Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T13:25:00.000+00:00
Duration: 13 min 35 s
Description: 学ぶReefShapeプロトコルによる水中写真測量データの自動収集と処理。底生生物モニタリングのための時系列データを効率的に作成し、サンゴ礁生態系の構造複雑性と群集組成を解析する方法です。

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<ol><li>Hughes, T. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coral+reefs+in+the+Anthropocene%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Coral reefs in the Anthropocene.</a> Nature. 546 (7656), 82-90 (2017).</li>
<li>Fisher, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Species+richness+on+coral+reefs+and+the+pursuit+of+convergent+global+estimates%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Biology%22%5BJournal%5D)">Species richness on coral reefs and the pursuit of convergent global estimates.</a> Current Biology. 25 (4), 500-505 (2015).</li>
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<li>Bourne, D., Iida, Y., Uthicke, S., Smith-Keune, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Changes+in+coral-associated+microbial+communities+during+a+bleaching+event%5BTitle%5D)+AND+%22ISME+Journal%22%5BJournal%5D)">Changes in coral-associated microbial communities during a bleaching event.</a> ISME Journal. 2 (4), 350-363 (2008).</li>
<li>Asner, G. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapped+coral+mortality+and+refugia+in+an+archipelago-scale+marine+heat+wave%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Mapped coral mortality and refugia in an archipelago-scale marine heat wave.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (19), e2123331119(2022).</li>
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<li>Lirman, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+application+of+a+video-mosaic+survey+technology+to+document+the+status+of+coral+reef+communities%5BTitle%5D)+AND+%22Environ+Monit+Assess%22%5BJournal%5D)">Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities.</a> Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).</li>
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<li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Utilizing+underwater+three-dimensional+modeling+to+enhance+ecological+and+biological+studies+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Arch+Photogramm+Remote+Sens+Spat+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs.</a> Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).</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. 7, (2015).</li>
<li>Nocerino, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coral+reef+monitoring+by+scuba+divers+using+underwater+photogrammetry+and+geodetic+surveying%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying.</a> Remote Sens. 12 (18), (2020).</li>
<li>Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., Reynolds, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((34%3BStructure-from-Motion%26%2334%3B+photogrammetry%3A+A+low-cost%2C+effective+tool+for+geoscience+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">34;Structure-from-Motion&#34; photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications.</a> Geomorphology. 179, 300-314 (2012).</li>
<li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+habitat+complexity+of+coral+reefs+in+the+Northwestern+Hawaiian+Islands+is+driven+by+coral+assemblage+structure%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Arch+Photogramm+Remote+Sens+Spat+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure.</a> Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).</li>
<li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G. A., 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>Fox, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limited+coral+mortality+following+acute+thermal+stress+and+widespread+bleaching+on+Palmyra+Atoll%2C+central+Pacific%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on Palmyra Atoll, central Pacific.</a> Coral Reefs. 38 (4), 701-712 (2019).</li>
<li>Kopecky, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+the+loss+of+coral+from+a+bleaching+event+using+underwater+photogrammetry+and+AI-assisted+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Quantifying the loss of coral from a bleaching event using underwater photogrammetry and AI-assisted image segmentation.</a> Remote Sens. 15 (16), (2023).</li>
<li>Pascoe, K. H., Fukunaga, A., Kosaki, R. K., Burns, J. H. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+assessment+of+a+coral+reef+at+Lalo+Atoll+reveals+varying+responses+of+habitat+metrics+following+a+catastrophic+hurricane%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane.</a> Sci Rep. 11 (12050), (2021).</li>
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サンゴ礁は、世界で最も生物多様性が高く、経済的に重要な生態系の1つであり、気候変動、病気、乱獲、およびその他のストレス要因による前例のない課題に直面しています1,2,3。サンゴ礁の生態系のモニタリングは、そのしばしば離れた場所と水中研究に固有の困難さのために、独特の困難さがあります。したがって、サンゴ礁は歴史的に十分に研究されていませんでした4。微生物5から群島6、グローバル7に至るまで、複数の空間スケールでサンゴ礁を効果的にモニタリングすることは、サンゴ礁の衰退を理解し、介入努力を計画、追跡、評価するために不可欠である8。数十平方メートルから数百平方メートルのスケールでサンゴ礁の底生生物の状態を監視するために人気が高まっているツールは、フォトモザイクイメージングであり、これは、重なり合う水中写真をつなぎ合わせた高解像度の地図を指す用語です9。これらのモザイクにより、研究者は1枚の写真で捉えることができるよりも大きなサンゴ礁の領域を画像化できるため、大面積イメージング(LAI)10という用語が付けられています。モザイクは、後で分析して、サンゴの被覆率、コロニーのサイズ、種の分布、および底生生物の組成11などの関連する生態学的情報を抽出することができる。コンピューティングの進歩と既製のソフトウェアの利用可能性により、このプロセスはStructure-from-Motion(SfM)写真測量を使用して完了できるようになりました。SfMは、写真とタイポイントの3次元の向きを再構築するために使用される一致するポイントのために写真を分析することを含み、正確な仮想サンゴ礁レプリカ12,13,14の作成を可能にする。SfM / LAI調査はサンゴ礁研究において一般的になり、サンゴ群集生態学10、生息地の複雑さ15,16、漂白イベント17,18、ハリケーン19、およびサンゴの修復20に対するサンゴ群集の応答に関する新たな洞察を可能にしました。
サンゴ礁のモニタリングにLAIを使用するためのいくつかのアプローチが開発されており21,22,23,24、その結果、この技術を活用しようとする実務家が利用できる多様な選択肢が生まれています。しかし、サンゴ礁の研究におけるLAIの効果的な使用は複雑で、かなりの学習努力が必要です。スキューバダイビング、水中ナビゲーション、水中写真、ソフトウェア活用、データキュレーション、管理の習熟度が不可欠です。さらに、生態学の専門知識は、データ製品を効果的に分析および解釈するための基本です。既存のワークフローは、時系列プロトコル、メタデータ収集(スケーリング、深度、位置など)、またはフィールドトリップ後のデータ処理など、正確で再現性のあるデータ収集に不可欠なすべてのステップについて十分なガイダンスを提供せずに、主に画像取得に焦点を当てる傾向があります。LAIワークフローに関連するコストも、高価なカメラシステムとコンピューターのセットアップを利用するため、高額になる傾向があります。研究者の間では、包括的で分かりやすく、効率的な方法論が依然として強く求められており、その結果、現在および将来の研究課題に幅広く答えるのに十分な品質のデータが得られます。私たちは、データの品質を向上させながら、処理の労力と複雑さを軽減し、コストを最小限に抑える水中LAIの堅牢で効率的なアプローチを開発することで、これに対処します。新しいアプローチにより、画像の迅速な取得、自動処理、時系列の調整が可能になり、サンゴ礁の生態学的研究と解析のための高品質なデータ製品が提供されます。このアプローチを実装するための総初期費用は、ユーザーがフォトグラメトリソフトウェアの教育価格にアクセスできるかどうかにより、約5,000ドルから8,000米ドル(カメラシステム、材料、専用コンピューター、ソフトウェアを含む)です。私たちの方法を適用することで、サンゴ礁の研究者がデータ収集と処理の取り組みを最適化し、非常に重要なサンゴ礁の生態学的データの迅速な抽出と分析を容易にするより効率的なワークフローを可能にすることを目指しています。
ここで説明する方法は「ReefShape」と名付けられており、(1)衛星に固定された半永久的な地上管制マーカーを使用してデータセットの自動ジオリファレンスと時系列アライメントを可能にする、(2)カスタムアプリベースの調査を使用して位置データの収集とフォーマットを容易にする、(3)写真測量パイプラインを完全に自動化するために構築された包括的なスクリプト化されたプロセスの実装、という3つの主要な新しい貢献があります。 他のLAIプロトコル20,21,22,23で依存している処理段階での人的労働を劇的に削減します。これらの他のLAIプロトコルと同様に、ReefShapeは、写真測量処理にAgisoft Metashape25(以下「写真測量プログラム」といいます)の使用に依存しており、さらに位置データ収集には無料のESRI Survey12326スマートフォンアプリケーション(以下「調査アプリ」といいます)を利用しています。このプロトコルは、シンプルでありながら堅牢であるように設計されており、マルチカメラシステム24や複雑な測地調査13を必要とせず、完成した3Dモデル、フォトモザイク、および正確な形状、縮尺、および位置を持つデジタル標高モデルとして定義される高品質のデータを提供するという目標を達成しています。種または属レベルで底生生物を視覚的に識別するのに十分な解像度と鮮明さ。大きなデータのギャップやホールはありません。正確な色;また、時系列データの場合は、時点間の適切な配置。ここで説明する具体的なアプローチは、これらの目標を達成するためにデータを収集および処理するためのフレームワークを提供します。
機械学習の進歩により、フォトモザイクから生態学的データをより速く、より正確に抽出するための新しい分析ツールが開発されることを期待しています。そのため、私たちは高品質の水中画像の収集と写真測量パイプラインの自動化に力を注ぎ、特定の分析は主にこのプロトコルのユーザー自身の多様なニーズに基づいて任せています。このスクリプト化されたプロセスは、サンゴ礁の研究コミュニティに広く適用することを目指しており、一般的なGISソフトウェアとTagLab、サンゴ礁オルソモザイク27の迅速な注釈のための専用アプリケーションに合わせて調整されたさまざまな仕様のGeoTIFFとしてフォーマットされたデータ製品をエクスポートするオプションが含まれています。
プロトコルの概要 ReefShape法は、 in situ データ収集とコンピュータ上でのデータ処理の2つの主要なフェーズに分かれています。この方法は、~25 m2 から &gt;1000 m2 までのプロットサイズで機能し、深さは ~1 m から 30 m の範囲です。300〜400 m2 のプロットは、カリブ海のサンゴ礁28のサンゴの多様性を効果的に捉えるのに理想的であることが実証されています。しかし、~100 m2 より大きい区画は、初心者の測量士にとってナビゲートが難しい場合があることがわかりました。したがって、プロトコルでは 10 m x 10 m のプロット サイズが出発点として記述されていますが、この提案でユーザーを制約するつもりはありません。むしろ、ユーザーは自分の経験と研究ニーズに基づいてプロットサイズを選択することをお勧めします。データ収集のプロセスは、選択したプロットサイズで実質的に同じです。
プロットが最初に確立されると、測量士はまず、コード化された写真測量ターゲットを特徴とする4つの一意のマーカータグ(図1D)を各コーナー(図2)の基板に固定し、ダイブコンピュータを使用して各マーカーの深さを測定します。コード化されたスケールバー(図1E)がプロット内に一時的に配置され、ダイバーが単一のミラーレスカメラと広角直線レンズを使用して、サンゴ礁の1.5 m〜2 m上に配置された広角直線レンズを使用して、他の確立されたプロトコル11,21,24と同様に、二重交差の「芝刈り機」パターンで泳ぎ、基板に面した写真を収集します。.通常、プロセス全体(初回セットアップと写真撮影を含む)は1回のダイビングで完了できますが、より深いプロットや大きなプロットでは複数のダイビングが必要になる場合があります。撮影後、測量士は浮き装置(図1C)に取り付けられたBluetooth GPSユニットとスマートフォンを使用して、測量アプリ内のカスタムフォームを使用して各コーナーマーカーの上の表面にGPSポイントを収集し、事前にフォーマットされたスプレッドシートで参照データをユーザーに電子メールで送信します。その後のプロット調査では、測量士は参照データを収集したりマーカーを設置したりする必要はなく、既存のコーナーマーカーを見つけて清掃し、写真を収集するだけでよいため、時系列データ収集のプロセスが合理化されます。
データ処理のために、写真測量プログラムとインターフェースしてパイプラインを自動化する一連のカスタムPythonスクリプトが開発されました(図3)。このプロセスは、通常、いくつかのポイントで人間の介入が必要です。自動パイプラインの主な処理ステップには、タイポイント クラウドの作成とカメラ位置の推定、サンゴ礁の 3D メッシュ モデルの構築、2.5D デジタル標高モデル (DEM) の構築、2D オルソ幾何補正フォトモザイクの構築、4 つのコーナー マーカーで囲まれた関心領域 (ROI) の定義が含まれます (図 4)。このワークフローでは、ユーザは、他のワークフロー21、22、23、24で一般的なように、手動で参照データを追加してデータ製品を生成する前に多数のステップを経る必要はなく、処理の開始時にグラフィックインターフェース(補足図1)に写真と参照データを入力する.時系列処理の場合、パーマネントコーナーマーカーはタイムポイントの自動アライメントを容易にし、手動アライメントの必要性を排除します。標準化されたスクリプト化されたワークフローを使用すると、データの一貫性を確保し、特に多くの時点を持つプロジェクトでは、処理中の人的労力を大幅に節約できます。サンゴ礁の構造の複雑さを評価するための重要な指標である3D表面積対平面面積の比率の計算など、さまざまな処理タスクを自動化するためのスタンドアロンスクリプトのスイートも含まれています19,29。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig01.jpg"> 
図1:このプロトコルのデータ収集部分に必要な主要な資料: (A)広角直線レンズ付きミラーレスカメラ、(B)カメラ/レンズに適合するドームポート付き水中ハウジング、(C)Bluetooth GPSキックボードデバイス、(D)恒久的なプロットの地上制御とジオリファレンスのための自動的に検出可能なコード化されたコーナーマーカー、および(E)モデルサイズの設定に使用されるコード化されたスケールバー。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig01large.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>

長さ<table><tbody><tr><td>0.3m、1/2インチPVCパイプ</td>、<td>GPSキット用</td>汎<td></td><td>用N/A</td></tr><tr><td>1インチPVCテーブルキャップ</td>、<td>GPSキット用</td>汎<td></td><td>用N/</td></tr><tr><td>A 1/2インチから1インチPVCレデューサーブッシング</td>、<td>GPSキット用</td>汎<td></td><td>用N/A</td></tr><tr><td>12mm f / 2.0 AF Eマウントレンズ</td><td>Samyang</td><td>SYIO12AF-E</td>ブランド<td>名でも販売されていますRokinon</td></tr><tr><td>2インチ溝付きシャンクラウンドメイソンリーネイル</td><td></td><td>コーナーマーカー取り付け用</td>汎用<td>N/A</td></tr><tr><td>256GB UHS-1 V30 SDカード</td><td>サンディスク</td><td>SDSDXXD-256G-ANCIN</td> 最<td>速 UHS-1 SDカード推奨</td></tr><tr><td>30m巻尺(オプション)</td><td>N/A</td> N<td>/</td><td>A プロットセットアップ用</td>ア</tr><tr><td>クリルシート、厚さ3mm、80mm x 580mm(3x)にカット</td> <td>N/A</td><td>N/A</td> スケール<td>バー素材</td></tr><tr><td>アルミカメラトレイ</td><td>キットDive</td><td>N/A</td><td>カメラハウジングに適合し、カメラを保持する補助</td></tr>具 <tr><td>印刷された写真測量ターゲットを備えた水中コーナーマーカーセット</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>カスタムメイド、詳細については著者にお問い合わせください</td></tr><tr><td>Duracopy 防水レーザープリンター用紙</td><td>Rite in the Rain</td><td>6511</td><td>は防水ステッカー紙と交換できます</td></tr><tr><td>E6000 エポキシ</td><td>ジェネリック</td> N<td>/A</td><td>GPS キット用</td></tr><tr><td>GLO2 Bluetooth GPS</td><td>Garmin</td><td>010-02184-01</td><td>他のオプションもあります、GLO2は最も経済的な</td></tr><tr><td>ILCE a6700ミラーレスカメラ</td><td></td>ですSony <td>ILCE6700 / B</td><td>a6700カメラが推奨され、a6600またはa6400は低コストのオプションです</td></tr><tr><td>レーザープリンターN</td><td>/ A</td><td>N / A</td>任意の<td>レーザープリンター(インクジェットではない)Metashape</td></tr> <tr><td>Professional Edition</td><td>Agisoft</td><td>N / A</td><td>必要なソフトウェア</td></tr><tr><td>プラスチックカード(約1mm x 5mm x 5mm)</td><td>N / A</td> GPSキットは<td>該当なし</td><td>、半分にカットしたクレジットカードなどを使用しても構いません。</td></tr><tr><td>スマートフォン</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>GPS データ収集用、適度に最新のスマートフォン</td></tr><tr><td>Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT アクリル付き防水ハウジング 6 インチ ドーム ポート V.1</td><td>SeaFrogs</td><td>N/A</td><td>a6600 または a6400 カメラを使用する場合は、適切な SeaFrogs ハウジングと交換してください</td></tr><tr>瞬間<td>接着剤</td><td>N/A</td> N<td>/A</td><td>GPS キットとスケール バーの作成用</td></tr><tr><td>Swim フィットネス スタイルのキックボード</td><td>Speedo</td><td>877530050021SZ</td><td>GPSキット用、ブランドは重要</td></tr><tr><td>時計スタイルのダイブコンピューター</td><td>N/A</td> N<td>/A</td><td>コーナーマーカーの深さを収集するための</td>防水</tr><tr><td>ポーチ</td><td>Xuniea</td><td>W-1188</td><td>ブランドは重要ではなく、GPSデバイスに適合</td></tr> 防水<tr><td>電話ポーチ</td><td>ペリカン</td><td>PP048884</td><td>ブランドは重要ではなく、スマートフォンに適合</td></tr></tbody></table>

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

Reefshape: A System for the Efficient Collection and Automated Processing of Time-Series Underwater Photogrammetry Data for Benthic Habitat Monitoring

時系列LAIデータセットは、バハマのニュープロビデンスの南西端沖にあるSimms Point Reefで、この方法論を使用して収集されました。 図4、 図5、 図6 、 および補足図4 はすべて、この実験の結果を示しています。参照ネットワークが確立され、2023年1月に最初の画像が収集されました。2023年8月、厳しい海洋熱波の最中に、サンゴの白化現象の深刻度を評価するために再撮影されました。どちらの時点も、完全なReefShapeワークフロースクリプトを使用して処理され、中間ステップでユーザーの介入は必要ありませんでした。1 の時点には 1,299 枚の画像が含まれ、そのすべてが成功裏に位置合わせされ、平均遊泳高度は基板から 1.8 m、ネイティブの地上解像度は 0.567 mm/px (0.5 mm/px に標準化)、総カバレッジ領域は 208 m2 (コーナーマーカー内の領域で測定)、3D/2D 表面積比は 2.887 でした。 再投影誤差は 1.12 px、内部位置情報の合計精度は 30.6 cm、スケーリング誤差は 1.4 mm です。フルリーフシェイプスクリプトのデフォルト設定では、6コアCPU、32GBのRAM、8GBのディスクリートGPU(総コスト~1,500米ドル)を搭載した2018年頃のデスクトップコンピュータを使用して、全体のプロセスに8時間23分かかりました。14コアCPU、64GBのRAM、24GBのディスクリートGPU(合計コスト~$4,000USD)を搭載した2024年のデスクトップでは、同じプロットを合計1時間58分で処理しました。1,974 / 1,974 の整列画像を含む 2 番目の時点は、古い 2018 デスクトップで 7 時間 45 分かかりました。
図5には、TagLab27で完了した2つの時点と基本的なサンゴの白化分析を拡大したセクションが示されており、底生生物の生息地の経時変化を分析するためのこのプロセスの有用性を示しています。分析の結果、多くのサンゴ種の個体の90%以上が完全な白化を経験し、イベントの深刻さが確認されましたが、他の種は最小限の漂白またはまったく漂白を経験しなかったことが示され、サンゴ群集内の回復力のパターンについての洞察が得られました。どちらの時点(図5)も、高品質の画像を示しており、生物を種または属レベルで専門家が特定するのに十分なシャープネスと解像度を備えています。ホワイトバランスは適切に設定されており、ぼやけ、データホール、その他のアーティファクトの大きな領域はなく、プロトコルがサンゴ礁の底生生態学のダイナミクスを研究するために必要なデータを効率的に提供することに成功していることを示しています。図 6 (上) は、このプロットを拡大表示したもので、高品質の画像の例と、データ品質要件を満たさない低品質のデータセット (下) を比較したものです。これは、画像アーティファクトが生態学的データの抽出を妨げます。低品質のデータセットは、不適切なカメラ設定(不適切なホワイトバランスが全体的な色相を赤くし、絞りが開きすぎてぼやける)と、ダイバーのナビゲーションが不十分なために写真のオーバーラップが不十分で収集され、画像取得の重要性が浮き彫りになりました(プロトコルセクション2)。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig05.jpg"> 
図5:白化現象の前と最中に撮影されたプロットからの時系列画像とサンゴのコロニーの輪郭を示す代表的な結果であり、私たちのプロトコルで達成された自動アライメントの精度と、このデータが底生生物の経時的な変化を監視するための有用性を示しています。 (A)はバハマのニュープロビデンスにあるシムズポイントサイトの2023年1月の画像、(B)2023年8月の画像、(C)2023年1月の生きたサンゴのコロニーは健康(青)、淡い(オレンジ)、または漂白(赤)に分類され、(D)2023年8月の生きたサンゴのコロニーは同じ分類スキームで概説されています。サンゴコロニーのアウトライン化は、TagLabのAI支援セグメンテーションを使用して完了しました。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig05large.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 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig06.jpg"> 
図 6: 高品質のオルソモザイクと低品質のオルソモザイクの例で、この 2 つを区別する主要な属性を示す注釈が付いています。 プロトコルステップ5.4でのオルソモザイクおよびその他のデータ製品の目視検査は、プロトコルが適切に実行されたかどうか、またはデータ品質目標を達成するためにプロット写真のやり直しが必要かどうかを評価するために必要です。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig06large.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>
ソフトウェアアクセス: ReefShapeのPythonスクリプト、インストールと使用の手順、データ収集とソフトウェアの使用に関するより詳細な説明は、ホワイトペーパーの形で入手できます https://github.com/Perry-Institute/ReefShape。今後は、問題発生時の対応や改善に向けてスクリプトを更新していく予定です。そのため、最新バージョンのご利用をおすすめします。
補足図1.スマートフォンの Survey123 アプリ内での ReefShape ジオリファレンス データ収集調査を示すスクリーンショット。 ユーザーは有料アカウントなしで調査にアクセスでき、送信時にReefShape処理で使用するために事前にフォーマットされたデータが電子メールで送信されます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-1_Survey123.tif" 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>
補足図2.完全なReefShapeワークフロースクリプトGUIのスクリーンショット。 ユーザーは、このインターフェースで処理に必要なすべての情報を入力できるため、写真測量ワークフローを完全に自動化できます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-2_Full%20ReefShape%20Workflow%20Script.tif" 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>
補足図3.Align Timepoints スクリプト GUI のスクリーンショット。 ユーザーはこのスクリプトを利用して、後続の調査を元の時点に自動的に位置合わせし、時系列の変化分析を容易にすることができます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-3_Align%20Timepoints%20Script.tif" 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>
補足図4。3Dモデルのスクリーンショット、代表的な結果と参照パネルを強調表示。 リファレンスパネルのすべての情報は、Full ReefShapeワークフロースクリプトに入力されたスケールバーとジオリファレンスファイルに従って自動的に設定されます。さまざまな参照データ(スケーリングは0.25 mm、深さは10 cm、XYジオロケーションは~70 cm)のさまざまな精度測定値が自動的に入力され、Metashapeによって計算された最終的な位置ソリューションでスケール、深さ、XY座標の順で優先的に処理できます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-4_GeoRef_Example.tif" 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>
補足ファイル1: 機器の準備手順、カメラのシステム要件と設定、およびプロトコル自体の範囲外のコンピューター要件とソフトウェアのセットアップ手順は、補足ファイルに含まれています。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/Supplementary_File_1_.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>

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

Large-area imaging (LAI) through structure-from-motion photogrammetry has gained significant traction as a monitoring tool for coral reef ecosystems, ...

reefshape-system-for-efficient-collection-automated-processing-time

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

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

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Surface Renewal:フィールドスケールのエネルギーフラックス密度データの測定と処理のための高度な微気象学的手法

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

以前の研究は、大気中の窒素酸化物の窒素同位体組成が環境中の異なる発生源の影響を区別する可能性があることを示唆しています。私たちは、時間ごとの時間分解能でN同位体分析のための大気NOxの高い収集効率のための自動化されたモバイルなフィールドベースの方法について報告します。...

NOの窒素同位体分析のための自動化、高解像度モバイル収集システム<sub&gt; X</sub

三次元 (3 D) 反射法地震は、地下の火山のイメージングのための強力な方法です。タリム盆地から工業用 3 D 地震データを用いた地震探査データ...

地下の火山の 3 D イメージングのデータ処理方法: タリム洪水玄武岩のアプリケーション

土壌侵食と堆積の空間パターンは、適切な時間刻みでマップされている地面の高低差から推測できます。標高でこのような変更は、表面近くの土の炭酸塩の変化に関連しています。これらの量及びデータ解析手法のフィールドと実験室の測定再現性のある方法は以下のとおりです。...

測定と土壌侵食と堆積土炭酸濃度農業経営に関連のパターンのマッピング

この記事では、光と昆虫の内部および外部の目の解剖学を研究、電子顕微鏡の技術のスイートについて説明します。アリの目、詳細なトラブルシューティングと異なる標本や関心領域の最適化のための提案の仕事のために最適化されたいくつかの伝統的なテクニックが含まれます。...

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学ぶReefShapeプロトコルによる水中写真測量データの自動収集と処理。底生生物モニタリングのための時系列データを効率的に作成し、サンゴ礁生態系の構造複雑性と群集組成を解析する方法です。

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

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