Name: 水中ステレオ ビデオのツールを使用して魚の密度を定量化する新方式の開発 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-11-20T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 32 s
Description: 学ぶ、回転式ステレオビデオカメラを用いた魚類密度推定法。カメラ距離を考慮することで種特異的検出性を向上させ、深い岩礁生息地の魚類群集を非侵襲的に評価する。漁業管理と海洋生態学研究に有用です。

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この作品は、自然保護と民間のドナー、リソース遺産基金、ゴードンとベティ ・ ムーア財団、環境防衛基金、カリフォルニア州海グラント プログラム、NMFS 国立共同研究プログラムと、NOAA によって賄われていたケネディはグラント #13-SWR-008。海洋応用研究と探査 (Dirk ローゼン リック Botman、アンディ ・ Lauerman、デビッド ・ ジェフリーズ) 開発され、構築、ランダー ビデオツールを維持します。ジム シーガーと SeaGIS™ のソフトウェアのテクニカル サポートに感謝いたします。大尉および商業漁師ティム Maricich とクルー オンボード 2012-2015 からランダーを展開する F/Vドナ キャスリーン提供サポート。すべてのビデオのデータ収集または分析 (アン Tagini、ドナ · クライン、中尉アンバー ペイン、ブライオン ダウニー、魔理沙のポンテ、レベッカ ・ ミラー、マット メリフィールド、ウォルター Heady、スティーブ Rienecke、EJ ディック、ジョン ・ フィールド) に参加した人に感謝します。

注: ソフトウェアの手順のスクリーン ショットは、補助ファイルとして含まれています。なおソフトウェアの手順に従って、選択したソフトウェアに固有 (材料の表を参照してください)。全体的なアプローチは、あらゆるステレオ ソフトウェア プラットフォームに拡張できます。
1. 分析用ステレオ カメラの映像を準備します。
注: 校正キューブを使用して校正をお勧めします。校正キューブは表面に正確に配置された反射ドットの三次元アルミ フレームです。校正ソフトウェアと組み合わせて使用する場合、校正キューブは高い精度と市松模様のアプローチ9より精度につながります。
<ol><li>ステレオ調整ソフトウェア (図 1および図 2; ソフトウェア推薦の材料表を参照してください) が着陸機カメラを調整します。 注: 校正は、様々 な距離 (補助ビデオ 1参照) で知られていたサイズの目標を測定することによってフィールドで使用する前に確認することができます。既知のターゲットの長さの 2% 以内 (またはそれ以下) の 3 m の距離で 50 cm ターゲットの平均測定エラーをはずです。また、指定された校正のカメラの位置が互いに相対的に変更しない場合に有効であるに注意してください。世話をしすべてのサンプリングが実行されるまでは、カメラの意図しないめじろおしを避けるために不可欠です。</li>
	<li>(図 1、補足動画 2) 校正の着陸を使用してフィールドのデータを収集します。</li>
	<li>調査が完了したら、ビデオおよび校正ファイルを含む新しいプロジェクト フォルダーを作成します。 注: 各プロジェクト フォルダーする必要があります 5 つのファイルの最小値: 左と右"。カム"校正ファイル、左と右のビデオ ファイル (。MP4 または。AVI 形式の場合のみ)、および種のリスト (.txt 形式)。</li>
	<li>ステレオ計測ソフトウェアで新しい計測プロジェクトを起動し、適切なビデオおよび校正ファイルを読み込みます。 注: ソフトウェアのすべてのステップのスクリーン ショット、補助ファイル間で利用できます。<ol>
<li>'測定' に移動 &gt; '新しい計測ファイル'。</li>
		<li>'画像' に移動して画像のディレクトリを設定 &gt; '設定画像ディレクトリ'、すべてのプロジェクト ファイルを含むフォルダーを選択します。</li>
		<li>左のカメラをロード」。カム"ファイル 'ステレオ' に移動する &gt; 'カメラ' &gt; '左' &gt; 'カメラ ファイルをロード'、適切なファイルを選択します。</li>
		<li>1.4.3 右のカメラをロードする手順を繰り返します"。カム"ファイル 注: これらのファイル(例えば、ピクセル サイズ、アスペクト比、橈骨の歪み、脱中心化の歪み等)、各カメラのキャリブレーションの測定が含まれて、魚を測定し、距離からのカメラの (すなわちZ を計算に使用します。距離) です。</li>
		<li>'画像' に移動して左のビデオ ファイルの映画のシーケンスを定義 &gt; '映画のシーケンスを定義する' と左のカメラのビデオ ファイルを選択します。</li>
		<li>'画像' を選択することによって計測ソフトウェアに左のビデオ ファイルを読み込む &gt; '負荷画像'。 注: ビデオ ファイルを読み込む前に 'ロック' ボックスがオフを必ずです。これにより両方の映像が同時にロードします。</li>
		<li>ステレオ] メニューを使用して適切なビデオのムービー シーケンスと負荷ビデオ ファイルを定義 &gt; '画像' &gt; '映画のシーケンスを定義する' と 'ステレオ' &gt; '画像' &gt; '負荷画像'。</li>
		<li>'測定' に移動して種のリストを読み込む &gt; '属性' &gt; ' 編集/ロード種ファイル'。</li>
		<li>'情報フィールド' の下で調査の ID 情報を入力 &gt; 'フィールドの値を編集' と作成するファイルを保存します。EMObs プロジェクト。</li>
	</ol>
</li>
	<li>光フラッシュ、拍手、世界協定時刻 (UTC) タイムスタンプまたは両方のビデオで発生する時間特定のイベントを使用してビデオを同期します。<ol>
<li>UTC タイムスタンプを使用して、フレーム ステップはタイムスタンプが新しい第二開始するまで左のビデオで転送します。光フラッシュまたは拍手まで他のフレームを前方に発生します。</li>
		<li>フレーム ステップ タイム ・ スタンプが一致左ビデオまで前方右のビデオ。他のフレームは、正確な瞬間光フラッシュや拍手は、左のビデオと一致するまでに前進します。 注: ビデオを同じフレームに同期することが重要です。ビデオの同期は、定期的にビデオのタイムスタンプを使用して解析中にカメラ フレーム ドリフトを回避するチェックする必要があります。撮影手拍手は、その権利をテストする先頭とビデオの最後でも使用でき、左の動画は、同じフレームに同期されました。</li>
	</ol>
</li>
	<li>ビデオは一緒に遊ぶし、の同期を維持できるように「ロック」ボタンをクリックしてします。</li>
</ol>2. ポイント数を生成し、MaxN を計算します。
注: それぞれの魚には、最も低い可能な分類学的解像度に 2D 符が当初付いています。魚の不透明な ID は、後で確認できるマーク必要があります。
<ol><li>完全な 360 度が使用されていることを確認する完全なカメラの回転が終了するまで魚をカウントを開始するを待ちます。また土砂がクリアされるまで待ちます (一般的に &lt; 下部と接触後 1-2 分)。<ol>
<li>着陸船は、その最初の回転を開始、すぐに右クリックして新しいサンプル期間を定義: '期間の定義' &gt; '追加新しい開始期間'。「01」と最初の期間名を入力し、"OK"をクリックします。</li>
	</ol>
</li>
	<li>着陸機が回転すると、左のカメラのみを使用して 2D ポイントとフレームに入ってくる魚をマーキングを開始します。<ol>
<li>2 D のポイントを追加するには、を右クリックして、'Add point' を選択し、正しい種名を選択します。可能性が低い分類学的レベル、未知の新種の"OK"をクリックして '属' を選択するラベルします。</li>
		<li>回転の結論まで 2.2.1 のステップにしたがってそれぞれの新しい魚をマークし続けます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>各追加ランダー回転 - 新しい期間が各カメラの回転の開始時に定義されていることを確実にプロトコル手順 2.1 2.2 を繰り返します。 注: 種累積曲線の決定 8 回転が、平均では、本研究では魚の量の特性を十分に使用されました。研究者は、特定のエコシステム内でカメラ回転の最適な数を表すための浸漬時間が長くなる上、追加のカメラの回転を予備テストの実施を検討してください。</li>
	<li>カメラの回転率個人の種特異的な数を計算します。<ol>
<li>回転はすべてが列挙された後は、'測定' に移動して 2D ポイントをエクスポート &gt; '測定概要' &gt; '測定ポイント' と a.txt ファイルとして 2 D ポイントを保存します。</li>
		<li>スプレッドシートとして保存されている 2D.txt のポイント ファイルを開くし、「挿入」に移動してカウント (表 1) を要約する回転数対種のピボット テーブルを作成 &gt; 'ピボット テーブル'.「列ラベル」「行ラベル」の「期間」「属と種」を選択します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>(表 1) その種の個体数が一番多いのカメラの回転でそれぞれの種の MaxN を選択します。</li>
	<li>属にだけ特定の魚、その特定の属の種に特定個人の最大数を持っていた回転に基づいて属レベル MaxN を選択します。 注: この手順より高い taxonomic グループ (例えば、属または家族にのみ) に個人がダブル カウント個々 の魚を避けるために役立ちます。たとえば、表 1で '回転 1' に対し 10 未確認メバル属と属メバル種識別の 33 人のメンバーに含まれている' 回転 3' が含まれている唯一の 2 つの正体不明メバル属の 43 メンバー属種にメバルが識別されます。したがって ' 不明なメバル属の MaxN カウントに使用される回転 3'このように、保守的な仮定が行われた正体不明のメバル属の 8 'で識別された回転 1'' 回転 8'。</li>
	<li>複数の回転がある特定の種の同じ MaxN カウント、3 D 点の測定の MaxN の最初の回転を選択します。</li>
	<li>それぞれの種の MaxN が発生した回転で魚の 3 D 測定を取る。<ol>
<li>2.1 2.3 の手順で収集保存された 2D の点を使って、3次元計測のための正確な同じ魚に移動します。</li>
		<li>魚の鼻と尾側フィン (図 3) の端の先端を識別する少なくとも 4 X ズームします。 注: フレーム ステップ前方または後方 3次元計測のための魚の最適な向きを見つけるために必要になることがあります。鼻と尾側のフィンのエッジの両方が両方のカメラで目に見える 1 つは '最高' の方向も。</li>
		<li>手動で左カメラで尻尾の端、鼻の先端をクリックし、右側のビデオで同じ順序で選択を繰り返します。</li>
		<li>2.2.1 で終わったもののドロップ ダウン メニューから正しい種の同定を選択します。</li>
		<li>インスタンスの頭と魚の尾が両方のカメラで表示されない場合、マークの 3 D ポイント代わりに左と右の両方のビデオで魚の同じ位置を左クリックしてかどうか 3 D の長さの測定が不可能です。前に、として情報フィールドに入力し、「長さの測定から除外する」コメントを残します。 注: MaxN が異なる種のカメラの異なる回転で発生します。ただし、任意の種が、測定は、1 回転だけ (表 1) で発生する必要があります。</li>
	</ol>
</li>
	<li>すべての魚のための 3 D 測定を完了すると、さらに詳しい分析データ as.txt ファイルをエクスポートします。<ol>
<li>'測定' に移動 &gt; '測定概要' &gt; '3 D ポイントと長さ測定' と save.txt ファイルをエクスポートします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 95 %z 距離種特異的な調査区域のための手順
注: 95 %z 距離は種は水の透明度や照明の例外的な条件の場合を除いて、特定の研究で確実に識別できる平均の距離の推定値です。この計算で特定の研究の平均の海洋環境を考慮した各の新しい研究を再計算する必要があります。
<ol><li>単純なブートス トラップを使用して、サンプル サイズがそれぞれの種に対して信頼性の高い検出距離を特徴付けるために十分に大きいことを確認します。<ol>
<li>(例えば、5 つの魚のサンプル サイズ箱)、それぞれのサンプル サイズのクラスを取るため 1,000 ランダム サンプル人口からの交換を選択されたサンプル サイズの描画しますこれらの 1,000 の距離の 95% の等量を描画します、平均を計算して結果をプロット近似曲線。補足ファイル 1 &amp; 2で提供されたコードを参照してください。</li>
		<li>サンプル サイズを増やしてと 95 %z 距離の漸近線と実際のサンプル サイズを比較することによって十分なサンプルが得られることを確認します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>カメラからの距離すべての調査の間で種の測定の 95% の等量として 95 %z の距離値を計算します。</li>
	<li>95 %z 値を使用してそれぞれの種に対して調査有効面積を計算します。 注: 回転着陸の場合 95 %z 値を表す内側の半径で調査された帯状の外側半径ツールの物理的なセットアップによって決定され、どのようにカメラのベースに近い、観察することができます。着陸機が回転すると、'ドーナツ」状調査地が形成される (図 4)。<ol>
<li>として調査対象領域を計算します。 <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56635/56635eq1.jpg"> 注: たとえば、比較的大きな種の Yelloweye メバル (メバル ruberrimus) 95 %z 距離 3.3 m と着陸船配置あたり 30.9 m2の効果的な調査エリアを持っていたよう: 34.3 m2 (外周) - 3.4 m2 (内円) = 30.9 m2 (総調査区域)。</li>
	</ol>
</li>
	<li>計算された面積を使用して (ステップ 3.3.1) 変換個々 の種数 (MaxN) 式を使用して各 visual 調査の密度推定を調査しました。 <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/56635/56635eq2v3.jpg"> 注: 同様の手順で使える密度; よりもむしろ容積密度を計算するにはしかし、そのプロセスはここでは説明しません。</li>
</ol><img alt="Table 1" src="/files/ftp_upload/56635/56635table1.jpg"> 表 1: 例 MaxN サマリー テーブル。それぞれの種の MaxN の選択は、赤と太字のテキストで示されています。正体不明のメバル属の保守的な MaxN はほとんどメバル(3 回転) の種に特定の回転によって決定されることに注意してください。また、本研究は、8 つのカメラ回転を使用、4 回転は、簡略化のため表 1に表示されます。MaxN を選択するためのプロセスは、回転数に関係なく同じです。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig1.jpg"> 図 1: ステレオ ビデオ ランダー。主要なハードウェアは、防水ボトル内のリムーバブルの 32 GB ストレージ カードの番号(1) 300 m 臍、 (2)の 2 つのデジタル ビデオ レコーダー (DVR)、2 つ led を色温度 5,000 K ので出力 3,000 ルーメン(3) (4)620 TV ライン (TVL) 解像度をもつ 2 台のカメラ。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56635/56635fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig2.jpg"> 図 2: 校正キューブ (500 × 500 × 300 mm)。2 つの異なる方向に示す '校正キューブ' と校正の例: (A)キューブの右側がカメラに向かって押し出さ、 (B)キューブの顔はカメラの面に平行。赤い点は、この特定の校正法で使用する参照ポイントを示すし、番号順に常に確認する必要があります。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56635/56635fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig3.jpg"> 図 3: 3次元計測がメバルの miniatus上に配置します。鼻と尾の端の先端は、各カメラのフレームを可能にするステレオ計測で識別されました。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56635/56635fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig4.jpg"> 図 4: ランダー ツールで調査地。Z 距離とそれぞれの種に対して 95 %z 距離最小に囲まれたランダー ツールで調査した効果的なエリアでした。注: この領域が着陸船のまわりの「ドーナツ」形調査容積を作成します。<a href="//cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56635/56635fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

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</ol>

著者がある何も開示するには

伝統的な MaxN メトリック個人の調査中に存在の保証の最小数を数えるという前提です。魚数が 1 つのビデオ フレームで同時に表示されている場合、すべてが少なく、現在、できませんが、1 つのビデオ フレームの中に同時にすべての個人を見て可能性が低い魚は不均一分散であるため.したがって、伝統的な MaxN が真魚豊富な16,17を過小評価する可能性が高いです。さらに、伝統的な MaxN が増加魚元素16,18と非線形負にバイアスされた関係を表示ことがありますが実証されています。これは、相対的な豊かさの指標が豊富な19,20では true を増加を検出に失敗するというギア飽和現象に関連する可能性があります。逆に、本当に少子化の魚の豊富なインデックスの見かけの安定性は、'hyperstabili...

米国太平洋沿岸に沿う商業とレクリエーション鱈漁業 (例えば、複雑なロックフィッシュ (メバル属) とアイナメ (Ophiodon イネカメムシ)) に重要な種の多くは強く関連付けられて高浮彫、固い底生息地1,2,3,4,5。ステレオ ビデオ ドロップ カメラは、相対的な容易さと操作の簡単さのため岩が多い生息地で使用する魅力的な非抽出ツールです。様々 なステレオ ビデオ カメラ システムを開発し、-南半球、浅海生態系6,7,8,9,10で展開し、最近では、ビデオカメラ ドロップは太平洋沿岸11,12,13に沿って深層水岩礁域環境管理ツールとしてトラクションを得ています。我々 はより効率的に中央太平洋沿岸 (のテーブルを参照に沿う高救済海底の魚の個体数を特徴付けるためステレオ ビデオ カメラ システム (以下「ランダー」と呼ばれる) を使用してこれら既存のステレオ カメラのデザインを変更しよう材料)。カメラはドロップ場所14で海底の範囲の完全な 360 ° の許可、中央回転のバーに取り付けられていたために使用ランダー既存ビデオ システムよりも違いました。着陸機は、毎分、私たちは急速に豊かさと地域のコミュニティ構成の特徴し、少ないランダー展開と統計的検出力の同じレベルを達成するために完全な 1 回転を完了しました。(着陸構成の仕様に詳しくのスター (2016)14を参照)。私たちの調査でのカメラの回転を 8 種の豊富さと豊かさの特性を十分研究システムの予備実験が示唆。この決定は長い滴以上の種の豊富さと魚密度逓減の観察によって作られました。生態系/調査種の最適な浸漬時間を決定する新しいシステムでより長い浸漬時間を含む試験を実施することをお勧めします。
ペアのステレオ カメラを用いた調査面積両方と絶対魚密度を計算できます各ビデオの調査;しかし、カメラの回転の使用は、伝統的なフィッシュ カウント ・ メトリックの変更を必要とします。静止ビデオ システムは最もよく展開6,10魚の保守的な数として"MaxN"を使用します。伝統的な MaxN では、ダブル カウントが残っているし、フレームに戻って魚を避けるために 1 つのビデオ フレームで一緒に観察された特定種の魚の最大数について説明します。MaxN に存在する知られている魚の最小の数の見積もりをされているため、真魚豊富な6,10を過小評価する可能性があります。MaxN メトリックは、各カメラの回転で見られる魚の最大数を表すに定義されました。
前のステレオ ビデオのメソッドに 2 番目の変更だったという事実のための様々 なサイズ、色、その種を考慮して形状が確実な同定の別の最大距離を持っています。たとえば、 o. イネカメムシなど大型種独特の細長い形をしている、Squarespot メバル (メバル hopkinsi) など小さなと不可解な種と比較してはるかに大きい距離で確実に識別できます。能の最大範囲が異なるこれらそれぞれの種の着陸によってサンプリングされた効果的なエリアを変更します。ステレオ カメラを高精度 3 次元空間ですべての魚を置くことができる、ため 1 つは各魚がカメラからの距離を判断できます (すなわち、「Z 距離」、「z 軸」である名前を測定カメラの直線に垂直)。それぞれの種のすべての個人の 95%、(以下「95% Z 距離」) が観察された距離は調査領域の半径と考えられたし、調査対象総面積の計算に使用されました。種特異的な特性に加えて水濁度といった環境条件によって性が損なわれます。これらの要因は、時間と空間で異なりますので集計にのみ 95 %z 統計量を使用することが重要です。大型サンプルの高精度なできないが、任意の 1 つの個々 の調査は調査地で異なる場合があります。
下記プロトコルを作成し、これらの統計情報を使用する方法について説明します。フォーカスだった太平洋沿岸に沿う岩が多い生息地深海を特徴付けるが、変更された MaxN カウントの方法論は任意回転ドロップ カメラ システムへの適用が容易。魚類個体群の特性評価に必要なカメラの回転数は、地域の生態系のダイナミクスに依存が、変更された MaxN の概念は同じになります。同様に、ステレオ ビデオを分析する 3 D 写真測量ソフトを用い, に対し記載テクニックが簡単に適用ソフトウェア プラットフォーム間で三次元空間での魚の正確な位置は可能な限り。また、95 %z 距離の値を適用するアプローチと言える将来的にステレオ カメラ検出能の種特異的な範囲を考慮して、魚量をより正確に計算すると研究。

<table><tbody><tr><td>キャリブレーションキューブ</td><td>SeaGIS</td><td>http://www.seagis.com.au/hardware.html</td><td>1000x1000x500mmが好ましい寸法です。他の校正方法も利用可能です。&nbsp;</td></tr><tr><td>CALキャリブレーションソフトウェア</td><td>SeaGIS</td><td>http://www.seagis.com.au/bundle.html</td><td></td></tr><tr><td>EventMeasureステレオ測定ソフトウェア</td><td>SeaGIS</td><td>http://www.seagis.com.au/event.html</td><td></td></tr><tr><td>統計ソフトウェア</td><td>R Core Team 2017 (v. 3.4.0)</td><td></td><td>ブートストラップコードは、次のものがあります: https://github.com/rfields2017/JoVE-Bootstrap-Function</td></tr><tr><td>スプレッドシートソフトウェア</td><td>Microsoft Excel</td><td></td><td></td></tr><tr><td>2&nbsp;防水カメラ</td><td>深海パワーとライト</td><td></td><td>HD品質が好ましい</td></tr><tr><td>2深度定格、防水ライト</td><td>深海パワーとライト:3000ルーメンLED 5000k色温度</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DVRレコーダー</td><td>スタックLTD DVR</td><td></td><td></td></tr><tr><td>標準PC</td><td></td><td></td><td>Windows 10 OS</td></tr><tr><td>回転ランダープラットフォーム</td><td>海洋応用研究工学(MARE)</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

水中ステレオ ビデオのツールを使用して魚の密度を定量化する新方式の開発

Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools

魚の生態学的研究のカメラ システムの使用は、魚の長さを測定し推定魚量の実行可能な非抽出方法としてトラクションを得るために続けています。我々 は開発し、固定カメラ ツールと比較してサンプリングの努力を最大化するサンプリングの完全な 360 度をカバーする回転ステレオ ビデオ カメラ ツールを実装しました。魚の高精度で正確な測定を取得する静的なステレオ カメラ システムの能力の詳細な研究のさまざまなここでの焦点は回転カメラ システムを使用して魚の密度を数値化する方法論的アプローチの開発にあった。最初のアプローチは、MaxN は、保守的な魚数の最小数は、通常観察のカメラ調査にメトリックの変更を開発することでした。我々 は MaxN に最大魚観察カメラ システムの任意の特定の回転数を再定義します。ダブル カウントを避けるために予防措置を MaxN のこのメソッド可能性があります真の豊かさをより正確に反映固定カメラから得られるもの。第二に、ステレオ ビデオでは、魚を三次元空間にマッピングすることができます、ためには、それぞれの魚のカメラからの距離の正確な見積もりを取得できます。種特異的な地域調査を確立するカメラからの観測距離の 95% パーセン タイルを使用して、我々 は種は最大距離を用いた密度推定を希釈を回避しながら種の中で能の違いを考慮します。観察。能のこの範囲のための会計は魚元素を正確に推定するため重要です。この方法は応用科学と管理コンテキストの両方でステレオ ビデオ ツールを回転の統合を容易にするため。

2013 から 2014 年の間の調査を 816 カリフォルニア中部の海岸と MaxN および 95% の収集の Z 距離 (図 4) ・ データよりも 20 種のステレオ ビデオの着陸機が回転 (図 1)。種のサイズ、形状、および着色 (図 5) の相互作用による可能性が高い、観察された種の効果的な検出範囲に明確なパターンがあった。たとえば、フラグ ロックフィッシュ (メバル rubrivinctus) 対等なサイズの他の種よりも大きい距離で自信を持って同定を可能にする側面の異なるバンディングしています。同様に、カナリア ロックフィッシュ (メバル pinniger) が比較的大きい、ボディしますが、他の種に似た色素沈着できるようになりより距離 (図 5) の特定は難しい。
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魚を数えると相対的な豊かさ (MaxN) とステレオ カメラ システムを回転を使用して魚の密度推定の新しい手法について述べる。我々 は、種特異的な検出能を推定するカメラ (Z 距離) からの距離を使用する方法も示します。

The use of video camera systems in ecological studies of fish continues to gain traction as a viable, non-extractive method of measuring fish lengths and ...

このビデオ解析手法の全体的な目標は、深い岩場の生息地における魚の密度、平均体長、種組成をより正確に推定することです。この方法は、深海の岩礁に生息する種の存在量とサイズ分布など、漁業管理の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、環境から魚を抽出することなく、より正確な密度推定を提供できることです。この手順に先立って、テキストプロトコルで説明されているようにフィールドデータを収集します。ステレオフォトグラメトリでは、カメラの正確な相対位置を知ることが正確な測定のために重要です。このプロセスでは、適切なキャリブレーションが重要なステップです。フィールド スタディが完了したら、ビデオ ファイルとキャリブレーション ファイルの両方を含む新しいプロジェクト フォルダを作成します。ステレオ測定ソフトウェアで、測定、新しい測定ファイルに移動します。[Picture]に移動して、画像ディレクトリを設定します。画像ディレクトリを設定し、すべてのプロジェクトファイルを含むフォルダを選択します。[Stereo]、[Cameras]、[Left]、[Load camera file]の順に移動し、適切な左カメラファイルを選択してロードします。このプロセスを繰り返して、代わりに「右」を選択して、適切なカメラファイルをロードします。次に、[画像]、[ムービーシーケンスの定義]に移動します。左カメラのビデオファイルを選択して、左のビデオのムービーシーケンスを定義します。[画像]、[画像の読み込み]をクリックして、左側のビデオファイルを測定ソフトウェアにロードします。この後、をクリックします ステレオ, 画像, ムービーシーケンスを定義 適切なビデオのムービーシーケンスを定義します。[ステレオ]、[画像]の順に選択してビデオファイルをロードし、ビデオをロードします。Measurement、Attributes、Edit load species fileに移動して、種リストをロードします。[Measurement]、[Information fields]、[Edit field values] の順にクリックして、情報フィールド値テーブルを開きます。survey ID 情報を入力し、ファイルを保存して、イベント メジャー観測プロジェクトを作成します。UTC タイムスタンプを使用している場合は、タイムスタンプが新しい秒で始まるまで、またはライト フラッシュまたはハンド クラップが発生するまで、左のビデオでフレーム ステップ フォワードします。タイムスタンプ、ライト、点滅、または手拍子が左のビデオと正確に一致するまで、右のビデオをフレームステップで進めます。次に、 ロック ボタンをクリックして、ビデオが一緒に再生され、同期が維持されるようにします。着陸機が最初の回転を開始したらすぐに、右クリックして[Period definitions]、[Add new start period]の順に選択し、新しいサンプル周期を定義します。最初のピリオド名としてゼロ 1 を入力し、[OK] をクリックします。着陸船が回転している間に、フレームに入る各魚を右クリックして 2D ポイントでマークし、[ポイントの追加] を選択して、正しい種名を選択します。可能な限り低い分類レベルにラベルを付けて、[OK] をクリックします。回転が完了するまで、新しい魚ごとにマークを続けます。MaxNの正確な推定値を得るためには、各魚を識別してカウントすることが重要です。このプロセスを繰り返して、追加の着陸機の回転を行い、各回転の開始時に新しい周期が定義されるようにします。すべての回転が列挙されたら、[Measurement]、[Measurement summaries]、[Point measurements]に移動し、2DポイントをTXTファイルとして保存します。このファイルをスプレッドシートとして開きます。[挿入]、[ピボットテーブル]に移動して、ピボットテーブルを作成します。行ラベルに [属] と [Species] を選択し、列ラベルに [Period] を選択します。特定の種に対して最も個体数が多いカメラの回転を選択して、その種の MaxN を選択します。属にのみ識別された魚の場合は、その特定の属の種に識別された個体数が最も多かったローテーションに基づいて、属レベル MaxN を選択します。次に、保存した2Dポイントを使用して、3D測定とまったく同じ魚に移動します。魚の鼻の先端と尾びれの縁をよりよく識別するために、少なくとも4倍ズームインします。左のカメラで鼻の先端を手動でクリックし、次に尾の端をクリックします。正しいビデオで同じ順序で選択を繰り返します。次に、右クリックして [長さを追加] を選択し、正しい種の ID を選択します。3Dの長さ測定が不可能な場合は、両方のビデオの魚の同じ位置を左クリックして、3Dポイントをマークします。情報フィールドに「Exclude from length measurement」のコメントを残します。すべての魚の3D測定が完了したら、[測定]、[測定サマリー]、および[3Dポイントと長さの測定]に移動します。データをTXTファイルとして保存して、さらに分析するためにエクスポートします。次に、テキストプロトコルに概説されているように適切なサンプルが得られたかどうかを判断します。この研究では、水中ステレオビデオツールを使用して魚の密度を定量化します。観察された種の検出可能な範囲には明確なパターンがあり、これはおそらく各種のサイズ、形状、および色の相互作用によるものです。次に、95%Z距離の計算が、特に2つの種に対して実行されます。Sebastes wilsoni と Ophiodon elongatus の場合、95%Z の距離は Sebastes wilsoni が 2.65 メートル、Ophiodon elongatus が 3.96 メートルと見られ、それぞれ 18.6 メートル四方と 46 メートル四方の有効調査エリアに変換されます。単純なブートストラップ分析では、50を超える調査がサンプリングされたときに両方のサンプルの95%Z距離の推定値が安定するため、十分なサンプルサイズが得られることが確認されます。その後、調査ごとの MaxN カウントが密度に変換されます。どちらの種についても、低起伏の生息地と比較して、高起伏および中起伏の生息地で密度が有意に高いことが見られます。擬似静止着陸船の密度推定は、カバレッジの縮小された領域を使用して標準化されます。回転カメラで得られる平均密度は、静止カメラで得られる平均密度よりも18%高くなります。さらに、変動係数は、固定カメラを使用した場合、1.8倍大きくなることがわかります。一度習得すると、このテクニックは、適切に実行すれば、わずか数分で魚を数え、測定するために使用できます。この手順を実行するときは、95%Z 値はツールと調査に固有であることを覚えておくことが重要です。また、特定の値を普遍的に使用すべきではありません。この手順に続いて、さまざまな多変量統計または順序付け統計を実行して、さまざまな生息地タイプにわたる種の構成に関する追加の質問に答えることができます。この手法の意味するところは、現在の調査メカニズムでは魚の長さと個体数の理解が不十分であるため、深海の岩礁種の生態の理解を深めることにまで及びます。この手法は、深海の海洋生息地に関する洞察を提供できると考えられており、サンゴ礁や昆布の森などの他のシステムにも役立つ可能性があります。一般に、この方法に不慣れな個人は、ステレオカメラシステムのジオメトリを理解する必要があるため、苦労するでしょう。MaxNの計算はさまざまなデータから導出されるため、ソフトウェアで多くの手順が必要になるため、この手法の視覚的なデモンストレーションは役立ちます。

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Environment

環境

ゼブラフィッシュの個体やグループを追跡できる3D自動ビデオシステムの使用について説明しています。応用例として、NMDA受容体拮抗薬MK-801がゼブラフィッシュの群れに及ぼす影響について検討します。...

自動3D追跡システムを使用して、成魚のゼブラフィッシュの個体群と群れを記録

我々は、自由に同期して、感覚の内部に特別に設計された水槽の両方で正確かつ確実に、動物の電気器官吐出​​タイミング、上体位置姿勢を測定することにより、長時間にわたって弱電気魚の水泳の自発的挙動を研究するための技術のセットを記述隔離室。...

自由水泳弱電気魚の長期的な行動の追跡

魚の行動に環境汚染物質の影響を測定することは、亜致死エンドポイントを扱う場合は特に、多くの場合、主観的かつ挑戦的です。我々は、中および銅の種々の濃度に対する96時間の急性曝露後初期生活段階白チョウザメ（ シロチョウザメ ）の遊泳行動を定量化するためのビデオ技術を含む方法が記載されています。...

コンピュータ支援ビデオとデジタル画像解析を用いた銅水溶液の急性暴露に応答して、魚の遊泳行動を定量化

イメージ ベースの調査は、海洋環境をサンプルにますます実用的な非侵襲的方法です。豊かさを推定するドロップ カメラ調査のプロトコルや大西洋の海ホタテ (Placopecten magellanicus) の分布を紹介しています。我々...

底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップ カメラ調査による例示のイメージ調査法

ここでは、行動と生体染色、メカノセンシング メキシコの血脈のシリーズの高スループット研究の手法を提示します。これらのメソッドは、動作研究実用的かつコスト効果の高い方法を提供するフリー ソフトウェアとカスタム...

行動追跡とメキシコの血脈の Neuromast イメージング

3Dモデルとオルソモザイクを生成するために、水中構造物からモーション写真測量調査を実施するための詳細なプロトコルを提供します。...

構造物移動写真測量を用いた底生生態系モニタリングのためのフィールド入門書

ここでは、水中写真測量データを収集および処理するためのプロトコルを示します。これには、大幅に簡素化され、完全に自動化された画像処理パイプラインが含まれており、ジオリファレンスされ、時系列に整合した出力が生成され、生態学的データの抽出、分析、およびアプリケーションの準備が整います。...

Reefshape:底生生物の生息地モニタリングのための時系列水中写真測量データの効率的な収集と自動処理のためのシステム

このプロトコルは、サンゴ礁コミュニティの構造的複雑さ、コミュニティ構成、および人口統計の指標を抽出するために使用される4段階の大面積イメージング調査方法論をカバーしています。収集された画像の品質およびソース画像への統合アクセスは、プロトコルの各ステップ内で優先順位が付けられます。...

大面積イメージングによる水中環境の構造・組成・変化の測定

この研究は、動くゼブラフィッシュの麻酔なしで心拍を測定する技術を開発することを目的としています。私たちのアプローチは、短波赤外線イメージングと機械学習ベースの心臓追跡を組み合わせたものです。これは、非侵襲的でラベルフリーでユーザーフレンドリーな手法であり、ゼブラフィッシュモデルに関する幅広い研究に適しています。...

自由に動くゼブラフィッシュにおける麻酔不要の心拍測定

光学トロール調査は、非侵襲的な底棲魚の個体群サンプリング方法を提供し、従来のトロール調査よりも細かい規模のデータを提供します。本記事では、ニューイングランドにおける底魚の光学トロール調査の一般的な手順を提供します。...

底魚の光学トロール調査:メイン州西部大西洋コッド(Gadus morhua)のビデオトロール調査

多室社会的嗜好課題は齧歯類からゼブラフィッシュに応用され、モデル生物の社会的行動の研究を促進しています。このプロトコルは、ウェブカメラとオープンソースソフトウェアを用いてゼブラフィッシュの社会的嗜好を測定する低コストの3チャンバーオープンタンク課題を検証し、学部生の研究や教育に利用可能にします。...

ゼブラフィッシュ(Danio rerio)における社会的嗜好を調査するための低コスト代替案:3室オープンタンク自由泳ぎ課題

学ぶ、回転式ステレオビデオカメラを用いた魚類密度推定法。カメラ距離を考慮することで種特異的検出性を向上させ、深い岩礁生息地の魚類群集を非侵襲的に評価する。漁業管理と海洋生態学研究に有用です。

水中ステレオビデオのツールを使用して魚の密度を定量化する新方式の開発

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