Method Article

מדידת המבנה, ההרכב והשינוי של סביבות תת-מימיות באמצעות הדמיה בשטח גדול

DOI:

10.3791/67700

⸱

April 18th, 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Scripps Institution of Oceanography, UC San Diego, 2Jacobs School of Engineering, UC San Diego, 3California Department of Fish and Wildlife, 4CSS Inc., Under contract to NOAA, National Ocean Service, National Centers for Coastal Ocean Science, 5Physics Department, University of Miami

In This Article

Summary

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

פרוטוקול זה מכסה מתודולוגיית סקר הדמיה בשטח גדול בת ארבעה שלבים המשמשת לחילוץ מדדים של מורכבות מבנית, הרכב קהילתי ודמוגרפיה של אוכלוסייה עבור קהילות שוניות אלמוגים. איכות התמונות שנאספו והגישה המשולבת לתמונות המקור מתועדפות בכל שלב של הפרוטוקול.

Abstract

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

טכנולוגיית הדמיה ועיבוד דיגיטלית התפתחה כדי להקל על הרחבת סקרי הדמיה בשטח גדול, מה שמגביר את היכולת שלנו לחקור את המצב, המגמות והדינמיקה של אורגניזמים החיים בבתי גידול תת-גאותיים. על ידי יצירת תאומים דיגיטליים פוטו-ריאליסטיים לניתוחים מחוץ לאתר , גישות אלה מאפשרות לצוותי שטח קטנים לאסוף הרבה יותר נתונים ממה שהיה אפשרי בעבר. כאן אנו מציגים צנרת ומתודולוגיית ניתוח של סקר הדמיה בשטח גדול בת ארבעה שלבים, כולל איסוף תמונות, בניית מודלים, ניתוח אקולוגי ואוצר נתונים, שפותחה ושוכללה באמצעות ניסויים בעשור האחרון. לכל שלב המתואר יש התמקדות עקבית בערך הייחודי של תמונות המקור המקוריות. בעוד שסוגי הנתונים המופקים מסקרי תמונות בשטח גדול הם עצומים, אנו כוללים כאן זרימות עבודה לחילוץ נתונים אקולוגיים עבור מורכבות מבנית, הרכב קהילתי וניתוחים דמוגרפיים בעלי ערך לניטור ומאמצים מונעי השערות. אנו כוללים בנוסף המלצות לתקני מטא-נתונים, המשלימים את איסוף נתוני הדמיה בשטח גדול ותומכים במאמצי ארכיון המאפשרים שקיפות ושיתוף פעולה בין קבוצות מחקר.

Introduction

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

בסביבות יבשתיות, חוקרים ניצלו את הדגימה הסטנדרטית של קהילות אקולוגיות בשטח גדול, במיוחד בהקשר של אתרי מחקר ארוכי טווח, כולל האי בארו קולורדו1, יער הניסוי האברד ברוק2 ואחרים3. באמצעות איסוף נתוני תפוצה מפורשים מרחבית ופתורים טקסונומית, נעשה שימוש בדגימה כזו כדי לחקור דינמיקה אקולוגית בסיסית, כגון דפוסי פיזור וגיוס 3,4,5, העדפה וזמינות של בתי גידול, גרעיני פיזור, מגבלת משאבים 3,5,6,7,8 ושימוש בחלל 9,10. עם זאת, עד כה, רוב המחקרים המרחביים של קהילות ימיות הסתמכו על מדדים של כיסוי יחסי, שדווחו כאחוז כיסוי שתופס טקסון או קבוצה 11,12,13,14,15. עם זאת, הערכות מצטברות של כיסוי יחסי אינן מספיקות כדי לפתור פרטים של דמוגרפיה ברמת האוכלוסייה כמו גם דינמיקה ברמת הקהילה. מחקרים שסיפקו ניתוחים מפורטים של קהילות בנטיות הסתמכו על פרוטוקולי ניטור מייגעים במים 16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32, אך קנה המידה (כולל קנה מידה טקסונומי, מרחבי וכרונולוגי) של מחקרים אלה מוגבל במיוחד בשל הדרישות התפעוליות של מתודולוגיה במים.

הדמיית שטח גדול (LAI) היא גישה המשלבת מידע מתמונות רבות באמצעות זרימות עבודה אינטנסיביות מבחינה חישובית כדי ליצור ייצוגים פוטו-ריאליסטיים של סביבות בקנה מידה גדול בהרבה מזה של התמונות המרכיבות33. זרימת העבודה של LAI מתאימה במיוחד ליישומים בבתי גידול תת-ימיים בהתחשב בראות המוגבלת עקב ספיגת האור ופיזור במים. בגלל הנראות המוגבלת, יש לרכוש תמונות הלוכדות פרטים עדינים של הבנטוס קרוב לנושא; כדי ללכוד נוף (או נוף ים) של רצועה רחבה של בית גידול בקרקעית תוך שמירה על פרטים עדינים של נושאי קרקע בודדים דורש אפוא הדמיה מורכבת. יתר על כן, בסביבות מורכבות מבחינה מבנית, חיוני לקחת בחשבון את המבנה התלת מימדי (תלת מימדי) בשחזור ההדמיה המרוכבת כדי לייצר ייצוגים נאמנים של המיקום והקרבה היחסית של אורגניזמים בנתיים. השיטה הפוטוגרמטרית של מבנה מתנועה (SfM) יושמה בסביבות עם אורגניזמים בנטיים חסרי תנועה יחסית, כולל שוניות אלמוגים 34,35,36, מערכות אקולוגיות קרקעיות באנטארקטיקה37, שוניות אלמוגים במים קרים38, חלחול קר39 ובית גידול של עשב ים40, ומייצרת הדמיה מורכבת ללא סטריאוסקופיה המשמשת לשחזור סצנת נוף עם יצירת אורתו-מפות המשך והערכת ענן נקודות.

במדע שוניות האלמוגים, LAI הציעה את הפוטנציאל לדמיין נופי שוניות בקנה מידה מרחבי גדול יותר ויותר ולשתף את ההדמיות הללו על פני מדיה דיגיטלית. ניתן להשתמש ב-LAI כדי להעריך את הכיסוי של אורגניזמים בשונית, את הצפיפות והתפוצה של מושבות אלמוגים, כמו גם את הצורה והמצב של אורגניזמים בודדים 41,42,43,44,45,46,47. יתר על כן, כאשר מוצרי LAI נאספים מאותו מיקום בנקודות זמן שונות, ניתן לרשום שינויים בגודל ובמצבם של אורגניזמים בודדים 48,49,50,51. בהתחשב בכך שרוב מושבות האלמוגים הסקלרקטיניות גדלות בסדר גודל של מילימטרים עד סנטימטרים רדיאליים בשנה, סדרות זמן LAI שנאספו לאורך שנים יכולות לספק זרם נתונים שלא יסולא בפז לדיווח על הביולוגיה והאקולוגיה של מינים אלה52. נתוני LAI חוזרים ונרשמים במשותף מציעים תובנות ייחודיות שבעזרתן ניתן לחקור שוניות אלמוגים בפורמט שניתן לשתף, לאחסן בארכיון ולהשתמש בו כבסיס לשיתוף פעולה ברחבי העולם.

ככל שהשימוש ב-LAI התרחב בקרב אקולוגים של שוניות אלמוגים53, כך גם מגוון מערכות המצלמות ומתודולוגיות הסקר52. פרוטוקול LAI שנבחר צריך למקד את הרזולוציה וההיקף של המדדים האקולוגיים הרצויים תוך שמירה על גבולות המשאבים הזמינים. האיכות של כל שחזור פוטוגרמטרי תהיה תלויה בסופו של דבר ברזולוציה של תמונות המקור ובכיסוי המרחבי של אזור הסקר. איכות התמונה נקבעת על ידי השפעה של פרמטרים של המצלמה כולל רזולוציית חיישן ואורך מוקד, כמו גם הליך האיסוף, בעיקר המרחק מהבנטוס54, כל אלה תורמים למרחק דגימת הקרקע האפקטיבי (GSD) של קבוצה מסוימת של תמונות. בנוסף, מהירויות תריס גבוהות, צמצמים קטנים וערכי ISO נמוכים יפיקו תמונות חדות, ממוקדות ובעלות רעש אלקטרוני נמוך, בהתאמה. שמירה על כל אחת מההגדרות הללו בסף שמפיק תמונות באיכות מספקת יכולה להיות אתגר בסביבות תת-מימיות שבהן רמות האור נמוכות. חיישנים גדולים יותר, כמו אלה שנמצאים בסגנון רפלקס דיגיטלי עם עדשה אחת (DSLR) ומצלמות ללא מראה, מייצרים איכות תמונה טובה יותר, ובתורם, שחזורים מדויקים יותר בהשוואה לפתרונות קטנים וניידים יותר כמו מצלמות פעולה55. תכונות נוספות שאין להתעלם מהן כאשר בוחנים דגם מצלמה מתאים כוללות מד מרווח מובנה וקיבולת אחסון וסוללה מספקת כדי לתמוך במאמצי איסוף תמונות ממושכים בשטח.

תכנון הסקר צריך להיות מונע על ידי ההשערה האקולוגית, כאשר מדדי המועמדים קובעים את הרזולוציה הדרושה ואת הכיסוי המרחבי. באקולוגיה של שוניות אלמוגים, נעשה שימוש ב-LAI כדי לאפיין מורכבות מבנית 35,36,56,57,58,59, הרכב ומכלול קהילתי 60,61,62, תפוצה מרחבית 45,63,64,65,66 ומסלולי קהילה 48,49,50,67,68,69. הרזולוציה של איכות התמונה צריכה להיות מתאימה לצרכי נתונים אקולוגיים, עם רזולוציה עדינה יותר בקנה מידה של פרט תת-מ"מ הדרוש כדי לתמוך בתצפיות בקנה מידה פוליפי של תחרות לאורך גבולות המושבה70 או סקרים של אלמוגים צעירים קטנים66,71. לעומת זאת, חילוץ בתי גידול בקנה מידה רחב ומדדים מבניים למיפוי חופים 72,73,74 דורש היקף מרחבי גדול יותר עם צורך מופחת ברזולוציה בקנה מידה של ס"מ-מטר. יש לאזן את הדרישה לרזולוציה עם ההיקף המרחבי הנדרש להשגת דגימה מספקת ומגבלות תפעוליות של הזמן הדרוש להשלמת סקר LAI33.

מתואר כאן פרוטוקול מקצה לקצה לביצוע סקר LAI, המתמקד במקסום האיכות, התועלת והערך של תמונות המקור, תוך פירוק הפרוטוקול לארבעה שלבים עיקריים: איסוף תמונות, בניית מודלים, ניתוחים אקולוגיים ואוצרות נתונים33. האיסוף של כ-3,500 סקרי תמונות LAI של למעלה מ-2,000 אתרי שוניות ייחודיים בעשור האחרון תרם לחידוד המתודולוגיה עבור כל שלב המוצג כאן (https://doi.org/10.6075/J0T43RN1). הפרוטוקול המתקבל הוא שיטה לאיסוף נתונים חזק ושחזורי מודלים מדויקים ומדויקים, המאפשרים איסוף נתונים אקולוגיים מפורטים על פני מגוון רחב של יישומים, כולל מורכבות מבנית, הרכב קהילתי ודמוגרפיה של אוכלוסייה (למשל, מבנה צפיפות וגודל). בנוסף אנו כוללים תקני מטא-נתונים לארכיון נתוני LAI, שהקמתם חיונית כדי להבטיח את השימור, השקיפות והפוטנציאל השיתופי של התאומים הדיגיטליים הללו.

Protocol

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

1. אוסף תמונות

הערה: הליך איסוף התמונות הבא בשטח גדול מתאר שיטה לסקר שטח של כ-100 מ"ר, אם כי ניתן להתאים אותו בקלות לאזורים הנעים בין 10 מ"ר ל-2,500 מ"ר. שיטת הסקר המתוארת להלן נועדה להיות ניתנת לפריסה במגוון תנאי עבודה, לייצר תמונות באיכות גבוהה ולספק נתונים חזקים שניתן להשתמש בהם עבור יישומים אקולוגיים רבים מהמאמץ של צלילה אחת של שעה על ידי צוות חברים של שני אנשים.

  1. הכנת הילוכים
    1. הרכיבו את מסגרת המצלמה על ידי הצמדת לוחות מסגרת חיצוניים ללוחות הרכבה ועמודים של המצלמה באמצעות ברגים עם ראש שטוח של פיליפס באורך 1 1/2 אינץ' (איור 1).
    2. הכן שתי מצלמות DSLR, אחת עם עדשת זווית רחבה קבועה ומצלמה שנייה המצוידת בעדשת זום. ראה טבלה 1 להגדרות מצלמה מפורטות.
      הערה: בעוד שמצלמת עדשת הזום השנייה היא אופציונלית, מומלץ מאוד ללכוד רזולוציית תמונה גדולה יותר לקביעת פרטים של טקסונומיה 75,76, איתור וזיהוי אלמוגים צעירים קטנים66,71 (קוטר 1-5 ס"מ), והבחנה בין גבולות מושבת אלמוגים 45,48,50 במהלך ניתוחים אקולוגיים עתידיים.
    3. הרכיבו בתי מצלמה תת-מימיים על ידי חיבור יציאת הכיפה ואבטחו באמצעות ברגי אגודל כיפה כלולים. חבר את הידיות באמצעות ברגי ראש פיליפס באורך 1/2 אינץ' ואת לוחית ההרכבה של המצלמה באמצעות בורג ראש שקע באורך 1 1/8 אינץ'. הכנס את המצלמות לתוך המארז והשתמש במשאבת הוואקום כדי להגדיר את לחץ הדיור ל-5 אינץ'. כספית, בדיקת תקינות אטם טבעת ה- O.
    4. התקן את הבתים על מסגרת המצלמה על ידי החלקת לוחית ההרכבה של המצלמה על לוחות מסגרת ההרכבה ואבטח אותם במקומם באמצעות ברגי אגודל.
  2. הגדרת העלילה
    1. קבעו את גבולות החלקה באמצעות שישה אריחי נירוסטה מרובעים (10 ס"מ אורך צד) עם טושים מקודדים מודפסים. מקמו שני אריחים מרכזיים במרחק של 10 מ' זה מזה לאורך איזובאט המטרה, עם ארבעה אריחים פינתיים שנוספו 5 מ' בחוף ובחוף של האריחים המרכזיים כדי ליצור שטח מגרש של 10 מ' על 10 מ' (איור 2). רשום את העומק בכל אחד מששת האריחים כדי לספק התמצאות לאנך המקומי ולהקל על שלבי בניית המודל הבאים.
    2. הוסף מצופי ייחוס עם ~1.5 מ' של קו המחובר למשקלים של 0.45 ק"ג (1 פאונד) כ-1 מ' מחוץ לכל אחד מארבעת האריחים הפינתיים.
      הערה: מצופי ייחוס אלה משמשים כמדריך למפעיל המצלמה כדי לציין את גבולות החלקה ואת הגובה מעל הבנטוסים שבהם עליהם לשחות את המצלמה. הצבתם מחוץ לגבולות העלילה של 10 מ' על 10 מ' יוצרת אזור חיץ של התמונות, ועוזרת להבטיח שאזור הליבה המצולם משוחזר במלואו.
    3. הנח מוט קנה מידה באורך 0.5 מ' המורכב משני אריחי מטרה מקודדים המוצמדים לפוליוויניל כלוריד (PVC) או מוט אלומיניום בכל רבע של החלקה בסך הכל ארבעה מוטות קנה מידה פרוסים.
      הערה: חשוב שפסי קנה המידה ואריחי העומק יישארו יציבים לאורך כל תהליך איסוף התמונות. פסי קנה מידה ואריחי עומק יכולים לשמש גם כציוני דרך חזותיים עבור מפעיל המצלמה כדי לעקוב אחר התקדמות דפוס השחייה שלו.
    4. כדי להקים חלקות קבועות, התקן יתדות נירוסטה באורך 0.46 מ' (18 אינץ') (0.95 ס"מ או 3/8 במוט הברגה) המאובטחות באפוקסי ימי דו-חלקי באמצעות פטיש הצמוד לכל אריח מרכזי כדי לסמן את קו המרכז של החלקה. כאשר מסתכלים על החוף, המוקד השמאלי כולל אום נעילה כדי לסייע בהתמצאות במהלך מאמצי סקר עתידיים. בסיום הסקר, רשום את קואורדינטת מערכת המיקום הגלובלית (GPS) ישירות מעל מיקום המוקד השמאלי המרכזי באמצעות יחידת GPS המאוחסנת בתוך מארז עמיד למים המוצמד למצוף צלילה.
      הערה: מומלץ להתקין יתדות קבועות כאשר מותר באמצעות אישור כדי להפחית את זמן החיפוש בסקרים הבאים ולאשר סקר מחדש את אותו אזור שונית. השתמש בתמונה אורתו-ממדית (דו-ממדית) מודפסת או "מפת דרכים" (קובץ משלים 1) של אתר הסקר כדי לאתר מאפיינים קבועים ולסייע בזיהוי המיקום של אותו שטח חלקה להדמיה. ניתן להשתמש במפות דרכים אלה גם כדי להעביר חלקות סקר מדויקות במקרים שבהם היתר אינו מאפשר התקנת יתדות קבועות או כאשר יתדות נעקרו או הוסרו.
  3. לכידת תמונות
    1. הגדר את איזון הלבן המותאם אישית של כל מצלמה באמצעות כרטיס אפור בעומק הממוקד של העלילה.
    2. הפעל כל מצלמה על אינטרוולומטר המוגדר לצילום במרווח של 1 שניות ל-1 .
    3. שחו את מערכת המצלמה כ-1.5 מ' מעל הבנט'וס בתבנית מרושתת, ואחריה מעבר מרושת שני בניצב עם כ-1 מ' בין כל מעבר שוחה במהירות איטית של כ-0.25 מ' לשנייה (איור 3). ודא שהמעברים משתרעים לפחות 2 מ' מעבר לקצוות גבולות החלקה כדי להבטיח חפיפה מספקת בתוך שטח חלקת היעד.
      הערה: מעקב אחר דפוס השחייה והמהירות הללו מביא לאיסוף מינימלי של כ-1,700 תמונות מכל מצלמה במהלך 28 דקות של הדמיה. עם זאת, כדי לקחת בחשבון את זמן האספקה בין מעברים וטעויות בצד של דגימת יתר כדי לחצץ מפני חפיפה לא מספקת שמביאה לנתונים לא אופטימליים, אנו ממליצים לצוללנים למקד את איסוף 2,500 התמונות מכל מצלמה במהלך כ-40 דקות של הדמיה.
    4. החזק את מערכת המצלמה בערך בניצב לפני האוקיינוס כדי להבטיח כיסוי מספיק מלמעלה למטה; עם זאת, עבור אתרי סקר עם טופוגרפיה מורכבת, התאם את כיוון המצלמה במעבר השני כדי לעקוב בניצב לבנטוס ולהפחית את החסימות בשחזור התלת מימדי. היזהר בעת זווית המצלמה כדי למזער את המים הכחולים שנלכדים בתמונות.
      הערה: במקרים של תנאי אוקיינוס לא אופטימליים כגון זרמים חזקים או מדרונות תלולים, ניתן לבצע את שני המעברים באותו כיוון לאורך החוף. ייתכן שיהיה צורך בשימוש במצלמת עדשה רחבה אחת בלבד בזרם חזק כדי להפחית את פרופיל הגרר והמאמץ של הצולל הדרושים כדי לשמור על התקדמות קדימה. באופן אידיאלי יש לסובב את קבוצת המסירות השנייה מעט ביחס לראשונה. אם שני מעברים נעשים באותו כיוון לאורך החוף, יש להוסיף לפחות "קווי קשר" מאונכים או אלכסוניים החותכים את קבוצת המעברים הראשונית כדי לשפר את איכות השחזור.

2. בניית מודל

הערה: שלב בניית המודל מתמקד בשמירה על גישה לתמונות מקור ברזולוציה גבוהה ויצירת ענן הנקודות הצפוף הנגזר. התייחסות לענן הנקודות הצפוף מתרחשת בתוך תוכנת ההדמיה והאנליטיקה המרכזית (ראה טבלת חומרים)77, המאפשרת למשתמש להזין ולשנות תוך כדי תנועה. זה מבטל את הצורך לעבד מחדש ולייצא מחדש מוצרי נתונים עבור מערך נתונים כאשר עולה מידע חדש, במיוחד עם סקרים נוספים לאורך זמן. אורתומפות דו-ממדיות, המכונות כאן אורתו-הקרנות, נוצרות באמצעות תצוגת הקרנה אורתו-מתוקנת של ענן הנקודות הצפוף, כאשר זווית ההקרנה אורתוגונלית לכיוון הכבידה.

  1. יישור מצלמה ובניית ענן נקודות צפוף בתלת מימד
    1. באמצעות מחשב בעל ביצועים גבוהים, טען את כל התמונות, כולל אלה ממצלמות הזווית הרחבה ועדשת המאקרו לפרויקט Agisoft Metashape על-ידי בחירה ב-Workflow | הוסף תיקיה. לאחר טעינת הקבצים, בחר את פריסת הנתונים כמצלמות בודדות, הוסף את כל התמונות לנתח אחד. הסר תמונות עם מים כחולים מוגזמים בסצנה מהפרויקט.
      הערה: לפני ההוספה לפרויקט, יש לארגן תמונות מכל מצלמה בתיקיות נפרדות, אשר יפרידו את קבצי התמונה בתוך הנתח כקבוצות מצלמות נפרדות.
    2. יישור כל התמונות על-ידי בחירה באפשרות Workflow | יישר תמונות. ראה טבלה 2 לעיבוד הגדרות ליישור.
    3. לאחר השלמת היישור, ודא שערכת התמונות התיישרה בהצלחה על סמך אחוז המצלמות המיושרות ובדיקת ענן הנקודה הדלילה שנוצר לאיתור פערים בכיסוי או חוסר יישור. ודא שהתיבה התוחמת מקיפה את כל ענן הנקודות הדלילות לפני שתמשיך. במקרה הצורך, שנו אותה בעזרת האפשרויות 'שינוי גודל ' או 'סובב אזור '.
      הערה: ייתכן ש-100% מהתמונות מיושרות ועדיין יש פערים בחלקים של המודל ולהיפך 80-90% מהתמונות מיושרות אך יש מודל שלם של אזור סקר היעד. לכן, יש להשתמש הן באחוז היישור והן בכיסוי השטח כדי לקבל החלטה מושכלת לגבי השימושיות, בחלקה או בשלמותה, של מערך הנתונים שנוצר או האם יש צורך במאמצים נוספים בהגברת איכות רכישת התמונה או התאמות להגדרות עיבוד היישור.
    4. השבת את קבוצת המצלמות הכוללת את תמונות עדשת הזום. בנה את ענן הנקודות הצפוף על ידי בחירה ב-Workflow | בנה ענן צפוף. ראה טבלה 2 להגדרות עיבוד עבור Build Dense Cloud.
      הערה: בעוד שיש להשתמש בתמונות משתי המצלמות ליישור כדי להקל על שאילתה של כל התמונות ברזולוציה גבוהה במהלך ניתוחים אקולוגיים, אין להשתמש בתמונות עדשות זום במהלך יצירת ענן הנקודות הצפוף, מכיוון שההבדלים העדינים באיזון הלבן ובחשיפה בין שתי המצלמות יוסיפו רעש חזותי לענן הנקודות הצפוף.
    5. ייצא את הערכות תנוחת המצלמה על-ידי בחירה באפשרות כלים | הפעל סקריפט | סקריפט Extract_meta.py (קובץ משלים 2). ייצא את ענן הנקודות הצפופות על-ידי בחירה באפשרות File | ייצוא | ייצוא נקודות. ראה טבלה 2 להגדרות לייצוא.
    6. גרור ושחרר את קובץ ענן הנקודות הצפופות המיוצא לקובץ vc5prep-confidence.bat הממוקם בתוך קבצי התוכנית של תוכנת ההדמיה.
    7. הידור קבצי הנתונים המיוצאים, כולל קבצי תנוחת המצלמה (*.cams.xml ו-*.meta.json) יחד עם קבצי התוכנית שנוצרו (*.vml ותיקיה המכילה קבצי *ptdata, *.xml, *.kdm) לספרייה אחת לשימוש בתוכנת ההדמיה.
  2. קנה מידה וכיוון
    1. בתוכנת ההדמיה, השתמש בכלי ה-scaler כדי למקם זוגות סמנים על מטרות סרגל קנה המידה ולהזין את המרחק הידוע.
      הערה: פרטים נוספים על כלי הסקלר ניתן למצוא בסעיף 4.2 של קובץ משלים 3.
    2. מקמו סמנים על כל אריח עומק והשתמשו בכלי כיוון להתאמת ערכי העומק של כל אריח כדי להגדיר את המישור המתאים ביותר למישור האנכי המקומי.
      הערה: פרטים נוספים על כלי האוריינטציה ניתן למצוא בסעיף 4.4 של קובץ משלים 3.
      הערה: ודא שקרני העומק מצביעות כלפי מעלה, ומסתיימות במשטח המים המשוער. במקרה של קרניים הפונות כלפי מטה, בדוק אם יש עדות לתנועה באריחי עומק שיובילו לשגיאות בערך העומק ביחס למיקומו המשוחזר הסופי או לשגיאות במטא נתונים של עומק.
  3. רישום משותף זמני
    1. צור קובץ פרוייקט ארגוני בתוכנה לאוסף נתונים בהתאם לסעיף 10.0 של קובץ משלים 3. כלול אתרים מרובים עם סקרים לאורך זמן בפרוייקט ארגוני יחיד.
    2. הוסף קבצי ענן נקודות צפופים לפרויקט הארגוני כשכבות ושנה את המבנה הארגוני ברמת האתר לפי הצורך כדי לחבר ענני נקודות צפופים של אתר נתון לאורך זמן.
      הערה: השתמש בסכימת שמות קבצים עקבית של [Region]_[Date]_[Site] כדי להפוך את ארגון השכבות לאוטומטי.
    3. בחר נקודת זמן עבור אתר שתשמש כשכבת הייחוס עבור קנה המידה והכיוון של סדרת הזמן.
      הערה: ניתן להשתמש בשכבות מרובות לקביעת קנה מידה; עם זאת, יש לבחור שכבת נקודת זמן אחת כהתייחסות לכיוון, שכן תזוזות גאות ושפל וגובה נפיחות גדול מובילים לשגיאה בדיוק ובעקביות של מדידות העומק לאורך זמן.
    4. השתמש בכלי הרישום המשותף בסיוע כדי ליישר שכבות לאורך זמן.
      הערה: פרטים נוספים ניתן למצוא בסעיף 11.0 של קובץ משלים 3. במקרים של שינוי מבני גדול עקב צמיחה גבוהה או אירועי נפיחות גדולים, ייתכן שעדיף להשתמש בזרימת העבודה הידנית של רישום משותף באמצעות תכונות קבועות של מועמדים. עבור סדרות זמן ארוכות יותר, או כאשר יש שינוי מהותי לאורך זמן, מומלץ בדרך כלל לרשום מודל נתון לנקודת הזמן המוקדמת הבאה.
  4. אורתותיקון דו-ממדי
    1. באמצעות כלי התיבות בתוכנה, הגדר תצוגה מזווית פני השטח (גרם: 0°) עם גבולות המקיפים את אזור ניתוח המוקד (10 מ' על 10 מ') יחד עם מאגר מינימלי של 2 מ' (מינימום רוחב: 14 מ', מינימום גובה: 14 מ') המשתרע מכל קצה.
      הערה: פרטים על השימוש בכלי התיבות ניתן למצוא בסעיף 6.0 של קובץ משלים 3.
    2. בכלי התיבות, הפעילו את ייצוא המפה כדי ליצור קובץ תמונה אורתו-הקרנה. הגדר את רזולוציית הייצוא ל-1 מ"מ פיקסלים ובחר לכידה כדי ליצור תצוגה מקדימה. גלול לאריח תצוגה מקדימה המכיל מקטע שלם של ענן הנקודות הצפוף והגדל את הערך בגודל pt כדי למלא את הרווחים בין הנקודות.
    3. בחרו לכידה כדי לייצא את ההקרנה הפנימית כקובץ עמודים לדקה. לאחר השלמת הלכידה, המר את הקובץ המיוצא ל-tif על ידי גרירה ושחרור של קובץ ה-.ppm שנוצר לקובץ convert-to-tif-flip.cmd הממוקם בתוך קבצי התוכנית.
    4. עבור ענני נקודה צפופים הרשומים במשותף של סדרת זמן, חזור על שלבים 2.4.2 עד 2.4.3 עבור האתר, ושנה את שכבת הזמן תוך שימוש באותה תיבה.

3. אנליזה אקולוגית

הערה: קיימות אינספור אפשרויות לחילוץ נתונים אקולוגיים, מבחר מהן אנו מציגים כאן. תהליכי עבודה מרכזיים אלה מתמקדים במדדים מבוססים לניטור ארוך טווח78,79 אך ניתן להשתמש בהם ולהתאים אותם ליצירת נתונים המספיקים לחקירה מדעית מבוססת תצפית. על המשתמשים לבחור ולהתאים זרימות עבודה על סמך צרכי הנתונים האישיים והיעדים האנליטיים שלהם. זרימות העבודה המתוארות להלן נועדו לשלב גישה ישירה לתמונות המקור כדי לסייע בביאור נתונים ביולוגיים, תוך שימוש במוצרים נגזרים כגון ענן נקודות צפוף תלת-ממדי או אורתו-הקרנה דו-ממדית כמסגרת ארגונית.

  1. מורכבות מבנית
    1. בעזרת כלי ה-rugo, צור קופסה בגודל 10 מ' על 10 מ' על ענן הנקודות הצפוף, והגדר מימד מקסימלי של 10 מ' (rugo-dim: 10.0 מ') ויחס גובה-רוחב של 1.0 (מרובע היבט: 1.000) כדי לייעד את אזור היעד של 100 מ"ר לחילוץ נתונים.
      הערה: פרטים נוספים על השימוש בכלי rugo ניתן למצוא בסעיף 7.0 של קובץ משלים 3.
    2. הגדר את מספר קווי הרוחב לדגימה (קווים) ואת מספר הנקודות לאורך כל טרנסקט (דגימות) בהתבסס על מרווח הדגימה הרצוי. בחר prepare כדי לייצא קובץ csv המכיל קואורדינטות x, y ו- z של כל נקודה שנדגמה, שניתן להשתמש בהן למגוון ניתוחי מורכבות מבנית.
    3. הפעל את הסקריפט שנמצא בקובץ משלים 4 כדי ליצור פונקציות המשמשות לניתוחי מורכבות מבנית. לאחר מכן, עקוב אחר הסקריפטים שנמצאים בקובץ משלים 5 בהתבסס על המדדים הרצויים כדי לכמת מורכבות מבנית.
      הערה: מומלץ לבחור סולם מרווח ברזולוציה הגבוהה ביותר (מומלץ מרווח של 1 ס"מ) שמשתמשים יכולים לכוון כדי להתייחס לסולם העניין שלהם, שממנו ניתן להעריך באופן דומה מגוון סולמות, כמו אלה המוצגים כאן (מרווח שורות של 0.5 מ' ומרווח נקודות של 10 ס"מ), באמצעות דגימת הפחתה56.
  2. הרכב הקהילה
    1. באמצעות כלי יירוט הנקודה הווירטואלית (VPI), צור תיבה בגודל 10 מ' על 10 מ' על ענן הנקודות הצפוף, הגדר ממד מקסימלי של 10 מ' (quad-dim: 10.0 מ') ויחס גובה-רוחב של 1 (מרובע היבט: 1.000) כדי לייעד את שטח היעד של 100 מ"ר לחילוץ נתונים.
      הערה: פרטים על השימוש בכלי יירוט הנקודה הווירטואלית ניתן למצוא בסעיף 5.0 של קובץ משלים 3.
    2. הגדר את הנקודות שיש לדגום מענן הנקודות הצפוף בהתפלגות אקראית מרובדת, כאשר מספר הנקודות מכוון לצפיפות שנבחרה. בחר prepare כדי להתחיל בנקודות הדגימה.
      הערה: צפיפות דגימה של 25 מ"ר (2,500 נקודות) מומלצת לניתוחים ברמה הטקסונומית. התוצאות המוצגות כאן השתמשו בצפיפות דגימה נמוכה יותר (10 מ"ר) לסקר השוואת הרכב קהילתי רחב יותר המתמקד ברמה תפקודית.
    3. השתמש בכלי המצלמות כדי לקשר את תמונות המקור לענן הנקודות הצפוף ולאפשר תצוגות מרובות תמונות של נקודות במודל.
      הערה: פרטים נוספים על כלי המצלמות ניתן למצוא בסעיף 4.5 של קובץ משלים 3.
    4. השתמשו ביישומון האינטרנט של דפדפן VPI כדי לתייג כל נקודה עם הייעוד הטקסונומי הגבוה ביותר שלה ישירות באמצעות תצוגות מרובות של תמונות המקור. הוסף שתי קבוצות אופציונליות של תוויות משניות לכל נקודה, עם דוגמאות לתוויות אלמוגים כולל מתח הלבנה75 ומורפולוגיה.
      הערה: ניתן לשנות ערכות תוויות ראשיות ומשניות על-ידי עריכת קובץ qclasses.json הממוקם בתיקיה *.pq.
    5. יצא סיכום של אחוז הכיסוי עבור כל תווית כקובץ .csv באמצעות יישומון האינטרנט.
  3. סקר צפיפות
    1. ודא שהתמונות כבר קושרו בתוכנה לאחר שלב 3.2.3. הגדר תצוגת פסאודו-מפה של ענן הנקודות הצפוף על ידי שינוי אורך המוקד של תצוגת הפרספקטיבה ל-100 מ"מ והתרחקות לתצוגה מלאה מלמעלה למטה של המודל. השתמש/י בקובץ הדגימה הריבועי בקובץ משלים 6 כדי ללכוד את התצוגה באמצעות יישומון האינטרנט על-ידי לחיצה על הערכה עבור תא C1 ולאחר מכן בחירה בכפתור ״תפיסה״.
      הערה: פרטים נוספים ניתן למצוא בסעיף 8.0 של קובץ משלים 3.
    2. הפעל מצלמות ולאחר מכן קשר תמונות בתוך תהליך העבודה של דגימת ריבוע על-ידי לחיצה על eval עבור תאים c2 ו-c3 בסקריפט הדגימה הריבועי.
    3. ודא שקופסת רוגו כבר נעשתה בעקבות שלב 3.1.1 כדי לייעד את שטח חילוץ הנתונים של 100 מ"ר . ביישומון האינטרנט, העריכו את קטע תאי ההכנה של c4 כדי לדגום 100 ריבועים של 1 מ"ר .
    4. בכתובת האינטרנט של Quadrat Sampling, השתמש בתמונות המקור כדי לחפש בריבוע ולתייג אורגניזמים מטרה. לחץ פעמיים לחיצה ימנית על מיקום כדי למקד מחדש את מיקום הדגימה. לחצו על לחצן טקסונומי כדי לייעד את נקודת היעד כדוגמה. להסרת נקודה מסומנת, לחץ פעמיים לחיצה שמאלית על נקודה זו ובחר NOTHING.
      הערה: ריבועים מוצגים בסדר אקראי קבוע מראש, המאפשר לדגום תת-קבוצה של ריבועים באופן אקראי לסקרי צפיפות.
    5. הידור כל קבצי הדגימה הממוקמים תחת *aux/recruits/test1 לספרייה אחת, ושנה את שם כל קובץ כך שיכלול את שם האתר. הוסף את קובץ בדיקת המידע של הלחצן (קובץ משלים 7) לאותה ספרייה כמו קבצי הדגימה. הפעל את קובץ ה- Script בקובץ משלים 8, בהתאם להוראות המובנות בשורה כדי לצבור נתונים לדוגמה לצפיפות לפי אתר וקבוצה טקסונומית.
      הערה: כאן, אנו דוגמים חסרי חוליות יושבים, אולם ניתן להשתמש באותו כלי כדי לסקור מגוון אורגניזמים, כולל צפיפות אלמוגים צעירים ובוגרים.
  4. דמוגרפיה
    1. טען את קובץ האורתו-הקרנה לפילוח מושבה בתוכנת ניתוח הפילוח (ראה טבלת חומרים)80. טען קבצי אורתו-הקרנה רשומים במשותף עבור נקודות זמן מרובות כמפות חדשות באותו קובץ פרויקט כדי לפלח ולעקוב אחר גודל המושבות לאורך זמן.
    2. השתמש בתמונות המקור דרך יישומון האינטרנט עבור iView שנמצא בסעיף 17.1 של קובץ משלים 3 תוך פילוח מושבות כהפניה לזיהוי טקסונומי וגבולות. ודא שהתמונות כבר קושרו בתוכנת ההדמיה לאחר שלב 3.2.3. מקם סמן על ענן הנקודות הצפוף עבור מושבת המוקד וגלול בין תמונות המקור עבור מיקום הסמן לתצוגות פרספקטיבה שונות.
    3. השתמש בכלי הערות הקליקים החיוביים/שליליים כדי לפלח מושבות אלמוגים בודדות. שנו גבולות באמצעות התאמת גבולות מבוססת לחיצה או ידנית.

4. אוצר נתונים

הערה: מאמצי ארכיון צריכים לתת עדיפות לשימור תמונות המקור, מכיוון שכל התוצרים הנגזרים הבאים ניתנים לשחזור. בעוד שהמאגרים הזמינים למשתמש נתון ישתנו, יש לעשות מאמצים לתקנן מטא נתונים של סקרים משויכים הכלולים במערך הנתונים של תמונת המקור כדי למקסם את התועלת שלהם כאשר הם זמינים לקהילה הרחבה יותר.

  1. מאגר נתונים
    1. צור קובץ תיאור שיטות הכולל פרטי סקר כגון שטח מכוסה, מערכת מצלמות, סמני בקרת קרקע ודפוס איסוף. ראה קובץ משלים 9 לתיאור לדוגמה עבור פרוטוקול זה.
    2. צור קובץ מטא נתונים של סקר ספציפי למערך נתוני התמונה, כולל שדות כגון שם אתר, תאריך איסוף, קואורדינטות GPS, מיסבי עלילה, נתוני עומק וקנה מידה של בקרת קרקע, ודפוס האיסוף ומערכת המצלמה המשמשת עבור הסקר הנתון.
      הערה: שדות נוספים הכוללים הקשר גיאוגרפי רחב יותר ותנאים במהלך הסקר מומלצים מאוד. קובץ מטא נתונים לדוגמה עם שדות מומלצים ניתן למצוא בקובץ משלים 10.
    3. שלב את קובץ התיאור, קובץ המטא נתונים וקבצי התמונה לארכיון zip יחיד כדי להטמיע אותו במאגר הנתונים שנבחר.
      הערה: אוספים של נתוני תמונות הפכו לזמינים ב-https://doi.org/10.6075/J0DV1HDR.

Results

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

איסוף תמונות מוצלח בשטח גדול בשטח אמור לגרום ליצירת שחזור ענן נקודות צפוף עם כיסוי מלא מלמעלה למטה של אזור הסקר, בעוד שיתירות לא מספקת בכיסוי עלולה לגרום לפערים או השפלה מלאה של ענן הנקודות (איור 4). עבור קבוצה של 43 סקרי תמונות בשטח גדול שנערכו ברחבי ארכיפלג הוואי בשנת 2016, ממוצע של 99.6% מהתמונות יושרו לכל מערך נתונים, כאשר 66% מערכות התמונות יישרו בהצלחה 100% מהתמונות. לתמונות שנאספו ממצלמת עדשת הזווית הרחבה היה GSD ממוצע של 0.52 מ"מ px-1 בעוד שלתמונות ממצלמת עדשת הזום היה GSD ממוצע של 0.18 מ"מ px-1. סקרים אלה יצרו ענני נקודות צפופים בגודל ממוצע של 557.7 מיליון נקודות (15 GB).

תהליכי העבודה האקולוגיים המתוארים כאן נועדו לייצר נתונים ברי השוואה למתודולוגיות קיימות לניטור שוניות אלמוגים78. נתונים אקולוגיים שחולצו מסקרי LAI ברחבי הוואי מראים, מלבד כמה חריגים, מדדים של חספוס ליניארי הנובעים מזרימת העבודה של המורכבות המבנית אשר מתיישרים היטב עם ערכים יחסיים בהשוואה למדדי מורכבות באתרם על פני אתרים81 (איור 5A,B). ניתוחי הרכב קהילתיים נוספים מ-LAI למדידת אחוז הכיסוי של קבוצות תפקודיות בנטיות עיקריות מראים יישור דומה בהשוואה לסקרי פוטו-קוודרטים מסורתיים82 (איור 5C,D). דגימת ריבוע כאן שימשה למדידת הצפיפות של חסרי חוליות יושבים, הנפוצים ביותר הם קיפודי ים, שסוכמו כמדדים קטגוריים של שפע יחסי. שיטות LAI תיעדו באופן קבוע רמות גבוהות יותר של שפע בהשוואה לשיטות באתרן 81 (איור 5E,F), מה שעשוי לנבוע מהיכולת לחפש ולסקור באופן מקיף את כל הפרטים באזור נתון בהשוואה למפקד חזותי מהיר. פילוח מושבות אלמוגים באמצעות אורתו-הקרנה דו-ממדית חשף גם התפלגות גודל דומה של טקסוני אלמוגים נפוצים לשיטות באתרן 83 (איור 5G,H).

יתרון מרכזי של סקרי LAI הוא היכולת לאחסן ולעקוב אחר שינויים באזורי שונית לאורך זמן באמצעות רישום משותף של ענן הנקודה הצפופה. שוניות אלמוגים הן מצעים חיים, מה שאומר שעבור סקרי LAI זה יכול להיות מאתגר לזהות משטחים קבועים, טבעיים או מותקנים, שניתן להשתמש בהם כדי לרשום באופן אמין ענני נקודות צפופות מנקודות זמן שונות. הדוגמה מאטול המילניום (איור 6) מציגה דוגמה עם צמיחה גבוהה ואובדן מבני שבו זרימת העבודה של רישום משותף בסיוע שימשה לרישום משותף של ענן נקודות צפוף למרות יציבות מועטה עד ללא יציבות של פני השונית לאורך זמן.

figure-results-1
איור 1: תרשים של מסגרות מצלמה מורכבות. דוגמה view של הגדרות מסגרת המצלמה היחידה (A,B) כפולה ו-(C,D). בתי מצלמות Ikelite מחוברים למסגרת בלוח ההרכבה של המצלמה באמצעות לוחית מחוון המחוברת לידיות הדיור. ניתן לחבר למסגרת מכשירים אופציונליים המסייעים בניווט כגון מפלס, מצפן ומחשב צלילה כפי שמוצג ב-B. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-2
איור 2: דיאגרמה של הגדרת עלילת תמונה של שטח גדול של 100 מ"ר . סכמטי של תמונת שטח גדול שהוגדרה במלואה בשטח של 100 מ"ר . סמני עלילה זמניים כוללים שישה סמני אריחי גבול, ארבעה פסי קנה מידה וארבעה מצופי ייחוס. סמני חלקה קבועים כוללים שני יתדות נירוסטה עם המוקד השמאלי, כאשר מסתכלים על החוף, כולל אום נעילה. יש לקחת את הפניה ל-GPS עבור העלילה מעל האריח השמאלי המרכזי או המוקד. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-3
איור 3: דפוס איסוף צוללנים. דוגמה ל- (A) מסלול שחייה של צולל כדי להבטיח כיסוי וחפיפה מספיקים של שטח החלקה עם חיץ כלול ו- (B) סידור הצולל עם מערכת המצלמה עם מצופי הייחוס המספקים מדריך לגובה השחייה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-4
איור 4: הפחתה בחפיפת התמונות. ההידרדרות של ענן הנקודות הצפוף ככל שמספר התמונות החופפות מצטמצם באמצעות דגימה אקראית. כל חלונית מציגה את ענן הנקודות הצפוף שנוצר מ-(A) כל התמונות, (B) 1/2, (C) 1/3, (D) 1/5 ו-(E) 1/10 מהתמונות המקוריות. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-5
איור 5: מיצוי נתונים אקולוגיים. נתוני מועמדים שחולצו מהדמיה בשטח גדול עבור כל אחד מתהליכי העבודה האקולוגיים מוצגים בהשוואה לשיטות איסוף נתונים מבוססות באתר. זה כולל (A,B) מורכבות מבנית, (C,D) הרכב הקהילה (פסי שגיאה מצביעים על שגיאת תקן), (E,F) צפיפות חסרי חוליות ו-(G,H) מבנה גודל דמוגרפי. קיצור: LAI = הדמיה בשטח גדול. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-6
איור 6: רישום משותף של ענן נקודות צפוף. דוגמה להשוואה חזותית של שני ענני נקודות צפופות שנרשמו זמנית במקביל. אזורים של אובדן מבני, ככל הנראה מנזקי נפיחות, מקודדים חזותית באדום, כפי שמצוין על ידי החץ המגנטה. אזורים של תוספת מבנית, המיוחסים בדרך כלל לצמיחה של מושבות אלמוגים, מקודדים חזותית בכחול, כפי שמצוין על ידי החץ הצהוב. זרימת העבודה של הרישום המשותף המתוארת כאן עדיין יכולה לשמש עבור אזורי שונית דינמיים כפי שניתן לראות כאן, שבהם נקודות בקרת קרקע (GCPs) המותקנות באופן קבוע לא יהיו אמינות עקב צמיחת יתר או תזוזה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

תכונת מצלמההגדרה מומלצת
מוקדאוטומטי
מצב צילוםP (אוטומטי מתוכנת) לעדשת זווית רחבה
A (אוטומטי עם עדיפות צמצם), מוגדר לצמצם F8 עבור עדשת מאקרו
מצב שחרורS (אוטומטי עם עדיפות תריס)
הגדרות פוקוס אוטומטימיקוד אוטומטי מרכזי (AF-C), נקודה מרכזית יחידה (S)
בקרת רגישות ISO אוטומטיתהלאה
רגישות ISO מקסימלית3200
מהירות תריס מינימלית1/320
איכות תמונהRAW + JPEG
טיימר מרווחים1 שניות
איזון לבןמנהג

טבלה 1: הגדרות מצלמה מומלצות. להלן רשימה של הגדרות המצלמה העיקריות המשמשות למיטוב איכות התמונה. הגדרות אלה נותנות עדיפות לצילום תמונות ממוקדות שצולמו על ידי מפעיל נע בתנאי תאורה מתחת למים.

יישור תמונות
דיוקגבוה
בחירה מוקדמת גנריתלא
מגבלת נקודות מפתח5000
מגבלת נקודת שוויון0
התאמת תמונות מודרכותלא
התאמת דגם מצלמה אדפטיביתכן
בנה ענן צפוף
איכותגבוה
סינון עומקמתון
חישוב צבעי נקודותכן
חישוב ביטחון נקודותכן
נקודות ייצוא
סוג קובץסטנפורד פליי
מערכת קואורדינטותקואורדינטות מקומיות (m)
נתוני מקורענן צפוף
שמירת צבעי נקודהכן
שמור נקודה רגילהכן
חיסכון בנקודותכן
שמירת שיעורי נקודותלא
המרת צבעים ל- RGB של 8 סיביותכן
קידוד בינאריכן

טבלה 2: הגדרות בניית ענן נקודות צפופות תלת מימדיות. רשימה של הגדרות המשמשות ב-Agisoft Metashape ליצירה וייצוא של שחזור ענן נקודות צפוף באיכות גבוהה.

קובץ משלים 1: מפת דרכים. דוגמה לתמונת אורתופסיפס המסומנת במאפייני עלילה ועומקים כדי לסייע במציאת שטח חלקה לסקר מחדש. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 2: Extract_meta.py. הסקריפט פועל ב-Agisoft Metashape כדי לייצא מידע על תנוחת המצלמה וספריית הקבצים לשימוש ב-Viscore כדי לבצע שאילתות על התמונות המקוריות. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ משלים 3: מדריך ל-Viscore. מדריך תוכנה עבור Viscore, הכולל תהליכי עבודה להדמיית מודלים, רישום משותף וניתוחים אקולוגיים. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 4: Rugosity_Functions.Rmd. סקריפט המשמש ב-R המכיל פונקציות לעיבוד נתוני חספוס שחולצו מ-Viscore. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 5: Rugosity_Analysis.Rmd. סקריפט המשמש ב- R לחישוב מדדי חספוס. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 6: Quadrat_sampling.rpl.json. סקריפט המשמש ב-Viscore לזרימת עבודה של ניתוח צפיפות ריבועית. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 7: Density_taxo_lookup.json. קובץ בדיקת לחצן להפעלת סקריפט דגימה ריבועי כדי לצבור נתוני דגימה ריבועית לפי קבוצה טקסונומית. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ משלים 8: Density_Analysis.R קובץ Script המשמש ב- R כדי לצבור נתוני דגימה ריבועיים המחשבים צפיפות לפי קבוצה טקסונומית ברמת הסקר. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 9: README.txt קובץ טקסט לדוגמה שייכלל בתמונות מקוריות לאחסון נתונים בארכיון המתאר מתודולוגיית לכידת תמונות. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

תיק משלים 10: METADATA_KAH_2016-07_03.txt קובץ טקסט לדוגמה שייכלל עם תמונות מקוריות לאחסון נתונים בארכיון המכיל שדות מטה-נתונים עבור סקר LAI. זה כולל שדות עבור נתוני קנה מידה ועומק של סקר להפניה וכן מטא נתונים כוללים של אתר עבור הקשר גיאוגרפי. קיצור: LAI = הדמיה בשטח גדול. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

Discussion

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

הדמיה בשטח גדול היא כלי המאפשר למדעני תחום לדמיין ולנתח באופן דיגיטלי תכונות של הסביבה בקנה מידה גדול יותר מזה של התמונות הבודדות שנאספו. על ידי לכידת תמונות מרובות של הסביבה מנקודות מבט מרובות, פרוטוקולי LAI עוזרים ליצור ייצוגים של נופים רחבים יחסית (יחסית לכיסוי המרחבי של תמונות בודדות) תוך שמירה על הפרטים שנאספו מהתמונות המקוריות. הערך הייחודי של LAI טמון ביכולת לחקור נתונים סביבתיים על פני קני מידה, מהקנה המידה הגדול ביותר (המוגדר על ידי ההיקף השטחי של הסקר) ועד לקנה המידה הטוב ביותר (המוגדר על ידי הרזולוציה הממומשת של התמונות המקוריות). עם זאת, כדי לנצל את החוזק הצולב הזה, חיוני להבטיח גישה קבועה וזורמת לכל רמות הנתונים שנלכדו, במיוחד בהבטחת גישה קלה הן לתמונות המקוריות והן למודל התלת-ממדי הנגזר. בכל שלב של הפרוטוקול המוצג כאן, אנו מדגישים את החוזק הייחודי הזה של LAI על ידי הבטחה עקבית שהתמונות המקוריות נגישות, שמישות ומאוחסנות בצורה מאובטחת לצד מודלים נגזרים של LAI.

שיטת LAI תספק מוצרים המקושרים ישירות לתמונות המקוריות שנאספו. על ידי שינוי פרטים של רכישת תמונות, משתמשים יכולים לייצר תוצרי נתונים באיכות וכיסוי שונים. בעת סקר סביבות שוניות אלמוגים מורכבות מבחינה מבנית, משתמש עם זמן סקר מוגבל מתחת למים (או מספר קבוע של תמונות זמינות לצילום) עשוי לתעדף את הגדלת הכיסוי השטחי של אזור הסקר או הגדלת רמת הפירוט של כל קטע של האזור שנדגם. בהכרח תהיה פשרה, כאשר למודל השטח הגדול יש פחות פרטים (ואולי יותר חסימות) ליחידת שטח והמודל המפורט מכסה פחות שטח כולל (עם פחות חסימות). בפרוטוקול זה, אנו כוללים שימוש בשתי מצלמות, כל אחת עם עדשות שונות, מה שמאפשר למשתמש לדגום שטח גדול יותר (חפיפה מספקת עם עדשת זווית רחבה כדי לעמוד בדרישות SfM) ובמקביל לאסוף תמונות מקוריות מפורטות יותר (פירוט גבוה יותר מעדשת זום שיש לה פחות חפיפה בין תמונה לתמונה). על ידי הכללת הערכת תנוחה של תמונות משתי המצלמות, פרוטוקולי ההדמיה והניתוח במורד הזרם כוללים תצוגות ברזולוציה גבוהה יותר מרוב האזור שנדגם. למרות שהפרוטוקול נועד להרחיב את טווח כדאיות הסקר, משתמשים עשויים לגלות כי המוצרים הנגזרים חסרים כיסוי שטחי מספיק או פירוט מספיק של תמונות מקוריות כדי להשלים שגרות אנליטיות מועדפות. מומלץ למשתמשים לסקור את התמונות המקוריות ואת המודלים הנגזרים כדי להבטיח שפרוטוקול הסקר הסביבתי עונה על צרכי התוכנית ולשנות את גישת הסקר במים (למשל, שינוי מרחק דגימת הקרקע, שינוי משך הסקר או מספר התמונות שנאספו) כדי להגיע לאיזון המועדף של כיסוי שטח ורזולוציה ליחידת שטח.

שיטות LAI מספקות ערך למדע התת-ימי על ידי לכידת 'תמונות' עשירות במידע וכיסוי רחב של סביבות קרקעיות שיכולות להיות חסכוניות בזמן ודורשות מומחיות מוגבלת ספציפית לתחום לאיסוף. ניתן לשקול את הערך של מוצרי נתונים אלה בהתייחס לזרמי נתונים קיימים כמו גם ליישומים חדשים ומואצים ספציפיים לתחום. בהתחשב בהשוואה לזרמי נתונים קיימים, תוצרי ניתוח מ-LAI יכולים לספק נתונים אקולוגיים הניתנים להשוואה ישירה לנתונים שנאספו באתרם על ידי משקיפים תת-ימיים 84,85,86,87. אנו מספקים כאן ניתוח כמותי של תפוקות נתונים אקולוגיים הנגזרות מכל אחת מפעילויות הניטור הקלאסיות באתרן ומניתוח סטנדרטי של מוצרי LAI, בהתאם לפרוטוקול זה. על ידי התמקדות בארבעה מדדים נפוצים במאמצי ניטור שוניות אלמוגים (מורכבות מבנית, הרכב הקהילה הקרקעית, צפיפות חסרי חוליות ניידים ומבנה גודל האלמוגים; איור 5), אנו מדגימים התאמה כמותית חזקה בתפוקות הנתונים. יש לציין כי עבור זרמי הנתונים הדורשים תצפיות בקנה מידה עדין (למשל, זיהויים טקסונומיים, הגדרות מדויקות של גבולות ביולוגיים), תהליכי עבודה של LAI הכוללים גישה קבועה ואמינה לתמונות מקוריות מספקים חוזק ייחודי להקבלה להזדמנויות התצפית שבאופן היסטורי הוגבלו רק לדגימה סוחפת, באתר. ההתקדמות בטיפול בנתונים והדמיה המסופקת על ידי Viscore ומתוארת בפרוטוקול זה מציעה ערך ייחודי בהבטחת יכולת ההשוואה של נתונים אקולוגיים שמקורם ב-LAI ומוצרי ניטור באתרם, המאפשרים תחזוקה חסרת פניות של זרמי נתונים ארוכי טווח עם שילוב של זרימות עבודה משופרות דיגיטלית של LAI.

עבור מדענים תת-ימיים, LAI מציעה הזדמנות למנף זרימות עבודה חדשות ומואצות ברכישת נתונים וחקירתם. ל-LAI יש חוזקות ייחודיות ככלי מיפוי ברזולוציה גבוהה המכיל מידע לא רק המתאר את ההרכב היחסי של הסביבה הקרקעית אלא גם מאפיינים מרחביים. במפורש ליצירת מודל תלת מימד מזרימת העבודה של SfM, מוצרי LAI מכילים מידע על המורכבות המבנית שניתן לחקור בקנה מידה מרובה56. ככלים הלוכדים נופים ימיים בשטח גדול יותר, מוצרי LAI יכולים לספק הזדמנות לשקול דפוסים של התפלגות מרחבית ומאפייני שכונה עבור אורגניזמים בנטיים45,66. יתר על כן, על ידי היכולת לדמיין נופים קרקעיים בקנה מידה גדול יותר, ניתן לזהות מאפיינים שאינם נראים בקלות בבתי גידול תת-ימיים בשל מגבלות הראות למרחקים ארוכים מתחת למים, למשל דפוס מצולע בקנה מידה גדול (3-4 מ') של מקרו-אצה מצויה בשונית אלמוגים פסיפית64.

בעוד ש-LAI מספקת הזדמנויות לניתוח בקנה מידה גדול, היו חששות מוצהרים לגבי האתגרים הקשורים לאיסוף יעיל במים ועיבוד לאחר תמונה. הרחבת ההיקף המרחבי של רכישת תמונות מתחת למים תדרוש התקדמות טכנולוגית הרחק מהדמיה בפריסת צוללנים, לשימוש במערכות מיפוי מסייעות88, ובסופו של דבר שימוש ב-ROVs38 ו-AUVs 67,89. מתודולוגיות סקר חזקות ביחס לדפוס הרכישה ומערכות המצלמות יבטיחו מעבר חלק ועקביות בנתונים שנוצרו על פני הפלטפורמות השונות הללו. בהתחשב בדרישות החישוביות כמו גם בפורמט הנתונים הגדול של מוצרי LAI, כמה מדענים ימיים הביעו חששות לגבי הנגישות הטכנולוגית של זרימת העבודה90 ודרישות הזמן הגדולות הקשורות לחילוץ נתונים אקולוגיים 84,86. עם זאת, מספר הולך וגדל של כלים מוצגים הממנפים פתרונות יצירתיים למכשולים הטכניים של חילוץ נתונים 80,91,92,93. חשוב לציין, השימוש בתהליכי עבודה משופרים בינה מלאכותית של ניתוח LAI מוגבל על ידי איכות אות הקלט המסופק. ככזה, נותר ביקוש עקבי בשמירה על סטנדרטים ואיכות של רכישת תמונות וניהול נתונים בפרוטוקולי LAI ללא קשר אם חילוץ הנתונים מתבצע על ידי צופה אנושי, על ידי אלגוריתם AI מיומן, או (באופן אידיאלי) על ידי זרימת עבודה מואצת של בינה מלאכותית, אנושית בלולאה. על ידי שמירה על התמקדות עקבית בחשיבות העיקרית של התמונות המקוריות בפרוטוקולי LAI, כפי שמתואר כאן, נוצרות הזדמנויות ייחודיות לחקור בתי גידול תת-ימיים בצורה חזקה, שקופה ועקבית.

Disclosures

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

למחברים אין ניגודי אינטרסים לחשוף.

Acknowledgements

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

עבודה זו נתמכת על ידי המאמצים של אתגר 100 האיים במכון סקריפס לאוקיינוגרפיה. אנו מודים לשותפי הטכנולוגיה הימית של שמידט, אד וכריסטי סקריפס וקרן משפחת מור על תמיכתם הכספית במחקר הקשור ובמאמצי ההכשרה להדמיה בשטחים גדולים שעזרו לחדד את המתודולוגיה. בנוסף, אנו מודים לצוות ספינות המחקר Hi'ialiki, Hanse Explorer ו-Plan B, שסיפקו תמיכה למאמצי השטח. אנו מודים במיוחד לצוות בחטיבת מדעי המערכת האקולוגית של המרכז למדעי הדיג של איי האוקיינוס השקט ב-NOAA שסייע באיסוף הנתונים המוצגים כאן.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
1 אינץ' x 4 1/4 אינץ' x 3 1/4 אינץ' אצטל במכונה מותאמת אישיתN/AN/A1.1 הכנת הילוכים; לקונסטרוקציה של שקופיות מצלמה ותושבות
1/2 אינץ' פוליאתילן בצפיפות גבוהה בדרגה ימיתKing StarboardN/A1.1 הכנת הילוכים; לבנייה של המסגרת החיצונית של המצלמה ולוחות ההרכבה למצלמה
18-8 ברגי ראש שטוח פיליפס מנירוסטה, 3/8 אינץ'-16 גודל חוט, 1-1/2 אינץ' לונגמקמאסטר-קאר91771A6281.1 הכנת הילוכים; להרכבת מסגרת מצלמה
18-8 בורג ראש שקע נירוסטה, גודל חוט 10-24, אורך 1-1/8 אינץ'McMaster-Carr92196A2481.1 הכנת הילוכים; משמש לאבטחת לוחית הרכבה לטיפול
במשקולות צלילה של 1 ק"גבית הצלילהWBELT24 1LB1.2 הגדרת עלילה; משמש למצופי ייחוס
200DL דיור תת ימי עבור מצלמת DSLR Nikon D780Ikelite710191.1 הכנת הילוכים; מארז תת-ימי למצלמה דיגיטלית
עדשה קבועה 24 מ"מ (AF-S NIKKOR 24 מ"מ f/1.8G ED)Nikkor200571.1 הכנת הילוכים; עדשת זווית רחבה לחפיפה גדולה יותר של תמונה
250# אפור ארוך פולי רךקונטיננטלווסטרן 5030861.2 הגדרת עלילה; לבנות סרגלי קנה מידה. סמני בקרת קרקע לקביעת קנה מידה דגם
3 פאונד פטיש קידוחEstwingB3-3LB1.2 הגדרת חלקה; משמש להתקנת יתדות נירוסטה באתר הסקר
3/8-16 X 18 אינץ' מוט THRD W/60 מעלות נקודה 316 S/Sבורג אבבה37C1800ROD6/60DEG1.2 הגדרת חלקה; להתקנה קבועה לסימון אתר סקר
316 נירוסטה ניילון-הכנס אגוז נעילה סופר עמיד בפני קורוזיה, 1/4 אינץ'-20 גודל חוטMcMaster-Carr90715a1251.2 הגדרת חלקה; לסרגלי קנה מידה והרכבת מסגרת.
316 נירוסטה ניילון-הכנס אגוז נעילה סופר עמיד בפני קורוזיה, 3/8 "-16 גודל חוטMcMaster-Carr90715A1451.2 הגדרת עלילה; מודבק ליתד נירוסטה שמאלי לכיוון החלקה
316 ברגי ראש שטוח פיליפס מנירוסטה, גודל חוט 10-32, אורך 3/8 אינץ'McMaster-Carr91500a8271.1 הכנת הילוכים; להרכבת מסגרת מצלמה
סמן Agisoft בגודל 4 אינץ' x 4 אינץ' מודפס על נייר עמיד למיםAgisoftN/A1.2 Plot Setup; לבניית אריחים פינתיים. סמני בקרת קרקע לקביעת כיוון הדגם
4 "x4" x1/4 " אריחי נירוסטהN/AN / A1.2 הגדרת חלקה; לבניית אריחים פינתיים. סמני בקרת קרקע לקביעת כיוון הדגם
4 אינץ' x4 אינץ' x3/4 אינץ' פלסטיק מודפס בהתאמה אישית סמן agisoft ליבת צבע פוליאתילן בצפיפות גבוההN/AN/A1.2 הגדרת חלקה; לבנות סרגלי קנה מידה. סמני בקרת קרקע לקביעת קנה מידה דגם
512 GB כרטיס Extreme PRO SDXC UHS-I - C10, U3, V30, 4K UHD, SD CARDSanDiskSDSDXXY-512G-GN4IN1.1 הכנת הילוכים; כרטיס אחסון מהיר וקיבולת גדולה. עד 2 בשימוש לכל מצלמה לאחסון תמונה
, כונן קשיח חיצוני נייד Elements בנפח 5 טרה-בתים, לכידת תמונות USB 3.0Western DigitalWDBU6Y0050BBK-WESN1.3; כונן קשיח חיצוני בנפח גדול לאחסון תמונות וגיבוי תמונה
עדשה קבועה של 60 מ"מ (AF-S, Micro, NIKKOR, 60 מ"מ, F2.8G ED),הכנת ציוד Nikkor21771.1; עדשת זום מאקרו, אופציונלית להגדרת מצלמה כפולה
Acetal מעובדת ומטופחת עבור 1 "x12" 3/8 אינץ' 16 פלטות תמיכה בחוטיםN/AN/A1.1 הכנת הילוכים; עמודי תמיכה למסגרת מצלמה
AquaMend אפוקסי שפכטל מקלJD אספקה תעשייתית4705501.2 הגדרת עלילה; משמש להתקנת יתדות נירוסטה באתר הסקר
אדריכלי 6063 אלומיניום U-Channel, עובי דופן 1/8 אינץ', 1/2 אינץ' גבוה x 3/4 אינץ' רחב מחוץלמקמאסטר-קאר9001k461.2 הגדרת מגרש; לבנות סרגלי קנה מידה. סמני בקרת קרקע לקביעת קנה מידה של דגם
Black-Oxide 18-8 ברגי פיליפס עם ראש מחבת נירוסטה, חוט 1/4 אינץ'-20, 1/2 אינץ' ארוךMcMaster-Carr91249a5371.1 הכנת הילוכים; לחיבור ידית ikelite לבית
ברגי פיליפס עם ראש מחבת נירוסטה 18-8 תחמוצת שחורה, חוט 1/4 אינץ'-20, אורך 5/8 אינץ'מקמאסטר-קאר91249A5391.2 הגדרת חלקה; לבנות סרגלי קנה מידה. סמני בקרת קרקע לקביעת סולם דגם
חבל פלדה כחולקונטיננטל ווסטרן4020201.2 הגדרת חלקה; משמש לאבטחת ציפה לצלילה לבנטו במהלך סקרים
גוף המצלמה D780Nikon16181.1 הכנת ציוד; גוף מצלמה דגם
DGX Tech Compass עם תושבת באנג'י וכבלDive Gear ExpressDX-9050x1.2 הגדרת עלילה; לאיסוף מיסבי עלילה וכתוספת למסגרת המצלמה כעזר ניווט
מחשב צלילה - Suunto Zoop NovoSuunto לא ישים1.2 הגדרת עלילה; כדי לתעד עומק באריחי ייחוס
צפחת צלילהTexWipeTX58351.2 הגדרת עלילה; משמש להקלטת מטא נתונים של עלילה כגון עומק אריחים, ומספרי יעד מקודדים
DL 8 אינץ' Dome PortIkelite753401.1 הכנת הילוכים; יציאת כיפה לדיור תת ימי
FLOAT, PVC SPONGE, קוטר 5-3/4 אינץ'. על 3/4 אינץ', RUSTMemphis Net & הגדרתחוט SB11.2; משמש כהתייחסות חזותית לקביעת גבולות העלילה וגובה השחייה של מפעיל המצלמה
Garmin 78s GPSGarmin010-00864-011.2 הגדרת חלקה; משמש לתיעוד מיקום אתר הסקר
מחשב בעל ביצועים גבוהיםN/AN/A2.0 בניית מודל; לעיבוד ענן נקודות צפוף בתלת-ממד, מפרטים מומלצים לכלול מעבד מהיר של 10+ ליבות, 128GB RAM (מינימום 64GB), כונן SSD בנפח 1TB ו-NVIDIA או AMD GPU ייעודי.
צלילה מתנפחת משטח צלילהעומראטול 62461.2 הגדרת עלילה; מצוף סמן משטח דו-תכליתי ו 
JOHNSON Cross Check Level: לא מגנטי, 2 1/4 אינץ' x 1 7/16 אינץ' x 3/16 אינץ', פלסטיק, חור תלייה, 1 מ"מ/מגריינגר6C2251.1 הכנת הילוכים; תוספת אופציונלית למסגרת המצלמה כעזר ניווט
סרט מדידה ארוך, 1/2 אינץ' x 30 מ', PumpkinGrainger3LJW91.2 הגדרת עלילה; משמש להקמת שטח מגרש
Manta Reel SR. ReelManta IndustriesN/A1.2 הגדרת חלקה; מצורף לצוף צלילה לשימוש במהלך סקרים
Metashape Professional LicenseAgisoftN/A2.0 Model Construction; תוכנה לעיבוד ענן נקודות צפוף
בוהק אקריליקשקוף N/AN/A1.2 Plot; לבניית אריחים פינתיים. סמני בקרת קרקע לקביעת כיוון הדגם
O-Ring 0132.45 עבור מערכת יציאות DL, בתי ULTRAcompactIkelite132.451.1 הכנת הילוכים; טבעת O לדיור תת ימי
טבעת O 0132.59 עבור DSLR & בתים ללא מראה (סוג 1)Ikelite132.591.1 הכנת הילוכים; טבעת O לדיור תת ימי
Paracord או Dacron LineN/AN/A1.2 הגדרת חלקה; משמש לחיבור מצופי רפרן למשקולות צלילה
בורג ראש שטוח 18-8 נירוסטה פיליפס פסיבי, כיור נגד 82 מעלות, חוט 1/4 אינץ'-20, 1 אינץ' ארוךMcMaster-Carr91771a5421.1 הכנת הילוכים; לוח מחוון מסגרת
בורג ראש שטוח 18-8 נירוסטה פיליפס פסיבי, כיור נגד 82 מעלות, חוט 1/4 אינץ'-20, 1-3/4 אינץ' ארוךMcMaster-Carr91771a5481.1 הכנת הילוכים; לוח מחוון מסגרת
פאסיב 18-8 נירוסטה פיליפס בורג ראש שטוח, כיור 82 מעלות, חוט 10-32, 3/8 אינץ'ארוך McMaster-Carr91771A8271.2 הגדרת חלקה; לבניית אריחים פינתיים. סמני בקרת קרקע לקביעת כיוון הדגם
Pelican 1060 מיקרו מארזPelican1060-025-1001.2 הגדרת חלקה; דיור ליחידת GPS המודבק למצוף הצלילה המתנפח
בורג אגודל ראש פלסטיק 1/4 אינץ'-20 x 2 אינץ'McMaster-Carr91185A8191.1 הכנת הילוכים; השתמש כדי לאבטח את בית המצלמה כדי למסגר
ידית שחרור מהיר ביד ימין עם הארכהIkelite4077.021.1 הכנת הילוכים; ידית לדיור תת ימי
RN/AN/A3.0 ניתוח אקולוגי; תוכנה להרצת סקריפטים של מורכבות מבנית
TaglabN/AN/A3.0 Ecological Analysis; תוכנה לניתוח פילוח
הארכת טריגר v2 למיקוד תריס או כפתור אחוריIkelite4077.951.1 הכנת הילוכים; הארכת הדק לבקרת כפתור תריס דיור מתחת למים
משאבת ואקום עם מדIkelite470111.1 הכנת הילוכים; כדי לבדוק את תקינות אטמי טבעת ה-O עבור בתי מצלמות תת-מימיות
ViscoreN/AN/A2.0 Model Construction; 3.0 ניתוח אקולוגי; תוכנה לניתוח אקולוגי
, עלילה ללא

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Hubbell, S. P., Foster, R. B. Short-term dynamics of a neotropical forest: Why ecological research matters to tropical conservation and management. Oikos. 63, 48-61 (1992).
  2. Fahey, T. J., et al. The promise and peril of intensive-site-based ecological research: Insights from the Hubbard Brook ecosystem study. Ecology. 96 (4), 885-901 (2015).
  3. Condit, R., et al. Spatial patterns in the distribution of tropical tree species. Science. 288 (5470), 1414-1418 (2000).
  4. Lieberman, D., Lieberman, M., Peralta, R., Hartshorn, G. Mortality patterns and stand turnover rates in a wet tropical forest in Costa Rica. J Ecol. 73 (3), 915-924 (1985).
  5. Hubbell, S. P. Tree dispersion, abundance, and diversity in a tropical dry forest: That tropical trees are clumped, not spaced, alters conceptions of the organization and dynamics. Science. 203 (4387), 1299-1309 (1979).
  6. Connell, J. H. The consequences of variation in initial settlement vs. Post-settlement mortality in rocky intertidal communities. J Exp Mar Biol Ecol. 93 (1-2), 11-45 (1985).
  7. Turner, M. G. Landscape ecology: The effect of pattern on process. Annu Rev Ecol Syst. 20, 171-197 (1989).
  8. Rietkerk, M., Van De Koppel, J. Regular pattern formation in real ecosystems. Trends Ecol Evol. 23 (3), 169-175 (2008).
  9. Harms, K. E., Wright, S. J., Calderón, O., Hernandez, A., Herre, E. A. Pervasive density-dependent recruitment enhances seedling diversity in a tropical forest. Nature. 404 (6777), 493-495 (2000).
  10. Marhaver, K., Vermeij, M., Rohwer, F., Sandin, S. Janzen-connell effects in a broadcast-spawning caribbean coral: Distance-dependent survival of larvae and settlers. Ecology. 94 (1), 146-160 (2013).
  11. Kenyon, J. C., Maragos, J. E., Cooper, S. Characterization of coral communities at rose atoll, american samoa. Atoll Res Bull. 586, 1-28 (2010).
  12. Goreau, T. F. The ecology of jamaican coral reefs i. Species composition and zonation. Ecology. 40 (1), 67-90 (1959).
  13. Sandin, S. A., et al. Baselines and degradation of coral reefs in the northern line islands. PLoS One. 3 (2), e1548(2008).
  14. Newman, M. J. H., Paredes, G. A., Sala, E., Jackson, J. B. C. Structure of Caribbean coral reef communities across a large gradient of fish biomass. Ecol Lett. 9 (11), 1216-1227 (2006).
  15. Smith, J. E., et al. Re-evaluating the health of coral reef communities: Baselines and evidence for human impacts across the central pacific. P Roy Soc B: Biol Sci. 283 (1822), 20151985(2016).
  16. Lewis, J. B. Spatial distribution and pattern of some Atlantic reef corals. Nature. 227 (5263), 1158-1159 (1970).
  17. Bradbury, R. H., Young, P. C. The effects of a major forcing function, wave energy, on a coral reef ecosystem. Mar Ecol Prog Ser. 5, 229-241 (1981).
  18. Bak, R. P. M., Nieuwland, G. Long-term change in coral communities along depth gradients over leeward reefs in the Netherlands Antilles. Bull Mar Sci. 56 (2), 609-619 (1995).
  19. Connell, J. H., Hughes, T. P., Wallace, C. C. A 30-year study of coral abundance, recruitment, and disturbance at several scales in space and time. Ecol Monogr. 67 (4), 461-488 (1997).
  20. Hughes, T. P. Population dynamics based on individual size rather than age: A general model with a reef coral example. Am Nat. 123 (6), 778-795 (1984).
  21. Hughes, T. P., Tanner, J. E. Recruitment failure, life histories, and long-term decline in Caribbean corals. Ecology. 81 (8), 2250-2263 (2000).
  22. Fong, P., Glynn, P. A dynamic size-structured population model: Does disturbance control size structure of a population of the massive coral Gardineroseris planulata in the Eastern Pacific. Mar Biol. 130 (4), 663-674 (1998).
  23. Vardi, T., Williams, D. E., Sandin, S. A. Population dynamics of threatened elkhorn coral in the Northern Florida Keys, USA. Endanger Species Res. 19 (2), 157-169 (2012).
  24. Doropoulos, C., Ward, S., Roff, G., González-Rivero, M., Mumby, P. J. Linking demographic processes of juvenile corals to benthic recovery trajectories in two common reef habitats. PLoS One. 10 (5), e0128535(2015).
  25. Edmunds, P. A quarter-century demographic analysis of the Caribbean coral, Orbicella annularis, and projections of population size over the next century. Limnol Oceanogr. 60 (3), 840-855 (2015).
  26. Deignan, L. K., Pawlik, J. R. Perilous proximity: Does the Janzen-Connell hypothesis explain the distribution of giant barrel sponges on a Florida coral reef. Coral Reefs. 34, 561-567 (2015).
  27. Zvuloni, A., et al. Spatio-temporal transmission patterns of black-band disease in a coral community. PLoS One. 4 (4), e4993(2009).
  28. Karlson, R. H., Cornell, H. V., Hughes, T. P. Aggregation influences coral species richness at multiple spatial scales. Ecology. 88 (1), 170-177 (2007).
  29. Jolles, A. E., Sullivan, P., Alker, A. P., Harvell, C. D. Disease transmission of aspergillosis in sea fans: Inferring process from spatial pattern. Ecology. 83 (9), 2373-2378 (2002).
  30. Carlon, D. B., Olson, R. R. Larval dispersal distance as an explanation for adult spatial pattern in two Caribbean reef corals. J Exp Mar Biol Ecol. 173 (2), 247-263 (1993).
  31. Bak, R., Termaat, R., Dekker, R. Complexity of coral interactions: Influence of time, location of interaction and epifauna. Mar Biol. 69, 215-222 (1982).
  32. Stimson, J. An analysis of the pattern of dispersion of the hermatypic coral Pocillopora meandrina var. Nobilis verril. Ecology. 55 (2), 445-449 (1974).
  33. Edwards, C., 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. Pizarro, O., Eustice, R. M., Singh, H. Large area 3-d reconstructions from underwater optical surveys. IEEE J Oceanic Eng. 34 (2), 150-169 (2009).
  35. Figueira, W., et al. Accuracy and precision of habitat structural complexity metrics derived from underwater photogrammetry. Remote Sens. 7 (12), 16883-16900 (2015).
  36. Burns, J., Delparte, D., Gates, R., Takabayashi, M. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3d ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 3, e1077(2015).
  37. Piazza, P., et al. Underwater photogrammetry in Antarctica: Long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue. Polar Biol. 42, 1061-1079 (2019).
  38. Price, D. M., et al. Using 3d photogrammetry from rov video to quantify cold-water coral reef structural complexity and investigate its influence on biodiversity and community assemblage. Coral Reefs. 38, 1007-1021 (2019).
  39. Fallati, L., et al. Characterizing Håkon Mosby Mud Volcano (Barents Sea) cold seep systems by combining ROV-based acoustic data and underwater photogrammetry. Front Mar Sci. 10, 1269197(2023).
  40. Ventura, D., et al. Seagrass restoration monitoring and shallow-water benthic habitat mapping through a photogrammetry-based protocol. J Environ Manage. 304, 114262(2022).
  41. Combs, I. R., Studivan, M. S., Eckert, R. J., Voss, J. D. Quantifying impacts of stony coral tissue loss disease on corals in Southeast Florida through surveys and 3D photogrammetry. PLoS One. 16 (6), e0252593(2021).
  42. Bongaerts, P., et al. Reefscape genomics: Leveraging advances in 3D imaging to assess fine-scale patterns of genomic variation on coral reefs. Front Mar Sci. 8, 638979(2021).
  43. Raoult, V., Reid-Anderson, S., Ferri, A., Williamson, J. E. How reliable is Structure from Motion (sfm) over time and between observers? A case study using coral reef bommies. Remote Sens. 9 (7), 740(2017).
  44. Weinberg, S. A comparison of coral reef survey methods. Bijdr Dierkd. 51 (2), 199-218 (1981).
  45. 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).
  46. Gracias, N., Santos-Victor, J. Underwater video mosaics as visual navigation maps. Comput Vis Image Und. 79 (1), 66-91 (2000).
  47. 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 (1-3), 59-73 (2007).
  48. Kodera, S. M., et al. Quantifying life history demographics of the scleractinian coral genus Pocillopora at Palmyra Atoll. Coral Reefs. 39 (4), 1091-1105 (2020).
  49. Ferrari, R., et al. 3D photogrammetry quantifies growth and external erosion of individual coral colonies and skeletons. Sci Rep. 7 (1), 16737(2017).
  50. Sandin, S. A., et al. Considering the rates of growth in two taxa of coral across Pacific Islands. Adv Mar Biol. 87 (1), 167-191 (2020).
  51. Ventura, D., et al. Integration of close-range underwater photogrammetry with inspection and mesh processing software: A novel approach for quantifying ecological dynamics of temperate biogenic reefs. Remote Sens Ecol Conserv. 7 (2), 169-186 (2021).
  52. Ferrari, R., et al. Photogrammetry as a tool to improve ecosystem restoration. Trends Ecol Evol. 36 (12), 1093-1101 (2021).
  53. Remmers, T., et al. Close-range underwater photogrammetry for coral reef ecology: A systematic literature review. Coral Reefs. 43 (1), 35-52 (2024).
  54. Marre, G., Holon, F., Luque, S., Boissery, P., Deter, J. Monitoring marine habitats with photogrammetry: A cost-effective, accurate, precise and high-resolution reconstruction method. Front Mar Sci. 6, 276(2019).
  55. Nocerino, E., et al. Comparison of diver-operated underwater photogrammetric systems for coral reef monitoring. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 143-150 (2019).
  56. Mccarthy, O. S., Smith, J. E., Petrovic, V., Sandin, S. A. Identifying the drivers of structural complexity on Hawaiian coral reefs. Mar Ecol Prog Ser. 702, 71-86 (2022).
  57. Pascoe, K. H., Fukunaga, A., Kosaki, R. K., Burns, J. H. 3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane. Sci Rep. 11 (1), 12050(2021).
  58. Torres-Pulliza, D., et al. A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity. Nat Ecol Evol. 4 (11), 1495-1501 (2020).
  59. Friedman, A., Pizarro, O., Williams, S. B., Johnson-Roberson, M. Multi-scale measures of rugosity, slope and aspect from benthic stereo image reconstructions. PloS One. 7 (12), e50440(2012).
  60. 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).
  61. Fukunaga, A., Burns, J. H., Pascoe, K. H., Kosaki, R. K. Associations between benthic cover and habitat complexity metrics obtained from 3D reconstruction of coral reefs at different resolutions. Remote Sens. 12 (6), 1011(2020).
  62. Ferrari, R., et al. Quantifying multiscale habitat structural complexity: A cost-effective framework for underwater 3D modelling. Remote Sens. 8 (2), 113(2016).
  63. 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), 4077(2023).
  64. Sandin, S. A., et al. Evidence of biological self-organization in spatial patterns of a common tropical alga. Am Nat. 200 (5), 722-729 (2022).
  65. Burns, J. H. R., Alexandrov, T., Ovchinnikova, K., Gates, R. D., Takabayashi, M. Data for spatial analysis of growth anomaly lesions on Montipora capitata coral colonies using 3D reconstruction techniques. Data Br. 9, 460-462 (2016).
  66. Pedersen, N. E., et al. The influence of habitat and adults on the spatial distribution of juvenile corals. Ecography. 42, 1-11 (2019).
  67. Ferrari, R., et al. Quantifying the response of structural complexity and community composition to environmental change in marine communities. Glob Chang Biol. 22 (5), 1965-1975 (2016).
  68. Cresswell, A. K., et al. Structure-from-motion reveals coral growth is influenced by colony size and wave energy on the reef slope at Ningaloo Reef, Western Australia. J Exp Mar Biol Ecol. 530, 151438(2020).
  69. Lange, I. D., Perry, C. T. A quick, easy and non-invasive method to quantify coral growth rates using photogrammetry and 3D model comparisons. Methods Ecol Evol. 11 (6), 714-726 (2020).
  70. George, E. E., et al. Space-filling and benthic competition on coral reefs. PeerJ. 9, e11213(2021).
  71. Sarribouette, L., Pedersen, N. E., Edwards, C. B., Sandin, S. A. Post-settlement demographics of reef building corals suggest prolonged recruitment bottlenecks. Oecologia. 199 (2), 387-396 (2022).
  72. Lyons, M. B., et al. Mapping the world's coral reefs using a global multiscale earth observation framework. Remote Sens Ecol Conserv. 6 (4), 557-568 (2020).
  73. Ventura, D., et al. Coastal benthic habitat mapping and monitoring by integrating aerial and water surface low-cost drones. Front Mar Sci. 9, 1096594(2023).
  74. Castellanos-Galindo, G. A., Casella, E., Mejía-Rentería, J. C., Rovere, A. Habitat mapping of remote coasts: Evaluating the usefulness of lightweight unmanned aerial vehicles for conservation and monitoring. Biol Conserv. 239, 108282(2019).
  75. Fox, M. D., et al. Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on palmyra atoll, central pacific. Coral Reefs. 38, 701-712 (2019).
  76. Charendoff, J. A., et al. Variability in composition of parrotfish bite scars across space and over time on a central pacific atoll. Coral Reefs. 42 (4), 905-918 (2023).
  77. Petrovic, V., Vanoni, D. J., Richter, A. M., Levy, T. E., Kuester, F. Visualizing high resolution three-dimensional and two-dimensional data of cultural heritage sites. Mediterr Archaeol Ar. 20 (10), 93-100 (2014).
  78. Noaa Coral Program. National coral reef monitoring plan. NOAA Coral Reef Conservation Program. , (2021).
  79. Goergen, E. A., et al. Coral reef restoration monitoring guide: Methods to evaluate restoration success from local to ecosystem scales. NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS. 279, (2020).
  80. 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).
  81. Coral Reef Ecosystem Program Pacific Islands Fisheries Science Center. National coral reef monitoring program: Benthic complexity and urchin abundance at climate stations of the hawaiian archipelago since 2013. , NOAA's National Center for Environmental Information. (2016).
  82. Coral Reef Ecosystem Program Pacific Islands Fisheries Science Center. National Coral Reef monitoring program: Benthic percent cover derived from analysis of benthic images collected for climate stations across the hawaiian archipelago since 2013. , NOAA's National Center for Environmental Information. (2021).
  83. Coral Reef Ecosystem Program Pacific Islands Fisheries Science Center. National Coral Reef monitoring program: Stratified random surveys (strs) of coral demography (adult and juvenile corals) across the Hawaiian archipelago since 2013. , NOAA's National Center for Environmental Information. (2022).
  84. Couch, C. S., et al. Comparing coral colony surveys from in-water observations and structure-from-motion imagery shows low methodological bias. Front Mar Sci. 8, 647943(2021).
  85. Barrera-Falcon, E., Rioja-Nieto, R., Hernández-Landa, R. C., Torres-Irineo, E. Comparison of standard Caribbean coral reef monitoring protocols and underwater digital photogrammetry to characterize hard coral species composition, abundance and cover. Front Mar Sci. 8, 722569(2021).
  86. Carneiro, I. M., et al. Precision and accuracy of common coral reef sampling protocols revisited with photogrammetry. Mar Environ Res. 194, 106304(2024).
  87. Curtis, J. S., Galvan, J. W., Primo, A., Osenberg, C. W., Stier, A. C. 3D photogrammetry improves measurement of growth and biodiversity patterns in branching corals. Coral Reefs. 42 (3), 623-627 (2023).
  88. Menna, F., Battisti, R., Nocerino, E., Remondino, F. Frog: A portable underwater mobile mapping system. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 48, 295-302 (2023).
  89. Zhang, Y., Wang, Q., Shen, Y., He, B. An online path planning algorithm for autonomous marine geomorphological surveys based on AUV. Eng Appl Artif Intel. 118, 105548(2023).
  90. Mccarthy, O. S., et al. Closing the gap between existing large-area imaging research and marine conservation needs. Conserv Biol. 38 (1), e14145(2024).
  91. Pierce, J., Butler Iv, M. J., Rzhanov, Y., Lowell, K., Dijkstra, J. A. Classifying 3-D models of coral reefs using structure-from-motion and multi-view semantic segmentation. Front Mar Sci. 8, 706674(2021).
  92. Runyan, H., et al. Automated 2D, 2.5 D, and 3D segmentation of coral reef pointclouds and orthoprojections. Front Robot AI. 9, 884317(2022).
  93. Pavoni, G., Corsini, M., Pedersen, N., Petrovic, V., Cignoni, P. Challenges in the deep learning-based semantic segmentation of benthic communities from ortho-images. Appl Geomat. 13 (1), 131-146 (2021).

Reprints and Permissions

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

Request Permission

Tags

Large Area ImagingUnderwater ImagingBenthic EcosystemsStructural ComplexityCommunity CompositionDense Point CloudDigital Twin AnalysisEcological Change MonitoringImage Processing WorkflowMetadata Standards

Related Articles