente. Empleamos un proceso de alineación especializado que consta de dos fases. Se ejecuta una primera pasada de alineación con la preselección genérica habilitada, una opción que puede reducir el tiempo de alineación de la imagen en muchas horas sin provocar una pérdida de precisión34. A continuación, una segunda fase intenta añadir las fotos no alineadas restantes a la alineación preexistente sin el uso de la preselección genérica, lo que puede mitigar los problemas de alineación causados por la superposición subóptima o las bandas cáusticas de la lente ondulada en aguas poco profundas. Tomados en conjunto, estos pasos representan un proceso de alineación eficiente y poderoso que con frecuencia conduce a una proporción mucho mayor de fotos correctamente alineadas que los procedimientos de procesamiento estándar de Metashape. Generamos una malla 3D directamente a partir de mapas de profundidad, evitando el proceso de construcción de nubes de puntos densas que requiere mucho tiempo y recursos. Las mallas generadas de esta manera tienden a tener menos ruido y una mejor reconstrucción de las áreas de baja cobertura, lo que evita la necesidad de limpiar la nube de puntos antes de mallar, como se usa en otros métodos23. En nuestra experiencia, este proceso para la generación de mallas tiende a ser más estable, lo que conduce a menos bloqueos informáticos que la construcción y el mallado de nubes de puntos densas. Finalmente, generamos un DEM de alta resolución que se utiliza como superficie de ortorrectificación en lugar de la malla, ya que esto reduce drásticamente el tiempo de construcción del ortomosaico sin ninguna pérdida perceptible de calidad.

Un último desafío es la preparación, estandarización y exportación de datos para el análisis ecológico. Al estandarizar la resolución de los productos de imagen a 0,5 mm/píxel, garantizamos productos consistentes y comparables en todas las parcelas y en todos los puntos de tiempo, mejorando los esfuerzos futuros para utilizar la IA y el aprendizaje automático para el análisis. El script de flujo de trabajo completo de ReefShape proporciona opciones para exportar un informe de procesamiento y productos de datos en el formato adecuado para el software SIG y TagLab27, estandarizando el formato y ahorrando tiempo y esfuerzo en comparación con los flujos de trabajo en los que este paso se realiza manualmente. Un polígono de región de interés (ROI), necesario para muchos análisis, se genera automáticamente utilizando las posiciones conocidas de los marcadores de esquina y se exporta como un shapefile estándar para su incorporación en flujos de trabajo SIG, como la generación e identificación de puntos aleatorios en la gráfica para analizar la composición bentónica. Este ROI también permite salidas recortadas y alineadas con píxeles para TagLab, necesarias para el análisis de series temporales, como se muestra en la Figura 5. El ROI también permite el cálculo automático de una relación entre el área de superficie y el área plana en 3D para cada punto de tiempo (paso del protocolo 5.2.8), importante para medir la complejidad estructural del arrecife y su cambio a lo largo del tiempo.

Si bien este protocolo representa un avance en la eficiencia y la usabilidad de la fotogrametría submarina, existen limitaciones. En particular, si el proceso de fotogrametría falla en uno de los pasos clave, se requiere la intervención del usuario para solucionar y solucionar problemas antes de continuar. Si bien nuestro proceso guionizado está diseñado para ser utilizado por investigadores sin conocimientos profundos de fotogrametría, es importante una comprensión básica para resolver los problemas cuando surjan. Algunas partes clave del proceso son las más propensas a tener problemas. En primer lugar, es posible que las imágenes no se alineen debido a una superposición deficiente de la imagen o a bandas cáusticas severas en el sustrato en aguas poco profundas y condiciones soleadas. La falla de alineación se puede detectar inspeccionando la nube de puntos de enlace y las posiciones de la cámara. Si se produce un error en la alineación debido a bandas cáusticas, volver a ejecutar el flujo de trabajo completo de ReefShape con la preselección genérica desactivada normalmente puede resolver el problema a costa de un tiempo de procesamiento mucho más largo. Si la superposición de imágenes es insuficiente para que el software alinee las fotos, entonces volver a fotografiar el sitio es probablemente la mejor solución. La detección fallida de marcadores también puede provocar un error en la asignación. Este suele ser el caso si un marcador está dañado o no se ha limpiado lo suficiente. En este caso, los marcadores se pueden colocar en fotos individuales dentro de Metashape y nombrarlos manualmente, y los scripts de ReefShape se pueden volver a ejecutar para finalizar el procesamiento. En algunos casos, la georreferenciación puede fallar si los puntos GPS son tan inexactos que están geográficamente desordenados o si los puntos GPS se asignaron a los objetivos incorrectos. Esto se puede resolver editando manualmente el CSV de georreferenciación para que coincida adecuadamente con los datos y, posteriormente, volviendo a ejecutar el script. Por último, es posible que se produzcan fallos de software, especialmente cuando se utiliza un ordenador menos potente con un trazado grande o con ajustes de mayor calidad. En previsión de esto, nuestro proceso con scripts se guardará automáticamente después de cada paso completado, lo que permitirá al usuario reiniciar y ajustar la configuración sin perder el progreso. Se proporcionan más recomendaciones para la solución de problemas en nuestra página de GitHub.

El objetivo principal de ReefShape es simplificar la recopilación y el procesamiento de los componentes de la fotogrametría submarina y reducir los costes tanto como sea posible para que los usuarios puedan dedicar más tiempo y esfuerzo a la extracción de datos ecológicos. Proporcionamos un proceso completo que está diseñado para obtener resultados de datos de alta calidad que se adaptan para satisfacer las necesidades de las opciones comunes de análisis ecológico. Si bien el protocolo descrito es muy específico, el enfoque de procesamiento con scripts es flexible y puede manejar modificaciones en aspectos del método, como el tamaño de la parcela, el patrón de recolección de fotos / natación, la resolución de salida del objetivo y el sistema de cámara específico utilizado sin problemas. El método también se puede aplicar sin modificaciones significativas a la mayoría de los proyectos de fotogrametría terrestre submarina o a escala fina, como la documentación de naufragios o sitios arqueológicos.

Disclosures

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Los autores no tienen intereses financieros contrapuestos ni otros conflictos de intereses.

Acknowledgements

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ReefShape es un término no protegido por derechos de autor que hemos utilizado como nombre para este método. Proyecto concebido por CD y WG, desarrollo de métodos por WG, codificación por WG y SM, redacción por WG, edición y revisión por JL y CD. Un agradecimiento especial a todo el equipo del Instituto Perry de Ciencias Marinas por sus comentarios y apoyo durante todo el desarrollo de este método. El financiamiento fue proporcionado por el Fondo de Conservación de Disney. Este material se basa en el trabajo apoyado por la Beca de Investigación de Posgrado de la Fundación Nacional de Ciencias bajo la Subvención No. 2233001. Los datos recopilados en virtud de los permisos no. SRBS-0013-2021-CD, BS-2021-930119, BS-2022-281752, BS-2022-315006, BS-2023-661916, BS-2023-610959 y BS-2023-211510.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
0,3 m de longitud Tubo de PVC de 1/2"genéricoN/Apara kit de GPS
Tapa de mesa de PVC de 1genéricoN/Apara kit de GPS
Buje reductor de PVC de 1/2" a 1"genéricoN/Apara kit de GPS
Lente de montura E de 12mm f/2.0 AFSamyangSYIO12AF-Etambién se vende bajo la marca Rokinon
2" vástago estriado clavos redondos demamposteríagenéricoN/Apara la instalación del marcador de esquinas
Tarjeta SD UHS-1 V30 de 256 GBSanDiskSDSDXXD-256G-ANCINSe recomienda la tarjeta SD UHS-1 más rápida posible Cinta métrica de
30 m (opcional)N/AN/Apara la configuración de la
trama Lámina acrílica, 3 mm de grosor, cortada a 80 mm x 580 mm (3x)N/AN/A Material dela barra de escala
Bandeja de cámara de aluminioKitDiveN/Ase adapta a la carcasa de la cámara y ayuda a sostener la cámara
Juego de marcadores de esquina subacuáticos con objetivos de fotogrametría impresosN/AN/Ahecho a medida, contacta al autor para detalles
Papel de impresora láser impermeable DuracopyRite in the Rain6511puede ser reemplazado con papel adhesivo impermeable
E6000 epoxygenéricoN/Apara kit GPS
GLO2 Bluetooth GPSGarmin010-02184-01existen otras opciones, GLO2 es la
cámara sin espejo ILCE a6700SonyILCE6700/Ba6700, a6600 o a6400 son opciones de bajo costo
Impresora láserN/AN/Acualquier impresora láser (no de inyección de tinta)
Metashape Professional EditionAgisoftN/Asoftware requerido
Tarjeta de plástico (aproximadamente 1 mm x 5 mm x 5 mm)N/AN/Apara el kit GPS, también puede usar tarjeta de crédito desechada o similar, cortada por la mitad.
SmartphoneN/AN/Acualquier smartphone razonablemente moderno, para la recogida de datos GPS
Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT Carcasa impermeable con puerto de cúpula de acrílico de 6" V.1SeaFrogsN/Asi se utilizan cámaras a6600 o a6400, sustituir por la carcasa SeaFrogs adecuada
Súper pegamentoN/AN/Apara la creación de kits de GPS y barras
de escala Tabla de natación estilo fitnessSpeedo877530050021SZpara kit de GPS, marca sin importancia
Ordenador de buceo estilo relojN/AN/Apara recoger las profundidades de los marcadores de esquina
Bolsa impermeableXunieaW-1188marca sin importancia, para adaptarse al dispositivo GPS
Bolsa impermeable para teléfonoPelicanPP048884marca sin importancia, para adaptarse al smartphone
" más económica Se prefiere la cámara

References

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Coral reefs in the Anthropocene. Nature. 546 (7656), 82-90 (2017).">Hughes, T. P., et al. Coral reefs in the Anthropocene. Nature. 546 (7656), 82-90 (2017).
  2. Species richness on coral reefs and the pursuit of convergent global estimates. Current Biology. 25 (4), 500-505 (2015).">Fisher, R., et al. Species richness on coral reefs and the pursuit of convergent global estimates. Current Biology. 25 (4), 500-505 (2015).
  3. Changes in the global value of ecosystem services. Glob Environ Change. 26 (1), 152-158 (2014).">Costanza, R., et al. Changes in the global value of ecosystem services. Glob Environ Change. 26 (1), 152-158 (2014).
  4. Reefs since Columbus. Coral Reefs. 16 (1), S23-S32 (1997).">Jackson, J. B. C. Reefs since Columbus. Coral Reefs. 16 (1), S23-S32 (1997).
  5. Changes in coral-associated microbial communities during a bleaching event. ISME Journal. 2 (4), 350-363 (2008).">Bourne, D., Iida, Y., Uthicke, S., Smith-Keune, C. Changes in coral-associated microbial communities during a bleaching event. ISME Journal. 2 (4), 350-363 (2008).
  6. Mapped coral mortality and refugia in an archipelago-scale marine heat wave. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (19), e2123331119(2022).">Asner, G. P., et al. Mapped coral mortality and refugia in an archipelago-scale marine heat wave. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (19), e2123331119(2022).
  7. A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks. Coral Reefs. 39 (6), 1805-1815 (2020).">Li, J., et al. A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks. Coral Reefs. 39 (6), 1805-1815 (2020).
  8. Remote sensing of coral reefs for monitoring and management: A review. Remote Sens. 8 (2), (2016).">Hedley, J. D., et al. Remote sensing of coral reefs for monitoring and management: A review. Remote Sens. 8 (2), (2016).
  9. Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities. Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).">Lirman, D., et al. Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities. Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).
  10. Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef. Coral Reefs. 36 (4), 1291-1305 (2017).">Edwards, C. B., et al. Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef. Coral Reefs. 36 (4), 1291-1305 (2017).
  11. Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).">Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).
  12. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 7, (2015).">Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 7, (2015).
  13. Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying. Remote Sens. 12 (18), (2020).">Nocerino, E., et al. Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying. Remote Sens. 12 (18), (2020).
  14. 34;Structure-from-Motion" photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology. 179, 300-314 (2012).">Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., Reynolds, J. M. 34;Structure-from-Motion" photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology. 179, 300-314 (2012).
  15. 3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).">Burns, J. H. R., et al. 3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).
  16. End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology. Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).">Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G. A., Gibbs, A. E. End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology. Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).
  17. Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on Palmyra Atoll, central Pacific. Coral Reefs. 38 (4), 701-712 (2019).">Fox, M. D., et al. Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on Palmyra Atoll, central Pacific. Coral Reefs. 38 (4), 701-712 (2019).
  18. Quantifying the loss of coral from a bleaching event using underwater photogrammetry and AI-assisted image segmentation. Remote Sens. 15 (16), (2023).">Kopecky, K. L., et al. Quantifying the loss of coral from a bleaching event using underwater photogrammetry and AI-assisted image segmentation. Remote Sens. 15 (16), (2023).
  19. 3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane. Sci Rep. 11 (12050), (2021).">Pascoe, K. H., Fukunaga, A., Kosaki, R. K., Burns, J. H. R. 3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane. Sci Rep. 11 (12050), (2021).
  20. The use of unoccupied aerial systems (UASS) for quantifying shallow coral reef restoration success in Belize. Drones. 7 (4), 221(2023).">Peterson, E. A., Carne, L., Balderamos, J., Faux, V., Gleason, A., Schill, S. R. The use of unoccupied aerial systems (UASS) for quantifying shallow coral reef restoration success in Belize. Drones. 7 (4), 221(2023).
  21. Coral Restoration Foundation TM Photomosaic Manual Second Edition-November 2020. , www.coralrestoration.org (2020).">Neufeld, A. M., Fundakowski, G. Coral Restoration Foundation TM Photomosaic Manual Second Edition-November 2020. , www.coralrestoration.org (2020).
  22. A field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry. J Vis Exp. , e61815(2021).">Roach, T. N. F., et al. A field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry. J Vis Exp. , e61815(2021).
  23. Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures. NOAA Technical Memorandum. (NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).">Suka, R., et al. Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures. NOAA Technical Memorandum. (NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).
  24. Standard Operating Procedure Documents for Coral Reef Ecological Monitoring Collection. UC San Diego Library Digital Collections. , (2023).">Sandin, S. A., et al. Large area imagery collection & processing standard operating procedures - Version 3.0 (2021). Standard Operating Procedure Documents for Coral Reef Ecological Monitoring Collection. UC San Diego Library Digital Collections. , (2023).
  25. Agisoft Metashape Professional Edition. , (2024).">Agisoft Metashape Professional Edition. , (2024).
  26. ESRI Survey123. , (2023).">ESRI Survey123. , (2023).
  27. TagLab: AI-assisted annotation for the fast and accurate semantic segmentation of coral reef orthoimages. J Field Robot. 39 (3), 246-262 (2022).">Pavoni, G., et al. TagLab: AI-assisted annotation for the fast and accurate semantic segmentation of coral reef orthoimages. J Field Robot. 39 (3), 246-262 (2022).
  28. Size-frequency distribution of coral assemblages in insular shallow reefs of the Mexican Caribbean using underwater photogrammetry. PeerJ. 8, e8957(2020).">Hernández-Landa, R. C., Barrera-Falcon, E., Rioja-Nieto, R. Size-frequency distribution of coral assemblages in insular shallow reefs of the Mexican Caribbean using underwater photogrammetry. PeerJ. 8, e8957(2020).
  29. Metrics of coral reef structural complexity extracted from 3D mesh models and digital elevation models. Remote Sens. 12 (17), RS12172676(2020).">Fukunaga, A., Burns, J. H. R. Metrics of coral reef structural complexity extracted from 3D mesh models and digital elevation models. Remote Sens. 12 (17), RS12172676(2020).
  30. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. , 1682-1691 (2019).">Akkaynak, D., Treibitz, T. Sea-Thru: a method for removing water from underwater images. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. , 1682-1691 (2019).
  31. DeepSeeColor: realtime adaptive color correction for autonomous underwater vehicles via deep learning methods. In. Jamieson, S., How, J. P., Girdhar, Y. 2023 IEEE Int Conf Robot Autom, , 3095-3101 (2023).
  32. Accurate scaling and levelling in underwater photogrammetry with a pressure sensor. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 43 (B2-2021), 667-672 (2021).">Menna, F., Nocerino, E., Chemisky, B., Remondino, F., Drap, P. Accurate scaling and levelling in underwater photogrammetry with a pressure sensor. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 43 (B2-2021), 667-672 (2021).
  33. Large-area imaging in tropical shallow water coral reef monitoring, research and restoration: a practical guide to survey planning, execution, and data extraction. NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS 313. , (2023).">Edwards, C. B., et al. Large-area imaging in tropical shallow water coral reef monitoring, research and restoration: a practical guide to survey planning, execution, and data extraction. NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS 313. , (2023).
  34. Agisoft Agisoft Metashape User Manual Professional Edition, Version 2.1. , https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_en.pdf (2024).">Agisoft Agisoft Metashape User Manual Professional Edition, Version 2.1. , https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_en.pdf (2024).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Underwater PhotogrammetryCoral Reef MonitoringStructure From MotionTime Series ImagingBenthic HabitatGeo ReferencingDigital Elevation ModelOrthomosaic GenerationGround Control MarkersPhotogrammetry Automation

Related Articles