Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-04-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 36 s
Description: 学ぼう 構造物移動写真測量を用いた底生生態系モニタリング手法。水中DSLRカメラとスプールリグを使い、螺旋状の泳ぎ方で高解像度3Dモデルを作成し、生物多様性と生息地複雑性を評価する。

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

この研究に資金を提供してくれたポールG.アレンファミリー財団に感謝し、サンゴ礁の保全を支援するためにテクノロジーを使用するためのインスピレーションを与えてくれたルースゲイツに感謝します。また、これらの方法に関する思慮深い議論をしてくれたNOAAと他の協力者に感謝します。最後に、これらの方法のドローンと水中ビデオを提供してくれたケイティ・フォーリーとパトリック・ニコルズに感謝します。
私たちは、国立魚類野生生物財団をこの作業の資金提供パートナーとして認めています。

1. 素材
<ol><li>カメラ<ol><li>耐久性と防水性(または防水ハウジング)の最小仕様と、2フレーム/秒(fps)の最小フレームレートを確認してください。 注: この例では、~4 fps の最小フレーム レートが使用されました。</li>
		<li>デジタル一眼レフ(デジタル一眼レフ)カメラ<ol><li>2 fps から 5 fps の間の写真キャプチャ レートで連続して撮影するようにカメラを設定します。</li>
			<li>この例で説明したプロトコルを再現するには、水中ハウジング内のカメラ( 材料表を参照)を次の設定で使用します: 手動モード(M); f10、18 mm; シャッタースピード = 1/320; 露出補正 = -1/3; 画質 = 最高、RAWなし。 ドライブモード = 連続; オートフォーカス = AI サーボ;ISO = 自動、最大3200;ファイル番号 = 自動リセット。画像の自動回転=オフ;時刻/日付 = UTC。</li>
		</ol></li>
		<li>アクションカメラ<ol><li>可能な限り最高の解像度とフレームレートでビデオモードまたは連続撮影モードに設定します。 注意: アクションカメラは、フレームレートが毎秒2画像以上である限り、連続モードでも使用できます。</li>
			<li>この例のプロトコルを再現するには( 材料表を参照)、次の設定で防水アクションカメラを使用します:ビデオ解像度= 4K(アスペクト比4:3)。フレームレート = 30 fps。 注意: アクションカメラの場合、スプールからのラインをカメラではなくスイマーに取り付ける方が簡単な場合があります。この例では、ラインは小さなストラップを介してスイマーの手首に取り付けられていました。</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>スプールリグ(図1A)<ol><li>スプールが、測量サイトの半径に必要な線の長さを保持するのに適したサイズであることを確認します。 注: スプールの円周はらせん状のスイムラインの間隔を制御し、ラインの長さによってサンプル領域が決まります。この例では、~50インチ(~1.3 m)のスイムラインの間隔に直径~8インチ(~20 cm)のスプールが使用されました。詳細については、 9 を参照してください。</li>
		<li>フランジ付きエッジ(スプールのオンとオフのラインをスムーズにガイドするため)とハンドルとポールのアタッチメントポイント(基板からの高さを制御するため)を備えたスプールリグを選択します。スプールリグが本質的に負の浮力を持っているか、ウェイトを追加してそうなっていることを確認してください。 注:この例では、ハンドルとポールにポリ塩化ビニル(PVC)パイプを使用し、スプールはポリ乳酸プラスチックで3D印刷されました。ただし、スプールは、大きなPVCパイプや、目的の直径を持つその他の丸い物体と同じくらい単純です。<ol><li>頻繁な使用や困難なフィールド条件の場合は、アルミニウムなどのより耐久性のある材料で作られたスプールを選択してください。</li>
			<li>使用中にスプールがポール上で回転したり回転したりしないようにしてください。</li>
		</ol></li>
		<li>ラインを一方の端のスプールに固定し、もう一方の端を取り外し可能なクリップに固定して、カメラに接続します。 注: 線の長さは、サイトの半径を定義します。ここでは、直径12mの敷地に6mのラインを使用しました。</li>
	</ol></li>
	<li>キャリブレーションタイル<ol><li>特別なキャリブレーション タイルは必要ありませんが、既知のサイズの負の浮力のある認識可能なオブジェクトがスケールのモデルに含まれていることを確認してください。サージと現在の条件を考慮して、写真の収集中にタイルが静止したままになるように、適切な材料が使用されていることを確認してください。 注:ここでは、特定のソフトウェアプログラムの一部として利用可能なスケールマーカーテンプレートが、厚さ1インチのPVCタイルに取り付けられた防水紙に印刷されていました。</li>
		<li>ダイバーはタイルの深さを測定する手段が必要になります。この例では、電子深度ゲージを使用します(材料表を参照)。</li>
	</ol></li>
	<li>色補正<ol><li>カメラのホワイトバランスをカスタムに設定します。すべてのSfM調査の開始前に、水中で18%の灰色のカードまたは白いダイビングスレートの写真を撮ります。これは、新しいサイトが開始されるたびに行います。 注:写真は色補正を可能にし、同じ日に複数の調査を実施するときにダウンロードした画像を異なるサイトから分離するのにも役立ちます。</li>
	</ol></li>
</ol>2.詳細な方法
<ol><li>サイト選択<ol><li>らせん状パターン全体 (この例では ~113 m2 ) を泳ぐのに十分なスペースがあるサイトを選択します。調査対象エリアに加えて、小さなバッファーエリアを組み込んで、調査エリア全体が十分に撮影され、高品質のデータが得られるようにします。</li>
		<li>2人のチームの能力と装備を検討してください。浅い場所(<~2 m)はシュノーケルで調査できますが、より深い場所ではスキューバダイビングが必要になる場合があります。</li>
	</ol></li>
	<li>定期的に現場を繰り返し調査する場合は、スプールリグを配置する中心点にタグまたは恒久的な構造(鉄筋や燃えがらブロックなど)を付けます。少なくとも、全地球測位システムの座標を取得して、オルソモザイクのプリントアウトの助けを借りてサイトを再配置できるようにします。 注:恒久的な水中構造物には通常、許可が必要です。</li>
	<li>サイトを準備します。<ol><li>サイトの中央にスプールを設定します。</li>
		<li>キャリブレーションタイルを設定し、その深さを記録します。キャリブレーションタイルを裏向きにして、中心から~2 m離して配置します。 注:この例では、3つのキャリブレーションタイルがサイトの中心を囲む三角形に配置されています。キャリブレーションタイルは、写真の収集中の動きを最小限に抑えるために、適切に重み付けおよび配置する必要があります。</li>
	</ol></li>
	<li>アシスタントがスプールの世話をしている間、スイマーにカメラで泳ぐように指示します。<ol><li>アシスタントは、ポールと取り付けられたスプールを選択したサイトの中央に直立させ、スプールリグを直立させて固定します。</li>
		<li>スイマーがスプールに最も近いカメラの側面をラインに取り付け、底生生物から~1mのところにカメラを真下に向けていることを確認します。 注意: スイマーがカメラを傾ける必要がある場合は、スイマーの影で画像が収集されないように、カメラが後方ではなくわずかに前方に傾いていることを確認してください。外向きのスパイラルと戻りのスパイラルの両方でカメラを少し前方に傾けると、特にオーバーハングと穴がある場合に、底生生物のより良い角度をキャプチャし、より良いモデルを生成することもできます。</li>
		<li>カメラが適切に配置されると、スイマーは前方に泳ぎ、ラインの緊張を維持しながら、底生生物の連続画像を撮り始めます。</li>
		<li>スイマーが、ラインがスプールから完全にほどけるまで写真を撮りながら、一定の速度でらせん状に泳ぎ続けるようにします。 注:スイマーは、底生生物の上~1 mの一定の距離を保ち、画像間の十分なオーバーラップを確保するために適度なペースでスパイラルを泳ぐようにしてください。疑わしい場合は、遅い方が良いです。</li>
		<li>非常にラグースな環境(サンゴ礁など)では、ラインの中心の上にホバリングし、障害物の上にそっと持ち上げることでラインの絡み合いを防ぐことができる3人目の労働者(2番目のアシスタント)を含めます。</li>
		<li>ラインが完全にスプール解除されると、スイマーは方向を逆にし、必要に応じてカメラを再度取り付け、カメラを反対方向に泳いで、写真を撮りながらラインをスプールに巻き戻し始めます。注:逆スパイラルを泳ぐことは絶対に必要ではありませんが、通常はより良いモデルを生成します。</li>
		<li>時間を節約するために単一のスパイラル法が望ましい場合、スイマーはカメラからラインを切り離してステップ2.4.12にスキップし、アシスタントはラインを巻き上げてスプールリグをサイトから取り外します。</li>
		<li>スイマーが反対方向に泳ぎ始めるとすぐに、アシスタントはスプールを回転させて、新しい水泳方向に対して1/2回転(180°)でラインを巻きます。この1/2ターンにより、スイマーのリターンパスが元のパスからオフセットされ、サイトの写真カバレッジが向上します。</li>
		<li>スイマーが写真を撮り続け、ラインがスプールの周りにほぼ完全に巻き戻されるまで逆スパイラルを泳ぎ続けることを確認します。</li>
		<li>スイマーとアシスタントの間隔がそれ以上の進行を妨げる場合、スイマーは写真の撮影を停止してカメラをラインから切り離し、アシスタントがサイトの中心からスプールリグを取り外すことができるようにします。</li>
		<li>スプールがサイトから取り外されると、スイマーはカメラを真下に向けて保持し、サイトの中心上でカメラを小さならせん状に動かすことで、サイトの中心を撮影します。</li>
	</ol></li>
</ol>3. サイトをクリーンアップします。
<ol><li>サイトを離れる前に、キャリブレーションタイルやその他の機器を拾ってください。 注意: ゴミや機器を現場に放置しないでください。サイトは常に見つけたよりもきれいなままにしてください。</li>
</ol>

<ol><li>Levy, J., Hunter, C., Lukacazyk, T., Franklin, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+spatial+distribution+of+coral+bleaching+using+small+unmanned+aerial+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Assessing the spatial distribution of coral bleaching using small unmanned aerial systems.</a> Coral Reefs. 37 (2), 373-387 (2018).</li>
<li>Muller-Karger, F. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Satellite+sensor+requirements+for+monitoring+essential+biodiversity+variables+of+coastal+ecosystems%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Applications%22%5BJournal%5D)">Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems.</a> Ecological Applications. 28 (3), 749-760 (2018).</li>
<li>Dornelas, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+a+macroscope%3A+Leveraging+technology+to+transform+the+breadth%2C+scale+and+resolution+of+macroecological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Global+Ecology+and+Biogeography%22%5BJournal%5D)">Towards a macroscope: Leveraging technology to transform the breadth, scale and resolution of macroecological data.</a> Global Ecology and Biogeography. 28, 1937-1948 (2019).</li>
<li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+structure-from-motion+photogrammetry+with+geospatial+software+as+a+novel+technique+for+quantifying+3D+ecological+characteristics+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs.</a> PeerJ. 2015 (3), 1077(2015).</li>
<li>House, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Moving+to+3D%3A+Relationships+between+coral+planar+area%2C+surface+area+and+volume%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Moving to 3D: Relationships between coral planar area, surface area and volume.</a> PeerJ. 2018 (6), 4280(2018).</li>
<li>Carlot, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Community+composition+predicts+photogrammetry-based+structural+complexity+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Community composition predicts photogrammetry-based structural complexity on coral reefs.</a> Coral Reefs. , 1-9 (2020).</li>
<li>Young, G. C., Dey, S., Rogers, A. D., Exton, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cost+and+time-effective+method+for+multi-scale+measures+of+rugosity%2C+fractal+dimension%2C+and+vector+dispersion+from+coral+reef+3D+models%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+ONE%22%5BJournal%5D)">Cost and time-effective method for multi-scale measures of rugosity, fractal dimension, and vector dispersion from coral reef 3D models.</a> PloS ONE. 12 (4), 0175341(2017).</li>
<li>Wilson, S. K., Robinson, J. P. W., Chong-Seng, K., Robinson, J., Graham, N. A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boom+and+bust+of+keystone+structure+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Boom and bust of keystone structure on coral reefs.</a> Coral Reefs. 38 (4), 625-635 (2019).</li>
<li>Pizarro, O., Friedman, A., Bryson, M., Williams, S. B., Madin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple%2C+fast%2C+and+repeatable+survey+method+for+underwater+visual+3D+benthic+mapping+and+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology+and+Evolution%22%5BJournal%5D)">A simple, fast, and repeatable survey method for underwater visual 3D benthic mapping and monitoring.</a> Ecology and Evolution. 7 (6), 1770-1782 (2017).</li>
<li>Torres-Pulliza, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+geometric+basis+for+surface+habitat+complexity+and+biodiversity%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity.</a> Nature Ecology & Evolution. 4, 1495-1501 (2020).</li>
<li>Bayley, D., Mogg, A., Koldewey, H., Purvis, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capturing+complexity%3A+field-testing+the+use+of+%27structure+from+motion%27derived+virtual+models+to+replicate+standard+measures+of+reef+physical+structure%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Capturing complexity: field-testing the use of 'structure from motion'derived virtual models to replicate standard measures of reef physical structure.</a> PeerJ. 2019 (7), 6540(2019).</li>
<li>Leon, J. X., Roelfsema, C. M., Saunders, M. I., Phinn, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+coral+reef+terrain+roughness+using+%27Structure-from-Motion%27+close-range+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">Measuring coral reef terrain roughness using 'Structure-from-Motion' close-range photogrammetry.</a> Geomorphology. 242, 21-28 (2015).</li>
<li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+impact+of+acute+disturbances+on+the+structure+and+composition+of+a+coral+community+using+innovative+3D+reconstruction+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Assessing the impact of acute disturbances on the structure and composition of a coral community using innovative 3D reconstruction techniques.</a> Methods in Oceanography. 15-16, 49-59 (2016).</li>
<li>Edwards, C. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-area+imaging+reveals+biologically+driven+non-random+spatial+patterns+of+corals+at+a+remote+reef%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef.</a> Coral Reefs. 36, 1291-1305 (2017).</li>
<li>Piazza, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Underwater+photogrammetry+in+Antarctica%3A+long-term+observations+in+benthic+ecosystems+and+legacy+data+rescue%5BTitle%5D)+AND+%22Polar+Biology%22%5BJournal%5D)">Underwater photogrammetry in Antarctica: long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue.</a> Polar Biology. 42 (6), 1061-1079 (2019).</li>
<li>Bonney, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science%3A+A+developing+tool+for+expanding+science+knowledge+and+scientific+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22BioScience%22%5BJournal%5D)">Citizen science: A developing tool for expanding science knowledge and scientific literacy.</a> BioScience. 59 (11), 977-984 (2009).</li>
<li>Dickinson, J. L., Zuckerberg, B., Bonter, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science+as+an+ecological+research+tool%3A+Challenges+and+benefits%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Ecology%2C+Evolution%2C+and+Systematics%22%5BJournal%5D)">Citizen science as an ecological research tool: Challenges and benefits.</a> Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 41 (1), 149-172 (2010).</li>
<li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G., Gibbs, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((End+of+the+chain%3F+Rugosity+and+fine-scale+bathymetry+from+existing+underwater+digital+imagery+using+structure-from-motion+%28SfM%29+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology.</a> Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).</li>
<li>Ventura, D., Lasinio, G. J., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+low-cost+drone+based+application+for+identifying+and+mapping+of+coastal+fish+nursery+grounds+Feeding+ecology+View+project+Habitat+use+of+juvenile+Diplodus+species+View+project%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">A low-cost drone based application for identifying and mapping of coastal fish nursery grounds Feeding ecology View project Habitat use of juvenile Diplodus species View project.</a> Estuarine Coastal and Shelf Science. 171, 85-98 (2016).</li>
<li>Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, M. F., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+and+classification+of+ecologically+sensitive+marine+habitats+using+unmanned+aerial+vehicle+%28UAV%29+imagery+and+object-based+image+analysis+%28OBIA%29%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sensing%22%5BJournal%5D)">Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA).</a> Remote Sensing. 10 (9), 1331(2018).</li>
<li>George, E. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relevance+of+coral+geometry+in+the+outcomes+of+the+coral-algal+benthic+war%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Relevance of coral geometry in the outcomes of the coral-algal benthic war.</a> bioRxiv. , (2018).</li>
<li>Anelli, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+new+applications+of+underwater+photogrammetry+for+investigating+coral+reef+morphology+and+habitat+complexity+in+the+Myeik+Archipelago%2C+Myanmar%5BTitle%5D)+AND+%22Geocarto+International%22%5BJournal%5D)">Towards new applications of underwater photogrammetry for investigating coral reef morphology and habitat complexity in the Myeik Archipelago, Myanmar.</a> Geocarto International. 34 (5), 459-472 (2017).</li>
<li>Suka, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Processing+photomosaic+imagery+of+coral+reefs+using+structure-from-motion+standard+operating+procedures%5BTitle%5D)+AND+%22U.S.+Dept.+of+Commerce%2C+NOAA+Technical+Memorandum+NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93%22%5BJournal%5D)">Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures.</a> U.S. Dept. of Commerce, NOAA Technical Memorandum NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).</li>
<li>Galtier d'Auriac, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Before+platelets%3A+the+production+of+platelet-activating+factor+during+growth+and+stress+in+a+basal+marine+organism%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Royal+Society+B%3A+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">Before platelets: the production of platelet-activating factor during growth and stress in a basal marine organism.</a> Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 285 (1884), 20181307(2018).</li>
<li>Bouslimani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+cartography+of+the+human+skin+surface+in+3D%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">Molecular cartography of the human skin surface in 3D.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (17), 2120-2129 (2015).</li>
<li>Protsyuk, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+molecular+cartography+using+LC-MS+facilitated+by+Optimus+and+%27ili+software%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">3D molecular cartography using LC-MS facilitated by Optimus and 'ili software.</a> Nature Protocols. 13 (1), 134-154 (2018).</li>
</ol>

著者には、競合する金銭的利益やその他の利益相反はありません。

この調査では、デジタル一眼レフカメラとアクションカメラの両方が、標準のデスクトップコンピューターで0.5時間未満の処理時間で10 mm /ピクセル解像度を超えるモデルを生成することを示しています。デジタル一眼レフカメラとアクションカメラの主なトレードオフは、コストは別として、それぞれ解像度が細かいことと処理時間が速いことです。ただし、報告される処理時間には計算処理のみが含まれます。したがって、アクションカメラの計算時間は短くなりますが、デジタル一眼レフでは必要のないビデオからの画像抽出にかなりの時間(10〜20分)が費やされます。別の方法は、画像の抽出を避けるために、アクションカメラを連続撮影モードで使用することです。この例では、アクションカメラは2fpsでしか撮影できず、完全なモデルを構築するのに十分な画像を収集するにはスイムレートを大幅に遅くする必要があるため、連続撮影モードは使用されていません。この点で、ビデオモードを使用する場合、連続撮影モードを使用してフィールドで長時間撮影することと、コンピューターで画像を抽出する時間が長くなることの間にはトレードオフがあります。
アクションカメラの利点には、手頃な価格と水中での輸送と操作の容易さが含まれます。デジタル一眼レフの主な利点は、高解像度の画像を生成することです。したがって、前者が法外なコストをかけていない場合は、アクションカメラよりもデジタル一眼レフカメラをお勧めします。研究が対処しようとしている質問の種類も、使用される方法を決定する上で重要です。たとえば、アクションカメラは、比較的均質な環境(海草藻場、死んだサンゴ/瓦礫の生息地など)や、広範なコミュニティ指標(豊富さ、多様性など)のみが大きな空間スケールで評価されている場合に適しています。ただし、デジタル一眼レフカメラは、個々の生物または基質の微細な変化を追跡することが興味深い場合に展開される可能性があります。
これはフィールド手法であるため、モデルの出力は、照明、水の透明度、表面の状態、サージの量、魚や非定常底生構造物(海草など)の動きなど、さまざまな環境要因に依存します。この方法を使用するのが適切な場合の絶対的なしきい値はありませんが、水の透明度が高く、表面の状態が穏やかで、サージが少ないわずかに曇りの日が通常、最良のモデルを生成します。さらに、これらの方法に必要な最小深度には制限があります。これらの方法は、写真間の重なりが少なく、写真ごとの識別機能が少ないため、水が0.5 m未満の条件下ではうまく機能しません。ただし、これはアクションカメラの別の利点、つまり、アクションカメラが小さく、浅い深さでの使用が容易であることを浮き彫りにします。さらに、より小さな直径のスプールおよびより高いフレームレート(またはより広角レンズ)は、非常に浅い条件での画像の重なりを改善することができる9。
他の多くのデータ型をこのアプローチと統合できます。例えば、オルソモザイクは、オープンソースソフトウェア「ili」26を用いて、サンゴ24とヒト25の分子データ(遺伝子や代謝物など)の空間密度を示すために使用されています。同じプラットフォームを使用して、環境中の動物、微生物、ウイルス、および/または化学物質の空間密度をマッピングすることもできます。他の例は、地理情報システムソフトウェア10を使用して、オルソモザイク上に底生種に空間的に注釈を付けるためにSfMを使用している。さらに、SfMによって生成された3Dモデルを使用して、ラグオシティやフラクタル次元などの生息地の特性を推定できます。実際、ここで概説した方法は、最近、生息地表面の新しい幾何学的理論を導き出すために使用されました10。最後に、オルソモザイクは空間的に明示的な計算モデルの入力サーフェスとして使用され、動的シミュレーションをモデルの 3D サーフェスにオーバーレイできます。底生生物の生息地の大きな画像と3D表現を簡単に生成できることで、海洋科学者はこれまで想像もできなかった質問に取り組むことができました3。
全体として、DSLRカメラまたはより費用効果の高いアクションカメラのいずれかを使用して水中SfM写真測量を実施するための詳細なプロトコルを次に示します。これらの方法は、底生生態系に関するデータの抽出から、 インシリコ シミュレーション用の3D入力面の開発まで、幅広い目的で科学者が使用できます。ただし、これらのプロトコルは、生物多様性のパターン、生息地の複雑さ、コミュニティ構造、およびその他の生態学的指標に関する貴重な情報を収集するための市民科学の取り組みの一環として、非科学者が使用することもできます。

生態系のプロセスは自然に動的であり、定量化するのが難しい場合があります。過去10年間で、個々の生態系の特徴の3Dレーザースキャンから広い領域の衛星リモートセンシングまで、さまざまなスケールで生態系とそのダイナミクスをキャプチャするための新しいテクノロジーが急増しています1,2,3。底生生物の生息地では、構造は生態系機能と密接に関連しており8、幾何学と群集構造を同時に監視できるツールは、生態学的ダイナミクスを理解するために特に価値があります。しかし、多くの現代的なアプローチは、水の物理的性質(例えば、屈折、歪み、濁度)のために水系では使用できません。LiDAR(光検出および測距)や一部の航空測量方法などの手法は、大規模な空間スケールでは適切かもしれませんが、底生生物の生息地の細かいスケールの変化を評価するために必要な解像度を取得できません。最近、構造運動(SfM)写真測量法は、水中生息地の大規模で高解像度のオルソモザイクと3D表面モデルを生成するために適応されています4,5,6,7。
SfM写真測量は、比較的低コストで、シンプルで、非侵襲的で、再現性のある方法であり、水生生態系の底生環境の大規模で高解像度の記録の生成を可能にします9。SfMは、一連の2D画像を使用して3Dモデルの再構成を生成します。SfMから生成されたモデルは、底生生態系の構造的複雑さ(例えば、ラゴシティ、次元)4,5,10,11,12および群集構造(例えば、種構成、個体群人口統計)13,14,15に関するデータを収集するために使用することができる。さらに、この方法は比較的安価で、迅速で、再現性があるため、科学者と非科学者の両方がこれらの生態系に関する貴重で客観的な情報を収集するために使用できます。したがって、この方法は、サンプリング作業の標準化、バイアスの最小化、参加者の関与、およびトレーニングの容易さがデータの品質と全体的な成功に不可欠である市民科学プロジェクトで使用するための実行可能な手法です16,17。
この記事では、水中SfM調査を実施するための詳細なプロトコルを提供します。同時に、デジタル一眼レフカメラの使用は、より費用効果の高い「アクションカメラ」の使用と比較され、それぞれの相対的な長所と短所が概説されています。全体的な目的は、シンプルで一般的に使用されるプロトコルを提供することにより、科学者と非科学者に底生SfM調査方法をできるだけ早く慣れさせ、この方法の使用をより広く促進することです。 この方法のバリエーションを水中生態学的コミュニティの研究に適用した研究の例については、Burns et al. (2015)4、Storlazzi et al. (2016)18、Ventura et al (2016 and 2018)19,20、Edwards et al. (2017)14、George et al. (2018)21、Anelli et al. (2019)22、およびTorres-Pulliza et al. (2020)10を参照してください。
ここで説明する方法では、2人のシュノーケルまたはスキューバチームが必要です。調査サイトが選択された後、ラインのスプール(図1A)がサイトの中心に配置され、キャリブレーションタイル(図1B)が中心から~2 mの場所に配布されます。1人(スイマー)はカメラで泳いでサイトの画像をキャプチャし、2人目(アシスタント)はプロットの中央でスプールを傾けます(図1C)。まず、スイマーはラインを介してカメラをスプールに接続し、次に底生生物の連続写真を撮り始め、うつ伏せと前方に泳ぎ、スプールからラインをほどきます。スイマーは、常に基板から1~1mの垂直距離を維持し、泳ぐときに地形の位置と一致するように位置を調整する必要があります。重要なのは、スプールとカメラを結ぶ線は、スイマーがプロットを調査するときにスパイラルに均等な間隔を作成するために、常にぴんと張ったままにしておく必要があることです。アシスタントは、スプールを安定した直立位置に維持し、スプールが回転しないようにし、ラインが絡まないようにします。
ラインが完全にほどけたら、スイマーは停止し、向きを変え、反対方向に泳いで、スプールの周りのラインを反動させます。スイマーが方向を変えると、アシスタントはスプールを回してラインを正確に180°巻き込み、発信パスの正確なオーバーラップを防ぎます。スイマーができるだけ中心に近づくと、カメラはラインから切り離され、アシスタントはスプールとラインを取り、サイトの中央部分から離れて泳ぎます。次に、スイマーは、カメラを中心の上で小さならせん状に動かすことによって、プロットの中心のイメージングを終了します。エリアを効果的に画像化する方法はいくつかありますが、ここで説明するスプールアンドライン法は、地表水が途切れ途切れ、うねり、または視界の悪さによってデータ収集が妨げられる可能性がある理想的でない環境条件でも堅牢です。これらのシナリオでは、この方法はシュノーケラー/ダイバーを取り付けたままにし、スイマーを制御されたパスに保つことで画像の高いオーバーラップを保証します。

<table><tbody><tr><td>アクションカメラ(GoPro、Hero7、Black)</td><td>GoPro</td><td></td><td>、任意の防水アクションカメラ、</td></tr><tr><td>Adobe Lightroom</td><td>、Adobe</td><td></td><td>Color</td></tr><tr><td>Correction、キャリブレーションタイル(フラットPVCボード、Agisoftターゲットのサイズにカット。波が予想される場合は、下にダイブウェイトを取り付けてください)</td><td></td><td></td><td>既知のサイズと色の負の浮力を持つ物体。Agisoft Metashapeソフトウェア(v.1.6.0)から入手できるスケールマーカーテンプレートの使用をお勧めします。</td></tr><tr><td>デジタル一眼レフカメラ(Canon EOS Rebel SL3)</td><td>Canon</td><td>3453C002AA</td><td>水中ハウジング</td></tr><tr><td>ライン(プラスチック製の物干しラインフィラメント)</td><td></td><td></td><td>フィールドの使用に耐えるのに十分な強度の負浮力ラインマイクロ</td></tr><tr><td>SDXCメモリカード(GoPro用)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oceanic Veo 2.0</td><td>Oceanic</td><td></td><td>Digital深度ゲージ</td></tr><tr><td>SDXCメモリカード(DSLR)</td><td></td><td></td><td>モデルの構築に必要なすべての画像を保持するのに十分なスペースがある限り、任意のSDXCメモリカードが機能するはずです&nbsp;</td></tr><tr><td>スプール(ステムを形成するために1インチPVCパイプの3フィートセクションに取り付けられた直径8インチのPVCパイプの2インチの長さセクション</td> 任意の<td>負浮力、所望の直径の丸いオブジェクト</td>デジタル一眼レフ用水中カメラハウジング(Ikelite 200DLM / C水中TTLハウジング)Ikelite 6970.09 DSLRのメーカーとモデルのための特定のウォーターハウジングである必要があります<td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Intel i9-9900K 8コアCPU、2つのNvidia GeForceRTX 2070 SUPER GPU、および128GBのRAMを搭載したWindows 10デスクトップコンピューター。</td><td></td><td></td><td>処理中&nbsp;</td></tr></tbody></table>

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

A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

動きからの構造(SfM)写真測量は、一連の2次元(2D)画像から3次元(3D)再構成を生成するために使用される技術です。SfM法は、人為的および自然の景観、地質構造、陸上および水生生態系の両方を含む多くのシステムを監視するための非侵襲的な方法としてますます人気が高まっています。ここでは、底生生物の生息地の3Dモデルを生成するためにSfM画像を収集するための詳細なプロトコルが提供されています。さらに、デジタル一眼レフ(DSLR)カメラと安価なアクションカメラを採用することのコスト、時間効率、および出力品質が比較されました。計算時間と解像度の間にトレードオフが観察され、デジタル一眼レフカメラは2倍以上の解像度のモデルを生成しますが、アクションカメラよりも約1.4倍の時間がかかります。この入門書は、底生生物の生息地でSfMデータを収集するために必要な手順を、この手法に慣れていない人やすでに同様の方法を使用している人のために徹底的に説明することを目的としています。

この例では、ハワイ州オアフ島カネオヘ湾のパッチリーフ13にあるリーフサイト2_7を画像化し、デジタル一眼レフからの3,125枚のJPEG写真とアクションカメラビデオからの3,125枚のJPEGフレームキャプチャ(表1)を入力として使用して、オルソモザイクと3Dモデルを作成しました。 一般的なワークフローは、1)スパース点群を生成するための写真のアライメント、2)スパース点群のスケーリングとカメラの最適化、3)高密度点群の構築(この段階で深度マップも生成)、4)デジタル標高モデル(DEM)とオルソモザイクの構築、5)3Dモデルとテクスチャの生成の5つの段階で構成されていました。ステージ4と5は必ずしもこの順序で実行する必要はありませんが、密集した点群と深度マップを処理した後に実行する必要があることに注意してください。モデルのジオリファレンスは、オルソモザイクと DEM を生成する前に行う必要があります。これらのステージに使用される設定と処理の詳細は、それぞれ表 2 と 材料表に概説されています。
3Dモデルとオルソモザイクを生成する方法のより詳細な方法については、補足資料とSuka et al.23を参照してください。アクションカメラから派生したモデルの処理時間は、スパース点群生成、高密度点群生成、メッシュモデルレンダリング、テクスチャモデルレンダリングなど、すべてのステップで短縮されました。これにより、アクションカメラモデルの全体的な処理時間(6時間39分)は、デジタル一眼レフモデル(9時間14分)よりも大幅に速くなりました。モデル処理の正確な時間は、計算能力と特定のハードウェア構成によって異なります。
デジタル一眼レフカメラの画像を使用して生成されたモデルには、2,848,358のまばらな雲のポイントと787,450,347の密な雲のポイントが含まれていましたが、アクションカメラの画像から生成されたモデルには、2,630,543のまばらな雲のポイントと225,835,648の密な雲のポイントしか含まれていませんでした。これにより、デジタル一眼レフモデルは、デジタル一眼レフおよびアクションカメラ派生モデルのオルソモザイク解像度がそれぞれ0.442および0.208 mm /ピクセルのアクションカメラモデルよりも2倍以上の解像度を持つようになりました(表1)。アクションカメラモデルと比較してデジタル一眼レフモデルの解像度は向上していますが、~113 m 2のサンゴ礁領域を20 cm 2のデジタル標高モデル(図2の上部パネル)または2Dオルソモザイク投影(図2の中央パネル)として表した場合、どちらの方法でも視覚表現にほとんど違いのない高品質のモデルを生成することができました。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig01.jpg"> 図1:構造からの動きの写真測量。 (A)正確な位置決めと取り扱いのためのハンドルとポールが取り付けられたスイマーの距離を制御するためのスプールリグの例。(B)キャリブレーションタイル。(C)スイマー(緑)とアシスタント(オレンジ)の相対位置を持つスイムパスの概略図。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig01large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig02.jpg"> 図 2: 数値標高モデルとオルソモザイクの視覚的比較。 デジタル一眼レフ(左)とアクションカメラ(右)の画像から構築されたデジタル標高モデル(上)とオルソモザイク(中央)。下部のパネルは、オルソモザイクの白いボックス内のエリアを拡大したものです。トップパネルのヒートマップスケールは、水面からの距離をメートル(m)で表します。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig02large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、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></td>
			<td>キヤノンEOS反乱軍SL3</td>
			<td>ゴープロヒーロー7</td>
		</tr><tr><td>費用</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>カメラ</td>
			<td>~$600.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>水中ハウジング</td>
			<td>~$1,700.00</td>
			<td>該当なし</td>
		</tr><tr><td>総費用</td>
			<td>~$2,300.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>写真</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>写真ファイル形式</td>
			<td>.jpeg</td>
			<td>.jpeg</td>
		</tr><tr><td>写真の解像度</td>
			<td>24メガピクセル</td>
			<td>12メガピクセル(4Kビデオから)</td>
		</tr><tr><td>整列した写真/合計写真</td>
			<td>3125 / 3125</td>
			<td>3125 / 3125</td>
		</tr><tr><td>写真測量メトリクス</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>まばらな曇り点</td>
			<td>2,848,358</td>
			<td>2,630,543</td>
		</tr><tr><td>密集した曇りのポイント</td>
			<td>787,450,347</td>
			<td>225,835,648</td>
		</tr><tr><td>顔(3Dモデル)</td>
			<td>11,919,451</td>
			<td>3,834,651</td>
		</tr><tr><td>デジタル標高モデル (DEM) の解像度</td>
			<td>0.831 mm/ピクセル</td>
			<td>1.77 mm/ピクセル</td>
		</tr><tr><td>オルソモザイク解像度</td>
			<td>0.208 mm/ピクセル</td>
			<td>0.442 mm/ピクセル</td>
		</tr><tr><td>処理時間</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>スパースクラウド生成</td>
			<td>1時間23分</td>
			<td>1時間27分</td>
		</tr><tr><td>高密度の雲の生成</td>
			<td>4時間</td>
			<td>3時間11分</td>
		</tr><tr><td>メッシュモデルのレンダリング</td>
			<td>3時間32分</td>
			<td>1時間49分</td>
		</tr><tr><td>テクスチャレンダリング</td>
			<td>19分</td>
			<td>12 ミン</td>
		</tr><tr><td>コンピュータの合計処理時間</td>
			<td>9時間14分</td>
			<td>6時間39分</td>
		</tr></tbody></table>表 1: セットアップ コスト、モデルの構築に使用した写真、写真測量メトリック、および処理時間に関する詳細情報。処理は、両方のモデルで同じ設定を使用して行われました。処理時間には、写真編集、ビデオからの画像の抽出、写真の再配置、モデルの編集とスケーリングなどのさまざまな手順の時間は含まれないことに注意してください。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>キヤノンEOS反乱軍SL3</td>
			<td>ゴープロヒーロー7</td>
		</tr><tr><td>画像</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>平均ファイルサイズ</td>
			<td>~ 8.3 MB</td>
			<td>~ 4.7 MB</td>
		</tr><tr><td>写真取得</td>
			<td>連続モード</td>
			<td>4Kビデオから抽出</td>
		</tr><tr><td>色補正</td>
			<td>手動</td>
			<td>手動</td>
		</tr><tr><td>レンズ補正</td>
			<td>いいえ</td>
			<td>はい</td>
		</tr><tr><td>写真測量プロセス設定</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>スパースクラウド生成</td>
			<td>精度:高</td>
			<td>精度:高</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>キーポイント:40,000</td>
			<td>キーポイント:40,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>タイポイント: 4,000</td>
			<td>タイポイント: 4,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>一般的な事前選択: はい</td>
			<td>一般的な事前選択: はい</td>
		</tr><tr><td>高密度の雲の生成</td>
			<td>ミディアムクオリティ</td>
			<td>ミディアムクオリティ</td>
		</tr><tr><td>3Dメッシュモデル生成</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>ソースデータ:</td>
			<td>深度マップ</td>
			<td>深度マップ</td>
		</tr><tr><td>品質：</td>
			<td>中程度</td>
			<td>中程度</td>
		</tr><tr><td>顔数:</td>
			<td>低い</td>
			<td>低い</td>
		</tr><tr><td>補間：</td>
			<td>有効</td>
			<td>有効</td>
		</tr><tr><td>頂点の色を計算します。</td>
			<td>はい</td>
			<td>はい</td>
		</tr><tr><td>3Dテクスチャ生成</td>
			<td rowspan="1"></td>
			<td rowspan="1"></td>
		</tr><tr><td>テクスチャタイプ:</td>
			<td>拡散マップ</td>
			<td>拡散マップ</td>
		</tr><tr><td>ソースデータ:</td>
			<td>画像</td>
			<td>画像</td>
		</tr><tr><td>マッピングモード:</td>
			<td>ジェネリック</td>
			<td>ジェネリック</td>
		</tr><tr><td>描画モード:</td>
			<td>モザイク</td>
			<td>モザイク</td>
		</tr><tr><td>テクスチャサイズ/数:</td>
			<td>4096 / 1</td>
			<td>4096 / 1</td>
		</tr><tr><td>デジタル標高モデル (DEM)</td>
			<td>密集した雲から</td>
			<td>密な雲から</td>
		</tr><tr><td>オルソモザイク</td>
			<td>DEM から</td>
			<td>DEM から</td>
		</tr></tbody></table>表2:収集された画像と写真測量処理に関する詳細情報。 処理は、両方のモデルで同じ設定を使用して行われました。
補足資料。  <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/JoVE_SI_Roach.docx" target="_blank">このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。</a>

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。

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) ...

このプロトコルは、水中生態系の3次元モデルを作成するために現場で画像を収集する方法の簡単な概要を提供します。この手法により、データを収集して大規模で高解像度の3Dモデルを作成できるため、コミュニティの構成、幾何学的特性、システムの複雑さに関する質問に答えることができます。この方法は、底生生態系を研究して、生物多様性のパターン、生息地の複雑さ、コミュニティ構造、およびその他の生態学的指標に関する貴重な情報を収集するのに役立ちます。ほとんどのフィールド方法と同様に、安全でアクセスしやすい場所を選び、気象条件が良好な日を選ぶようにしてください。初めての方法を試す場合は、テキスト原稿に記載されている設定を使用して、水中ハウジングにデジタル一眼レフカメラをセットアップします。防水アクションカメラを使用する場合は、可能な限り高い解像度とフレームレートでビデオモードまたは連続撮影モードに設定してください。ビデオ解像度を 4K に設定し、フレーム レートを 30 フレーム/秒に設定します。フランジ付きエッジとハンドルとポールのアタッチメントポイントを持つスプールリグを選択します。スプールリグが本質的に負の浮力を持っているか、ウェイトを追加してそのように作られていることを確認してください。頻繁に使用する場合や困難なフィールド条件の場合は、アルミニウムなどのより頑丈な素材で作られたスプールを選択してください。使用中にスプールがポール上で回転したり、回転したりしないようにしてください。ラインを一方の端でスプールに固定し、もう一方の端でカメラに接続するための取り外し可能なクリップに固定します。特殊なキャリブレーション タイルは必要ありませんが、負の浮力を持ち、既知のサイズの認識可能なオブジェクトがスケールのモデルに含まれていることを確認してください。サージと電流の状態を考慮して、写真収集中にタイルが静止したままになるように、適切な材料が使用されていることを確認してください。ダイバーに、電子深度計などのタイルの深さを測定する手段を提供します。スパイラルパターン全体を泳ぐのに十分なスペースのある場所を選択します。調査対象のエリアに加えて、小さなバッファー エリアを組み込んで、調査エリア全体が十分に撮影され、高品質のデータが得られるようにします。可能であれば、シュノーケルで浅い場所を調査するチームと、スキューバダイビングで深い場所を調査するチームの2人組を編成します。サイトを定期的に調査する予定の場合は、スプールリグが配置される中心点にタグまたは恒久的な構造物をマークします。少なくとも、オルソモザイクの印刷物の助けを借りてサイトを再配置できるように、全地球測位システムの座標を取ります。サイトの中央にスプールを設置し、キャリブレーションタイルをセットして、その死亡を記録します。キャリブレーションタイルを上向きにして、中心から約2メートル離して配置します。スイマーがカメラのスプールに最も近い側をラインに取り付け、カメラを真下に向けて、底生生物から約1メートル離れていることを確認します。その後、スイマーはカメラを持って泳ぎ、アシスタントはスプールの手入れをします。アシスタントは、ポールと取り付けられたスプールを選択したサイトの中央に直立させ、スプールリグを直立させて静止させます。カメラが適切に配置されると、スイマーは前方に泳ぎながらラインの張力を維持しながら、底生生物の連続的な画像を撮影し始め、ラインがスプールから完全にほどけるまで、写真を撮りながらスイマーが一定の速度でらせん状に泳ぎ続けるようにします。サンゴ礁などの非常に荒い環境では、ラインの中心より上にホバリングして障害物の上にそっと持ち上げることで、ラインの絡まりを防ぐことができる3人目の作業員を含めます。ラインが完全にスプール解除されると、スイマーは方向を逆にして、必要に応じてカメラを再度取り付け、カメラを反対方向に泳がせて、写真を撮りながらラインをスプールに戻します。時間を節約するためにシングルスパイラル方式が望ましい場合、スイマーはカメラからラインを外してサイトの中心のイメージングにスキップし、アシスタントはラインを巻き取り、スプールリグをサイトから取り外す必要があります。スイマーが反対方向に泳ぎ始めるとすぐに、アシスタントはスプールを回転させて、新しい水泳方向に対してラインを半分のターンに巻きます。これにより、スイマーのリターンパスが元のパスからオフセットされ、サイトの写真範囲が広がります。スイマーが写真を撮り続け、ラインがスプールの周りでほぼ完全に巻き戻されるまで逆スパイラルを泳ぐことを確認します。スイマーとアシスタントの間隔がそれ以上の進行を妨げる場合、スイマーは写真撮影を停止して、カメラをラインから取り外すことができ、アシスタントはサイトの中央からスプールリグを取り外すことができます。スプールがサイトから取り外されると、スイマーはカメラを真下に向けて、サイトの中心上に小さならせん状にカメラを動かすことで、サイトの中心を画像化します。終了したら、サイトをクリーンアップします。ゴミや機器を現場に放置することは絶対にせず、常に見つけた場所よりもきれいな場所に置いておきます。このプロトコルは、Kのパッチリーフ13にあるサンゴ礁サイト2_7を画像化するために使用されました

a-field-primer-for-monitoring-benthic-ecosystems-using-structure-from

Research

JoVE Journal

Environment

環境

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)...

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

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、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

このプロトコルは、無人航空機(UAV)調査、地上情報収集、植生指数計算、沿岸湿地植物群落のAI支援分類とマッピングの4つの統合フェーズで構成されています。その結果、沿岸湿地の生息地保全と管理における生態学、環境モニタリング、意思決定への応用を支援する多層的な地理空間データセットが誕生しました。...

ドローンおよび地上データを用いて北方沿岸湿地植物群集のマッピングと分類を行う半自動化手法

ここでは、堆積物-水ガスと溶質交換の測定のための小さなコアインキュベーションを紹介します。これらは、水生生態系の生物学的および生物地球化学的プロセスに影響を与える堆積物の役割を評価する、堆積物と水の交換の信頼性の高い測定を提供します。...

Oの底生交流<sub&gt; 2</sub&gt;、N<sub&gt; 2</sub小さなコアインキュベーションを使用&gt;と溶存栄養素

作物における節足動物の豊富さの評価は、人口動態や種間の相互作用を調査するために重要です。ここでは、イネの節足動物の吸引サンプリングのためのリーフブロワー-VACの変更、アプリケーションを記述します。...

節足動物のフィールドサンプリングのためのリーフブロワー-VACの変更と応用

ここでは、埋葬、標識されたシードストリップ及びテトラゾリウムクロリド（TZ）生存性テストを使用して、フィールド条件の下で種子生存率、発芽と休眠を評価するためのプロトコルを提示します。...

フィールド条件の下で種子発芽、休眠、および死亡率を評価するための信頼性の高い方法

所与の植物種の花粉の有効性を明らかにするために、フィールド実験の複数の方法が開発されています。この研究は、 ヒガンバナ属sanguinea VAR。sanguineaのケーススタディおよび新規受粉機構、破壊-蕾受粉を使って受粉生態学のためのフィールド実験の基本的な方法を示しています。...

受粉エコロジーのフィールド実験：の事例<em&gt;ヒガンバナ属sanguinea</em&gt; VAR。<em&gt; sanguinea</em

生命表、昆虫の個体数のソースの定量化と死亡率との理解、予測、生態系の動態を操作します。導電性付着の未熟なライフ...

フィールドを使用してでコナジラミ、タバココナジラミ、モデル システムとして綿の付着の昆虫のための生命表の開発のための方法論

学ぼう 構造物移動写真測量を用いた底生生態系モニタリング手法。水中DSLRカメラとスプールリグを使い、螺旋状の泳ぎ方で高解像度3Dモデルを作成し、生物多様性と生息地複雑性を評価する。

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

さらに動画を探す