Développement de nouvelles méthodes de quantification de la densité des poissons à l’aide d’outils de stéréo-vidéo sous-marine

L’objectif général de cette technique d’analyse vidéo est d’estimer plus précisément la densité, la longueur moyenne et la composition des espèces de poissons dans les habitats rocheux profonds. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine de la gestion des pêches, telles que l’abondance et la distribution par taille des espèces habitant les récifs rocheux d’eau profonde. Le principal avantage de cette technique est qu’elle permet d’obtenir des estimations de densité plus précises sans extraire les poissons de l’environnement.

Avant cette procédure, recueillir les données de terrain comme indiqué dans le protocole texte. En stéréophotogrammétrie, il est important de connaître la position relative exacte des caméras pour des mesures précises. Un étalonnage approprié est une étape importante dans ce processus.

Une fois l’étude sur le terrain terminée, créez un nouveau dossier de projet contenant les fichiers vidéo et d’étalonnage. Dans le logiciel de mesure stéréo, accédez à Mesure, Nouveau fichier de mesure. Définissez le répertoire d’images en accédant à Image.

Définissez le répertoire d’images, puis choisissez le dossier contenant tous les fichiers du projet. Accédez à Stéréo, Caméras, Gauche, puis Charger le fichier de la caméra pour sélectionner et charger le fichier de la caméra gauche approprié. Répétez ce processus en choisissant Droite à la place pour charger le bon fichier de caméra.

Ensuite, accédez à Image, Définir la séquence vidéo. Sélectionnez le fichier vidéo de la caméra gauche pour définir la séquence vidéo de la vidéo de gauche. Cliquez sur Image, Charger l’image pour charger le fichier vidéo de gauche dans le logiciel de mesure.

Après cela, cliquez sur Stéréo, Image, Définir la séquence vidéo pour définir la séquence vidéo de la bonne vidéo. Chargez le fichier vidéo en sélectionnant Stéréo, Image puis Charger la vidéo. Accédez à Mesure, Attributs, Modifier charger le fichier d’espèces pour charger la liste des espèces.

Cliquez sur Mesure, Champs d’information, Modifier les valeurs de champ pour ouvrir le tableau des valeurs de champ d’information. Entrez les informations d’identification de l’enquête et enregistrez le fichier pour créer un projet d’observations de mesure d’événement. Si vous utilisez un horodatage UTC, avancez de l’image dans la vidéo de gauche jusqu’à ce que l’horodatage commence une nouvelle seconde ou jusqu’à ce qu’un flash lumineux ou un claquement de main se produise.

Avancez la vidéo droite jusqu’à ce que le voyant d’horodatage, le clignotement ou le claquement de main corresponde exactement à la vidéo de gauche. Ensuite, cliquez sur le bouton Verrouiller pour vous assurer que les vidéos sont lues ensemble et maintiennent la synchronisation. Dès que l’atterrisseur commence sa première rotation, cliquez avec le bouton droit de la souris et sélectionnez Définitions de période, Ajouter une nouvelle période de début pour définir une nouvelle période d’échantillonnage.

Entrez zéro un comme premier nom de point et cliquez sur OK. Pendant que l’atterrisseur tourne, marquez chaque poisson qui entre dans le cadre avec un point 2D en cliquant avec le bouton droit de la souris, sélectionnez Ajouter un point et choisissez le nom de l’espèce correct. Étiquetez au niveau taxonomique le plus bas possible, puis cliquez sur OK. Continuez à marquer chaque nouveau poisson jusqu’à ce que la rotation soit terminée. Il est essentiel d’identifier et de compter chaque poisson pour obtenir des estimations précises de MaxN.

Répétez ce processus pour une rotation supplémentaire de l’atterrisseur en veillant à ce qu’une nouvelle période soit définie au début de chacun. Une fois que toutes les rotations ont été énumérées, accédez à Mesure, Résumés de mesures, Mesures de points et enregistrez les points 2D sous forme de fichier TXT. Ouvrez ce fichier sous forme de feuille de calcul.

Accédez à Insertion, Tableau croisé dynamique pour créer un tableau croisé dynamique. Sélection Genre et Espèce pour l’étiquette de ligne et Période pour l’étiquette de colonne. Sélectionnez la rotation de la caméra qui a le plus grand nombre d’individus pour une espèce donnée afin de choisir le MaxN pour cette espèce.

Pour les poissons identifiés uniquement au genre, sélectionnez un niveau MaxN de genre en fonction de la rotation qui comptait le plus grand nombre d’individus identifiés à l’espèce de ce genre particulier. Ensuite, utilisez les points 2D enregistrés pour accéder exactement au même poisson pour la mesure 3D. Zoomez au moins quatre fois pour mieux identifier l’extrémité du museau du poisson et les bords des nageoires caudales.

Cliquez manuellement sur le bout du museau, puis sur le bord de la queue dans l’appareil photo gauche. Répétez la sélection dans le même ordre dans la vidéo de droite. Ensuite, cliquez avec le bouton droit de la souris, sélectionnez Ajouter une longueur et sélectionnez l’identification correcte de l’espèce.

Si la mesure de longueur 3D n’est pas possible, faites un clic gauche au même endroit sur le poisson dans les deux vidéos pour marquer un point 3D. Remplissez les champs d’information en laissant le commentaire Exclure de la mesure de longueur. Une fois les mesures 3D effectuées pour tous les poissons, accédez à Mesure, Résumés de mesures et Mesures 3D de points et de longueur.

Enregistrez les données sous forme de fichier TXT pour les exporter à des fins d’analyse plus approfondie. Ensuite, déterminez si les échantillons adéquats ont été obtenus, comme indiqué dans le protocole textuel. Dans cette étude, des outils de vidéo stéréo sous-marine sont utilisés pour quantifier la densité des poissons.

Il y a des tendances claires dans l’aire de répartition détectable des espèces observées, ce qui est probablement dû à l’interaction de la taille, de la forme et de la coloration de chaque espèce. Les calculs de distance à 95 %Z sont ensuite effectués pour deux espèces en particulier. Pour Sebastes wilsoni et Ophiodon elongatus, la distance de 95 % Z est de 2,65 mètres pour Sebastes wilsoni et de 3,96 mètres pour Ophiodon elongatus, ce qui se traduit par des zones de levé effectives de 18,6 mètres carrés et 46 mètres carrés respectivement.

Une simple analyse bootstrap confirme que les échantillons sont suffisamment grands, car l’estimation de la distance Z à 95 % pour les deux échantillons se stabilise lorsque plus de 50 relevés sont échantillonnés. Les dénombrements MaxN par relevé sont ensuite convertis en densités. Pour les deux espèces, les densités sont significativement plus élevées dans les habitats à relief élevé et moyen que dans les habitats à faible relief.

Les estimations de la densité de l’atterrisseur pseudo-stationnaire sont normalisées à l’aide de zones de couverture réduites. Les densités moyennes obtenues par la caméra rotative sont supérieures de 18 % à celles obtenues avec les caméras fixes. De plus, le coefficient de variation est 1,8 fois plus élevé lors de l’utilisation de caméras fixes.

Une fois maîtrisée, cette technique peut être utilisée pour compter et mesurer les poissons en seulement quelques minutes si elle est correctement exécutée. Lors de l’exécution de cette procédure, il est important de se rappeler que les valeurs 95 %Z sont spécifiques à l’outil et à l’enquête. Et des valeurs spécifiques ne doivent pas être utilisées universellement.

À la suite de cette procédure, une variété de statistiques multivariées ou d’ordination peuvent être effectuées pour répondre à des questions supplémentaires sur la composition des espèces dans différents types d’habitat. Les implications de cette technique s’étendent à une meilleure compréhension de l’écologie des espèces de récifs rocheux en eau profonde, car les mécanismes de relevé actuels ne fournissent qu’une mauvaise compréhension de la longueur et de l’abondance des poissons. Bien que cette technique puisse donner un aperçu des habitats marins en eau profonde, elle peut également être utile dans d’autres systèmes tels que les récifs coralliens et les forêts de varech.

En général, les personnes qui ne connaissent pas cette méthode auront du mal car elle nécessite une compréhension de la géométrie des systèmes de caméras stéréo. La démonstration visuelle de cette technique est utile car le calcul de MaxN est dérivé d’une variété de données et nécessite donc de nombreuses étapes dans le logiciel.