생물이 Macroinvertebrates 그리고 대서양 바다 가리비에 대 한 드롭 카메라 조사에 의해 Exemplified 그들의 서식 지의 이미지 기반 설문 조사 방법

요약

이미지 기반 조사 해양 환경을 점점 더 실용적이 고 비-침략 적 방법입니다. 선물이 드롭 카메라 조사는 풍부의 프로토콜 및 대서양 해 가리비 (Placopecten magellanicus)의 유통. 우리는 어떻게이 프로토콜 다른 생물이 macroinvertebrates 응용 프로그램에 대 한 일반화 될 수 있다 설명.

초록

수 중 영상 오래 해양 생태학의 분야에서 사용 되었습니다 하지만 고해상도 카메라와 데이터 스토리지의 비용을 감소 만들었습니다 접근 방식을 보다 더 실용적인 과거에. 이미지 기반 설문 조사 초기 샘플을 다시 확인에 대 한 허용 하 고 일반적으로 그물 또는 굴 착 기를 포함 하는 전통적인 조사 방법에 비해 비-침략 적 있습니다. 이미지 기반 설문 조사에 대 한 프로토콜 크게 다를 수 있지만 대상 종 행동과 조사 목표에 의해 구동 되어야 한다. 이것을 설명 하기 위해 절차 예 및 대표적인 결과 제공 하는 대서양 바다 가리비 (Placopecten magellanicus) 드롭 카메라 조사에 대 한 우리의 가장 최근의 방법을 설명 합니다. 절차는 조사 설계, 데이터 수집 및 데이터 제품을 포함 하는 3 개의 중요 한 단계가 나뉘어져 있습니다. 가리비 동작의 영향 및 조사 절차에 미국 바다 가리비 리소스의 독립적인 평가 제공 하는 설문 조사 목표 다음 일반화 하는 방법의 맥락에서 설명 되어 있습니다. 전반적으로, 광범위 한 적응성과 유연성 매사추세츠 Dartmouth의 대학 해양 과학 및 기술 (SMAST) 드롭 카메라 설문 조사에 대 한 보여 줍니다 메서드 일반화 되 고 정착 무척 추 동물의 다양 한에 적용 될 수 또는 서식 지 연구를 집중 했다.

서론

대서양 바다 가리비 (Placopecten magellanicus)은 해양 쌍 각 조개 연체 동물 북서부 대서양 세인트 로렌스, 캐나다의만에서 케이프 Hatteras, 북캐롤라이나¹의 대륙붕에 걸쳐 분산. 미국에서 바다 가리비 어업 지난 15 년 동안 착륙 및 값에 전례 없는 증가 경험 했다 고 착륙 가치가 약 $440 백만 2015²와 국가의 최고 가치 수 산 중 하나가 되고있다. 이 증가도 불구 하 고 가리비 낚시 노력 실질적으로 감소 되었습니다 청소년 가리비와 영역을 보호 하 고 높은 큰 가리비와 함께 지역에서 낚시를 집중 하는 것을 목표로 하는 지역 회전 시스템의 구현을 통해 지난 20 년 동안 밀도¹. 이 관리 접근 가리비 밀도 및 크기, 여러 매사추세츠 대학교 다트머스 학교를 포함 하 여 해양 과학에 대 한 설문 조사 및 기술 (SMAST) 드롭 카메라 조사에 의해 제공 되는 공간-특정 정보가 필요 합니다.

SMAST 드롭 카메라 조사의 목표는 어업 자원 관리자, 해양 과학자와 낚시 커뮤니티 미국 바다 가리비 리소스 및 그 관련된 서식 지의 독립적인 평가 제공 하는 것입니다. 설문 조사 가리비 어 부와 공동으로 개발 되었다 고 다이빙 연구^3,4에 따라 quadrat 샘플링 기법을 적용 합니다. 2000 년대 초반 바다 가리비 닫힌된 부분의 조르쥬 은행⁵로 알려진 수 산업의 생산성 영역 내에서 밀도 추정에 초점을 맞춘 초기 조사 하지만 조사 미국 및 캐나다에서 가리비 리소스의 대부분을 충당 하기 위해 확장 바다 (≈100, 000 킬로미터²)^6,7. 설문 조사에서 정보 주식 평가 워크샵 과정을 통해 가리비 재고 평가에 통합 되었고 안정적으로 뉴 잉글랜드 수 산 관리 위원회 연례 가리비 수확 할당⁸에 도움을 제공. 또한, SMAST 드롭 카메라 조사에서 데이터 비 가리비 종^7,9,10,,1112 의 생태를 이해 하는 데 여러 가지 방법으로 기여 하고있다 그리고 생물이 서식 지^13,,1415의 특성. 이 광범위 한 적용이 보여줍니다 방법을 일반화 될 수 있고 잠재적으로 과학 지식과 정책을 능가 하는 무척 추 동물 수 산의 확장의 문제를 완화 하는 데 도움 정착 무척 추 동물의 다양 한 적용 성공적으로¹⁶관리 하기 위해 필요 합니다. 추가, 이미지 기반 샘플링 전통적인 인구 샘플링 방법에 비해 고해상도 카메라와 데이터 저장^17,18의 비용을 감소 하는 인해 점점 저렴 한 비-침략 적 이다. 여기 조르쥬 은행의 미국 부분에 가리비 관리에 사용 되는 SMAST 드롭 카메라 조사 2017 방법 절차 예시 제공 됩니다. 우리가 논의 일반화 및 다른 정착 무척 추 동물을 응용 프로그램에이 절차 뒤에 있는 근거.

프로토콜

1. 조사 설계

1. 6-8 일 간격에 대 한 사용할 수 있는 하나 이상의 해양 상업 가리비 혈관을 찾아.
2. 3 카메라, 조명, 그리고 광섬유 케이블 섬유에 대 한 접합 상자 (그림 1)를 탑재 한 내부 프레임 강철 피라미드를 생성 합니다. 한 카메라는 높은 해상도 디지털 여전히 카메라와 두 여전히 높은 정의 비디오 카메라, 하지만 낮은 해상도, 확인 하십시오.

그림 1: 카메라와 2017 년에서 데이터 수집을 위해 사용 되는 조명 드롭 카메라 조사 피라미드. 매사추세츠 대학교 다트머스, 해양 과학 및 기술에 대 한 학교 2017에 데이터 수집을 위해 사용 되는 조명, 카메라와 카메라 조사 피라미드 드롭. 카메라 및 조명 케이블 광섬유 케이블을 연결 하는 접속점 상자 조명 두 바 사이 탑재 되 고 표시 되지 않습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

3. 사용 하 여 체계적인 샘플링 디자인 조사 역 5.6 km 떨어져 조르쥬 은행 어업 및 2.8 km 떨어져 중요성¹ 의 두 가지 영역에서 활용의 대부분의 지역에서
   참고: 두 과학자, 선장과 친구 5.6 km에 24 시간 마다와 2.8 km에 80 역 약 50 역 조사 수 있었습니다. 따라서, 약 5 조사 여행 설문 조사를 완료 하려면 필요 했다.

2. 데이터 수집

1. 선박에 장비를 로드 합니다.
2. 배 갑판에 장비를 설정 합니다.
   1. 피라미드, 광섬유와 민감한 윈 치 드럼에 케이블 및 슬립 링, 그리고 선박의 갑판에 데 빗에 부착 된 압력을 정렬 합니다. 섬유 광섬유 케이블에서에서 실행할 수 있습니다 윈 치는 데 빗을 통해 그리고 피라미드를 그릇의 윈 치 케이블을 건드리지 않고 확인 합니다.
   2. 작은, 임시 용접을 사용 하 여 윈 치, 데 빗, 고 데 빗 플레이트에 부착.
   3. 그릇의 퓨즈 박스에 압력 민감한 윈 치 전원 케이블을 연결 합니다.
   4. 피라미드에 접속점 상자를 연결 합니다.
   5. 피라미드에 카메라와 조명 첨부 합니다.
   6. 카메라와 빛 케이블 연결 접속점 상자에 카메라와 조명.
   7. 이브를 통해 광섬유 케이블을 실행 하 고 데 빗을 연결 합니다.
   8. 피라미드를 선박 유압 윈 치 케이블을 연결 합니다.
3. 선박 조 타 실에서 장비를 설정 합니다.
   1. 연결 하 고 데스크톱 컴퓨터를 보호 합니다.
   2. 2 모니터를 데스크톱 컴퓨터에 연결 합니다. 보안 컴퓨터 근처 한 모니터와 그릇의 유압 윈 치에 대 한 컨트롤 근처 두 번째 합니다.
   3. 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) 장치는 데스크톱 컴퓨터를 통해 USB 포트에 연결 합니다.
   4. 연결 하 고 선박 조 타 근처 모바일 필드 매핑 프로그램으로 노트북 컴퓨터를 보호 합니다. 출발 전에 컴퓨터에 역 위치를 로드 합니다.
   5. 직렬 포트를 통해 노트북 컴퓨터를 GPS 장치를 연결 합니다.
   6. 선박 조 타 실에 카메라와 빛을 연결.
      1. 광섬유 케이블의 조 타 실 실행의 "갑판 끝" 압력 민감한 윈 치에 광학 슬립 링을 연결 하십시오.
      2. 섬유 광학 케이블의 조 타 실 실행의 "조 타 실 끝" 섬유 광섬유 인터페이스를 데스크톱 컴퓨터와 빛 전원 플러그에 연결 하십시오.
      3. 필드 데이터 수집 프로그램 데스크톱 컴퓨터에서 실행 합니다. 모든 카메라는 피라미드에 장착 하 고 접합 상자에 자동으로 연결 연결 표시.
         참고: 모든 카메라로 표시 되지 않는 경우 연결, 프로그램 내에서 카메라 연결을 다시 설정 또는 체계적인 방식으로 구성 요소 (카메라, 연결 케이블, 슬립 링, 등)를 교환 함으로써 문제를 해결.
4. 이미지와 각 역에서 기록 데이터를 캡처하십시오.
   1. 노트북 컴퓨터에서 모바일 필드 매핑 프로그램을 시작 합니다.
   2. "마크" 도구를 선택 하 고 역에 베어링을 제공 하는 역 대상 아이콘을 끌어.
   3. 천천히 낮은 역에 도달 하 고 선박 중지 되었습니다 때 그릇의 유압 윈 치 사용 하 여 해저에 샘플링 피라미드.
      참고:이 선박의 승무원에 의해 이루어집니다 그리고 압력 민감한 윈 치 샘플링 피라미드를 낮추기 전에 설정 해야 합니다.
   4. 피라미드는 해저로 하향 조정 되는 동안 데스크톱 컴퓨터에서 필드 데이터 수집 프로그램을 실행 합니다.
      1. "지역 짧은 이름" 상자를 두 번 클릭 하 고 영역에 대 한 이름을 입력 하십시오.
         참고:이 지역의 첫 번째 역 할 수 있어야 합니다.
      2. 유압 윈 치 컨트롤 근처 모니터에 카메라 보기 및 기타 정보를 표시 하려면 "함장 캠 시작" 버튼을 클릭 합니다.
   5. 조명 전원 스위치.
   6. 일단 샘플링 피라미드는 해저에 도착 했다 quadrat 데이터를 캡처하십시오.
      1. 필드 데이터 수집 프로그램에서 "시작 역" 비디오 녹화 시작을 클릭 합니다.
         참고: 버튼이 깜박입니다 빨간색 동영상 녹화 하는 동안.
      2. 해저의 명확한 보기 나타나면 "스냅샷 걸릴"를 클릭 한 다음 모든 카메라 보기에서 스틸 이미지를 동시에 잡으려고 "모두 저장"을 클릭 합니다.
      3. "데이터베이스 작성" 버튼을 클릭 합니다.
         참고:이 깊이, 위치, 온도, 역 번호, quadrat 번호, 지역 이름 및 소프트웨어에 의해 자동으로 입력 하는 고유 식별 번호와 새로운 대화 상자를 키울 것 이다.
      4. 가리비 "가리비 카운트" 상자에 디지털 스틸 카메라 이미지에서 볼 수를 입력 하 고 "코멘트" 상자에 설명을 입력 합니다.
      5. 필드 데이터베이스에 행으로는 quadrat에 대 한 데이터를 쓰는 "데이터 제출" 버튼을 클릭 합니다.
   7. 해저 더 이상 볼 수 없을 때까지, 피라미드를 들어올립니다.
   8. 천천히는 해저에 피라미드를 낮은 고 2.4.6 및 2.4.7 단계를 반복 합니다. 4 quadrats에 대 한 데이터까지 점령 되었습니다. 피라미드 seafloor의 다른 quadrat 이미지 캡처 있도록 떠내려가 있는지 확인 합니다.
   9. 선박을 안전한 위치에는 해저에서 샘플링 피라미드를 올립니다.
   10. 끝 역 피라미드는 발생 되는 하는 동안.
       1. 필드 데이터 수집 프로그램 비디오 녹화를 끝내 고 다음 역 사전 프로그램에서 "끝 역"을 클릭 합니다.
       2. 프로그램을 닫으려면 "프로그램 종료" 버튼을 클릭 합니다.
       3. 조명 전원 해제 합니다.
       4. 역을 완료 됨으로 표시 하려면 모바일 필드 매핑 프로그램에서 "캡처 역"을 클릭 한 다음 단계 2.4.2 반복.
   11. 2.4 섹션의 이전 단계를 반복 합니다. 때까지 모든 조사 역 완료 되었습니다.
5. 카메라 캘리브레이션 강하를 실시 합니다.
   1. 전자 캘리퍼스와 와이어 그리드의 적어도 30 그리드 셀의 길이 측정 합니다. 측정 하는 셀을 표시 합니다.
   2. 감기 또는 로프를 사용 하 여 샘플링 피라미드의 기지에 그리드를 연결 합니다. 측정 된 격자 셀 카메라 보기 인지 확인 합니다.
   3. 2.4.3에 2.4.6.2 격자의 이미지를 캡처 단계를 반복 합니다.
      참고:이 교정은 일반적으로 첫 번째 역 전에 이루어집니다 하지만 테스트 탱크 또는 설문 조사 중 언제 든 지 출발 할 수 있습니다. 목적은은 quadrat 크기를 확인 하 고는 이미지 내에서 기능을 측정 하기 위한 픽셀 비율 m m에서 길이 결정 하는 것 이다.
6. 디지털 스틸 카메라 quadrat 이미지 내의 데이터를 계량.
   참고:이 과정에서 에이즈로 서 다른 카메라와 동영상에서 이미지를 사용 합니다.
   1. 실험실 데이터 수집 프로그램을 실행 하 고 "디지타이징 합니다" 프로필을 선택 합니다.
   2. 드롭다운 메뉴에서 년, 지역, 카메라, 역, 그리고 관심의 quadrat를 선택 합니다.
   3. 2.6.2 단계에서 선택한 조건에 따라 이미지를가지고 "이동"을 클릭 합니다. 에 프로그램.
   4. "기판" 섹션에 존재 하는 기판 종류에 대 한 상자를 클릭 합니다. ¹⁴ 기판 종류와 분류 방법의 자세한 내용은 참조 하십시오.
   5. Macrobenthic 동물 계량.
      참고: macrobenthos의 50 taxa 계산 또는 존재 또는 부재를 지적 했다. 이 taxa 및 추적 방법의 완전 한 목록이 참조¹³에서 찾을 수 있습니다.
      1. "반전" 존재 섹션에 존재 하는 동물에 대 한 상자를 클릭 합니다.
      2. "반전" 수 섹션에서 각 동물의 숫자를 입력 합니다.
      3. 빨간 "SC" 버튼 및 도트 이미지에서 각 가리비를 클릭 합니다.
      4. 이미지에 각 바다 스타 점이 고 녹색 "SF" 버튼 클릭 합니다.
      5. 검은 "CL" 버튼을 클릭 하 고 각 추 점 (가리비 사망 했다, 하지만 포탄의 양쪽 모두는 여전히 연결 된 경첩) 이미지에서.
      6. 파란색 "FI" 버튼 및 도트 이미지에 각 물고기를 클릭 합니다.
      7. "물고기" 수 섹션에서 각 물고기 유형 관찰의 번호를 입력 합니다.
         참고: 다른 점선된 동물에 대 한 프로그램 자동으로 점 들의 개수와 적절 한 카테고리를 카운트를 할당 합니다. 물고기에 대 한 점 들을 자동으로 계산 하 고, 그러나 사용자 물고기의 어떤 종류를 식별 해야 합니다 얼마나 많은. 프로그램에 의해 계산 하는 물고기 점의 총 수 각 물고기 종류는 사용자가 입력 한 번호를 일치 해야 합니다.
   6. 실험실에 행으로 이미지에 대 한 데이터 점선 동물 이미지의 복사본을 만들 데이터베이스 작성 "제출" 버튼을 클릭 합니다.
   7. 2.6.4 단계의 품질 관리를 수행 합니다. 그리고 2.6.5입니다.
      1. "ImageCheck" 실험실 데이터 수집 프로그램에 프로 파일 변경
         주:이 단계 2.6.4와 2.6.5 이미지에 대 한 단계를 완료 한에서 다른 사람에 의해 수행 되어야 한다.
      2. 2.6.2-2.6.3 단계 반복 합니다. 원본 이미지, 점선된 이미지 로드 "디지타이징 합니다" 사용자 프로필 입력 한 기판 및 동물 데이터를 입력 하려면.
      3. 정확도 대 한 항목을 검토 하 고 필요한 변경 합니다.
      4. "디지타이징 합니다" 사용자 님 이미지에 대 한 데이터를 덮어쓸 "제출" 버튼을 선택 하 고 품질 연구소 데이터베이스에 제어로 이미지를 표시 합니다.
   8. 이미지에서 가리비를 측정 합니다.
      참고: 가리비 부분적으로 보이는 (종양, 이미지, 등부분에 의해 왜곡.) 또는 바다 바닥에서 한다 측정할 수 없습니다.
      1. 이미지 주석 프로그램을 실행 합니다.
      2. 드롭 다운 메뉴에서 "파일" 그리고 "부하 이미지 디렉토리"를 선택 합니다. 관심의 점선된 이미지 이동한 프로그램으로 이미지를 로드 합니다.
      3. "라인 주석"을 선택 하 고 조개 껍질의 상단에 가리비의 umbo에서 선을 그립니다.
      4. 2.6.8.3 단계를 반복 합니다. 이미지에서 모든 측정 가리비에 대 한.
      5. "파일" 및 다음 "저장 주석" 측정의 스프레드 시트를 만들려면 선택 합니다.
      6. 2.5에서 밀리미터 비율 평균 픽셀을 사용 하 여 픽셀에서 밀리미터 측정을 변환 합니다.

3. 데이터 제품

1. 가리비 밀도 크기의 공간 특정 견적을 계산 합니다.
   1. 조사 역 매핑 소프트웨어를 사용 하 여 플롯 합니다.
   2. 분할 조사 역 가리비 지역 관리 시뮬레이터 (SAMS)에 의해 모델링 영역.
      참고: 미국 대서양 해 가리비 어업에 SAMS 모델 바다 가리비 풍요로 움과 착륙⁸프로젝트에 사용 됩니다. 다음 단계를 모두 각 SAMS 영역에 대해 수행 됩니다.
   3. 가리비의 껍질 평균 높이를 평균 가리비 측량.
   4. 평균 밀도 가리비의 표준 오류를 계산 합니다.
      1. 부분적으로 보이는 가리비¹⁹이미지 가장자리를 따라 계산에 대 한 조정 SAMS 영역에 가리비의 평균 쉘 높이 quadrat 크기를 늘립니다.
      2. 각 역²⁰에서 샘플링 되는 여러 quadrats를 조정된 quadrat 크기와 2 단계 샘플링 디자인에 대 한 방정식을 사용 하 여 밀도 계산:
         (1)
         (2)
         여기서 n = 기본 샘플 단위 (역), m 기본 샘플 단위 (quadrats) 당 요소 = 요소 j 기본 단위에서 측정 된 값 (가리비의 개수) = i, 기본 단위에서 요소 (quadrat) 당 모집단 평균 = 나 (역), 그리고 =는 2 단계 이상의 의미. 이 의미의 표준 오류입니다.
         (3)
         어디 은 기본 단위 (방송국) 수단 중 분산입니다.
2. 총 및 악용 될 수 있는 바이오 매스를 계산 합니다.
   1. 조사 지역에서 가리비의 수를 추정 하는 전체 면적에 의해 가리비 밀도 곱하면 됩니다.
   2. 5mm 크기 방식으로 가리비의 껍질 높이 주파수 분포 측정을 만듭니다.
   3. 3.2.1을 곱하면 됩니다. 의해 3.2.2에서 각 크기에에서 가리비의 주파수. 지역에서 각 크기에에서 가리비의 수를 얻으려면.
   4. 각 크기에에서 가리비의 숫자로 각 5mm 크기 빈의 중간 지점에 가리비의 예상된 고기 무게를 곱하면 됩니다. 고기 무게 재발 뉴 잉글랜드 수 산 관리 위원회의 가리비 계획 개발 팀에 의해 지정 된 셸 높이 사용 하 여 그램²¹에 크기에서 가리비 무게를 견적 하기 위하여.
   5. 3.2.4에서 가리비의 합 고기 무게입니다. 총 가리비 바이오 매스의 생산 톤을 그램에서 가리비 바이오 매스를 변환 합니다.
   6. 3.2.5에서 가리비 고기 무게의 합계를 나눕니다. 3.2.1에서 가리비의 총 수 여입니다. 한 가리비의 평균 무게를 얻으려면.
   7. 3.2.3에서 각 크기 빈에 가리비의 수를 곱하면. 상업적인 가리비 준 설에 의해 악용 될 수를 예상 하는 선택도 방정식²²가리비.
   8. 3.2.5 단계를 반복 합니다. 3.2.6 하 고입니다. 3.2.7에서 악용 가리비의 계산와 합니다. 악용 크기와 그들의 평균 고기 무게의 가리비의 바이오 매스를 견적 한다.
3. 가리비 분포 지도 만듭니다.
   1. 분할의 가리비, 가리비 껍질 높이 75 m m 보다는 더 적은 및 가리비 껍질 높이 각각 전반적인 계산에 각 역에서 디지털 스틸 카메라 (9.2 m²)에서 총 면적으로 각 조사 역에서 100 mm 이상 합계 가리비, 청소년 가리비, 그리고 각 역에서 악용 가리비 밀도.
   2. 전체, 청소년, 그리고 악용 가리비 풍부의 공간적 분포를 각각 매핑할 각 역에 대 한 각 밀도 플롯 합니다.

결과

조사 역 5 연구 여행 4 월 하순에서 7 월 중순 (그림 2) 실시의 일환으로 샘플링 했다. 가시성 및 날씨 문제, CL2-S-내선 샘플링 하지 된 SAMS 영역에서 역 및 다른 영역에서 일부 방송국의 주위로 했다 또한 품질 보증 검사 하는 동안 삭제 됩니다. 다른 모든 스테이션에 대 한 4 개의 고품질 디지털 스틸 이미지 캡처 (그림 3). 이 역에 있는 모든 이미지, 기판 및 macrobenthic 동물 계량 했다 하 고 가리비 측정 했다. 가리비를 계산 하 고 측정 SAMS 영역 북동 수 산업 과학 센터와 뉴 잉글랜드에 제공할 풍부, 유통 및 바이오 매스 견적, 가리비 수와 측정, 감사 원시 데이터에 대 한 수로 분할 했다 8 월 1 일 연례 가리비 할당 프로세스 (표 1 및 2)에 포함 하 여 수 산 관리 위원회. 가리비 분포 지도 모든 가리비, 위해 만들어진 청소년 가리비 (하이츠 껍질 75 m m 미만), 및 악용 크기 (쉘 높이 100 m m 보다 큰)의 가리비 (그림 4).

그림 2: 2017에 Georges 은행에 카메라 스테이션 드롭. 방송국 조사 날짜와 배에 의해 표시 되며 역 2.8 km 간격으로 샘플링 하는 높은 관심 분야와 모든 다른 지역 방송국 5.6 km 떨어져 샘플링 층 화. 블랙 라인 및 레이블 프로젝트 바다 가리비 풍부 및 착륙 하는 데 사용 하는 가리비 지역 관리 시뮬레이터 모델 영역을 식별 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 3: Georges 은행에 2017 드롭 카메라 조사에서 예제 디지털 스틸 이미지. 전체 조르쥬 은행 설문 조사, 기판 및 macrobenthic 동물 계량 했다 고 가리비 비슷한 품질의 5,216 이미지에서 측정 되었다. 모든 이미지에서 볼 수 있습니다 < http://bit.ly/scallopsurvey>. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

지역	쿼드	역	측정	SH	M2 당 사우스	SE	가리비
CL1-나-N	2.6	30 대	858	105	0.98	0.29	761
CL1-AC	2.6	155	81	106	0.06	0.01	66
CL1-나-S	--	7	0	--	< 0.02	--	--
CL2-N-없음	2.6	16	58	87	0.43	0.2	214
CL2-S-AC	2.6	435	556	93.6	0.14	0.01	465
CL2-S-내선	2.5	147	660	77.6	0.48	0.04	545
NF	2.6	54	13	88	0.02	0.01	39
NLS-AC-N	2.7	31	72	120	0.27	0.1	260
NLS-AC-S	2.5	39	2718	72.7	9.7	3.09	11,676
NLS-내선	2.6	14	170	95.1	2.24	2.16	966
NLS-나	2.6	42	696	99.1	2	0.83	2,597
SCH	2.5	137	138	71.3	0.15	0.03	631
SF	2.5	126	219	74.4	0.19	0.03	747

표 1: 조르쥬 은행 2017 드롭 카메라 조사에서 디지털 스틸 카메라 데이터. 결과 가리비 지역 관리 시뮬레이터 모델 영역에 의해 제공 됩니다. 테이블에 포함 하는 것은 조정된 quadrat 지역 (쿼드), 방송국 샘플링 (역), 가리비 mm (SH), m² (사우스 당 m 당 가리비의 평균 수에서에서 관찰의 의미 쉘 높이 가리비 껍질 높이 측정 (측정 된)의 수 수 ²) 관련된 표준 오차 (SE), 그리고 수백만에 가리비의 수의 견적 (가리비). 없는 가리비 관찰 했다 CL1-나-S에 대 한 결과 생산 수 없습니다.

	총 바이오 매스의 추정			악용 될 수 있는 바이오 매스의 추정
지역	MW	MT	SE	MW	MT	SE
CL1-나-N	18.28	13,900	4100	23.85	9900	2,950
CL1-AC	24.87	1650	350	33.72	1350	300
CL1-나-S	--	--	--	--	--	--
CL2-N-없음	14.89	3200	1500	26.51	2100	980
CL2-S-AC	15.84	7,360	685	23.47	4600	425
CL2-S-내선	9.46	5,150	440	17.1	1900	165
NF	16.26	600	260	27.59	500	200
NLS-AC-N	34.15	8,900	3390	38.02	7800	2990
NLS-AC-S	8.49	99,100	31,590	16.88	24,600	7,830
NLS-내선	16.73	16,200	15,590	19.54	7600	7,310
NLS-나	20.4	53000	22,100	25.13	30,700	12800
SCH	10.45	6, 600	1260	24.65	3300	620
SF	9.1	6800	1080	17.33	2400	380

표 2: 2017 Georges 은행에 대 한 총 및 악용 바이오 매스의 추정 드롭 카메라 조사. 결과 가리비 지역 관리 시뮬레이터 모델 영역에 의해 제공 됩니다. 테이블에는 의미 가리비 고기 무게 g (MW), 미터 톤 (MT)에 가리비의 총 무게와 톤에 표준 오차 있습니다. 없는 가리비 관찰 했다 CL1-나-S에 대 한 결과 생산 수 없습니다.

그림 4: 2017 중 유통 및 풍부한 Georges 은행에 가리비. 가리비 배포 및 모든 가리비 (위)에 대 한 2017 동안 Georges 은행에 풍부한 쉘 높이 75 m m (중간), 보다 적은 가리비 쉘 높이 (아래) 드롭 카메라 설문 조사에서 100 m m 보다 큰 가리비. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

토론

설문 조사 디자인 프로토콜은 유연 하지만 이러한 프로토콜을 일반화 하는 경우 대상 종 동작 및 조사 목적을 고려 하는 것이 중요. 문학 검토 및 예비 또는 초기 연구는 설문 조사 디자인에 대상 종 동작을 통합 하 사용할 수 있습니다. 예를 들어 1 가리비 12.5 m² (0.08 가리비/m²)에 지속 가능한 상업 낚시 밀도²³아래입니다. 따라서, 역 당 4 개의 quadrats를 샘플링 하 여 역 샘플 지역 상업 밀도에서 가리비를 감지에 연결 된다. 또한, 바다 가리비는 보통 집계 보다는 역 간격 밀도의 정밀도 미치는 영향에 영향을 미치는 바다의 바닥에 무작위로 배포 견적²⁴. 초기 연구에서 평균 및 편차 데이터를 사용 하 여 여러 연구 정밀 검사 하 고 결정 그 5.6 km 최대 거리 역 떨어져^5,,2526두어야 한다. 조사의 체계적 샘플링 디자인 조사 목적에 의해 좌우 되었다. 후 설문 조사 실시^21,27SAMS 영역의 경계 자주 하 고 자주 변경 합니다. 체계적 샘플링 영향 무작위로 층 화 또는 최적 할당 된 설문 조사 디자인²⁰공간 견적에 대 한 경계-계층의 심각한 문제를 방지 합니다. 역의 일정 한 할당 또한 새로운 가리비 모집 및 매핑 해저 퇴적 물 및 macroinvertebrate 배포판²⁸의 탐지를 촉진 한다. 어디 그것 하지 못할 고려 대상 종 행동과 조사 목표를 한 단계는 프로토콜이이 단계로 시작 하는 이유는 조사 선박의 id입니다. 선박에서 바다 샘플링에 필수적 이며 설문 조사 디자인의 후속 단계를 지시. 우리의 프로토콜에 대 한 조사 방법에서 투명도 설문 조사 결과에 자신감을 상업 낚시 업계에 종사 하는 중요 한 했다. 상업 어 선을 사용 하 여 우리의 방법 및 크기와 필요한 타임 라인 내에서 샘플링 조사 역에 대 한 크고, 무거운 카메라 장치에 대 한 허용 하는 혈관의 기능 산업을 포함 하는 강렬한 방법 이었다. 또한, 선박 소유자 선박 사용과 관련 된 모든 비용에 대 한 책임 및 가리비 파운드 국립 해양 및 대기 관리 대서양 가리비 연구 할당 프로그램을 통해에 의해 수 여의 할당을 통해 보상 했다 ²⁹. 비록 그것은 설문 조사, 크기, 기능, 산업에 종사 하는 데 필요한 및 사용 가능한 선박의 비용 조사 디자인의 다른 측면을 개발 하기 전에 고려해 야 합니다.

데이터 수집 및 처리 측면 프로토콜의 가장 큰 장점은, 하지만 또한이 방법의 제한 제시. 사용자 정의 소프트웨어 및 이미지 데이터를 계량 데이터베이스를 사용 하 여 상당한 비용에 온다. 그러나, SMAST 드롭 카메라 조사 하 여 이러한 제품의 사용은 1999 년에 시작한 프로그램의 진화 나타내고 중요 하지 않습니다. 예를 들어 프로그램 처음 시작, 가리비 카운트 펜과 종이 고 자유 소프트웨어는 이제 이미지 측정할 수 있습니다. 마찬가지로, 현재 디지털 스틸 카메라 선정 되었다 가리비의 모든 크기 클래스를 감지 할 수 하 고 (그림 3) 이미지 품질의 손실 없이 약 200% 확대에 대 한 허용 하지만 낮은 해상도, 덜 비싼 카메라 이전에 사용 조사 완전히 상업 크기³⁰의 가리비를 감지할 수 있었다. 으로 설문 조사 디자인 프로토콜을 카메라의 종류 해야 연결할 대상 종 감지 및 조사 목표를 달성 하는 데 필요한 해상도. 이미지를 캡처하고 각 역에서 비디오 녹화 샘플을 되짚어 taxa 또는 서식 지 특성 하지 처음 추적 분석을 확장을 연속 하 여 전통적인 조사 방법에 비해 상당한 이점을 제공 또는 열거. 예를 들어 모래 달러와 다른 echinoderms로 원래 지적 이미지 제시 또는 SMAST 데이터베이스에 결 석 그들의 풍요로 움과 시간¹²바이오 매스 척도를 재검토 했다. 대조적으로, 굴 착 기 또는 그물 같은 전통적인 조사 방법에서 샘플 바다에 폐기 되 고 재검토 될 수 없습니다. 그러나, 대량의 이미지를 촬영 하 고 저장 허용 하는 진보는 널리 사용 되 고 단지 작은 분수와 함께 수집 되 고 이미지의 수백만에 발생할 수 있습니다. 이것은 크게 시간 및 비용 제한으로 데이터 추출에 필요한 인간과 unutilized 정보³¹의 다량에서 결과. 동물 및 서식 지 특성의 자동된 감지에 진보가이 수수께끼를 해결 하는 데 도움이 있습니다.

이미지 기반 조사 방법 macroinvertebrates 및 관련된 서식 지 모니터링 하는 데 필요한 데이터를 제공할 수 있지만 생물 학적 샘플을 수집 하는 다른 방법으로 여기에 설명 된 프로토콜을 보완 하는 것은 이상적 이다. 않을 반 두 기반 샘플링에서 만든 가리비 껍질-높이 고기 무게 관계 없이 바이오 매스 예상 하지 수 있습니다. 또한, 가리비 껍질-높이 고기 무게 관계 시간과 위치 일관 되 게 업데이트 방정식이이 관계를 설명 하는 데 사용 하는 것이 도움이³²임을 나타내는 Georges 은행에 따라 다릅니다. 또한 편견 및 각 방법의 가정 탐험에서 에이즈 이미지와 실제 샘플 기반 기술을 결합. 가리비의 껍질 높이 측정 하는 것 드롭 캘리퍼스와 카메라 이미지 정량 연관 카메라 렌즈의 곡률 측정 바이어스 고 이미지에서 거리 센터³³. 반대로, 반 두 tows와 이미지 간의 쌍된 비교에 바다 바닥 가리비의 어떤 비율은 실제로 수집 및 가리비 크기⁶비율을 변경 하는 방법을 정의 왔다.

수 중 영상 해양 생태학의 분야에서 수십 년간^17,34에 대 한 사용 되었습니다. 그러나, 고해상도 카메라와 데이터 저장의 감소 비용 만들었습니다 접근 방식을 보다 더 실용적인 과거에. 이 문서에 설명 된 방법을 일반화 될 수 있고 광범위 한 적용, 더 많은 이미지 기반 설문 조사의 개발을 촉진 하는 데 도움. 좀 더 구체적으로, 절차의 결과 사용 하 여 정착 무척 추 동물 (표 1-2)를 관리 하 고 해양 환경^{7,9,10의 광범위 한 이해에 기여할 수 있도록 데이터를 생산 하는 방법을 보여. ,11,12,13,,1415}.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
Bobcat, 43.3mm, F-마운트, 6600x4400, 1.9/2.4 fps, 컬러, GigE Vision	Imperx	PoE-B6620C-TF00	디지털 스틸 카메라
에이스 - EV76C560, 1/1.8", C-마운트, 1280x1024, 60fps, 컬러, CMOS, GigE	Basler	acA1300-60g	HD 비디오 카메라
재고 MV 40-25 하우징. 블랙 아노다이징 알루미늄, 5.3" 표준 돔 포트, DBCR2008M 커넥터	Sexton	MV 40-25	디지털 스틸 카메라용 수중 하우징
스톡 MV 25-25 하우징. 블랙 아노다이징 알루미늄, 3.4" 표준 돔 포트, DBCR2008M 커넥터	Sexton	MV 25-25	HD 비디오 카메라용 수중 하우징
광학 슬립 링	MOOG	180-2714-00	윈치의 회전 케이블로 전력 및 전기 신호 전송
광섬유 케이블	Cortland	OCG0010	접속 상자에서 선박 갑판/조타실로의 전력 및 전기 신호 전송
조타실 실행	Electromechanica	EM0117-02	한쪽 끝의 광학 슬립 링과 다른 쪽 끝의 광 전력 및 컴퓨터에 연결하도록 조정 된 광섬유 와이어 세그먼트
	Electromechanica	EM0117-01	카메라 및 조명에서 하이브리드 케이블로의 전원 및 전기 신호 연결
카메라 케이블	SubConn	DIL8F / LS2000 / 10FT / LS2000 / DIL8M	카메라에서 정션 박스로 전력 및 전기 신호 전송
라이트 케이블	SEACON	HRN-S0484	조명에서 정션 박스로 전력 및 전기 신호 전송
데스크탑 컴퓨터	다양한	사용자 정의	Windows 기반 운영 체제
유압 윈치	다양한 해양	사용자 정의	광섬유 케이블의 배치 및 회수를 위한 장력 감지 윈치
스틸 피라미드	블루 함대 용접	카메라 및 조명 배치를 위한	맞춤형
스틸 데이빗	블루 플릿 용접	사용자 정의	선박 측면에 광섬유 케이블 매달기
금속 하우징의 유리 섬유 시브	다양한 해양	사용자 정의	대마위에 부착하고 광섬유 케이블을 선박 측면과 물 속으로 안내합니다.
Sealight Sphere 6500, Day Light White, Flood	DeepSea Power & 라이트	712-045-201-0A-01	수중 LED 라이트
GPSMAP 78	Garmin	01-00864-00	글로벌 포지셔닝 시스템 장치
ArcPad 10.2	ESRI	N/A	모바일 필드 매핑 프로그램
해저 비전 수집 시스템	Electromechanica	UVAS	필드 데이터 수집 프로그램
Digitzer	University of Massachusetts, Dartmouth	N/A	Lab 데이터 수집 프로그램
FishAnnotator	Cvision Consulting	0.3.0	이미지 어노테이터 프로그램
ArcMap 10.4	ESRI	N/A	매핑 소프트웨어