Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-07-02T12:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 43 s
Description: 学ぶドロップカメラ調査法による大西洋帆立て貝Placopecten magellanicusの個体数と分布推定の標準プロトコル。この非侵襲的手法は海洋生態学研究や漁業資源管理に応用可能である。

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学生、スタッフ、キャプテン、およびこれらの研究旅行とその船舶を提供する所有者の航海の乗組員に感謝します。T. Jaffarian 研究室データ収集プログラム、Electromechanica、株式会社フィールド ソフトウェアおよび機器を開発するための開発のためと CVision コンサルティング画像 annotator プログラムを開発するためにありがとう。資金は提供された NOAA 賞 NA17NMF4540043、NA17NMF4540034、および NA17NMF4540028 によって。表明ビューは、これらの者は、および NOAA の見解を必ずしも反映されません。

1. 調査設計
<ol><li>6 - 8 日間隔で 1 つまたは複数沖商業帆立貝容器利用可能なを見つけます。</li>
	<li>3 つのカメラ、ライト、および光ケーブルをすることができます繊維のジャンクション ボックスが (図 1) をマウント インテリア フレームと鋼のピラミッドを構築します。一台のカメラが高解像度デジタル スチル カメラおよび 2 つは解像度が低いだけで、依然として高い定義、ビデオカメラを確認します。</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57493/57493fig1.jpg"> 図 1: カメラと 2017 年にはデータ収集のために使用されるライト ドロップ カメラ調査ピラミッド。マサチューセッツ大学ダートマス、海洋科学と技術のための学校は、カメラと 2017 年にはデータ収集のために使用されるライトをカメラ調査ピラミッドをドロップします。光ファイバケーブルにカメラと光ケーブルを接続するジャンクション ・ ボックスがライトと 2 つのバーの間にマウントされているされは表示されません。<a href="/files/ftp_upload/57493/57493fig1large.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>。
<ol start="3"><li>漁業と 2.8 km 離れて重要性1の 2 つの領域で利用 Georges 銀行のほとんどの区域で調査局 5.6 km を離れて配置するのに体系的なサンプリングのデザインを使用します。 注: 2 つの科学者、キャプテン、仲間が 5.6 km グリッド上のすべての 24 時間と 80 駅 2.8 km グリッドで約 50 局の調査にできた。したがって、約 5 つの調査旅行は、調査を完了する必要でした。</li>
</ol>2. データの収集
<ol><li>船の上に機器をロードします。</li>
	<li>船の甲板上の設備を設定します。<ol>
<li>ピラミッド、敏感なウインチ光ファイバーとケーブル ドラムとスリップ リングと船の甲板にダビットに接続されて圧力を配置します。ファイバー光ファイバー ケーブルが船のウィンチ用ロープに触れることがなくダビットとピラミッドのウインチから実行できますを確認します。</li>
		<li>小さく、一時的な溶接を使用して、ダビット、ダビット、ウィンチのプレートを所定の位置に貼付します。</li>
		<li>容器のヒューズ ボックスに圧力敏感なウインチの電源ケーブルを配線します。</li>
		<li>ピラミッドにジャンクション ・ ボックスを取り付けます。</li>
		<li>ピラミッドにカメラとライトを取り付けます。</li>
		<li>ジャンクション ・ ボックスにカメラとライトをカメラと光ケーブルで接続します。</li>
		<li>シーブを介して光ファイバケーブルを実行、ダビットに取り付けます。</li>
		<li>ピラミッドに船舶油圧ウインチ ケーブルを取り付けます。</li>
	</ol></li>
	<li>船の操舵室に機器を設定します。<ol>
<li>接続し、デスクトップ コンピューターを保護します。</li>
		<li>2 台のモニターをデスクトップ コンピューターに接続します。安全なコンピューターの近くの 1 つのモニターとコントロールの近くに船の油圧ウインチの 2 番目。</li>
		<li>全地球測位システム (GPS) デバイスをデスクトップ コンピューター経由でUSB ポートに接続します。</li>
		<li>接続し、船舵近くモバイル フィールド マッピング プログラムでラップトップ コンピューターを保護します。駅の場所を出発する前にコンピューターに読み込みます。</li>
		<li>シリアル ポート経由でラップトップ コンピューターに GPS デバイスを接続します。</li>
		<li>船の操舵室にカメラとライトを接続します。<ol>
<li>圧力敏感なウィンチで光のスリップ リングに光ファイバケーブルの操舵室の実行の「デッキの端」を取り付けます。</li>
			<li>デスクトップ コンピューターと光プラグの繊維光学インターフェイスへ繊維光学ケーブルの操舵室の実行の「操舵室の端」を取り付けます。</li>
			<li>デスクトップ コンピューターからフィールド データ収集プログラムを起動します。すべてのカメラ ピラミッドでマウント、ジャンクション ・ ボックスに自動的に差し込まれていることを確認表示が接続されています。 メモ: 接続としてすべてのカメラが表示されない場合、プログラム内でカメラ接続をリセットまたは体系的な方法でコンポーネント (カメラ、接続ケーブル、スリップ リング、等) を交換することでトラブルシューティングを行います。</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
	<li>画像と各ステーションのレコード データをキャプチャします。<ol>
<li>ラップトップ コンピューターから携帯電話のフィールド マッピング プログラムを起動します。</li>
		<li>「マーク」ツールを選択し局への方位を提供するために駅にターゲット アイコンをドラッグします。</li>
		<li>駅に達しているし、船が停止されているときに船の油圧ウインチを使用して海底にサンプリング ピラミッドをゆっくりと下ろします。 注: これは、船の乗組員と圧力敏感なウインチは、サンプリング ピラミッドを下げる前にオンにする必要があります。</li>
		<li>海底にピラミッドを引き下げられること、デスクトップ コンピューターからフィールド データ収集プログラムを起動します。<ol>
<li>「地域の短い名前」ボックスをダブルクリックし、地域の名前を入力します。 注: これはのみ領域の最初の駅で行う必要があります。</li>
			<li>油圧ウインチ コントロールの近くにモニターにカメラのビューおよびその他の情報を表示する「キャプテン カムの起動」ボタンをクリックします。</li>
		</ol>
</li>
		<li>ライトに電源に切り替えます。</li>
		<li>サンプリング ピラミッドが海底に上陸した後は、方形のデータをキャプチャします。<ol>
<li>フィールド データ収集プログラムでビデオの録音を開始する「駅の開始」をクリックします。 注: ボタンは、ビデオを記録しながら赤を点滅します。</li>
			<li>海底の明確なビューが表示されたら、「スナップショットを取る」をクリックし、同時にすべてのカメラ ビューから静止画像をキャプチャする「すべてを保存」をクリックしてします。</li>
			<li>「データベースへの書き込み」ボタンをクリックします。 注: これは、深さ、位置、温度、駅番号、方形番号、エリア名、およびソフトウェアによって自動的に入力する一意の識別番号を持つ新しいダイアログ ボックスが表示されます。</li>
			<li>ホタテの「貝柱カウント」ボックスでデジタル静止カメラ画像に見られる数を入力し、「コメント」ボックスにコメントを入力します。</li>
			<li>Field データベースに行として方形区についてデータを書き込む「データの送信」ボタンをクリックしてします。</li>
		</ol>
</li>
		<li>海底を見てもはやことができるまでは、ピラミッドを持ち上げます。</li>
		<li>ゆっくりと海底にピラミッドを下げるし、2.4.6、2.4.7 の手順を繰り返します。草藪のデータまでを取り込んだ。海底の異なる方形画像がキャプチャされるようにピラミッドが漂ってきたことを確認します。</li>
		<li>船の横に安全な位置に海底からサンプリングのピラミッドを上げます。</li>
		<li>駅は、ピラミッドが発生している間に終了します。<ol>
<li>フィールド データ収集プログラム ビデオ録画を終了して次の駅に事前プログラムでは、「エンド ステーション」をクリックします。</li>
			<li>プログラムを終了するには、「プログラムの終了」をクリックします。</li>
			<li>ライトの電源を切ります。</li>
			<li>駅を完了としてマークするモバイル フィールド マッピング プログラムを「キャプチャ駅」をクリック、2.4.2 の手順を繰り返します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>セクション 2.4 の前の手順を繰り返します。まで、すべての調査地点を完了しています。</li>
	</ol></li>
	<li>カメラ校正ドロップを行います。<ol>
<li>電子ノギスでワイヤー グリッドの少なくとも 30 のグリッド セルの長さを測定します。測定セルをマークします。</li>
		<li>ひもまたはロープを使用してサンプリング ピラミッドの底辺にグリッドを接続します。測定グリッド セルがカメラ ビューであることを確認します。</li>
		<li>2.4.3 に 2.4.6.2 グリッドの画像をキャプチャする手順を繰り返します。 注: この校正は通常最初の駅の前に行われる、試験槽内調査中にいつでもでも出発前に行うことができます。目的はピクセル比方形サイズを確認すると、イメージ内の機能を測定するミリメートルの長さを決定することです。</li>
	</ol></li>
	<li>方形画像がカメラ内のデータを定量化します。 注: は、このプロセスに役立ちますとして他のカメラのビデオから画像を使用します。<ol>
<li>ラボのデータ収集プログラムを起動し、「デジタル化」プロファイルを選択します。</li>
		<li>ドロップダウン ・ メニューから年、領域、カメラ、駅、および関心の方形区を選択します。</li>
		<li>2.6.2 のステップで選択した条件に基づいてイメージを持って来る"go"をクリックします。プログラム。</li>
		<li>「基板」セクションで存在している基板の種類ボックスをクリックします。14基板の種類と分類方法の詳細な説明を参照してください。</li>
		<li>生動を定量化します。 注: マクロベントスの 50 のイチイがカウントまたは存在または不在を指摘しました。これらのイチイ、彼らを追跡する方法の完全な一覧は、リファレンス13で見つけることが。<ol>
<li>「反転」の存在である動物のボックスをクリックしてします。</li>
			<li>「反転」数] セクションでそれぞれの動物の数を入力します。</li>
			<li>「SC」の赤いボタンとドット イメージで帆立貝各をクリックします。</li>
			<li>緑色の"SF の"ボタンとドットの画像の各海の星をクリックします。</li>
			<li>黒の「CL」ボタンをクリックしてし各クラッパーをドット (死亡したホタテがシェル両側はまだ接続されてヒンジ) イメージで。</li>
			<li>"FI"の青いボタンとドットのイメージにそれぞれの魚をクリックします。</li>
			<li>「魚」の数セクションで観察した魚の種類ごとの数を入力します。 注: 他の点線の動物プログラム自動的にドットの数をカウント、カウントを適切なカテゴリに割り当てます。魚、ドット自動的に数えられます、しかし、ユーザーは、魚の種類を識別する必要がありますどのように多くと。プログラムによって数えられる魚ドットの合計数は、ユーザーが入力した各魚の種類数を一致しなければなりません。</li>
		</ol>
</li>
		<li>研究室に行としてイメージに関するデータ データベースし、点在動物イメージのコピーを作成を作成する"submit"ボタンをクリックします。</li>
		<li>2.6.4 の手順の品質管理を実行します。2.6.5。<ol>
<li>「ImageCheck」ラボのデータ収集プログラムでプロファイルを変更 注: これは、2.6.4 とイメージの 2.6.5 の手順を完了する 1 つから別の人が行ってください。</li>
			<li>2.6.2 と 2.6.3 の手順を繰り返します。元の画像、点線のイメージを読み込んで、「デジタル化」のユーザー プロファイルで入力基板と動物のデータを入力します。</li>
			<li>精度のエントリを確認し、必要な変更を加えます。</li>
			<li>「デジタル化」のユーザーによって提出されたイメージに関するデータを上書きする"submit"ボタンを選択し、研究室データベースの制御品質としてイメージをマークします。</li>
		</ol>
</li>
		<li>画像にみられるホタテを測定します。 注: ホタテの部分的に目に見える (部分的に画像などの増殖によって隠されて). または海底を測定しないでください。<ol>
<li>画像の注釈ツール プログラムを起動します。</li>
			<li>ドロップ ダウン メニューから「ファイル」をクリックし、"負荷画像ディレクトリ"を選択します。目的の点線画像に移動し、プログラムにイメージをロードします。</li>
			<li>「行コメント」を選択しホタテ貝殻上ホタテの突起物から線を描画します。</li>
			<li>2.6.8.3 の手順を繰り返します。イメージですべての測定可能なホタテ。</li>
			<li>「ファイル」し「保存注釈」測定の拡散シートを作成するを選択します。</li>
			<li>2.5 ミリメートル比平均ピクセルを使用して、ピクセルから測定をミリメートルに変換します。</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
</ol>3. データ製品
<ol><li>ホタテの密度とサイズの空間的特定の見積もりを計算します。<ol>
<li>マッピング ソフトウェアを使用して調査地点をプロットします。</li>
		<li>ホタテ エリア管理シミュレータ (SAMS) モデル ゾーンによってパーティション調査局。 注: 米国の大西洋海ホタテガイ漁業 SAM モデルが海ホタテ豊富と着陸8プロジェクトに使用されています。次の手順のすべては SAM ゾーンごとに行われます。</li>
		<li>平均ホタテ ホタテの平均は、シェルの高さを取得する測定。</li>
		<li>平均密度とホタテの標準誤差を計算します。<ol>
<li>部分的に目に見えるホタテ画像19の縁に沿ってカウントを調整する SAMS ゾーンでのホタテの平均は、シェルの高さによって方形サイズを増やします。</li>
			<li>各ステーション20でサンプリングされる複数の区画を考慮して調整された方形サイズと 2 段サンプリングのデザインの方程式を使用して密度を計算します。 (1)<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq1v2.jpg"> (2)<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq2v2.jpg"> n = プライマリ サンプル単位 (局) m 主サンプル単位 (方形) 要素を = <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq3v2.jpg"> = プライマリ ユニットで要素 j の測定値 (ホタテのカウント)、<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq4v2.jpg">プライマリ ユニット要素 (方形) ごとの標本平均 = 私 (局) と<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq5v2.jpg">=、2 段以上を意味します。この平均値の標準誤差は次のとおりです。 (3)<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq6v2.jpg"> どこ<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/57493/57493eq7v2.jpg">プライマリ ユニット (局) の手段の間で分散です。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>合計と利用可能なバイオマスを計算します。<ol>
<li>ホタテ ホタテの地区の数を推定する調査対象総面積密度を乗算します。</li>
		<li>5 mm サイズのビンの帆立貝の殻の高さ頻度分布の測定を作成します。</li>
		<li>3.2.1 を乗算します。3.2.2 から各サイズのビンでホタテの頻度。地区に各サイズのビンでホタテの数を取得します。</li>
		<li>各 5 mm サイズ箱の中間点でホタテの貝柱と各サイズの箱の数によって推定される肉重量を掛けます。グラム21サイズでホタテの重量を推定するのにニュー イングランド漁業管理協議会ホタテ計画開発チームによって指定された肉重量回帰するのにシェルの高さを使用します。</li>
		<li>3.2.4 からホタテの肉の重量を合計します。帆立貝の総バイオマスの推定値を出す。グラムからトンのホタテ バイオマスを変換します。</li>
		<li>3.2.5 から貝柱肉の重みの合計を除算します。3.2.1 からホタテ数の合計。1 つの貝柱の平均重量を取得します。</li>
		<li>3.2.3 から各サイズのビンでホタテの数を乗算します。商業帆立貝浚渫によって悪用の数を推定する選択性方程式ホタテ22です。</li>
		<li>3.2.5 の手順を繰り返します。3.2.6。3.2.7 から悪用可能なホタテのカウント。悪用可能なサイズとその平均肉重量のホタテのバイオマスを推定します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>帆立貝の分布マップを作成します。<ol>
<li>シェルの高さ 75 mm 未満とホタテとシェルの高さ 100 mm 以上それぞれ全体を計算する各ステーションでデジタル スチル カメラ (9.2 m2) で表示した総面積によって各調査地点とホタテ、ホタテ カウントの合計を分割します。ホタテ、少年帆立貝、各駅で悪用可能なホタテ貝密度。</li>
		<li>それぞれ、全体的な少年、および悪用のホタテの豊かな空間分布をマップする各ステーションの各密度をプロットします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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 <a target="_blank" href="https://www.nefsc.noaa.gov/coopresearch/rsa_program.html">https://www.nefsc.noaa.gov/coopresearch/rsa_program.html</a> (2017).</li>
<li>Marino, M. C. II, O'Keefe, C. E., Jacobson, L. D. Selectivity and efficiency of large camera video data from the SMAST video survey during 2003 - 2006: Appendix B7. <a target="_blank" href="https://ntrl.ntis.gov/NTRL/dashboard/searchResults/titleDetail/PB2008112544.xhtml">45th Northeast Regional Stock Assessment Workshop (45th SAW) Assessment Report</a>. , U.S. Dept. of Commerce. NEFSC Ref. Doc. 07-16 (2007).</li>
<li>Chang, J., Hart, D. R., Shank, B. V., Gallagher, S. M., Honig, P., York, A. D. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211122015300219">Combining imperfect automated annotations of underwater images with human annotations to obtain precise and unbiased population estimates.</a> Methods Oceanogr. 17, 169-186 (2016).</li>
<li>Hennen, D. R., Hart, D. R. <a target="_blank" href="http://www.bioone.org/doi/abs/10.2983/035.031.0424">Shell height-to-weight relationships for Atlantic sea scallops (Placopecten magellanicus) in offshore U.S. waters.</a> J. Shellfish Res. 31 (4), 1133-1144 (2012).</li>
<li>Jacobson, L. D., et al. <a target="_blank" href="https://www.fisherybulletin.nmfs.noaa.gov/content/measurement-errors-body-size-sea-scallops-placopecten-magellanicus-and-their-effect-stock">Measurement errors in body size of sea scallops (Placopecten magellanicus) and their effect on stock assessment models.</a> Fish. Bull. 108, 233-247 (2010).</li>
<li>Mallet, D., Pelletier, D. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165783614000356">Underwater video techniques for observing coastal marine biodiversity: A review of sixy years of publications (1952-2012).</a> Fish. Res. 154, 44-62 (2014).</li>
</ol>

著者が明らかに何もありません。

調査設計プロトコルは、柔軟なしかし、これらのプロトコルを一般化するとき、ターゲット種行動と調査目的を考慮することが重要。文献レビューと予備または初期の研究は、調査設計にターゲット種の動作を組み込む使用できます。たとえば、12.5 m2 (0.08 ホタテ/m2) で 1 未満のホタテは、持続可能な漁業密度23以下です。したがって、駅ごと草藪をサンプリングすることによってサンプル駅は商業密度でホタテの検出にリンクされます。さらに、海のホタテは駅間隔が密度の精度に影響を与える影響を及ぼす海底にランダムに分散のではなく、通常の集計は24を見積もっています。初期の研究から平均と分散のデータを使用していくつかの研究は、精度を検討し、その 5.6 km が最大距離の駅が離れて5,25,26をされるべきであるかを判断します。アンケートの全身サンプリング デザインは、調査の目的によって影響されました。SAM ゾーンの境界は、後調査実施21,27に、頻繁かつ頻繁に変化します。全身サンプリングの影響はランダムに成層し、最適な割り当てられた調査設計20空間の見積もりのための境界の後の成層の深刻な問題を回避できます。ステーションの均一配分も新しいホタテ募集とマッピングの海底堆積物と昆虫分布28の検出を容易にします。対象種の行動と調査目的を考慮できないこと場合があります 1 つのステップは、プロトコルがこの手順で始まる理由は調査船の id です。船は海でのサンプリングに不可欠で、調査設計の後続の手順を指示します。私達のプロトコルの調査方法の透明性と調査結果への信頼を促進する商業漁業に従事することが重要だった。商業漁船を使用しては、業界は、私たちの方法、サイズ、大型で重いカメラ装置と必要なタイムライン内でサンプリング調査局許可船の機能をインパクトのある方法でした。さらに、船主の船舶の使用に伴うすべての費用に責任があったし、ホタテ ポンド、国立海洋大気局大西洋ホタテ研究縮小されたことプログラムを通じて授与の配分を通じて補償されました。29. 調査、サイズ、機能、業界に従事する必要はありませんが、船舶のコストは、調査設計の他の側面を開発する前に考慮する必要があります。
プロトコルのデータのコレクションおよび処理の側面は、最大の利点だけでなく、このメソッドの制限を提示します。カスタム ソフトウェアおよびイメージ内のデータを数値化するデータベースの使用は相当なコストがかかります。しかし、スマステ ドロップ カメラ調査によるこれらの製品の使用は 1999 年に開始したプログラムの進化を表す、必須ではありません。たとえば、プログラムが初めて起動したときホタテ カウントは、ペンと紙で作られた、無料ソフト、画像内で測定します。同様に、現在のデジタル スチル カメラとして選ばれたホタテのすべてのサイズのクラスを検出できるされ損失なしの画質 (図 3)、約 200% の倍率の低い解像度より高価なカメラが以前の使用調査された商業サイズ30のホタテを完全に検出することができます。として、調査設計プロトコルをカメラの種類必要がありますにリンク対象種を検出し、調査の目的を達成するために必要な解像度。イメージをキャプチャし、各ステーションのビデオ録画サンプルを再検討し、分類する最初に追跡された生息地の特徴分析を展開する連続機能を提供することによって従来の調査方法上の重要な利点を提供しますまたは。列挙。たとえば、砂ドルと、もともと他の棘皮動物画像の提示やスマステ データベースには存在しない彼らの豊かさと時間12によるバイオマスの定量化が見直されました。対照的に、浚渫やネットなどの従来の調査方法からサンプルは破棄された海で、再訪することはできません。ただし、膨大な量の画像を撮影し、保存を可能にする進歩は、利用されているごく一部の収集されている画像の数百万につながります。これは、主に時間とコストの制約のため未利用情報31大量になりデータの抽出に必要な人間。動物と生息環境の自動検出の進歩は、この難問に対処を助けるかもしれない。
イメージ ベース調査方法は大型無脊椎動物と関連付けられた生息地の監視に必要なデータを提供できますが、理想的な生体試料を収集する他の方法とここで説明したプロトコルを補うことです。浚渫機ベースのサンプリングから作成されたホタテ シェル高さ肉重量関係なくバイオマス推定不可能でした。さらに、ホタテ貝殻高さ肉重量関係はこの関係を記述するための方程式を一貫して更新が有益な32であることを示す Georges 銀行の場所と時間によって異なります。イメージと身体のサンプル ベースの技法を組み合わせることは、先入観と各メソッドの前提条件の探索にもつながります。ホタテの殻の高さの計測ドロップでノギスでカメラ画像は、関連付けられているカメラのレンズの曲率測定バイアスを定量化し、センター33の画像からの距離。逆に、画像と浚渫トウの間の一対比較は海の底にホタテの割合は実際に収集され、ホタテ サイズ6の割合がどのように変化を定義を助けた。
水中映像は、何十年も17,34海洋生態学の分野で使用されています。ただし、高解像度カメラとデータ ストレージのコスト アプローチより実用的にした過去。本稿で説明する方法は一般化することができ、幅広い適用性より多くのイメージ ベースの調査の開発を促進することがあります。具体的には、手順表示結果を使用して、付着無脊椎動物 (表 1-2) を管理し、海洋環境7,9,10 の広範な理解に貢献するためのデータを作成する方法 ,11,12,13,14,15。

大西洋の海ほたて (Placopecten magellanicus) は、ハッテラス岬、ノースカロライナ1カナダ、セント ・ ローレンス湾から北西部の大西洋の大陸棚全体に分散海洋二枚貝の軟体動物です。アメリカ合衆国海ホタテガイ漁業過去の 15 年にわたって着陸と値の前例のない増加を経験している、国の最高の値を持つ漁業価値約 $ 4 億 4000 万 2015年2の着陸との 1 つになりました。ホタテ漁獲努力量この増加にもかかわらず少年スカラップを有する区域を保護し、高の大きなホタテとエリアの釣りを集中を目的と領域の回転システムの実装により過去 20 年間で大幅に削減されています密度1。この管理方法は、帆立貝の密度とサイズ、いくつかの海洋科学のマサチューセッツ大学ダートマス校を含む調査および技術 (スマステ) ドロップ カメラ調査によって提供される空間的に固有の情報を必要とします。
スマステ ドロップ カメラ調査の目的は、漁業資源、海洋科学者と漁村米国海ホタテ リソースとその関連する生息地の独立した評価を提供することです。調査はホタテ漁師と共同開発された、ダイビング研究3,4方形サンプリング手法を適用します。米国およびカナダでホタテのリソースの大部分をカバーするジョルジュ銀行5、として知られている漁業の生産領域の閉じた部分内の海のホタテ貝の密度推定に焦点を当てた 2000 年代初頭の初期調査、調査拡大水 (≈100, 000 km2)6,7。調査からの情報は、株式評価ワーク ショップ プロセスをホタテの株式評価に組み込むし、確実にニュー イングランド漁業管理協議会年間ホタテ収穫割り当て8を支援するために提供されています。加えて、スマステ ドロップ カメラ調査からのデータは、ノンスカ種7,9,10、11,12の生態を理解するためのさまざまな方法で貢献していますそして底生息地13,14,15の性格描写。この幅広い適用性を示しますメソッドを一般化し、さまざまな科学的知見と政策を上回っている無脊椎動物の漁業の拡大の問題を軽減するために潜在的に助ける無柄の無脊椎動物に適用できます。16正常に管理するために必要な。さらに、イメージ ・ ベースのサンプリングは、従来人口サンプリング方法と高解像度カメラとデータ ストレージ17,18のコストを減少させることによりますます手頃な価格比較して非侵襲的です。ここで手順を例示する 2017 Georges 銀行の米国の部分に貝柱の管理に使用されるスマステ ドロップ カメラ調査法が掲載されています。その汎化とその他の付着の無脊椎動物への応用を支援するこの手順の背後にある理論的根拠について論じる。

<table><tbody><tr><td>ボブキャット、43.3mm、Fマウント、6600x4400、1.9 / 2.4 fps、カラー、GigE Vision</td><td>Imperx</td><td>PoE-B6620C-TF00</td><td>デジタルスチルカメラ</td></tr><tr><td>エース-EV76C560、1 / 1.8インチ、Cマウント、1280x1024、60fps、カラー、CMOS、GigE&nbsp;</td><td>Basler</td><td>acA1300-60g</td><td>HDビデオカメラ</td></tr><tr><td>ストックMV 40-25ハウジング.ブラックアルマイト、5.3インチ標準ドームポート、DBCR2008Mコネクタ&nbsp;&nbsp;</td><td>セクストン</td><td>MV 40-25</td><td>デジタルスチルカメラ用水中ハウジング</td></tr><tr><td>ストックMV 25-25ハウジング。ブラックアルマイト、3.4インチ標準ドームポート、DBCR2008Mコネクタ&nbsp;&nbsp;</td><td>セクストン</td><td>MV 25-25</td><td>HDビデオカメラ用水中ハウジング</td></tr><tr><td>光学スリップリング</td><td>MOOG</td><td>180-2714-00</td><td>ウインチ上の回転ケーブルへの電力および電気信号の伝送</td></tr><tr><td>光ファイバーケーブル</td><td>コートランド</td><td>OCG0010</td><td>ジャンクションボックスから船舶のデッキ/操舵室への電力および電気信号の伝送</td></tr><tr><td>操舵室ラン&nbsp;</td><td>Electromechanica</td><td>EM0117-02</td><td>一端の光学スリップリングともう一方の端の光電源とコンピュータに接続するように適合した光ファイバーワイヤのセグメント</td></tr><tr><td>水中ジャンクションボックス</td><td>Electromechanica</td><td>EM0117-01</td><td>カメラとライトからハイブリッドケーブルへの電源および電気信号の接続</td></tr><tr><td>カメラケーブル</td><td>SubConn</td><td>DIL8F/LS2000/10FT/LS2000/DIL8M</td><td>カメラからジャンクションボックスへの電力および電気信号の伝送</td></tr><tr><td>ライトケーブル</td><td>SEACON</td><td>HRN-S0484</td><td>ライトからジャンクションボックスへの電力および電気信号の伝送</td></tr><tr><td>デスクトップコンピュータ</td><td>さまざまな</td><td>カスタム</td><td>Windowsベースのオペレーティングシステム 光ファイバーインターフェース</td></tr><tr><td>油圧ウインチ</td><td>多様化したマリン</td><td>カスタム</td> <td>カスタム光ファイバーケーブルの展開と検索のための張力に敏感なウインチ</td></tr><tr><td>スチールピラミッド</td><td>ブルーフリート溶接</td><td>カメラとライトを展開するための</td><td>カスタム</td>装置</tr><tr><td>スチールダビット</td><td>ブルーフリート溶接</td><td>カスタム</td><td>容器の側面に光ファイバーケーブルを吊り下げます</td></tr><tr><td>金属ハウジングのグラスファイバーシーブ</td><td>多様化したマリン</td><td>カスタム</td><td>ダビットに取り付け、船の側面を越えて光ファイバーケーブルを水に導き</td></tr>ます <tr><td>Sealight Sphere 6500、Day Light White、Flood</td><td>DeepSea Power &ライト</td><td>712-045-201-0A-01</td><td>水中LEDライト</td></tr><tr><td>GPSMAP 78</td><td>ガーミン&nbsp;</td><td>01-00864-00</td><td>全球ポジショイングシステム装置</td></tr><tr><td>ArcPad 10.2&nbsp;</td><td>ESRI</td><td>N/A</td><td>モバイル フィールド マッピング プログラム</td></tr><tr><td>海底ビジョン取得システム</td><td>Electromechanica</td><td>UVAS</td><td>フィールド データ収集プログラム</td></tr><tr><td>Digitzer</td><td>マサチューセッツ大学ダートマス校</td><td>N/A</td><td>ラボ データ収集プログラム</td></tr><tr><td>FishAnnotator</td><td>Cvision Consulting</td><td>0.3.0</td><td>画像アノテーター</td></tr><tr><td>プログラム ArcMap 10.4&nbsp;</td><td>ESRI</td><td>N/A</td><td>マッピング ソフトウェア</td></tr></tbody></table>

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

Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop

水中映像は長い海洋の生態学の分野で使用されていますが、高解像度カメラとデータ ストレージのコスト アプローチより実用的な過去に。イメージ ベースの調査許可再訪する初期サンプルのと非侵襲的な通常ネットまたは浚渫を含む従来の調査方法と比較してです。イメージ ベースの調査のためのプロトコルが大きく異なるが、種行動と調査目標によって駆動する必要があります。これを示すためには、手順の例と代表的な結果を提供する大西洋の海ホタテ (Placopecten magellanicus) のドロップ カメラの調査のための私たちの最も最近の方法をについて説明します。プロシージャは調査の設計、データ収集、データ製品は、3 つの重要なステップに分かれています。ホタテ挙動の影響および調査手続に関する米国海ホタテ リソースの独立した評価を提供する調査の目標は、メソッドを一般化のコンテキスト、説明します。全体的にみて、幅広い適用性と柔軟性のマサチューセッツ州ダートマス大学海洋科学と技術 (スマステ) ドロップ カメラ調査を示しますメソッドを一般化し、無柄の無脊椎動物の様々 な適用可能性がありますか生息地では、研究を焦点を当てた。

調査局は、(図 2) 7 月中旬 4 月下旬から実施した 5 つの研究旅行の一部としてサンプリングされました。可視性、天候の問題により CL2 S EXT は採取しない SAM ゾーンで局と他のゾーンにいくつかの局の散布も品質保証チェック中に削除されました。他の駅は、4 つの高品質のデジタル静止画像がキャプチャ (図 3)。これらの駅のすべての画像、基板と底生動物の定量を行ったし、ホタテを測定しました。ホタテをカウントし、測定は、SAM ゾーン北東漁業科学センターとニュー イングランドに提供できるようにホタテ カウントの測定、監査対象の生データと共に、個体数、分布及びバイオマスの見積もりによって分割されました。8 月 1 回ホタテ割り当てプロセス (表 1 および 2) に包含のための漁業管理協議会。すべてホタテの貝柱分布マップが作成された少年ホタテ (シェルの高さ 75 mm 未満)、および悪用可能なサイズ (シェルの高さ 100 mm 以上) のホタテ (図 4)。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57493/57493fig2.jpg"> 図 2: 2017 年にジョルジュ ・銀行カメラ ステーションを削除します。局は調査日の容器によって表示および成層駅 2.8 km 離れてサンプリング高の関心のある分野と、ステーション 5.6 km 離れてサンプリングされた他のすべての領域。黒線とラベル、ホタテ エリア管理シミュレータ モデル ゾーン プロジェクト海ホタテ豊かさと上陸するために使用を識別します。<a href="/files/ftp_upload/57493/57493fig2large.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/57493/57493fig3.jpg"> 図 3: Georges 銀行 2017 ドロップ カメラ調査から例デジタル静止画像。全体の Georges 銀行の調査では、基板と底生動物の定量を行ったし、同様の品質の 5,216 画像で測定したホタテ。すべての画像を見ることができます &lt; http://bit.ly/scallopsurvey&gt;。<a href="/files/ftp_upload/57493/57493fig3large.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>。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>エリア</td>
			<td>クワッド</td>
			<td>ステーション</td>
			<td>測定</td>
			<td>SH</td>
			<td>M2あたり理学博士</td>
			<td>SE</td>
			<td>ホタテ</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1 NA N</td>
			<td>2.6</td>
			<td>101</td>
			<td>858</td>
			<td>105</td>
			<td>0.98</td>
			<td>0.29</td>
			<td>761</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1 AC</td>
			<td>2.6</td>
			<td>155</td>
			<td>81</td>
			<td>106</td>
			<td>0.06</td>
			<td>0.01</td>
			<td>66</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1-ナ-S</td>
			<td>--</td>
			<td>7</td>
			<td>0</td>
			<td>--</td>
			<td>&lt; 0.02</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 N ナ</td>
			<td>2.6</td>
			<td>16</td>
			<td>58</td>
			<td>87</td>
			<td>0.43</td>
			<td>0.2</td>
			<td>214</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 S AC</td>
			<td>2.6</td>
			<td>435</td>
			<td>556</td>
			<td>93.6</td>
			<td>0.14</td>
			<td>0.01</td>
			<td>465</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 S EXT</td>
			<td>2.5</td>
			<td>147</td>
			<td>660</td>
			<td>77.6</td>
			<td>0.48</td>
			<td>0.04</td>
			<td>545</td>
		</tr>
<tr>
<td>NF</td>
			<td>2.6</td>
			<td>54</td>
			<td>13</td>
			<td>88</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.01</td>
			<td>39</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS AC N</td>
			<td>2.7</td>
			<td>31</td>
			<td>72</td>
			<td>120</td>
			<td>0.27</td>
			<td>0.1</td>
			<td>260</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS-AC-S</td>
			<td>2.5</td>
			<td>39</td>
			<td>2,718</td>
			<td>72.7</td>
			<td>9.7</td>
			<td>3.09</td>
			<td>11,676</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS EXT</td>
			<td>2.6</td>
			<td>14</td>
			<td>170</td>
			<td>95.1</td>
			<td>2.24</td>
			<td>2.16</td>
			<td>966</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS NA</td>
			<td>2.6</td>
			<td>42</td>
			<td>696</td>
			<td>99.1</td>
			<td>2</td>
			<td>0.83</td>
			<td>2,597</td>
		</tr>
<tr>
<td>SCH</td>
			<td>2.5</td>
			<td>137</td>
			<td>138</td>
			<td>71.3</td>
			<td>0.15</td>
			<td>0.03</td>
			<td>631</td>
		</tr>
<tr>
<td>SF</td>
			<td>2.5</td>
			<td>126</td>
			<td>219</td>
			<td>74.4</td>
			<td>0.19</td>
			<td>0.03</td>
			<td>747</td>
		</tr>
</tbody></table>表 1: Georges 銀行 2017 ドロップ カメラ調査からデジタル スチル カメラ データ。ホタテ エリア管理シミュレータ モデル ゾーンでの結果が掲載されています。テーブルに含まれる調整された方形領域 (クワッド) 局サンプリング (局) ホタテ シェル高さ測定 (測定)、ホタテの mm (SH)、ホタテの m2 (理学博士あたり m あたりの平均数で観測された平均殻高の数の数2) 関連する標準誤差 (SE) と貝柱と数百万人の数の見積もり (ホタテ)。ホタテが認められなかったために、CL1-ナ-S の結果を生成できません。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td colspan="3">総現存量の推定</td>
			<td colspan="3">利用可能なバイオマスの推定</td>
		</tr>
<tr>
<td>エリア</td>
			<td>MW</td>
			<td>MT</td>
			<td>SE</td>
			<td>MW</td>
			<td>MT</td>
			<td>SE</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1 NA N</td>
			<td>18.28</td>
			<td>13,900</td>
			<td>4,100</td>
			<td>23.85</td>
			<td>9,900</td>
			<td>2,950</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1 AC</td>
			<td>24.87</td>
			<td>1,650</td>
			<td>350</td>
			<td>33.72</td>
			<td>1,350</td>
			<td>300</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL1-ナ-S</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
			<td>--</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 N ナ</td>
			<td>14.89</td>
			<td>3,200</td>
			<td>1,500</td>
			<td>26.51</td>
			<td>2,100</td>
			<td>980</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 S AC</td>
			<td>15.84</td>
			<td>7,360</td>
			<td>685</td>
			<td>23.47</td>
			<td>4,600</td>
			<td>425</td>
		</tr>
<tr>
<td>CL2 S EXT</td>
			<td>9.46</td>
			<td>5,150</td>
			<td>440</td>
			<td>17.1</td>
			<td>1,900</td>
			<td>165</td>
		</tr>
<tr>
<td>NF</td>
			<td>16.26</td>
			<td>600</td>
			<td>260</td>
			<td>27.59</td>
			<td>500</td>
			<td>200</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS AC N</td>
			<td>34.15</td>
			<td>8,900</td>
			<td>3,390</td>
			<td>38.02</td>
			<td>7,800</td>
			<td>2,990</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS-AC-S</td>
			<td>8.49</td>
			<td>99,100</td>
			<td>31,590</td>
			<td>16.88</td>
			<td>24,600</td>
			<td>7,830</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS EXT</td>
			<td>16.73</td>
			<td>16,200</td>
			<td>15,590</td>
			<td>19.54</td>
			<td>7,600</td>
			<td>7,310</td>
		</tr>
<tr>
<td>NLS NA</td>
			<td>20.4</td>
			<td>53,000</td>
			<td>22,100</td>
			<td>25.13</td>
			<td>30,700</td>
			<td>12,800</td>
		</tr>
<tr>
<td>SCH</td>
			<td>10.45</td>
			<td>6,600</td>
			<td>1,260</td>
			<td>24.65</td>
			<td>3,300</td>
			<td>620</td>
		</tr>
<tr>
<td>SF</td>
			<td>9.1</td>
			<td>6,800</td>
			<td>1,080</td>
			<td>17.33</td>
			<td>2,400</td>
			<td>380</td>
		</tr>
</tbody></table>表 2: 2017 Georges 銀行の合計と利用可能なバイオマスの推定ドロップ カメラ調査します。ホタテ エリア管理シミュレータ モデル地域での結果が掲載されています。テーブルに含まれる平均貝柱肉重量 g (MW) で、ホタテのメートルトン (MT) での総重量、メートルトンで標準エラー。ホタテが認められなかったために、CL1-ナ-S の結果を生成できません。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57493/57493fig4.jpg"> 図 4: 帆立貝の分布と豊かさの Georges 銀行 2017年中です。ホタテ分布とジョルジュ銀行 2017 年にすべてホタテ (上) の間に豊富なシェル高さ 75 mm (中央) より小さいホタテし、ホタテ 100 mm シェルの高さ (下) ドロップ カメラ調査からより大きい。<a href="/files/ftp_upload/57493/57493fig4large.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>。

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 は他の水生への適用のこのプロトコルを一般化できる方法について説明します。

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the ...

水中イメージングは、海洋生態学の分野で古くから利用されてきました。高解像度カメラとデータストレージのコストを削減することで、このアプローチは以前よりも実用的になりました。画像ベースの調査では、初期サンプルを再検討することができ、従来の調査方法と比較して非侵襲的です。しかし、プロトコルは、対象種の行動と調査の目的によって決定されます。この方法は、対象種の存在量、分布、生息地との関連性など、対象種の主要な生態学的質問に答えるのに役立ちます。漁船Liberty号で手順の一部を実演しているのは、私たちの研究室の大学院生であるCraig Legoです。船の甲板に機器を設置するには、テキストプロトコルで説明されているようにピラミッドを配置します。ピラミッドは、光ファイバーケーブルを備えた感圧レンチで、ドラムに取り付けられ、スリップリングに取り付けられています。ジャンクション ボックスをピラミッドに取り付けます。次に、カメラとライトをピラミッドに取り付けてから、カメラとライトをカメラとライトケーブルでジャンクションボックスに接続します。光ファイバーケーブルをシーブに通し、ダビットに取り付けます。容器の油圧レンチケーブルをピラミッドに取り付けます。船舶の操舵室に機器を設置します。操舵室のデッキ端を取り付けるには、感圧レンチの光学スリップリングに光ファイバーケーブルを配線します。テキストプロトコルで説明されているように、コンピューターをセットアップした後、カメラとライトを船の操舵室に接続します。操舵室の端を操舵室に取り付けるには、光ファイバーケーブルを操舵室に通し、デスクトップコンピューターの光ファイバーインターフェースとライト電源プラグに取り付けます。デスクトップコンピュータからフィールドデータ収集プログラムを起動します。ピラミッドに取り付けられ、ジャンクション ボックスに接続されているすべてのカメラが、自動的に接続済みとして表示されることを確認します。各ステーションで画像をキャプチャしてデータを記録するには、ラップトップコンピューターからモバイルフィールドマッピングプログラムを起動し、マークツールを選択して、ターゲットアイコンをステーションにドラッグしてステーションに方位を提供します。サンプリングピラミッドをゆっくりと海底まで下げます。ステーションに到達し、船舶が停止した場合は、船舶の油圧レンチを使用してください。ピラミッドを海底まで降下させている間に、エリアのショート ネーム ボックスをダブルクリックし、エリアの名前を入力します。「発射キャプテンカム」ボタンをクリックすると、油圧レンチコントロールの近くのモニターにカメラが表示されます viewsおよびその他の情報。ライトの電源をオンにした後、サンプリング ピラミッドが海底に着水したら、四角形データを取得します。フィールドデータ収集プログラムで、「スタートステーション」をクリックしてビデオ録画を開始します。海底の鮮明なビューが表示されたら「スナップショットを撮る」をクリックし、「すべて保存」をクリックして、すべてのカメラビューから同時に静止画をキャプチャします。次に、[データベースへの書き込み]ボタンをクリックします。デジタルスチルカメラの画像に写っているスカラップの数をスカラップカウントボックスに入力し、コメントボックスにコメントを入力します。「データベースへの書き込み」ボタンをクリックして、四角形に関するデータをフィールドデータベースの行として書き込みます。テキストプロトコルに詳述されているようにピラミッドを持ち上げ、フィールドデータ収集プログラムの「終了ステーション」をクリックしてビデオ録画を終了し、プログラムを次のステーションに進みます。「プログラムの終了」ボタンをクリックしてプログラムを閉じます。最後に、モバイルフィールドマッピングプログラムの「キャプチャステーション」をクリックして、以前と同じようにステーションをマークします。テキストプロトコルで説明されているように、画像を取得したら、基板セクションに移動し、存在する基板タイプのボックスをクリックします。大型底生動物を定量化するには、転立物セクションに存在する動物のボックスをクリックします。観察された各動物の数を反転カウントセクションに入力します。赤い「SC」ボタンをクリックして、画像内の各ホタテ貝に点在します。「送信」ボタンをクリックして、画像に関するデータを行としてラボデータベースに書き込み、動物が点線で描かれた画像のコピーを作成します。次に、ラボデータ収集プログラムのプロファイルを画像チェックに変更します」エントリの精度を確認し、必要な変更を加えます。「送信」ボタンを選択して、デジタル化されたユーザーが送信した画像に関するデータを上書きし、画像をラボデータベースで品質管理されたものとしてマークします。画像で観察されたホタテ貝を測定するには、画像アノテータープログラムで線注釈を選択し、ホタテ貝の貝殻の裾から貝殻の上部まで線を引きます。画像内のすべての測定可能なスカラップについて、この手順を繰り返します。「ファイルを選択し、注釈を保存」して、テキストプロトコルで説明されているようにデータ分析を実行する前に、測定値のスプレッドシートを作成します。ここには、完全に注釈が付けられた調査画像の代表的な結果が示されています。アノテータープログラムは、各色のすべてのドットをカウントし、画像内のこれらの動物の数を定量化します。各スカラップの線は、umboからシェルの前面まで伸びており、プログラムによって測定され、スカラップシェルの高さを推定します。米国大西洋岸ホタテ貝漁業では、ホタテ貝の面積管理シミュレーターモデルを使用して、ホタテ貝の個体数と水揚げ量を予測しています。ジョージア州の銀行にあるこのモデルの各ゾーンは、関心のあるエリアでした。各画像のホタテ貝を数えて測定すると、関心のある各領域の密度とサイズの推定が行われます。また、ホタテ貝、ホタテ貝の稚魚、収穫可能なサイズのホタテ貝類について、エリアごとに分布図を作成しています。調査からの推定値とホタテ貝殻の高さと肉の重量の関係を使用して、各ホタテ貝エリア管理シミュレータモデルゾーンの合計および利用可能なホタテ貝バイオマスの推定値を作成します。この表には、ホタテ貝肉の平均重量(グラム)、ホタテ貝の総重量(メートルトン)、標準誤差(メートルトン)が含まれています。この技術の開発後、この技術は、漁業科学の分野の研究者が漁業と協力して、米国の大陸棚のホタテ貝の豊富さと分布を調査する道を開きました。このビデオを見れば、海上での画像撮影方法、画像内のデータの定量化方法、漁業管理を支えるデータプロダクトの作成方法について、十分に理解できるはずです。この手順に続いて、ホタテ貝以外の基質や他の動物に関するデータが収集され、生息地の好みや捕食者の獲物との関係などの追加の質問に答えるために使用できます。海上での作業は非常に危険である可能性があり、この手順を実行する際には、海上での安全訓練や経験豊富な乗組員との作業などの予防措置を常に講じる必要があることを忘れないでください。

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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

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