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

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。