Name: Una cartilla de campo para monitorear ecosistemas bentónicos utilizando fotogrametría de estructura a partir de movimiento (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-04-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 36 s
Description: Aprende fotogrametría submarina de estructura a partir de movimiento para monitorear ecosistemas bentónicos. Este método genera modelos 3D de alta resolución que permiten estudiar biodiversidad, complejidad del hábitat y estructura de comunidades marinas.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Agradecemos a la Fundación de la Familia Paul G. Allen por financiar esta investigación y agradecemos a Ruth Gates por la inspiración para usar la tecnología para ayudar a conservar los arrecifes. También agradecemos a NOAA y otros colaboradores por la discusión reflexiva sobre estos métodos. Por último, agradecemos a Catie Foley y Patrick Nichols por proporcionar el dron y el video submarino de estos métodos.
Reconocemos a la Fundación Nacional de Pesca y Vida Silvestre como socio financiador en este trabajo.

1. Materiales
<ol><li>Cámara<ol><li>Garantice especificaciones mínimas de durabilidad y naturaleza impermeable (o una carcasa impermeable) y una velocidad de fotogramas mínima de 2 fotogramas/s (fps). NOTA: En este ejemplo se utilizó una velocidad de fotogramas mínima de ~4 fps.</li>
		<li>Cámara réflex digital de lente única (DSLR)<ol><li>Configure la cámara para disparar continuamente a una velocidad de captura de fotos entre 2 fps y 5 fps.</li>
			<li>Para reproducir el protocolo descrito para este ejemplo, utilice una cámara en una carcasa subacuática (consulte Tabla de materiales) con los siguientes ajustes: Modo manual (M); f10, 18 mm; velocidad de obturación = 1/320; compensación de exposición = -1/3; calidad de imagen = más alta, sin RAW; modo de conducción = continuo; enfoque automático = AI SERVO; ISO = Automático, max3200; numeración de archivos = Restablecimiento automático; rotación automática de la imagen = Desactivado; hora/fecha = UTC.</li>
		</ol></li>
		<li>Cámara de acción<ol><li>Establezca el modo de video o el modo de disparo continuo con la resolución y la velocidad de fotogramas más altas posibles. NOTA: La cámara de acción también se puede utilizar en modo continuo siempre que la velocidad de fotogramas sea de 2 imágenes por segundo o superior.</li>
			<li>Para reproducir el protocolo en este ejemplo (consulte Tabla de materiales), utilice una cámara de acción resistente al agua con los siguientes ajustes: Resolución de vídeo = 4K (relación de aspecto 4:3); Velocidad de fotogramas = 30 fps. NOTA: Para las cámaras de acción, puede ser más fácil conectar la línea del carrete al nadador en lugar de a la cámara. En este ejemplo, la línea estaba unida a la muñeca del nadador a través de un pequeño cordón.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Equipo de carrete (Figura 1A)<ol><li>Asegúrese de que el carrete tenga el tamaño adecuado para mantener la longitud de línea necesaria para el radio del sitio de estudio. NOTA: La circunferencia del carrete controla el espaciado de las líneas de natación en espiral, y la longitud de la línea determina el área de la muestra. En este ejemplo, se utilizó un carrete de ~8 pulgadas (~20 cm) de diámetro para el espaciado de ~50 pulgadas (~1,3 m) de las líneas de natación. Consulte 9 para obtener más detalles.</li>
		<li>Seleccione un equipo de carrete con un borde bridado (para guiar suavemente la línea dentro y fuera del carrete) y puntos de fijación para un mango y un poste (para controlar la altura del sustrato). Asegúrese de que la plataforma de carrete sea inherentemente flotante negativamente o que se haga con la adición de pesos. NOTA: En este ejemplo, se utilizaron tuberías de cloruro de polivinilo (PVC) para el mango y el poste, y el carrete se imprimió en 3D en plástico de ácido poliláctico. Sin embargo, el carrete puede ser tan simple como una tubería grande de PVC o cualquier otro objeto redondo con el diámetro deseado.<ol><li>Para un uso frecuente y / o condiciones de campo desafiantes, seleccione un carrete hecho de un material más duradero como el aluminio.</li>
			<li>Asegúrese de que el carrete no gire sobre el poste ni gire cuando esté en uso.</li>
		</ol></li>
		<li>Fije la línea a la bobina en un extremo y a un clip desmontable en el otro para conectarla a la cámara. NOTA: La longitud de la línea define el radio del sitio. Aquí, se utilizaron 6 m de línea para sitios de 12 m de diámetro.</li>
	</ol></li>
	<li>Mosaicos de calibración<ol><li>Aunque no son necesarias baldosas de calibración especializadas, asegúrese de que los objetos reconocibles y de flotación negativa de tamaño conocido se incluyan en el modelo para escala. Considere el aumento y las condiciones actuales para garantizar que se utilicen materiales adecuados, de modo que las baldosas permanezcan estacionarias durante la recolección de fotos. NOTA: Aquí, las plantillas de marcadores de escala disponibles como parte de ciertos programas de software se imprimieron en papel impermeable, que se adjuntó a baldosas de PVC de 1 pulgada de espesor.</li>
		<li>Los buzos necesitarán un medio para medir la profundidad de la baldosa. En nuestro ejemplo, usamos un medidor de profundidad electrónico (ver Tabla de materiales).</li>
	</ol></li>
	<li>Corrección de color<ol><li>Ajuste el balance de blancos de la cámara a personalizar. Tome una foto de una tarjeta gris del 18% o pizarra blanca bajo el agua antes del inicio de cada encuesta de SfM. Haga esto cada vez que se inicie un nuevo sitio. NOTA: La foto permitirá la corrección de color y también ayudará a separar las imágenes descargadas de diferentes sitios al realizar múltiples encuestas en el mismo día.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Métodos detallados
<ol><li>Selección del sitio<ol><li>Seleccione un sitio que tenga suficiente espacio para nadar la totalidad del patrón en espiral (~ 113 m2 en este ejemplo). Además del área que se está estudiando, incorpore una pequeña área de amortiguamiento para garantizar que toda el área de estudio esté suficientemente fotografiada para obtener datos de alta calidad.</li>
		<li>Considere la capacidad y el equipo del equipo de dos personas. Los sitios poco profundos (< ~ 2 m) se pueden inspeccionar en snorkel, mientras que los sitios más profundos pueden requerir buceo.</li>
	</ol></li>
	<li>Si planea inspeccionar repetidamente el sitio regularmente, marque el punto central, donde se colocará la plataforma de carrete, con una etiqueta o una estructura permanente (por ejemplo, barras de refuerzo o bloques de cemento). Como mínimo, tome una coordenada del sistema de posicionamiento global para que el sitio pueda ser reubicado con la ayuda de una impresión del ortomosaico. NOTA: Las estructuras submarinas permanentes generalmente requieren un permiso.</li>
	<li>Prepare el sitio.<ol><li>Coloque el carrete en el centro del sitio.</li>
		<li>Coloque las fichas de calibración y registre sus profundidades. Coloque las baldosas de calibración boca arriba, a ~2 m del centro. NOTA: En este ejemplo, se colocaron 3 fichas de calibración en un triángulo alrededor del centro del sitio. Las baldosas de calibración deben ponderarse y colocarse adecuadamente para garantizar un movimiento mínimo durante la recopilación de las fotos.</li>
	</ol></li>
	<li>Indique al nadador que nade con la cámara mientras el asistente cuida el carrete.<ol><li>El asistente coloca el poste y el carrete adjunto en posición vertical en el centro del sitio seleccionado y sostiene el equipo de carrete en posición vertical y estacionaria.</li>
		<li>Asegúrese de que el nadador conecte el lado de la cámara más cercano al carrete a la línea y sostenga la cámara mirando hacia abajo ~ 1 m del bentos. NOTA: Si el nadador debe inclinar la cámara, trate de asegurarse de que esté ligeramente inclinada hacia adelante en lugar de hacia atrás para evitar la recolección de imágenes a la sombra del nadador. Inclinar la cámara ligeramente hacia adelante tanto para la espiral hacia afuera como para la espiral de retorno también puede capturar mejores ángulos del bentos y producir mejores modelos, especialmente cuando hay voladizos y agujeros.</li>
		<li>Una vez que la cámara está colocada correctamente, el nadador comienza a tomar imágenes continuas del bentos mientras nada hacia adelante y mantiene la tensión en la línea.</li>
		<li>Asegúrese de que el nadador continúe nadando en espiral a una velocidad constante mientras toma fotografías hasta que la línea se desenrolle completamente del carrete. NOTA: El nadador debe tratar de mantenerse a una distancia constante de ~ 1 m por encima del bentos y nadar la espiral a un ritmo moderado para garantizar una superposición suficiente entre las imágenes. En caso de duda, más lento es mejor.</li>
		<li>En ambientes altamente rugosos (por ejemplo, arrecifes de coral), incluya un tercer trabajador (segundo asistente) que pueda evitar el enredo de la línea flotando sobre el centro de la línea y levantándola suavemente sobre los obstáculos.</li>
		<li>Cuando la línea está completamente desenrollada, el nadador invierte las direcciones, volviendo a colocar la cámara si es necesario, y nada la cámara en la dirección opuesta para comenzar a rebobinar la línea de nuevo en el carrete mientras toma fotografías. NOTA: Nadar la espiral inversa no es absolutamente necesario, pero normalmente producirá mejores modelos.</li>
		<li>Si se desea un solo método en espiral para ahorrar tiempo, entonces el nadador separaría la línea de la cámara y saltaría al paso 2.4.12 mientras el asistente enrolla la línea y retira la plataforma del carrete del sitio.</li>
		<li>Tan pronto como el nadador comienza a nadar en la dirección opuesta, el asistente gira el carrete para enrollar la línea en 1/2 de giro (180 °) contra la nueva dirección de natación. Este giro de 1/2 asegura que la ruta de regreso del nadador esté desplazada de la ruta original para obtener una mayor cobertura fotográfica del sitio.</li>
		<li>Asegúrese de que el nadador continúe tomando fotografías y nade en la espiral inversa hasta que la línea esté casi completamente rebobinada alrededor del carrete.</li>
		<li>Cuando el espacio del nadador y del asistente impide un mayor progreso, el nadador dejará de tomar fotografías para separar la cámara de la línea y permitir que el asistente retire la plataforma del carrete del centro del sitio.</li>
		<li>Una vez que se retira el carrete del sitio, el nadador toma imágenes del centro del sitio sosteniendo la cámara mirando hacia abajo y moviendo la cámara en un pequeño patrón en espiral sobre el centro del sitio.</li>
	</ol></li>
</ol>3. Limpie el sitio.
<ol><li>Recoja las baldosas de calibración y cualquier otro equipo antes de salir del sitio. NOTA: Nunca deje basura o equipo en un sitio. Siempre deje un sitio más limpio de lo que lo encontró.</li>
</ol>

<ol><li>Levy, J., Hunter, C., Lukacazyk, T., Franklin, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+spatial+distribution+of+coral+bleaching+using+small+unmanned+aerial+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Assessing the spatial distribution of coral bleaching using small unmanned aerial systems.</a> Coral Reefs. 37 (2), 373-387 (2018).</li>
<li>Muller-Karger, F. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Satellite+sensor+requirements+for+monitoring+essential+biodiversity+variables+of+coastal+ecosystems%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Applications%22%5BJournal%5D)">Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems.</a> Ecological Applications. 28 (3), 749-760 (2018).</li>
<li>Dornelas, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+a+macroscope%3A+Leveraging+technology+to+transform+the+breadth%2C+scale+and+resolution+of+macroecological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Global+Ecology+and+Biogeography%22%5BJournal%5D)">Towards a macroscope: Leveraging technology to transform the breadth, scale and resolution of macroecological data.</a> Global Ecology and Biogeography. 28, 1937-1948 (2019).</li>
<li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+structure-from-motion+photogrammetry+with+geospatial+software+as+a+novel+technique+for+quantifying+3D+ecological+characteristics+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs.</a> PeerJ. 2015 (3), 1077(2015).</li>
<li>House, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Moving+to+3D%3A+Relationships+between+coral+planar+area%2C+surface+area+and+volume%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Moving to 3D: Relationships between coral planar area, surface area and volume.</a> PeerJ. 2018 (6), 4280(2018).</li>
<li>Carlot, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Community+composition+predicts+photogrammetry-based+structural+complexity+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Community composition predicts photogrammetry-based structural complexity on coral reefs.</a> Coral Reefs. , 1-9 (2020).</li>
<li>Young, G. C., Dey, S., Rogers, A. D., Exton, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cost+and+time-effective+method+for+multi-scale+measures+of+rugosity%2C+fractal+dimension%2C+and+vector+dispersion+from+coral+reef+3D+models%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+ONE%22%5BJournal%5D)">Cost and time-effective method for multi-scale measures of rugosity, fractal dimension, and vector dispersion from coral reef 3D models.</a> PloS ONE. 12 (4), 0175341(2017).</li>
<li>Wilson, S. K., Robinson, J. P. W., Chong-Seng, K., Robinson, J., Graham, N. A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boom+and+bust+of+keystone+structure+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Boom and bust of keystone structure on coral reefs.</a> Coral Reefs. 38 (4), 625-635 (2019).</li>
<li>Pizarro, O., Friedman, A., Bryson, M., Williams, S. B., Madin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple%2C+fast%2C+and+repeatable+survey+method+for+underwater+visual+3D+benthic+mapping+and+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology+and+Evolution%22%5BJournal%5D)">A simple, fast, and repeatable survey method for underwater visual 3D benthic mapping and monitoring.</a> Ecology and Evolution. 7 (6), 1770-1782 (2017).</li>
<li>Torres-Pulliza, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+geometric+basis+for+surface+habitat+complexity+and+biodiversity%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity.</a> Nature Ecology & Evolution. 4, 1495-1501 (2020).</li>
<li>Bayley, D., Mogg, A., Koldewey, H., Purvis, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capturing+complexity%3A+field-testing+the+use+of+%27structure+from+motion%27derived+virtual+models+to+replicate+standard+measures+of+reef+physical+structure%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Capturing complexity: field-testing the use of 'structure from motion'derived virtual models to replicate standard measures of reef physical structure.</a> PeerJ. 2019 (7), 6540(2019).</li>
<li>Leon, J. X., Roelfsema, C. M., Saunders, M. I., Phinn, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+coral+reef+terrain+roughness+using+%27Structure-from-Motion%27+close-range+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">Measuring coral reef terrain roughness using 'Structure-from-Motion' close-range photogrammetry.</a> Geomorphology. 242, 21-28 (2015).</li>
<li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+impact+of+acute+disturbances+on+the+structure+and+composition+of+a+coral+community+using+innovative+3D+reconstruction+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Assessing the impact of acute disturbances on the structure and composition of a coral community using innovative 3D reconstruction techniques.</a> Methods in Oceanography. 15-16, 49-59 (2016).</li>
<li>Edwards, C. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-area+imaging+reveals+biologically+driven+non-random+spatial+patterns+of+corals+at+a+remote+reef%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef.</a> Coral Reefs. 36, 1291-1305 (2017).</li>
<li>Piazza, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Underwater+photogrammetry+in+Antarctica%3A+long-term+observations+in+benthic+ecosystems+and+legacy+data+rescue%5BTitle%5D)+AND+%22Polar+Biology%22%5BJournal%5D)">Underwater photogrammetry in Antarctica: long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue.</a> Polar Biology. 42 (6), 1061-1079 (2019).</li>
<li>Bonney, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science%3A+A+developing+tool+for+expanding+science+knowledge+and+scientific+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22BioScience%22%5BJournal%5D)">Citizen science: A developing tool for expanding science knowledge and scientific literacy.</a> BioScience. 59 (11), 977-984 (2009).</li>
<li>Dickinson, J. L., Zuckerberg, B., Bonter, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science+as+an+ecological+research+tool%3A+Challenges+and+benefits%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Ecology%2C+Evolution%2C+and+Systematics%22%5BJournal%5D)">Citizen science as an ecological research tool: Challenges and benefits.</a> Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 41 (1), 149-172 (2010).</li>
<li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G., Gibbs, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((End+of+the+chain%3F+Rugosity+and+fine-scale+bathymetry+from+existing+underwater+digital+imagery+using+structure-from-motion+%28SfM%29+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology.</a> Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).</li>
<li>Ventura, D., Lasinio, G. J., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+low-cost+drone+based+application+for+identifying+and+mapping+of+coastal+fish+nursery+grounds+Feeding+ecology+View+project+Habitat+use+of+juvenile+Diplodus+species+View+project%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">A low-cost drone based application for identifying and mapping of coastal fish nursery grounds Feeding ecology View project Habitat use of juvenile Diplodus species View project.</a> Estuarine Coastal and Shelf Science. 171, 85-98 (2016).</li>
<li>Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, M. F., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+and+classification+of+ecologically+sensitive+marine+habitats+using+unmanned+aerial+vehicle+%28UAV%29+imagery+and+object-based+image+analysis+%28OBIA%29%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sensing%22%5BJournal%5D)">Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA).</a> Remote Sensing. 10 (9), 1331(2018).</li>
<li>George, E. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relevance+of+coral+geometry+in+the+outcomes+of+the+coral-algal+benthic+war%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Relevance of coral geometry in the outcomes of the coral-algal benthic war.</a> bioRxiv. , (2018).</li>
<li>Anelli, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+new+applications+of+underwater+photogrammetry+for+investigating+coral+reef+morphology+and+habitat+complexity+in+the+Myeik+Archipelago%2C+Myanmar%5BTitle%5D)+AND+%22Geocarto+International%22%5BJournal%5D)">Towards new applications of underwater photogrammetry for investigating coral reef morphology and habitat complexity in the Myeik Archipelago, Myanmar.</a> Geocarto International. 34 (5), 459-472 (2017).</li>
<li>Suka, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Processing+photomosaic+imagery+of+coral+reefs+using+structure-from-motion+standard+operating+procedures%5BTitle%5D)+AND+%22U.S.+Dept.+of+Commerce%2C+NOAA+Technical+Memorandum+NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93%22%5BJournal%5D)">Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures.</a> U.S. Dept. of Commerce, NOAA Technical Memorandum NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).</li>
<li>Galtier d'Auriac, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Before+platelets%3A+the+production+of+platelet-activating+factor+during+growth+and+stress+in+a+basal+marine+organism%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Royal+Society+B%3A+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">Before platelets: the production of platelet-activating factor during growth and stress in a basal marine organism.</a> Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 285 (1884), 20181307(2018).</li>
<li>Bouslimani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+cartography+of+the+human+skin+surface+in+3D%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">Molecular cartography of the human skin surface in 3D.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (17), 2120-2129 (2015).</li>
<li>Protsyuk, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+molecular+cartography+using+LC-MS+facilitated+by+Optimus+and+%27ili+software%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">3D molecular cartography using LC-MS facilitated by Optimus and 'ili software.</a> Nature Protocols. 13 (1), 134-154 (2018).</li>
</ol>

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

Este estudio demuestra que tanto la cámara DSLR como la cámara de acción producen modelos con una resolución superior a 0,5 mm / píxel en menos de 10 h de tiempo de procesamiento en una computadora de escritorio estándar. La principal compensación entre la DSLR y la cámara de acción, aparte del costo, es una resolución más fina frente a un tiempo de procesamiento más rápido, respectivamente. Sin embargo, los tiempos de procesamiento informados solo incluyen el procesamiento computacional. Por lo tanto, aunque el tiempo computacional es menor para la cámara de acción, hay una cantidad significativa de tiempo (10-20 min) invertido en la extracción de imágenes de los videos que no se requiere con la DSLR. Una alternativa es utilizar la cámara de acción en modo de disparo continuo para evitar la extracción de imágenes. El modo de disparo continuo no se utilizó en este ejemplo, ya que la cámara de acción solo puede disparar a 2 fps, lo que requiere una velocidad de natación significativamente más lenta para recopilar suficientes imágenes para construir un modelo completo. En este sentido, hay una compensación entre un mayor tiempo en el campo utilizando el modo de disparo continuo versus un mayor tiempo en la computadora, extrayendo imágenes, cuando se usa el modo de video.
Las ventajas de la cámara de acción incluyen asequibilidad y facilidad de transporte y operación bajo el agua. La principal ventaja de la DSLR es que produce imágenes de mayor resolución; por lo tanto, las cámaras DSLR se recomiendan sobre las cámaras de acción cuando las primeras no tienen un costo prohibitivo. Los tipos de preguntas que un estudio busca abordar también serán importantes para determinar el método utilizado. Por ejemplo, una cámara de acción podría ser preferible en entornos que son relativamente homogéneos (por ejemplo, lechos de pastos marinos, hábitats de corales muertos / escombros), o donde solo se evalúan métricas comunitarias amplias (como abundancia, diversidad) a grandes escalas espaciales. Sin embargo, una cámara DSLR podría implementarse en los casos en que el seguimiento de los cambios a escala fina en organismos o sustratos individuales sea de interés.
Como este es un método de campo, los resultados del modelo dependerán de varios factores ambientales, como la iluminación, la claridad del agua, las condiciones de la superficie, la cantidad de oleadas y el movimiento de peces o estructuras bentónicas no estacionarias (por ejemplo, pastos marinos). Aunque no hay umbrales absolutos de cuándo es apropiado usar este método, los días ligeramente nublados con alta claridad del agua, condiciones de superficie tranquila y poca oleada generalmente producen los mejores modelos. Además, hay un límite a la profundidad mínima requerida para estos métodos. Estos métodos no funcionan bien en condiciones en las que hay menos de 0,5 m de agua debido a la baja superposición entre las fotos y menos características distintivas por foto. Sin embargo, esto resalta otra ventaja de la cámara de acción, es decir, son más pequeñas y, por lo tanto, son más fáciles de usar a profundidades más bajas. Además, un carrete de diámetro más pequeño y una mayor velocidad de fotogramas (o lente de ángulo más amplio) pueden mejorar la superposición de imágenes en condiciones muy poco profundas9.
Muchos otros tipos de datos se pueden integrar con este enfoque. Por ejemplo, los ortomosaicos se han utilizado para mostrar la densidad espacial de los datos moleculares (por ejemplo, genes y metabolitos) en corales 24 y humanos 25 utilizando el software de código abierto 'ili'26. La misma plataforma también podría usarse para mapear las densidades espaciales de animales, microorganismos, virus y / o productos químicos en el medio ambiente. Otros ejemplos han utilizado SfM para anotar especies bentónicas espacialmente en ortomosaicos utilizando software de sistema de información geográfica10. Además, los modelos 3D generados por SfM se pueden utilizar para estimar las características del hábitat, como la rugosidad y la dimensión fractal. De hecho, los métodos descritos aquí se utilizaron recientemente para derivar una nueva teoría geométrica para las superficies del hábitat10. Finalmente, los ortomosaicos se están utilizando como superficies de entrada para modelos computacionales espacialmente explícitos, lo que permite que las simulaciones dinámicas se superpongan en la superficie 3D del modelo. Ser capaz de generar fácilmente grandes imágenes y representaciones 3D de hábitats bentónicos ha permitido a los científicos marinos abordar preguntas hasta ahora inimaginables3.
En general, aquí hay un protocolo detallado para realizar fotogrametría SfM bajo el agua con cámaras DSLR o cámaras de acción más rentables. Estos métodos pueden ser utilizados por los científicos para una amplia gama de propósitos, desde la extracción de datos sobre ecosistemas bentónicos hasta el desarrollo de superficies de entrada 3D para simulaciones in silico . Sin embargo, estos protocolos también pueden ser utilizados por no científicos como parte de los esfuerzos de ciencia ciudadana para recopilar información valiosa sobre patrones de biodiversidad, complejidad del hábitat, estructura de la comunidad y otras métricas ecológicas.

Los procesos de los ecosistemas son naturalmente dinámicos y pueden ser difíciles de cuantificar. La última década ha visto un aumento en las nuevas tecnologías para capturar ecosistemas y su dinámica en una gama de escalas, desde el escaneo láser 3D de características individuales del ecosistema hasta la teledetección satelital de grandes áreas 1,2,3. En los hábitats bentónicos, la estructura está íntimamente relacionada con la función del ecosistema8, lo que hace que las herramientas que simultáneamente permiten monitorear la geometría y la estructura de la comunidad sean especialmente valiosas para comprender la dinámica ecológica. Sin embargo, muchos enfoques modernos no se pueden utilizar en sistemas acuáticos debido a las propiedades físicas del agua (por ejemplo, refracción, distorsión, turbidez). Las técnicas, como LiDAR (Light Detection and Ranging) y algunos métodos de reconocimiento aéreo, pueden ser apropiados a grandes escalas espaciales, pero no pueden adquirir la resolución necesaria para evaluar los cambios de escala fina en hábitats bentónicos. Los métodos de fotogrametría de estructura a partir del movimiento (SfM) se han adaptado recientemente para producir ortomosaicos a gran escala y de alta resolución y modelos de superficie 3D de hábitats submarinos 4,5,6,7.
La fotogrametría SfM es un método relativamente de bajo costo, simple, no invasivo y repetible que permite la generación de registros a gran escala y de alta resolución del ambiente bentónico en ecosistemas acuáticos9. SfM utiliza una secuencia de imágenes 2D para generar reconstrucciones de modelos 3D. Los modelos generados a partir de SfM se pueden utilizar para recopilar datos sobre la complejidad estructural (por ejemplo, rugosidad, dimensionalidad)4,5,10,11,12 y la estructura de la comunidad (por ejemplo, composición de especies, demografía de la población)13,14,15 de los ecosistemas bentónicos. Además, como este método es relativamente barato, rápido y repetible, puede ser utilizado tanto por científicos como por no científicos para recopilar información valiosa y objetiva sobre estos ecosistemas. Por lo tanto, este método es una técnica viable para su uso en proyectos de ciencia ciudadana donde la estandarización del esfuerzo de muestreo, la minimización del sesgo, el compromiso de los participantes y la facilidad de capacitación son vitales para la calidad de los datos y el éxito general16,17.
Este artículo proporciona un protocolo detallado para realizar estudios submarinos de SfM. Al mismo tiempo, el uso de una cámara DSLR se ha comparado con el de una "cámara de acción" más rentable, y se describen las ventajas y desventajas relativas de cada una. El objetivo general es familiarizar a los científicos y no científicos con los métodos de encuesta bentónica SfM lo más rápidamente posible al proporcionar un protocolo simple y de uso común, a su vez, promoviendo el uso de este método más ampliamente.  Para ver ejemplos de estudios que han aplicado variaciones de este método para estudiar comunidades ecológicas submarinas, véase Burns et al. (2015)4, Storlazzi et al. (2016)18, Ventura et al (2016 y 2018)19,20, Edwards et al. (2017)14, George et al. (2018)21, Anelli et al. (2019)22, y Torres-Pulliza et al. (2020)10.
El método descrito aquí requiere un equipo de snorkel o buceo para dos personas. Después de seleccionar el sitio de estudio, se coloca un carrete de línea (Figura 1A) en el centro del sitio y las fichas de calibración (Figura 1B) se distribuyen ~ 2 m del centro. Una persona (el nadador) nada con la cámara y captura imágenes del sitio, mientras que la segunda persona (el asistente) cuida el carrete en el centro de la parcela (Figura 1C). Primero, el nadador conecta la cámara al carrete a través de la línea y luego comienza a tomar imágenes continuas del bentos mientras nada boca abajo y hacia adelante para desenrollar la línea del carrete. El nadador debe mantener una distancia vertical de ~1 m sobre el sustrato en todo momento, ajustando su posición para que coincida con la de la topografía mientras nada. Es importante destacar que la línea que conecta el carrete y la cámara debe permanecer tensa en todo momento para crear un espacio uniforme en la espiral mientras el nadador examina la parcela. El asistente mantiene el carrete en una posición estable y vertical y se asegura de que el carrete no gire y que la línea no se enrede.
Una vez que la línea se ha desenrollado por completo, el nadador se detiene, gira y nada en la dirección opuesta para retroceder la línea alrededor del carrete. A medida que el nadador cambia de dirección, el asistente gira el carrete para enrollar la línea, exactamente 180 ° para evitar la superposición exacta del camino saliente. Una vez que el nadador está lo más cerca posible del centro, la cámara se separa de la línea, y el asistente toma el carrete y la línea y nada lejos de la parte central del sitio. Luego, el nadador termina de obtener imágenes del centro de la trama moviendo la cámara en una pequeña espiral sobre el centro. Si bien hay varias formas de obtener imágenes de un área de manera efectiva, el método de carrete y línea descrito aquí es robusto incluso en condiciones ambientales no ideales donde las aguas superficiales agitadas, el oleaje o la baja visibilidad podrían impedir la recopilación de datos. En estos escenarios, este método mantiene a los buceadores / buceadores unidos y asegura una alta superposición de imágenes al mantener al nadador en un camino controlado.

<table><tbody><tr><td>Cámara de acción (GoPro Hero7 Black)</td><td>GoPro</td><td></td><td>podría ser cualquier cámara de acción a prueba de agua</td></tr><tr><td>Adobe Lightroom</td><td>Adobe</td><td></td><td>Corrección de color</td></tr><tr><td>Azulejos de calibración (tablero de PVC plano cortado a medida para objetivos Agisoft. Coloque un peso de inmersión debajo si espera olas)</td><td></td><td></td><td>Cualquier objeto que flote negativamente de tamaño y color conocidos. Recomendamos utilizar las plantillas de marcadores de escala disponibles en el software Agisoft Metashape (v.1.6.0).</td></tr><tr><td>Cámara DSLR (Canon EOS Rebel SL3 )Canon</td><td></td> <td>3453C002AA</td><td>Podría ser cualquier cámara DSLR en una carcasa subacuática</td></tr><tr><td>Línea (filamento de plástico de la línea de ropa)</td><td></td><td></td><td>Cualquier línea de flotación negativa que sea lo suficientemente fuerte como para soportar el uso en el campo</td></tr><tr><td>Tarjeta de memoria Micro SDXC (para GoPro)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oceanic Veo 2.0</td><td>Oceanic</td><td></td><td>Medidor de profundidad digital</td></tr><tr><td>Tarjeta de memoria SDXC (para DSLR)</td><td></td><td></td><td>Cualquier tarjeta de memoria SDXC debería funcionar, siempre que haya suficiente espacio para guardar todas las imágenes necesarias para construir el modelo...</td></tr><tr><td>Carrete (sección de 2 pulgadas de largo de tubería de PVC de 8 pulgadas de diámetro que se unió a una sección de 3 pies de tubería de PVC de 1 pulgada para formar el vástago</td><td></td><td></td><td>Cualquier objeto redondo y flotante negativo del diámetro deseado</td></tr><tr><td>Carcasa de cámara subacuática para DSLR (carcasa TTL subacuática Ikelite 200DLM/C)</td><td>Ikelite</td><td>6970.09</td><td>Debe ser la carcasa de agua específica para la marca y el modelo</td></tr> <tr><td>de DSLROrdenador de sobremesa con Windows 10 con una CPU Intel i9-9900K de 8 núcleos, dos GPU Nvidia GeForceRTX 2070 SUPER y 128 GB de RAM.</td><td></td><td></td><td>Procesamiento&nbsp;</td></tr></tbody></table>

una cartilla de campo para monitorear ecosistemas bentónicos utilizando fotogrametría de estructura a partir de movimiento

A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

La fotogrametría de estructura a partir del movimiento (SfM) es una técnica utilizada para generar reconstrucciones tridimensionales (3D) a partir de una secuencia de imágenes bidimensionales (2D). Los métodos SfM se están volviendo cada vez más populares como una forma no invasiva de monitorear muchos sistemas, incluidos los paisajes antropogénicos y naturales, las estructuras geológicas y los ecosistemas terrestres y acuáticos. Aquí, se proporciona un protocolo detallado para recopilar imágenes de SfM para generar modelos 3D de hábitats bentónicos. Además, se han comparado el costo, la eficiencia del tiempo y la calidad de salida de emplear una cámara réflex digital de lente única (DSLR) frente a una cámara de acción menos costosa. Se observó una compensación entre el tiempo computacional y la resolución, con la cámara DSLR produciendo modelos con más del doble de resolución, pero tardando aproximadamente 1,4 veces más en producir que la cámara de acción. Este manual tiene como objetivo proporcionar una descripción detallada de los pasos necesarios para recopilar datos de SfM en hábitats bentónicos para aquellos que no están familiarizados con la técnica, así como para aquellos que ya utilizan métodos similares.

En este ejemplo, se tomaron imágenes del sitio de arrecife 2_7 ubicado en Patch Reef 13 en Kāneʻohe Bay, Oʻahu, Hawaiʻi, y se utilizaron 3.125 fotos JPEG de la DSLR y 3.125 capturas de fotogramas JPEG del video de la cámara de acción (Tabla 1) como entrada para crear los ortomosaicos y modelos 3D. El flujo de trabajo general consistió en 5 etapas: 1) alineación de fotos para generar la nube de puntos dispersos, 2) escalar la nube de puntos dispersos y optimizar las cámaras, 3) construir la nube de puntos densa (también se generaron mapas de profundidad durante esta etapa), 4) construir el modelo digital de elevación (DEM) y el ortomosaico, y 5) generar el modelo 3D y la textura. Tenga en cuenta que las etapas 4 y 5 no necesariamente deben realizarse en ese orden, pero deben realizarse después de procesar la nube de puntos densa y los mapas de profundidad. La georreferenciación de los modelos debe ocurrir antes de generar el ortomosaico y el DEM. La configuración utilizada para estas etapas y los detalles de procesamiento se describen en la Tabla 2 y la Tabla de materiales, respectivamente.
Para métodos más detallados de cómo generar modelos 3D y ortomosaicos, véase el Material Suplementario y Suka et al.23. El tiempo de procesamiento fue más corto para el modelo derivado de la cámara de acción para cada paso, incluida la generación de nubes de puntos dispersos, la generación de nubes de puntos densos, la representación de modelos de malla y la representación de modelos texturizados. Esto condujo a un tiempo de procesamiento total significativamente más rápido para el modelo de cámara de acción (6 h 39 min) que el modelo DSLR (9 h 14 min). El tiempo exacto para el procesamiento del modelo variará con la potencia computacional y las configuraciones de hardware específicas.
El modelo generado usando imágenes de la cámara DSLR contenía 2.848.358 puntos de nubes dispersas y 787.450.347 puntos de nubes densas, mientras que el modelo generado a partir de las imágenes de la cámara de acción contenía solo 2.630.543 puntos de nubes dispersas y 225.835.648 puntos de nubes densas. Esto llevó a que los modelos DSLR tuvieran más de 2 veces la resolución que los modelos de cámaras de acción con resoluciones ortomosaicas de 0.442 y 0.208 mm / píxel para los modelos derivados de DSLR y cámaras de acción, respectivamente (Tabla 1). A pesar de la mejor resolución del modelo DSLR en relación con el modelo de cámara de acción, ambos métodos fueron capaces de producir modelos de alta calidad con poca diferencia en la representación visual cuando el área de arrecife de ~113 m 2 se representó como un modelo de elevación digital de 20 cm2 (paneles superiores de la Figura 2) o proyección ortomosaico 2D (paneles centrales de la Figura 2).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig01.jpg"> Figura 1: Fotogrametría de estructura a partir del movimiento. (A) Ejemplo de un equipo de carrete para controlar la distancia del nadador con un mango y un bastón adjuntos para un posicionamiento y manejo precisos. (B) Mosaicos de calibración. (C) Un esquema de la trayectoria de natación con las posiciones relativas del nadador (verde) y el asistente (naranja). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig01large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig02.jpg"> Figura 2: Comparación visual de modelos digitales de elevación y ortomosaicos. Modelos digitales de elevación (arriba) y ortomosaicos (centro) construidos a partir de imágenes DSLR (izquierda) y cámara de acción (derecha). El panel inferior es un zoom de las áreas en los cuadros blancos en los ortomosaicos. Las escalas del mapa de calor en el panel superior representan la distancia desde la superficie del agua en metros (m). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig02large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Rebel SL3</td>
			<td>GoPro Héroe 7</td>
		</tr><tr><td>Costar</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Cámara</td>
			<td>~$600.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>Carcasa subacuática</td>
			<td>~$1,700.00</td>
			<td>NA</td>
		</tr><tr><td>Costo total</td>
			<td>~$2,300.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>Fotos</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Formato de archivo de foto</td>
			<td>.jpeg</td>
			<td>.jpeg</td>
		</tr><tr><td>Resolución de la foto</td>
			<td>24 megapíxeles</td>
			<td>12 megapíxeles (de vídeo 4K)</td>
		</tr><tr><td>Fotos alineadas / fotos totales</td>
			<td>3125 / 3125</td>
			<td>3125 / 3125</td>
		</tr><tr><td>Métricas de fotogrametría</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Puntos de nubes dispersas</td>
			<td>2,848,358</td>
			<td>2,630,543</td>
		</tr><tr><td>Puntos de nubes densas</td>
			<td>787,450,347</td>
			<td>225,835,648</td>
		</tr><tr><td>Caras (modelo 3D)</td>
			<td>11,919,451</td>
			<td>3,834,651</td>
		</tr><tr><td>Resolución del modelo digital de elevación (DEM)</td>
			<td>0,831 mm/píxel</td>
			<td>1,77 mm/píxel</td>
		</tr><tr><td>Resolución ortomosaica</td>
			<td>0,208 mm/píxel</td>
			<td>0,442 mm/píxel</td>
		</tr><tr><td>Tiempos de procesamiento</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Generación de nubes dispersas</td>
			<td>1 h 23 mín</td>
			<td>1 h 27 mín</td>
		</tr><tr><td>Generación de nubes densas</td>
			<td>4 h</td>
			<td>3 h 11 mín</td>
		</tr><tr><td>Representación de modelos de malla</td>
			<td>3 h 32 mín</td>
			<td>1 h 49 mín</td>
		</tr><tr><td>Representación de texturas</td>
			<td>19 minutos</td>
			<td>12 minutos</td>
		</tr><tr><td>Tiempo total de procesamiento del equipo</td>
			<td>9 h 14 mín</td>
			<td>6 h 39 mín</td>
		</tr></tbody></table>Tabla 1: Información detallada sobre el costo de configuración, las fotos utilizadas para construir los modelos, las métricas de fotogrametría y el tiempo de procesamiento. El procesamiento se realizó utilizando la misma configuración para ambos modelos. Tenga en cuenta que el tiempo de procesamiento no incluye el tiempo para varios pasos, como la edición de fotos, la extracción de imágenes de vídeo, la realineación de fotos y la edición y escala de los modelos.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Rebel SL3</td>
			<td>GoPro Héroe 7</td>
		</tr><tr><td>Imágenes</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Tamaño medio del archivo</td>
			<td>~ 8,3 MB</td>
			<td>~ 4,7 MB</td>
		</tr><tr><td>Adquisición de fotos</td>
			<td>Modo continuo</td>
			<td>Extraído del vídeo 4K</td>
		</tr><tr><td>Corrección de color</td>
			<td>Manual</td>
			<td>Manual</td>
		</tr><tr><td>Corrección de la lente</td>
			<td>No</td>
			<td>Sí</td>
		</tr><tr><td>Configuración del proceso de fotogrametría</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Generación de nubes dispersas</td>
			<td>Precisión: Alta</td>
			<td>Precisión: Alta</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Punto clave: 40,000</td>
			<td>Punto clave: 40,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Punto de empate: 4,000</td>
			<td>Punto de empate: 4,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Preselección genérica: Sí</td>
			<td>Preselección genérica: Sí</td>
		</tr><tr><td>Generación de nubes densas</td>
			<td>Calidad media</td>
			<td>Calidad media</td>
		</tr><tr><td>Generación de modelos de malla 3D</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Fuente:</td>
			<td>Mapas de profundidad</td>
			<td>Mapas de profundidad</td>
		</tr><tr><td>Calidad:</td>
			<td>Medio</td>
			<td>Medio</td>
		</tr><tr><td>Recuento facial:</td>
			<td>Bajo</td>
			<td>Bajo</td>
		</tr><tr><td>Interpolación:</td>
			<td>Habilitado</td>
			<td>Habilitado</td>
		</tr><tr><td>Calcular colores de vértice:</td>
			<td>Sí</td>
			<td>Sí</td>
		</tr><tr><td>Generación de texturas 3D</td>
			<td rowspan="1"></td>
			<td rowspan="1"></td>
		</tr><tr><td>Tipo de textura:</td>
			<td>Mapa difuso</td>
			<td>Mapa difuso</td>
		</tr><tr><td>Fuente:</td>
			<td>Imágenes</td>
			<td>Imágenes</td>
		</tr><tr><td>Modo de mapeo:</td>
			<td>Genérico</td>
			<td>Genérico</td>
		</tr><tr><td>Modo de fusión:</td>
			<td>Mosaico</td>
			<td>Mosaico</td>
		</tr><tr><td>Tamaño / recuento de texturas:</td>
			<td>4096 / 1</td>
			<td>4096 / 1</td>
		</tr><tr><td>Modelo digital de elevación (DEM)</td>
			<td>Desde la nube densa</td>
			<td>Desde la nube densa</td>
		</tr><tr><td>Ortomosaico</td>
			<td>Desde DEM</td>
			<td>Desde DEM</td>
		</tr></tbody></table>Tabla 2: Información detallada sobre las imágenes recogidas y el procesamiento fotogramétrico. El procesamiento se realizó utilizando la misma configuración para ambos modelos.
Material complementario. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/JoVE_SI_Roach.docx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar este archivo.</a>

Proporcionamos un protocolo detallado para realizar estudios de fotogrametría de estructura submarina a partir del movimiento para generar modelos 3D y ortomosaicos.

Una cartilla de campo para monitorear ecosistemas bentónicos utilizando fotogrametría de estructura a partir de movimiento

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) ...

Este protocolo proporciona una visión general sencilla de cómo recopilar imágenes en el campo para producir modelos tridimensionales de los ecosistemas submarinos. Esta técnica permite la recopilación de datos para producir modelos 3D a gran escala y alta resolución que nos ayudan a responder preguntas sobre la composición de la comunidad, las propiedades geométricas y la complejidad del sistema. Este método es útil para estudiar los ecosistemas bentónicos y recopilar información valiosa sobre los patrones de biodiversidad, la complejidad del hábitat, la estructura de la comunidad y otras métricas ecológicas. Al igual que con la mayoría de los métodos de campo, asegúrese de elegir un sitio que sea seguro y accesible, y elija un día en el que las condiciones climáticas sean favorables. Por primera vez probando el método: Configure una cámara DSLR en una carcasa subacuática con los ajustes descritos en el manuscrito de texto. Si utilizas una cámara de acción resistente al agua, configúrala en modo de vídeo o de disparo continuo con la resolución y la velocidad de fotogramas más altas posibles. Establece la resolución de vídeo en 4K y la velocidad de fotogramas en 30 fotogramas por segundo. Seleccione un equipo de carrete con un borde bridado y puntos de fijación para un mango y un poste. Asegúrese de que el equipo de carrete sea inherentemente flotante negativamente o que lo sea con la adición de pesos. Para uso frecuente o condiciones de campo desafiantes, seleccione un carrete hecho de un material más resistente como el aluminio. Asegúrese de que el carrete no gire sobre el poste ni gire cuando esté en uso. Fije la línea a la bobina en un extremo y a un clip desmontable en el otro para conectarla a la cámara. Aunque no son necesarios mosaicos de calibración especializados, asegúrese de que los objetos reconocibles y de flotación negativa de tamaño conocido estén incluidos en el modelo a escala. Tenga en cuenta las condiciones de oleaje y corriente para garantizar que se utilicen materiales adecuados para que las baldosas permanezcan estacionarias durante la recolección de fotos. Proporcione a los buzos un medio para medir la profundidad de la baldosa, como un medidor de profundidad electrónico. Seleccione un sitio con suficiente espacio para nadar la totalidad del patrón en espiral. Además del área que se está inspeccionando, incorpore una pequeña área de zona de influencia para garantizar que toda el área de estudio esté lo suficientemente fotografiada como para producir datos de alta calidad. Si es posible, reúna un equipo de dos personas, una para inspeccionar sitios poco profundos con snorkel y otra para inspeccionar sitios más profundos con buceo. Si planea inspeccionar el sitio regularmente, marque el punto central donde se colocará el equipo de carrete con una etiqueta o una estructura permanente. Como mínimo, tome una coordenada del sistema de posicionamiento global para que el sitio pueda ser reubicado con la ayuda de una impresión del ortomosaico. Coloque el carrete en el centro del sitio, luego coloque las baldosas de calibración y registre sus muertes. Coloque las fichas de calibración boca arriba, aproximadamente a dos metros del centro. Asegúrese de que el nadador coloque el lado de la cámara más cercano a la bobina a la línea y sostenga la cámara mirando hacia abajo, aproximadamente a un metro del bentos. Luego, el nadador nada con la cámara mientras el asistente cuida la bobina. El asistente coloca el poste y el carrete adjunto en posición vertical en el centro del sitio seleccionado y mantiene el equipo de carrete en posición vertical y estacionario. Una vez que la cámara está colocada correctamente, el nadador comienza a tomar imágenes continuas del bentos mientras nada hacia adelante y mantiene la tensión en la línea, asegurándose de que el nadador continúe nadando en espiral a una velocidad constante mientras toma fotografías hasta que la línea se desenrolla completamente del carrete. En ambientes muy rugosos, como los arrecifes de coral, incluya un tercer trabajador que pueda evitar el enredo de la línea flotando sobre el centro de la línea y levantándola suavemente sobre los obstáculos. Cuando la línea está completamente desenrollada, el nadador invierte las direcciones, volviendo a colocar la cámara si es necesario, y nada la cámara en la dirección opuesta para comenzar a rebobinar la línea de regreso al carrete mientras toma fotografías. Si se desea un método de una sola espiral para ahorrar tiempo, el nadador debe separar la línea de la cámara y saltar a la imagen del centro del sitio mientras el asistente enrolla la línea y retira el aparejo de carrete del sitio. Tan pronto como el nadador comienza a nadar en la dirección opuesta, el asistente gira el carrete para enrollar la línea en media vuelta contra la nueva dirección de natación. Esto asegura que la ruta de regreso del nadador esté desplazada de la ruta original para producir una mayor cobertura fotográfica del sitio. Asegúrese de que el nadador continúe tomando fotografías y nade en espiral inversa hasta que la línea se enrolle casi por completo alrededor del carrete. Cuando el espaciamiento de los nadadores y los asistentes impide un mayor progreso, el nadador puede dejar de tomar fotografías, de modo que la cámara se puede separar de la línea y el asistente puede quitar el aparejo del carrete del centro del sitio. Una vez que el carrete se retira del sitio, el nadador toma imágenes del centro del sitio sosteniendo la cámara hacia abajo y moviendo la cámara en un pequeño patrón en espiral sobre el centro del sitio. Cuando termines, limpia el sitio. Nunca deje basura o equipo en un sitio y siempre deje un sitio más limpio de lo que lo encontró. Este protocolo se utilizó para obtener imágenes del sitio de arrecife 2_7 ubicado en el Patch Reef 13 en K

a-field-primer-for-monitoring-benthic-ecosystems-using-structure-from

Research

Investigación

JoVE Journal

Environment

Entorno

Describimos un nuevo método para el conteo de peces y estimación de abundancia relativa (MaxN) y la densidad de peces utilizando sistemas de estéreo y vídeo cámara de rotación. También se demuestra cómo utilizar distancia desde la cámara (distancia Z) para estimar la capacidad de detección específicos.

Desarrollo de nuevos métodos para cuantificar la densidad de peces utilizando herramientas de estéreo y vídeo subacuáticos

Topografía basada en imágenes es un método cada vez más práctico, no invasivo para el medio marino de la muestra. Presentamos el protocolo de un estudio de la cámara de caída que estima la abundancia y distribución de la Vieira del mar Atlántico (Placopecten magellanicus). Se discute cómo se puede generalizar este protocolo para su aplicación a otros macroinvertebrados bentónicos.

Métodos para los estudios basados en imágenes de macroinvertebrados bentónicos y su hábitat ejemplificado por la encuesta de la cámara de caída para la concha de peregrino de mar Atlántico

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.

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

Este protocolo cubre una metodología de estudio de imágenes de área grande de cuatro pasos utilizada para extraer métricas de complejidad estructural, composición de la comunidad y demografía de la población para las comunidades de arrecifes de coral. La calidad de las imágenes recopiladas y el acceso integrado a las imágenes de origen se priorizan en cada paso del protocolo.

Medición de la estructura, composición y cambio de entornos subacuáticos con imágenes de gran área

El protocolo consta de cuatro fases integradas: estudio con vehículos aéreos no tripulados (UAV), recogida de datos de precisión en el suelo, cálculo de índices de vegetación y clasificación y mapeo asistido por IA de comunidades vegetales de humedales costeros. El resultado es un conjunto de datos geoespacial multilayer que apoya aplicaciones en ecología, monitoreo ambiental y toma de decisiones para la conservación y gestión de hábitats de humedales costeros.

Método semiautomatizado para cartografiar y clasificar comunidades vegetales de humedales costeros boreales utilizando datos de drones y suelo

Aquí, presentamos pequeñas incubaciones de núcleo para la medición del intercambio de sedimentos-agua, gas y solutos. Estos proporcionarán mediciones fiables del intercambio sedimento-agua que evalúan el papel de los sedimentos en la influencia de los procesos biológicos y biogeoquímicos en los ecosistemas acuáticos.

El intercambio de O bentónica<sub&gt; 2</sub&gt;, N<sub&gt; 2</sub&gt; y nutrientes disueltos usando pequeños incubaciones Core

La evaluación de la abundancia de artrópodos en los cultivos es fundamental para la investigación de la dinámica de poblaciones y las interacciones entre especies. Aquí se describe la modificación y aplicación de un soplador de hojas-aspiradora de succión para el muestreo de artrópodos en el arroz.

Modificación y aplicación de un soplador de hojas-vac de campo Muestreo de artrópodos

Aquí se presenta un protocolo para evaluar la supervivencia de semillas, germinación y la latencia en condiciones de campo utilizando enterrados, tiras de semillas etiquetadas y pruebas de viabilidad cloruro de tetrazolio (TZ).

Método fiable para evaluar la germinación de semillas, dormancia y mortalidad en condiciones de campo

Para revelar la eficacia polinizador de una especie de planta dada, se han desarrollado varios métodos de los experimentos de campo. Este estudio demuestra los métodos básicos de los experimentos de campo de ecología de la polinización utilizando el estudio de caso de Lycoris sanguinea var. Sanguinea y el nuevo mecanismo de polinización, rompiendo capullo de la polinización.

Los experimentos de campo de Ecología de la Polinización: el caso de<em&gt; Sanguinea Lycoris</em&gt; Var.<em&gt; sanguinea</em

Tablas de vida permiten la cuantificación de las fuentes y las tasas de mortalidad en las poblaciones de insectos y contribuyen a comprender, predecir y manipulación dinámica de la población en los agroecosistemas. Se presentan métodos de realización y análisis de tablas de vida de cohorte basado en el campo para un insecto con estadios inmaduros sésiles.

Metodología para el desarrollo de tablas de vida para los insectos sésiles en el campo de la mosca blanca, Bemisia tabaci, en algodón como un modelo de sistema de

Aprende fotogrametría submarina de estructura a partir de movimiento para monitorear ecosistemas bentónicos. Este método genera modelos 3D de alta resolución que permiten estudiar biodiversidad, complejidad del hábitat y estructura de comunidades marinas.

Una cartilla de campo para monitorear ecosistemas bentónicos utilizando fotogrametría de estructura a partir de movimiento

Explorar más videos