Name: Reefshape: 저서 서식지 모니터링을 위한 시계열 수중 사진 측량 데이터의 효율적인 수집 및 자동 처리를 위한 시스템 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T13:25:00.000+00:00
Duration: 13 min 35 s
Description: 학습하세요 산호초 서식지 모니터링을 위한 수중 사진 측량 데이터의 효율적인 수집 및 자동 처리 방법을. 영구적 지표와 Python 스크립트를 활용한 이 프로토콜은 연구자들이 시간 시리즈 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 합니다.

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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>
<li>Costanza, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Changes+in+the+global+value+of+ecosystem+services%5BTitle%5D)+AND+%22Glob+Environ+Change%22%5BJournal%5D)">Changes in the global value of ecosystem services.</a> Glob Environ Change. 26 (1), 152-158 (2014).</li>
<li>Jackson, J. B. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reefs+since+Columbus%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Reefs since Columbus.</a> Coral Reefs. 16 (1), S23-S32 (1997).</li>
<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>
<li>Li, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+global+coral+reef+probability+map+generated+using+convolutional+neural+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks.</a> Coral Reefs. 39 (6), 1805-1815 (2020).</li>
<li>Hedley, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Remote+sensing+of+coral+reefs+for+monitoring+and+management%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Remote sensing of coral reefs for monitoring and management: A review.</a> Remote Sens. 8 (2), (2016).</li>
<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>
<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 (4), 1291-1305 (2017).</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=((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>
<li>Peterson, E. A., Carne, L., Balderamos, J., Faux, V., Gleason, A., Schill, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+unoccupied+aerial+systems+%28UASS%29+for+quantifying+shallow+coral+reef+restoration+success+in+Belize%5BTitle%5D)+AND+%22Drones%22%5BJournal%5D)">The use of unoccupied aerial systems (UASS) for quantifying shallow coral reef restoration success in Belize.</a> Drones. 7 (4), 221(2023).</li>
<li>Neufeld, A. M., Fundakowski, G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aNeufeld%2C+AM+%22Coral+Restoration+Foundation+TM+Photomosaic+Manual+Second+Edition-November+2020%22">Coral Restoration Foundation TM Photomosaic Manual Second Edition-November 2020</a>. , www.coralrestoration.org (2020).</li>
<li>Roach, T. N. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+field+primer+for+monitoring+benthic+ecosystems+using+structure-from-motion+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">A field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry.</a> J Vis Exp. , e61815(2021).</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+%22NOAA+Technical+Memorandum.+%28NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93%22%5BJournal%5D)">Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures.</a> NOAA Technical Memorandum. (NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).</li>
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<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22ESRI+Survey123%22">ESRI Survey123</a>. , (2023).</li>
<li>Pavoni, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TagLab%3A+AI-assisted+annotation+for+the+fast+and+accurate+semantic+segmentation+of+coral+reef+orthoimages%5BTitle%5D)+AND+%22J+Field+Robot%22%5BJournal%5D)">TagLab: AI-assisted annotation for the fast and accurate semantic segmentation of coral reef orthoimages.</a> J Field Robot. 39 (3), 246-262 (2022).</li>
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<li>Menna, F., Nocerino, E., Chemisky, B., Remondino, F., Drap, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accurate+scaling+and+levelling+in+underwater+photogrammetry+with+a+pressure+sensor%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Arch+Photogramm+Remote+Sens+Spat+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">Accurate scaling and levelling in underwater photogrammetry with a pressure sensor.</a> Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 43 (B2-2021), 667-672 (2021).</li>
<li>Edwards, C. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-area+imaging+in+tropical+shallow+water+coral+reef+monitoring%2C+research+and+restoration%3A+a+practical+guide+to+survey+planning%2C+execution%2C+and+data+extraction%5BTitle%5D)+AND+%22NOAA+Technical+Memorandum+NOS+NCCOS+313%22%5BJournal%5D)">Large-area imaging in tropical shallow water coral reef monitoring, research and restoration: a practical guide to survey planning, execution, and data extraction.</a> NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS 313. , (2023).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Agisoft+Agisoft+Metashape+User+Manual+Professional+Edition%2C+Version+2.1%22">Agisoft Agisoft Metashape User Manual Professional Edition, Version 2.1</a>. , https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_en.pdf (2024).</li>
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산호초는 전 세계적으로 가장 생물 다양성이 높고 경제적으로 중요한 생태계 중 하나이며 기후 변화, 질병, 남획 및 기타 스트레스 요인으로 인해 전례 없는 도전에 직면해 있습니다 1,2,3. 산호초 생태계에 대한 모니터링은 종종 외딴 위치와 수중 연구에 대한 내재적 어려움으로 인해 매우 어렵습니다. 그러므로, 산호초는 역사적으로 충분히 연구되지 않았다4. 미생물5에서 군도6 및 글로벌 7에 이르는 다양한 공간 규모에서 산호초를 효과적으로 모니터링하는 것은 산호초의 감소를 이해하고 개입 노력을 계획, 추적 및 평가하는 데 필수적입니다8. 수십 제곱미터에서 수백 제곱미터 규모의 산호초 저서의 상태를 모니터링하기 위해 널리 사용되는 도구는 포토모자이크 이미징(photomosaic imaging)으로, 이는 겹쳐진 수중 사진으로 구성된 고해상도 지도를 지칭하는 용어입니다9. 이러한 모자이크를 통해 연구자들은 단일 사진으로 포착할 수 있는 것보다 더 큰 산호초 영역을 이미지화할 수 있으므로 대면적 이미징(LAI)10이라는 용어가 사용됩니다. 모자이크는 나중에 산호 덮개 비율, 군집 크기, 종 분포 및 저서 구성11과 같은 관련 생태 정보를 추출하기 위해 분석될 수 있습니다. 컴퓨팅의 발전과 기성 소프트웨어의 가용성으로 이제 SfM(structure-from-motion) 사진 측량을 사용하여 이 프로세스를 완료할 수 있습니다. SfM은 사진과 타이 포인트의 3차원 방향을 재구성하는 데 사용되는 일치하는 포인트에 대한 사진을 분석하여 정확한 가상 암초 복제본 12,13,14를 생성할 수 있도록 합니다. SfM/LAI 조사는 산호초 연구에서 보편화되어 산호 군집 생태학 10, 서식지 복잡성 15,16, 백화 현상에 대한 산호 군집 반응17,18, 허리케인19 및 산호 복원20에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
산호초 모니터링을 위해 LAI를 사용하기 위한 몇 가지 접근 방식이 개발되었으며, 21,22,23,24 이 기술을 활용하고자 하는 실무자들이 다양한 선택을 할 수 있게 되었습니다. 그러나 산호초 연구에서 LAI를 효과적으로 사용하는 것은 복잡하며 상당한 학습 노력이 필요합니다. 스쿠버 다이빙, 수중 내비게이션, 수중 사진, 소프트웨어 활용, 데이터 큐레이션 및 관리에 대한 숙련도가 필수적입니다. 또한 생태학에 대한 전문 지식은 데이터 제품을 효과적으로 분석하고 해석하는 데 필수적입니다. 기존 워크플로우는 시계열 프로토콜, 메타데이터 수집(예: 크기 조정, 깊이 및 위치) 또는 현장 여행 후 데이터 처리(정확하고 반복 가능한 데이터 수집에 필수적인 모든 단계)에 대한 충분한 지침을 제공하지 않고 주로 이미지 획득에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. LAI 워크플로우와 관련된 비용도 고가의 카메라 시스템과 컴퓨터 설정을 사용하여 높은 경향이 있습니다. 연구자들 사이에서는 포괄적이고 간단하며 효율적인 방법론에 대한 강한 요구가 남아 있으며, 그 결과 현재와 미래의 광범위한 연구 질문에 답할 수 있는 충분한 품질의 데이터가 생성됩니다. 우리는 처리 노력과 복잡성을 줄이고 비용을 최소화하는 동시에 데이터 품질을 개선하는 수중 LAI에 대한 강력하고 효율적인 접근 방식을 개발하여 이 문제를 해결합니다. 우리의 새로운 접근 방식은 이미지의 신속한 획득, 자동화된 처리 및 시계열 정렬을 가능하게 하여 산호초 생태 연구 및 분석을 위한 고품질 데이터 제품을 제공합니다. 이 접근 방식을 구현하는 데 드는 총 시작 비용은 사용자가 사진 측량 소프트웨어에 대한 교육 가격에 액세스할 수 있는지 여부에 따라 약 $5,000 - $8,000 USD(카메라 시스템, 재료, 전용 컴퓨터 및 소프트웨어 포함)입니다. 우리의 방법을 적용함으로써 우리는 산호초 연구자들이 데이터 수집 및 처리 노력을 최적화하도록 지원하고, 매우 중요한 산호초 생태 데이터의 신속한 추출 및 분석을 용이하게 하는 보다 효율적인 워크플로우를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
여기에 설명된 "ReefShape"라는 이름의 방법은 (1) 데이터 세트의 자동 지리 참조 및 시계열 정렬을 가능하게 하기 위해 기판에 고정된 반영구적 지상 제어 마커의 사용, (2) 위치 데이터 수집 및 형식 지정을 용이하게 하기 위한 맞춤형 앱 기반 설문조사 사용, (3) 사진 측량 파이프라인을 완전히 자동화하기 위해 구축된 포괄적인 스크립트 프로세스의 구현, 다른 LAI 프로토콜 20,21,22,23에서 의존하는 가공 단계에서 인간의 노동력을 크게 줄입니다. 이러한 다른 LAI 프로토콜과 마찬가지로 ReefShape는 사진 측량 처리를 위해 Agisoft Metashape25(이하 "사진 측량 프로그램")를 사용하며 위치 데이터 수집을 위해 무료 ESRI Survey12326스마트폰 애플리케이션(이하 "측량 앱")을 추가로 사용합니다. 이 프로토콜은 단순하면서도 견고하게 설계되었으며, 멀티 카메라 시스템24 또는 복잡한 측지 측량13을 필요로 하지 않으면서도 완성된 3D 모델, 포토모자이크, 그리고 정확한 형상, 축척 및 위치를 가진 디지털 고도 모델로 정의되는 고품질 데이터를 제공한다는 목표를 충족시킨다. 종 또는 속 수준에서 저서 유기체를 시각적으로 식별할 수 있는 충분한 해상도와 선명도; 주요 데이터 갭이나 구멍이 없습니다. 정확한 색상; 그리고 시계열 데이터의 경우 시점 간의 적절한 정렬. 여기에 설명된 특정 접근 방식은 이러한 목표를 달성하기 위해 데이터를 수집하고 처리하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
머신 러닝의 발전에 힘입어 포토모자이크에서 생태 데이터를 더 빠르고 정확하게 추출할 수 있는 새로운 분석 도구가 개발될 것으로 기대합니다. 따라서 우리는 고품질 수중 이미지 수집과 사진 측량 파이프라인의 자동화에 노력을 집중하고 있으며, 특정 분석은 주로 이 프로토콜 사용자의 다양한 요구에 따라 결정되어야 합니다. 산호초 연구 커뮤니티에 광범위하게 적용할 수 있도록 하는 이 스크립트 프로세스에는 일반적인 GIS 소프트웨어와 산호초 정사모자이크의 신속한 주석을 위해 특별히 제작된 애플리케이션인 TagLab에 맞게 조정된 다양한 사양의 GeoTIFF 형식의 데이터 제품을 내보낼 수 있는 옵션이 포함됩니다27.
프로토콜 개요 ReefShape 메서드는 현장 데이터 수집과 컴퓨터에서의 데이터 처리의 두 가지 주요 단계로 나뉩니다. 이 방법은 ~ 25m2에서 최대 &gt;1000m2까지의 플롯 크기에 대해 기능적이며 깊이는 ~ 1m에서 30m까지입니다. 300-400m2의 플롯이 카리브해 암초의 산호 다양성을 효과적으로 포착하는 데 이상적임이 입증되었습니다28. 그러나 ~ 100m2보다 큰 플롯은 초보 측량사가 탐색하기 어려울 수 있음이 밝혀졌습니다. 따라서 프로토콜에는 10m x 10m의 플롯 크기가 시작점으로 설명되어 있지만 이 제안으로 사용자를 제한하지는 않습니다. 오히려 사용자는 자신의 경험과 연구 요구 사항에 따라 플롯 크기를 선택하는 것이 좋습니다. 데이터 수집 프로세스는 선택한 모든 플롯 크기에 대해 효과적으로 동일하게 유지됩니다.
플롯이 처음 설정되면 조사자는 다이빙 컴퓨터를 사용하여 각 마커의 깊이를 측정하기 위해 코딩된 사진 측량 대상(그림 1D)을 특징으로 하는 4개의 고유한 마커 태그(그림 2)를 각 모서리의 기판에 영구적으로 고정하는 것으로 시작합니다. 코드화된 눈금 막대(그림 1E)는 플롯 내에 임시로 배치되며, 다이버는 단일 미러리스 카메라와 암초 위 1.5m - 2m에 위치한 광각 직선형 렌즈를 사용하여 기판을 향한 사진을 수집하며, 다른 확립된 프로토콜 11,21,24와 유사한 이중 교차 "잔디 깎는 기계" 패턴으로 수영합니다.. 전체 프로세스(최초 설정 및 사진 촬영 포함)는 일반적으로 한 번의 다이빙으로 완료할 수 있지만, 더 깊거나 더 큰 플롯의 경우 여러 번의 다이빙이 필요할 수 있습니다. 사진 촬영 후 측량사는 부양 장치(그림 1C)와 스마트폰에 장착된 Bluetooth GPS 장치를 사용하여 측량 앱 내의 사용자 지정 양식을 사용하여 각 모서리 마커 위의 표면에서 GPS 포인트를 수집한 다음 사전 서식이 지정된 스프레드시트로 참조 데이터를 사용자에게 이메일로 보냅니다. 후속 플롯 조사에서 측량사는 참조 데이터를 수집하거나 마커를 설치하지 않고 기존 코너 마커를 찾아 청소하고 사진을 수집하기만 하면 시계열 데이터 수집 프로세스가 간소화됩니다.
데이터 처리를 위해 사진 측량 프로그램과 인터페이스하여 파이프라인을 자동화하는 맞춤형 Python 스크립트 세트가 개발되었습니다(그림 3), 일반적으로 여러 지점에서 사람의 개입이 필요한 프로세스입니다. 자동화된 파이프라인의 주요 처리 단계에는 타이 포인트 클라우드 생성 및 카메라 위치 추정, 산호초의 3D 메시 모델 구축, 2.5D DEM(디지털 고도 모델) 구축, 2D 정사보정 포토모자이크 구축, 4개의 모서리 마커로 경계가 지정된 관심 영역(ROI) 정의가 포함됩니다(그림 4). 이 워크플로우에서 사용자는 다른 워크플로우에서 흔히 볼 수 있는 것처럼 수동으로 참조 데이터를 추가하고 데이터 제품을 생성하기 전에 여러 단계를 진행할 필요 없이 처리 시작 시 그래픽 인터페이스(보충 그림 1)에 사진과 참조 데이터를 입력합니다 21,22,23,24. 시계열 처리의 경우, 영구 코너 마커는 시점의 자동 정렬을 용이하게 하여 수동 정렬의 필요성을 제거합니다. 표준화되고 스크립팅된 워크플로우를 사용하면 데이터 일관성을 보장하고 특히 시점이 많은 프로젝트에서 처리 중에 상당한 인적 노력을 절약할 수 있습니다. 산호초의 구조적 복잡성을 평가하기 위한 중요한 지표인 3D 표면적 대 평면 면적 비율 계산을 포함하여 다양한 처리 작업을 자동화하기 위해 독립형 스크립트 모음도 포함되어 있습니다19,29.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig01.jpg"> 
그림 1: 이 프로토콜의 데이터 수집 부분에 필요한 주요 재료. (A) 광각 직선형 렌즈가 있는 미러리스 카메라, (B) 카메라/렌즈에 맞는 돔 포트가 있는 수중 하우징, (C) Bluetooth GPS 킥보드 장치, (D) 영구 플롯 지상 제어 및 지리 참조를 위해 자동으로 감지 가능한 코딩된 코너 마커, (E) 모델 크기 설정에 사용되는 코딩된 축척 막대. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table><tbody><tr><td>0.3m 길이 1/2" PVC 파이프</td><td>일반</td><td>GPS 키트용</td><td>N/A</td></tr><tr><td>1" PVC 테이블 캡</td><td>일반</td><td>N/A</td><td>GPS 키트용</td></tr><tr><td>1/2" to 1" PVC 감속기 부싱</td><td>일반</td><td>N/A</td><td>GPS 키트용</td></tr><tr><td>12mm f/2.0 AF E-마운트 렌즈</td><td>Samyang</td><td>SYIO12AF-E</td>는 <td>브랜드 이름으로도 판매됩니다.</td></tr><tr><td>Rokinon 2" 홈이 있는 생크 라운드 석조 못</td><td></td><td>코너 마커 설치용</td>일반 <td>N/A</td></tr><tr><td>256GB UHS-1 V30 SD 카드</td><td>SanDisk</td><td>SDSDXXD-256G-ANCIN</td><td>가능한 가장 빠른 UHS-1 SD 카드 권장</td></tr><tr><td>30m 줄자(옵션)</td><td>N/A</td><td>N/A 플롯 설정을 위한</td><td>N/A</td></tr> 아<tr><td>크릴 시트, 두께 3mm, 80mm x 580mm(3x)로 절단</td> <td>N/A</td><td>N/A 스케일</td><td>바 재질</td></tr><tr><td>알루미늄 카메라 트레이</td><td>키트Dive</td><td>N/A</td><td>카메라 하우징 및 홀딩 카메라에 적합</td></tr> 인쇄된 <tr><td>사진 측량 대상이 있는 수중 코너 마커 세트</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>맞춤 제작, 자세한 내용은 저자에게 문의</td></tr><tr><td>Duracopy 방수 레이저 프린터 용지</td><td>Rite in the Rain</td><td>6511</td>은 GPS 키트용 방<td>수 스티커 용지</td></tr><tr><td>E6000 에폭시</td><td>일반</td><td>N/A</td><td></td></tr>로 교체 가능 <tr><td>GLO2 블루투스 GPS</td><td>Garmin</td><td>010-02184-01</td><td>다른 옵션이 존재합니다, GLO2는 가장 경제적인</td></tr><tr><td>ILCE a6700 미러리스 카메라</td><td>Sony</td><td>ILCE6700/B</td><td>a6700 카메라 선호, a6600 또는 a6400은 저렴한 옵션입니다</td></tr><tr><td>레이저 프린터</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>모든 레이저 프린터(잉크젯 아님)</td></tr><tr><td>Metashape Professional Edition</td><td>Agisoft</td><td>N/A</td><td>필수 소프트웨어</td></tr> 플라스틱 <tr><td>카드(약 1mm x 5mm x 5mm)</td><td>N/A</td><td></td><td>GPS 키트의 경우 해당 없음, 폐기된 신용 카드 등을 반으로 잘라도 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>스마트폰</td><td>N/A</td><td>N/</td><td>A GPS 데이터 수집용 합리적으로 현대적인 스마트폰</td></tr><tr><td>Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT 아크릴이 있는 방수 하우징 6" 돔 포트 V.1</td><td>SeaFrogs</td><td>A/A A/A</td><td>a6600 또는 a6400 카메라를 사용하는 경우 적절한 SeaFrogs 하우징으로 교체</td></tr> 초<tr><td>강력 접착제</td><td>N/A</td><td>GPS 키트 및 스케일 바 생성용</td><td>N/A 수</td></tr><tr><td>영 피트니스 스타일 킥보드</td><td>Speedo</td><td>877530050021SZ</td><td>GPS 키트, 브랜드 중요 없음</td></tr><tr><td>시계 스타일 다이브 컴퓨터</td><td>N/A</td> N<td>/A</td><td>코너 마커 깊이 수집용</td>방</tr><tr><td>수 파우치</td><td>Xuniea</td><td>W-1188</td><td>브랜드 중요 없음, GPS 기기에 적합</td></tr><tr><td>방수 폰 파우치</td><td>펠리컨</td><td>PP048884</td><td>브랜드 중요하지 않음, 스마트 폰에 적합</td></tr></tbody></table>

reefshape: 저서 서식지 모니터링을 위한 시계열 수중 사진 측량 데이터의 효율적인 수집 및 자동 처리를 위한 시스템

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

이 방법론을 사용하여 바하마 뉴프로비던스 남서쪽 끝에 있는 심스 포인트 암초(Simms Point Reef)에서 시계열 LAI 데이터 세트를 수집했습니다. 그림 4, 그림 5, 그림 6 및 보충 그림 4 는 모두 이 실험의 결과를 나타냅니다. 참조 네트워크가 구축되었고 2023년 1월에 첫 번째 이미지가 수집되었습니다. 2023년 8월, 극심한 해양 열파 동안 산호 백화 현상의 심각성을 평가하기 위해 다시 촬영했습니다. 두 시점 모두 전체 ReefShape 워크플로우 스크립트를 사용하여 처리되었으며 중간 단계에서 사용자 개입이 필요하지 않았습니다. 시점 1에는 1,299개의 이미지가 포함되었으며, 모두 성공적으로 정렬되었으며, 평균 수영 고도는 기판 위 1.8m, 기본 지면 해상도는 0.567mm/px(0.5mm/px로 표준화), 총 적용 범위 208m2 (모서리 마커 내 영역으로 측정), 3D/2D 표면적 비율 2.887, 재투영 오류 1.12px, 총 내부 지리적 위치 정확도 30.6cm, 배율 조정 오류 1.4mm. 전체 ReefShape 스크립트의 기본 설정에서 전체 프로세스는 6코어 CPU, 32GB RAM 및 8GB 개별 GPU(총 비용 ~$1,500 USD)가 있는 2018년경 데스크톱 컴퓨터를 사용하여 8시간 23분이 걸렸습니다. 14코어 CPU, 64GB RAM 및 24GB 개별 GPU(총 비용 ~$4,000 USD)가 있는 2024년 데스크톱은 총 1시간 58분 만에 동일한 플롯을 처리했습니다. 1,974/1,974개의 정렬된 이미지를 포함한 두 번째 시점은 이전 2018 데스크톱에서 7시간 45분이 걸렸습니다.
TagLab27 에서 완료된 두 시점과 기본 산호 백화 분석의 확대 섹션은 그림 5에 나와 있으며, 이는 시간 경과에 따른 저서 서식지 변화를 분석하기 위한 이 프로세스의 유용성을 보여줍니다. 분석 결과에 따르면 많은 산호 종에서 개체의 90% 이상이 완전한 백화 현상을 경험하여 사건의 심각성을 확인했으며, 다른 종은 백화 현상이 거의 또는 전혀 발생하지 않아 산호 군집 내의 회복력 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있었습니다. 두 시점(그림 5) 모두 고품질 이미지를 보여주며, 종 또는 속 수준까지 저서 유기체를 전문적으로 식별할 수 있는 충분한 선명도와 해상도를 제공합니다. 화이트 밸런스가 적절하게 설정되었고 흐릿함, 데이터 홀 또는 기타 아티팩트가 있는 중요한 영역이 없어 프로토콜이 산호초 저서 생태계의 역학을 연구하는 데 필요한 데이터를 효율적으로 전달하는 데 성공했음을 나타냅니다. 그림 6 (위)은 이미지 아티팩트가 생태 데이터 추출을 방해하는 데이터 품질 요구 사항을 충족하지 않는 저품질 데이터 세트(아래)와 비교하여 고품질 이미지의 예로 이 플롯을 확대한 것을 보여줍니다. 부적절한 카메라 설정(잘못된 화이트 밸런스로 인해 전체적인 색조가 붉어지고, 조리개가 너무 열려 흐려짐)과 잘못된 다이버 내비게이션으로 인한 불충분한 사진 겹침으로 인해 품질이 좋지 않은 데이터 세트가 수집되어 이미지 획득의 중요성을 강조했습니다(프로토콜 섹션 2).
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig05.jpg"> 
그림 5: 백화 현상 전과 도중에 촬영한 플롯의 시계열 이미지와 산호 군락 윤곽을 보여주는 대표적인 결과로, 당사의 프로토콜로 달성된 자동 정렬의 정확성과 시간 경과에 따른 저서 변화를 모니터링하기 위한 이 데이터의 유용성을 보여줍니다. (A) 바하마 뉴프로비던스의 심스 포인트 현장에 대한 2023년 1월 이미지, (B) 2023년 8월 이미지, (C) 건강(파란색), 창백(주황색) 또는 백색(빨간색)으로 분류된 2023년 1월의 살아있는 산호 군락, (D) 동일한 분류 체계로 요약된 2023년 8월의 살아있는 산호 군락. 산호 군집 개요는 TagLab에서 AI 지원 세분화를 사용하여 완료되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig06.jpg"> 
그림 6: 고품질 정사모자이크와 저품질 정사모자이크의 예, 이 둘을 구별하는 주요 속성을 보여주는 주석이 있습니다. 프로토콜 단계 5.4 동안 정사모자이크 및 기타 데이터 제품에 대한 육안 검사는 프로토콜이 제대로 실행되었는지 또는 데이터 품질 목표를 달성하기 위해 플롯 사진을 다시 실행해야 하는지 여부를 평가하는 데 필요합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig06large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
소프트웨어 액세스: ReefShape Python 스크립트, 설치 및 사용 지침, 데이터 수집 및 소프트웨어 사용에 대한 자세한 지침은 백서 형태로 https://github.com/Perry-Institute/ReefShape 에서 확인할 수 있습니다. 문제가 발생하는 즉시 해결하고 개선하기 위해 스크립트를 업데이트할 계획입니다. 따라서 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
보충 그림 1. 스마트폰의 Survey123 앱 내에서 ReefShape 지리 참조 데이터 수집 설문조사를 보여주는 스크린샷. 사용자는 유료 계정 없이 설문조사에 액세스할 수 있으며, 제출 시 ReefShape 처리에 사용할 수 있도록 미리 포맷된 데이터를 이메일로 받게 됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-1_Survey123.tif" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 그림 2. 전체 ReefShape 워크플로우 스크립트 GUI의 스크린샷. 사용자는 이 인터페이스에서 처리에 필요한 모든 정보를 입력할 수 있으므로 사진 측량 워크플로우를 완전히 자동화할 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-2_Full%20ReefShape%20Workflow%20Script.tif" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 그림 3. Align Timepoints 스크립트 GUI의 스크린샷. 사용자는 이 스크립트를 사용하여 후속 설문 조사를 원래 시점에 자동으로 정렬할 수 있으므로 시계열 변경 분석을 수행할 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-3_Align%20Timepoints%20Script.tif" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 그림 4. 3D 모델의 스크린샷으로, 대표적인 결과와 참조 패널을 강조 표시합니다. 참조 패널의 모든 정보는 전체 ReefShape 워크플로우 스크립트에 입력된 축척 막대 및 지리 참조 파일에 따라 자동으로 설정됩니다. 서로 다른 참조 데이터(스케일링의 경우 0.25mm, 깊이의 경우 10cm, XY 지리적 위치의 경우 ~70cm)에 대한 다양한 정확도 측정이 자동으로 입력되며 Metashape에서 계산한 최종 위치 솔루션에서 스케일, 깊이, XY 좌표의 우선 처리를 용이하게 합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-4_GeoRef_Example.tif" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 파일 1: 프로토콜 자체의 범위를 벗어나는 장비 준비 지침, 카메라 시스템 요구 사항 및 설정, 컴퓨터 요구 사항 및 소프트웨어 설정 단계는 보충 파일에 포함되어 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/Supplementary_File_1_.docx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>

Reefshape: 저서 서식지 모니터링을 위한 시계열 수중 사진 측량 데이터의 효율적인 수집 및 자동 처리를 위한 시스템

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

연구

JoVE Journal

Environment

환경

물고기, 계산 그리고 관계 되는 풍부 (MaxN) 및 생선 밀도 회전 스테레오 비디오 카메라 시스템을 사용 하 여 예측에 대 한 새로운 방법을 설명 합니다. 우리는 또한 종의 검출 추정 카메라 (Z 거리)에서 거리를 사용 하는 방법을 보여 줍니다.

수 중 스테레오 비디오 도구를 사용 하 여 물고기 밀도 측정을 위한 새로운 방법의 개발

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.

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

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Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-Area Imaging(대면적 이미징을 통한 수중 환경의 구조, 구성 및 변화 측정)

표면 재생은 에너지 플럭스를 결정하는 데 점점 더 많이 사용되는 미기상학적 방법이지만 기술적 복잡성으로 인해 광범위한 청중이 접근할 수 없습니다. 표면 재생 필드 스테이션을 설정 및 보정하고, 데이터를 수집 및 처리하고, 결과를 올바르게 해석하는 데 필요한 단계를 설명합니다.

표면 갱신 : 밀도 데이터를 측정하고 처리 현장 규모 에너지 유출에 대한 고급 미기상 방법

여기에서는 퇴적물-물 가스 및 용질 교환을 측정하기 위한 작은 코어 인큐베이션을 제시합니다. 이는 수생 생태계의 생물학적 및 생지화학적 과정에 영향을 미치는 퇴적물의 역할을 평가하는 퇴적물-물 교환에 대한 신뢰할 수 있는 측정을 제공할 것입니다.

O의 저서 교환<sub&gt; 2</sub&gt;, N<sub&gt; 2</sub작은 코어 항온 사용&gt;와 용존 영양소

이전 연구는 대기 중 질소 산화물의 질소 동위원소 구성이 환경에 대한 다양한 공급원의 영향을 구별할 수 있음을 시사합니다. 우리는 시간별 시간 분해능에서 N 동위원소 분석을 위한 대기 NOx의 높은 수집 효율을 위한 자동화된 모바일 현장 기반 방법에 대해 보고합니다.

고해상도 모바일 콜렉션 시스템은 NO의 질소 동위 원소 분석, 자동화<sub&gt; X</sub

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Reefshape: 저서 서식지 모니터링을 위한 시계열 수중 사진 측량 데이터의 효율적인 수집 및 자동 처리를 위한 시스템

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