Method Article

Reefshape: system do efektywnego gromadzenia i automatycznego przetwarzania danych z podwodnej fotogrametrii szeregów czasowych do monitorowania siedlisk bentosowych

DOI:

10.3791/67343

⸱

June 13th, 2025

 ,  ,  , 
1Perry Institute for Marine Science, 2School of Life Sciences, Arizona State University, 3Center for Global Discovery and Conservation Science, Arizona State University, 4School of Ocean Futures, Arizona State University, 5School of Earth and Space Exploration, Arizona State University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Prezentowany tutaj jest protokół do zbierania i przetwarzania danych z podwodnej fotogrametrii, w tym znacznie uproszczony i w pełni zautomatyzowany potok przetwarzania obrazów, którego wynikiem są dane wyjściowe z odniesieniami geograficznymi i dostosowane do szeregów czasowych, gotowe do ekologicznej ekstrakcji, analizy i zastosowania danych.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Obrazowanie dużych obszarów (LAI) za pomocą fotogrametrii struktury z ruchu zyskało znaczącą popularność jako narzędzie do monitorowania ekosystemów raf koralowych, umożliwiając stworzenie cyfrowego modelu części rafy, który może być analizowany ex situ w celu zebrania danych o składzie bentosowym, złożoności strukturalnej i innych wskaźnikach. Chociaż zastosowano różne podejścia, wielu badaczy nadal potrzebuje systematycznego podejścia do gromadzenia i przetwarzania komputerowego. Aby temu zaradzić, opracowaliśmy ReefShape, prosty i kompleksowy przepływ pracy do zbierania podwodnych obrazów, georeferencji, przetwarzania danych i wyrównywania szeregów czasowych. Konkretne zalecenia dotyczące systemu kamer i instrukcje pozyskiwania obrazu są dostarczane w oparciu o nasze doświadczenie. Opisano proces włączania georeferencji w świecie rzeczywistym przy użyciu trwałych znaczników kontroli gruntu przymocowanych do podłoża, które ułatwiają automatyczne wyrównywanie zestawów danych szeregów czasowych. Opracowano zestaw skryptów przetwarzających, aby zautomatyzować przepływ pracy związany z przetwarzaniem danych, usprawniając i znacznie upraszczając zwykle czasochłonny i złożony proces. Nasze podejście oparte na skryptach ma na celu zmniejszenie obciążenia badaczy raf koralowych związanych z przetwarzaniem danych, zwiększenie wydajności potoku fotogrametrii oraz eksport danych w formatach gotowych do analizy do wykorzystania w popularnych programach GIS i segmentacji zobrazowań raf koralowych. Opisane tutaj metody stanowią kompleksowe rozwiązanie pozwalające zintegrować fotogrametrię jako narzędzie do monitorowania raf koralowych, pozostając jednocześnie elastycznym i pozostawiając szczegółowe analizy do przeprowadzenia badaczowi.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rafy koralowe są jednym z najbardziej zróżnicowanych biologicznie i gospodarczo ważnych ekosystemów na świecie i stoją w obliczu bezprecedensowych wyzwań związanych ze zmianami klimatycznymi, chorobami, przełowieniem i innymi czynnikami stresogennymi1,2,3. Monitorowanie ekosystemów raf koralowych jest wyjątkowo trudne ze względu na ich często odległe lokalizacje i nieodłączne trudności z badaniami podwodnymi; W związku z tym rafy koralowe były historycznie niedostatecznie zbadane4. Skuteczne monitorowanie raf koralowych w wielu skalach przestrzennych, począwszy od mikrobiologicznej5 do archipelago6 i global7 jest niezbędne do zrozumienia ich spadku, a także do planowania, śledzenia i oceny działań interwencyjnych8. Narzędziem, które stało się popularne do monitorowania stanu bentosu rafy koralowej w skali od dziesiątek do setek metrów kwadratowych, jest obrazowanie fotomozaikowe, termin odnoszący się do map o wysokiej rozdzielczości, składających się ze zszytych ze sobą nakładających się na siebie podwodnych fotografii9. Mozaiki te pozwalają naukowcom zobrazować obszar rafy, który jest większy niż można uchwycić na pojedynczym zdjęciu, stąd termin obrazowanie dużego obszaru (LAI)10. Mozaiki mogą być później analizowane w celu wydobycia odpowiednich informacji ekologicznych, takich jak procent pokrycia koralowców, wielkość kolonii, rozmieszczenie gatunków i skład bentosowy11. Postęp w dziedzinie informatyki i dostępność gotowego oprogramowania pozwalają obecnie na realizację tego procesu przy użyciu fotogrametrii struktury z ruchu (SfM). SfM polega na analizie zdjęć pod kątem pasujących punktów, które są używane do rekonstrukcji trójwymiarowej orientacji zdjęć i punktów wiązania, umożliwiając stworzenie dokładnej wirtualnej repliki rafy12,13,14. Badania SfM/LAI stały się powszechne w badaniach raf koralowych, pozwalając na nowatorski wgląd w ekologię społeczności koralowców10, habitat complexity15,16, reakcje społeczności koralowców na zdarzenia związane z bieleniem17,18, hurricanes19 i coral restoration20.

Opracowano kilka podejść do wykorzystania LAI do monitorowania raf koralowych21,22,23,24, co skutkuje różnorodnym wyborem dostępnym dla praktyków chcących wykorzystać tę technologię. Jednak skuteczne wykorzystanie LAI w badaniach nad rafami koralowymi jest złożone i wymaga znacznego wysiłku naukowego. Niezbędna jest biegłość w nurkowaniu, nawigacji podwodnej, fotografii podwodnej, wykorzystaniu oprogramowania, kuratorstwie danych i zarządzaniu. Ponadto wiedza z zakresu ekologii ma fundamentalne znaczenie dla skutecznej analizy i interpretacji produktów danych. Istniejące przepływy pracy zwykle koncentrują się przede wszystkim na pozyskiwaniu obrazów, nie zapewniając wystarczających wskazówek dotyczących protokołów szeregów czasowych, zbierania metadanych (np. skalowania, głębokości i lokalizacji) lub przetwarzania danych po podróży w terenie: wszystkich kroków, które są niezbędne do dokładnego i powtarzalnego gromadzenia danych. Koszty związane z przepływami pracy LAI są również zwykle wysokie, przy użyciu drogich systemów kamer i konfiguracji komputerowych. Wśród badaczy nadal istnieje silne zapotrzebowanie na kompleksową, prostą i wydajną metodologię, która zaowocuje danymi o wystarczającej jakości, aby odpowiedzieć na szeroki zakres obecnych i przyszłych pytań badawczych. Rozwiązujemy ten problem, opracowując solidne i wydajne podejście do podwodnego LAI, które zmniejsza wysiłek i złożoność przetwarzania oraz minimalizuje koszty przy jednoczesnej poprawie jakości danych. Nasze nowe podejście pozwala na szybkie pozyskiwanie, zautomatyzowane przetwarzanie i dopasowywanie szeregów czasowych zobrazowań w celu zapewnienia wysokiej jakości produktów danych do badań i analiz ekologicznych raf koralowych. Całkowity koszt początkowy wdrożenia tego podejścia wynosi około 5 000 - 8 000 USD (w tym system kamer, materiały, dedykowany komputer i oprogramowanie), w zależności od tego, czy użytkownik ma dostęp do edukacyjnych cen oprogramowania do fotogrametrii. Poprzez zastosowanie naszych metod staramy się pomóc badaczom raf koralowych w optymalizacji ich wysiłków związanych z gromadzeniem i przetwarzaniem danych, umożliwiając bardziej wydajne przepływy pracy, które ułatwiają szybką ekstrakcję i analizę krytycznie ważnych danych ekologicznych raf koralowych.

Opisana tutaj metoda, którą nazywamy "ReefShape", ma trzy główne nowatorskie wkłady: (1) użycie półtrwałych znaczników kontroli gruntu przymocowanych do podłoża, aby umożliwić automatyczne georeferencje i wyrównanie szeregów czasowych zestawów danych, (2) użycie niestandardowej ankiety opartej na aplikacji w celu ułatwienia zbierania i formatowania danych o lokalizacji, oraz (3) implementacja kompleksowego procesu skryptowego zbudowanego w celu pełnej automatyzacji potoku fotogrametrii, radykalne zmniejszenie nakładu pracy ludzkiej podczas fazy przetwarzania, która jest wykorzystywana w innych protokołach LAI20,21,22,23. Podobnie jak inne protokoły LAI, ReefShape opiera się na wykorzystaniu Agisoft Metashape25 (zwanego dalej "programem fotogrametrycznym") do przetwarzania fotogrametrycznego i dodatkowo wykorzystuje bezpłatną aplikację ESRI Survey12326na smartfony (zwaną dalej "aplikacją geodezyjną") do zbierania danych lokalizacyjnych. Protokół ten został zaprojektowany tak, aby był prosty, ale solidny, nie wymagał systemów z wieloma kamerami24 lub złożonych pomiarów geodezyjnych13, jednocześnie spełniając cel, jakim jest dostarczanie wysokiej jakości danych, zdefiniowanych jako ukończone modele 3D, fotomozaiki i cyfrowe modele terenu z dokładną geometrią, skalą i pozycją; rozdzielczość i ostrość wystarczająca do wizualnej identyfikacji organizmów bentosowych na poziomie gatunku lub rodzaju; brak większych luk w danych i luk; dokładny kolor; a w przypadku danych szeregów czasowych właściwe wyrównanie między punktami czasowymi. Opisane tutaj konkretne podejście zapewnia ramy gromadzenia i przetwarzania danych w celu osiągnięcia tych celów.

Kierując się postępem w uczeniu maszynowym, przewidujemy, że zostaną opracowane nowe narzędzia analityczne do szybszego i dokładniejszego wydobywania danych ekologicznych z fotomozaik. W związku z tym koncentrujemy nasze wysiłki na gromadzeniu wysokiej jakości zobrazowań podwodnych i automatyzacji potoku fotogrametrii, pozostawiając konkretne analizy w dużej mierze użytkownikom tego protokołu w oparciu o ich własne, zróżnicowane zestawy potrzeb. Ten skryptowy proces, który ma na celu szerokie zastosowanie w społeczności badawczej raf koralowych, obejmuje opcje eksportu produktów danych sformatowanych jako GeoTIFF o różnych specyfikacjach, dostosowanych do powszechnego oprogramowania GIS oraz TagLab, specjalnie zaprojektowanej aplikacji do szybkiego dodawania adnotacji do ortomozaik raf koralowych27.

Przegląd protokołu
Metoda ReefShape dzieli się na dwie główne fazy: gromadzenie danych in situ i przetwarzanie danych na komputerze. Metoda jest funkcjonalna dla działek o wielkości od ~25m2 do >1000m2, w zakresie głębokości od ~1 m do 30 m. Wykazano, że powierzchnie o powierzchni 300-400m2 są idealne do skutecznego uchwycenia różnorodności koralowców na rafach karaibskich28. Stwierdzono jednak, że działki większe niż ~100m2 mogą być trudne do nawigacji dla początkujących geodetów. W związku z tym wielkość działki 10 m x 10 m jest opisana w protokole jako punkt wyjścia, ale nie zamierzamy ograniczać użytkowników tą sugestią. Sugeruje się raczej, aby użytkownicy wybierali wielkość działki w oparciu o własne doświadczenia i potrzeby badawcze. Proces gromadzenia danych pozostaje praktycznie taki sam dla każdej wybranej wielkości działki.

Gdy po raz pierwszy ustala się powierzchnię, geodeta zaczyna od trwałego przymocowania czterech unikalnych znaczników z zakodowanymi celami fotogrametrycznymi (Rysunek 1D) do podłoża w każdym rogu (Rysunek 2), używając komputera nurkowego do zmierzenia głębokości każdego znacznika. Zakodowane paski skali (Rysunek 1E) są tymczasowo umieszczane na powierzchni powierzchni, a zdjęcia skierowane w stronę podłoża są zbierane przez nurka za pomocą pojedynczej kamery bezlusterkowej i szerokokątnego prostoliniowego obiektywu umieszczonego 1,5 m - 2 m nad rafą, pływając w podwójnie skrzyżowanym wzorze "kosiarki", podobnie jak w innych ustalonych protokołach11,21,24,. Cały proces (w tym pierwsza konfiguracja i fotografowanie) można zazwyczaj ukończyć podczas jednego nurkowania, chociaż w przypadku głębszych lub większych działek może być wymaganych wiele nurkowań. Po wykonaniu zdjęć geodeta używa urządzenia GPS Bluetooth zamontowanego na urządzeniu unoszącym się na wodzie (Rysunek 1C) i smartfona do zbierania punktów GPS na powierzchni nad każdym znacznikiem narożnym za pomocą niestandardowego formularza w aplikacji pomiarowej, który następnie wysyła dane referencyjne do użytkownika w wstępnie sformatowanym arkuszu kalkulacyjnym. Podczas kolejnych pomiarów działki geodeta nie zbiera danych referencyjnych ani nie instaluje znaczników, a jedynie musi zlokalizować i oczyścić istniejące znaczniki narożne oraz zebrać zdjęcia, co usprawnia proces zbierania danych szeregów czasowych.

Do przetwarzania danych opracowano zestaw niestandardowych skryptów Pythona, które łączą się z programem fotogrametrycznym, aby zautomatyzować potok (Rysunek 3), zwykle proces, który wymaga interwencji człowieka w kilku punktach. Główne etapy przetwarzania zautomatyzowanego rurociągu obejmują utworzenie chmury punktów wiązania i oszacowanie pozycji kamery, zbudowanie modelu siatki 3D rafy, zbudowanie cyfrowego modelu terenu 2,5D (DEM), zbudowanie ortorektyfikowanej fotomozaiki 2D oraz zdefiniowanie obszaru zainteresowania (ROI) ograniczonego czterema znacznikami narożnymi (Rysunek 4). W tym przepływie pracy użytkownik wprowadza zdjęcia i dane referencyjne do interfejsu graficznego (rysunek uzupełniający 1) na początku przetwarzania, zamiast przechodzić przez wiele kroków przed ręcznym dodaniem danych referencyjnych i wygenerowaniem produktów danych, jak to ma miejsce w innych przepływach pracy21,22,23,24. W przypadku przetwarzania szeregów czasowych trwałe znaczniki narożników ułatwiają automatyczne wyrównywanie punktów czasowych, eliminując potrzebę ręcznego wyrównywania. Zastosowanie ustandaryzowanego, skryptowego przepływu pracy pomaga zapewnić spójność danych i oszczędza znaczny wysiłek ludzki podczas przetwarzania, zwłaszcza w przypadku projektów z wieloma punktami czasowymi. Dołączony jest również zestaw samodzielnych skryptów do automatyzacji różnych zadań przetwarzania, w tym obliczania stosunku powierzchni 3D do powierzchni płaskiej, co jest ważną metryką do oceny złożoności strukturalnej rafy19,29.

figure-introduction-1
Rysunek 1: Kluczowe materiały wymagane do zbierania danych w tym protokole. (A) kamera bezlusterkowa z szerokokątnym obiektywem prostoliniowym, (B) podwodna obudowa z portem kopułkowym do montażu kamery/obiektywu, (C) urządzenie Bluetooth GPS do kickboardu, (D) automatycznie wykrywalne kodowane znaczniki narożne do stałej kontroli terenu działki i georeferencji, oraz (E) kodowane podziałki liniowe używane do ustawiania rozmiaru modelu. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

UWAGA: Zobacz Plik Uzupełniający 1, Sekcje 1 i 2, aby zapoznać się z krokami przygotowania sprzętu.

1. Ustawienie działki

  1. Instalowanie znaczników narożnych (tylko dla początkowego punktu czasowego)
    1. Wybierz odpowiednią działkę w polu. Upewnij się, że bezpieczeństwo jest traktowane priorytetowo w całym procesie. Dla tego protokołu opisano działkę o wymiarach 10 m x 10 m.
      UWAGA: Protokół może być wykonany przez jednego badacza lub parę kumpli i może być dostosowany do większości rozmiarów działek w zależności od potrzeb badawczych.
    2. Po wybraniu działki zainstaluj cztery znaczniki narożne podczas korzystania z SCUBA. Przymocuj znaczniki narożne 1-4 (Rysunek 1D) do podłoża w kolejności sekwencyjnej w rogach działki za pomocą młotka i 4 gwoździ, zachowując ostrożność, aby nie złamać podłoża ani nie uszkodzić wrażliwych żywych koralowców. Znajdź odpowiednie miejsca do zainstalowania znaczników (np. stosunkowo płaskie obszary nieożywionego podłoża, które są dobrze widoczne bezpośrednio z góry i nie są narażone na uszkodzenie lub szybką bioerozję).
    3. Aby zachować spójność i ułatwić nawigację po działce i przenoszenie, zainstaluj znaczniki działki w kolejności zgodnej z ruchem wskazówek zegara. Zamontuj znacznik 1 w rogu północno-wschodnim, znacznik 2 w rogu południowo-wschodnim, znacznik 3 w rogu SW i znacznik 4 w rogu północno-zachodnim, używając w razie potrzeby taśmy mierniczej i kompasu.
      UWAGA: Rysunek 2A pokazuje prawidłowo zainstalowany znacznik, a Rysunek 2D pokazuje przegląd układu działki, ze wszystkimi znacznikami ułożonymi w odległości ~10 m od siebie w kwadratowy wzór.
    4. Rejestruj głębokości znaczników. Korzystając z komputera nurkowego lub innego głębokościomierza, zapisz głębokość każdego z czterech znaczników narożnych z dokładnością do 10 cm na tablicy nurkowej.
    5. Opcjonalnie, w przypadkach, gdy montaż trwałego znacznika nie jest dozwolony lub niewykonalny, tymczasowe znaczniki narożne (patrz plik uzupełniający 1, sekcja 3) można zamiast tego umieścić na podłożu w narożnikach działki. Znaczniki te można odzyskać później.
  2. Rozmieszczenie podziałki liniowej (wszystkie punkty czasowe)
    1. Po ułożeniu znaczników narożnych umieść 3-5 pasków skali (patrz Plik Uzupełniający 1, Sekcja 1) w stabilnych miejscach na powierzchni, używając ciężarka do nurkowania lub małego kamienia, aby obciążyć każdy pasek podziałki, aby zapobiec ich przesuwaniu się podczas fotografowania. O ile nie używasz szarej karty do równoważenia bieli w aparacie (patrz krok 2.1.2), upewnij się, że co najmniej jedna podziałka liniowa znajduje się w pobliżu mediany głębokości wykresu.
      UWAGA: Paski skali muszą być widoczne z góry, nie mogą zakrywać ważnych obiektów, takich jak koralowce, i nie mogą być zginane/wyginane w taki sposób, aby zmierzona długość między znacznikami uległa skróceniu.

2. Akwizycja obrazu

UWAGA: Szczególną uwagę należy zwrócić na poprawną konfigurację ustawień kamery, ponieważ jest to kluczowe dla zapewnienia wysokiej jakości danych. Do tego protokołu zalecany jest aparat bezlusterkowy z obiektywem szerokokątnym. Patrz Tabela 1 i Plik uzupełniający 1, Rozdział 4, aby zapoznać się z najważniejszymi ustawieniami aparatu i zaleceniami systemowymi. Sparuj z podwodną obudową i portem kopułkowym pasującym do obiektywu. Celem jest utrzymanie ostrości obrazu.

Ustawienia kameryzalecenie
Tryb obrazowaniaRęcznie
otwórF8, F5.6, jeśli działka ma głębokość >15 m lub jest przy słabym oświetleniu
Migawki1/500 s, 1/320 s przy słabym oświetleniu lub bez przepięć
ISOAutomatycznie
Balans bieliNiestandardowe (ustawiane na punkt bieli na medianie głębokości)
Stabilizacja obrazuWłączone (jeśli jest dostępne)
Format obrazuJPEG + RAW
interwał1s
Automatyczne ustawianie ostrościAF-S (ustawia ostrość na pierwszej klatce sekwencji)
Typ migawkiMechaniczny lub EFCS (nie cichy ani elektroniczny)
Wygładzanie ekspozycji/czułość śledzenia AEWyłączony / Wysoki

Tabela 1: Ważne ustawienia kamery niezbędne do maksymalizacji jakości danych podczas zbierania obrazów do podwodnej fotogrametrii. Te ustawienia dotyczą większości wszystkich aparatów bezlusterkowych lub lustrzanek cyfrowych, ale są dostosowane do konkretnej konfiguracji zalecanej w tabeli materiałów.

  1. Obrazowanie rafy (wszystkie punkty czasowe)
    1. Zmontuj system kamery i obudowę zgodnie z zaleceniami producenta i standardowymi praktykami fotografii podwodnej, aby zapewnić prawidłowe działanie pod wodą i wodoodporność. Upewnij się, że aparat jest w trybie ręcznej ekspozycji (M), przysłona jest ustawiona na f/8, czas otwarcia migawki wynosi 1/500sekundy, a ISO jest ustawione na tryb automatyczny, aby uzyskać prawidłową ekspozycję dla każdej klatki. Szczegółowe ustawienia znajdują się w tabeli 1.
      UWAGA: W ciemniejszych i głębszych warunkach przysłona 5,6 i czas otwarcia migawki 1/320 s mogą być używane do zwiększenia ilości światła i zmniejszenia szumów obrazu.
    2. Używając szarej karty lub paska skali na medianie głębokości wykresu, ustaw niestandardowy balans bieli z aparatem skierowanym w dół na szarą kartę lub białą część paska skali, uważając, aby nie zacienić białego punktu odniesienia. Wykonaj tę czynność bezpośrednio przed rozpoczęciem zbierania obrazów.
    3. Przejdź do jednego z rogów działki i ustaw kamerę na wysokości 1,5-2 m nad podłożem, skierowaną w dół (Rysunek 2C). Automatycznie ustaw ostrość aparatu na rafie i rozpocznij interwał, aby robić zdjęcia z prędkością 1 klatki/s.
    4. Zacznij płynąć z wygodną prędkością w kierunku sąsiedniego rogu działki, zbierając pierwsze przejście zdjęć. Obróć się o 180° i zbierz drugi przejazd fotograficzny w odstępie około 1 m od pierwszego przejścia, konsekwentnie 1,5-2 m nad podłożem. Powtórz tę czynność, aby wykonać antyrównoległe przejazdy w układzie przypominającym kosiarkę nad całą powierzchnią, w tym co najmniej 0,5 m buforem na całym obwodzie (Rysunek 2D, zestaw 1). Unikaj przerw w pokryciu zdjęć i upewnij się, że wszystkie paski skali i znaczniki narożne są uwzględnione na zdjęciach.
      UWAGA: Nawigacja jest wykonywana przez geodetę, zazwyczaj na SCUBA (lub fajce dla działek na głębokości < 2 m), wykorzystując zapamiętywanie kluczowych cech rafy w celu utrzymania zasięgu. Drugi geodeta i/lub partner nurkowy może pomóc w nawigacji. Celem jest zebranie nakładających się na siebie zdjęć (~80% nakładania się frontu, ~60% nakładania się boków), które w pełni pokrywają wszystkie powierzchnie rafy w obszarze zawartym przez znaczniki i obszar buforowy 0,5 m.
    5. Wykonaj zestaw przebiegów zbierania obrazów 2. Po zakończeniu pierwszej serii przejść obróć się o 90° i zbierz drugi zestaw przejść nad rafą, tworząc wzór siatki (Rysunek 2D, zestaw 2). Zdjęcia należy wykonywać głównie przodem do dołu, z wyjątkiem obszarów o wysokiej rzeźbie, gdzie aparat musi być pochylony ukośnie, aby pozostał skierowany prostopadle do powierzchni podłoża.
      UWAGA: Ten drugi zestaw przejść ma na celu zapewnienie całkowitego nałożenia się i pokrycia działki. Dodatkowa kolekcja zdjęć w kluczowych i/lub wysoko wyrzeźbionych obszarach wykresu jest dopuszczalna i zalecana w przypadku złożonych wykresów w celu zapewnienia pełnego pokrycia obrazów.
    6. Oczyść działkę. Po zakończeniu zbierania obrazów podnieś paski liniowe i wszelkie pozostawione materiały. Stałe znaczniki narożne są jedynymi materiałami, które mają być pozostawione na rafie.
      UWAGA: W przypadku korzystania z tymczasowych znaczników narożnych, przed usunięciem znaczników należy zebrać dane referencyjne (sekcja 3). Zaleca się, aby drugi geodeta zebrał dane referencyjne, podczas gdy pierwszy fotografuje działkę.

figure-protocol-1
Rysunek 2: Ustawienie fabuły i fotografowanie. (A) pokazuje nowo zainstalowany znacznik narożny, podczas gdy (B) pokazuje znacznik na miejscu po 13 miesiącach od instalacji. (C) pokazuje nurka przeprowadzającego badania w odpowiedniej odległości nad rafą, oraz (D) pokazuje diagram procesu fotografowania wykresu z dwoma prostopadłymi zestawami antyrównoległych przejść (czerwone i niebieskie linie) obejmującymi obszar zawarty w znacznikach narożnych (przerywana ramka), bez znacznych przerw. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

3. Zbiór danych referencyjnych

UWAGA: Aby zapoznać się z zestawem GPS i konfiguracją ankiety ReefShape, zobacz Plik uzupełniający 1, Sekcja 2. Jeśli zbieranie punktów GPS nie jest możliwe, nadal można zastosować metodę automatycznego przetwarzania ReefShape (sekcja 5). Osobna ankieta, która ułatwia formatowanie pliku referencyjnego ze współrzędnymi lokalnymi, znajduje się na stronie GitHub (https://github.com/Perry-Institute/ReefShape) wraz z instrukcją użytkowania.

  1. Ankieta ReefShape (tylko dla początkowego punktu czasowego)
    1. Otwórz ankietę ReefShape w aplikacji pomiarowej (rysunek uzupełniający 1) na smartfonie i wprowadź ważne metadane (inicjały geodety, adres e-mail, nazwę działki i notatki). Umieść smartfon w wodoodpornym etui. Z zestawem do kickboardingu GPS (Rysunek 2C) i smartfonem wypłyń nad działkę.
    2. Zlokalizuj cel 1, umieść deskę GPS na powierzchni bezpośrednio nad celem, a następnie w ankiecie ReefShape w telefonie dotknij ikony celownika, aby zebrać punkt GPS. Przejdź do następnego celu. Zapisz lokalizację celu 2 w drugim powtórzeniu, celu 3 w trzecim i celu 4 w czwartym powtórzeniu. Wróć do łodzi lub na brzeg.
    3. W ankiecie ReefShape wprowadź informacje o głębokości odpowiadające każdemu znacznikowi. Sprawdź, czy dane są poprawne (tj. rozsądne szacunki dokładności, brak pustych lokalizacji lub głębokości), a następnie prześlij.
      UWAGA: Proces zbierania danych GPS może być zakończony przez drugiego badacza, podczas gdy pierwszy zbiera zdjęcia, aby zaoszczędzić czas. Przesyłanie wymaga dostępu do Internetu, ale ankiety mogą być przechowywane w skrzynce nadawczej, aby w razie potrzeby przesłać je później. Po wysłaniu użytkownik otrzyma wiadomość e-mail ze wstępnie sformatowanymi danymi o lokalizacji.

4. Powtórz punkty czasowe

  1. Inspekcja i konserwacja działki (tylko dla kolejnych punktów czasowych)
    1. Po powrocie na wykres w celu powtórzenia zobrazowania, najpierw przenieś wykres i znajdź znaczniki narożne (Rysunek 2B), używając oryginalnych danych GPS lub wydruku oryginalnej fotomozaiki punktu czasowego jako odniesienia, jeśli to konieczne. Jeśli na powierzchni markera znajduje się biofoul, użyj plastikowego skrobaka lub podobnego urządzenia, aby wyczyścić powierzchnię, upewniając się, że docelowy wzór jest dobrze widoczny.
    2. Jeśli znacznik zostanie zgubiony lub uszkodzony w taki sposób, że okrągły wzór tarczy nie jest już wyraźny, zastąp go tym samym procesem instalacji, co w kroku 1.1.2. Jeśli to możliwe, umieść znacznik w poprzednim miejscu (+/- ~5 cm). Bardzo ważne jest, aby znacznik zastępczy miał taki sam numer docelowy jak oryginał. Zanotuj znaczniki, które zostały wymienione.
  2. Fotografia fabularna (ten sam proces dla wszystkich punktów czasowych)
    1. Umieść paski skali. Patrz krok 1.2 protokołu.
    2. Ustaw niestandardowy balans bieli i zbieraj obrazy. Patrz punkt 2 protokołu.

figure-protocol-2
Rysunek 3: Schemat blokowy przedstawiający etapy pracy fotogrametrii zautomatyzowane za pomocą głównego skryptu ReefShape. Obrazy, plik długości podziałki liniowej i plik georeferencyjny (pomarańczowe pola) są wprowadzane do skryptu, który następnie automatyzuje wszystkie niezbędne etapy przetwarzania (niebieskie pola), w wyniku czego produkty danych (zielone pola) są gotowe do analizy. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

5. Przetwarzanie danych

UWAGA: Zobacz Plik uzupełniający 1, Sekcja 5, aby zapoznać się z krokami instalacji oprogramowania.

  1. Import obrazów
    1. Zaimportuj wszystkie zdjęcia z obrazowania wydruku do komputera przetwarzającego, oddzielając zdjęcia JPEG i RAW do oddzielnych podfolderów.
    2. Pobierz dane referencyjne. Upewnij się, że plik tekstowy długości podziałki liniowej (patrz Plik uzupełniający 1, Sekcja 1) jest przechowywany w łatwo dostępnym miejscu na komputerze. Pobierz i podobnie przechowuj plik CSV z georeferencjami, który został automatycznie wysłany pocztą elektroniczną po przesłaniu danych georeferencyjnych w ramach ankiety ReefShape (sekcja 3 protokołu).
  2. Główny przepływ pracy ReefShape (pierwszy punkt czasowy)
    1. Otwórz nowy projekt w programie do fotogrametrii i wybierz opcję Full ReefShape Workflow (Pełny przepływ pracy ReefShape) z niestandardowego paska menu ReefShape. Spowoduje to wyświetlenie panelu interfejsu graficznego (patrz rysunek uzupełniający 2).
    2. W pierwszej sekcji (Ustawienia projektu) kliknij przycisk Utwórz nowy, aby nadać projektowi nazwę (nazwę działki) i wybrać jego miejsce przechowywania. W drugim polu kliknij pozycję Zmień nazwę fragmentu, aby nadać aktywnemu fragmentowi nazwę z datą kolekcji obrazu w formacie RRRRMMDD. W trzecim polu kliknij opcję Wybierz zdjęcia, aby wybrać i zaimportować folder zawierający zdjęcia JPEG dla wydruku. Kliknij przycisk Zapisz projekt, aby zakończyć inicjowanie projektu.
    3. W drugim panelu (Ogólne) pełnego interfejsu przepływu pracy ReefShape zacznij od ustawienia układu współrzędnych. Wybierz wysokość WGS84 + EGM96 (EPSG: 9707), ponieważ łączy on układ współrzędnych WGS84 używany przez jednostkę GPS z wbudowanym modelem geoidy (EGM96), który przybliża poziom morza.
      UWAGA: Jeśli użytkownik nie zebrał rzeczywistych danych o lokalizacji, układ współrzędnych powinien zostać ustawiony na Współrzędne lokalne (m). Ustawienia domyślne w panelu ogólnym (Wstępny wybór ogólny: włączony, Jakość siatki: średnia, Rozdzielczość domyślna: wyłączona, rozdzielczość niestandardowa: 0,5 mm) są zaprojektowane tak, aby miały zastosowanie do określonego protokołu opisanego tutaj. Skrypt jest elastyczny, aby dostosować się do potrzeb badaczy, a ustawienia można odpowiednio dostosować.
    4. U dołu panelu Ogólne kliknij przycisk Wybierz folder, aby ustawić ścieżkę wyjściową dla produktów danych. Zaznacz pola wyboru żądanych produktów danych wyjściowych zgodnie z potrzebami do analizy.
    5. Skonfiguruj panel Georeferencje. Wybierz opcję Tak, aby używać automatycznie wykrywanych znaczników. Kliknij przycisk Wybierz plik obok pola podziałki liniowej, aby zlokalizować plik tekstowy skalowania (patrz Plik uzupełniający 1, Sekcja 1). Kliknij opcję Wybierz plik obok pola pliku georeferencyjnego, aby zlokalizować plik CSV z odniesieniem z ankiety ReefShape dla działki.
      UWAGA: Jeśli podczas ustawiania wykresu znaczniki zostały zainstalowane w niewłaściwej kolejności (tj. cel 1, cel 3, cel 2, cel 4, a nie 1, 2, 3, 4 okrążający powierzchnię), rzeczywistą kolejność można określić, klikając przycisk Dostosuj znaczniki narożników i zmieniając kolejność znaczników w wyskakującym okienku. Dzięki temu skrypt może prawidłowo wygenerować ROI obejmujący obszar między znacznikami.
    6. Uruchom skrypt. Po wprowadzeniu wszystkich danych kliknij przycisk OK u dołu panelu, aby uruchomić proces. Będzie wyświetlać paski postępu dla każdego kroku. Proces, który automatyzuje skrypt, jest pokazany w Rysunek 3.
      UWAGA: Jeśli skrypt napotka błąd lub oprogramowanie lub komputer ulegnie awarii, skrypt zapisze postęp do ostatnio ukończonego kroku. Projekt można ponownie otworzyć, w razie potrzeby poprawić błąd, a skrypt uruchomić ponownie, aby pobrać i zakończyć proces. Tak długo, jak proces zakończy się wyrównaniem i ingregacją skali i danych georeferencyjnych, użytkownik nie musi ponownie wprowadzać niczego w panelu georeferencji.
    7. Sprawdzaj dane, aby zapewnić wysoką jakość wyników. Patrz sekcja 5.4, aby zapoznać się z przepływem pracy sprawdzania poprawności danych.
    8. Opcjonalnie oblicz współczynnik powierzchni. Jeśli użytkownik chce obliczyć stosunek powierzchni 3D do 2D dla wykresu w celu zmierzenia chropowatości, powinien wybrać przycisk Oblicz stosunek powierzchni w podmenu Narzędzia w menu rozwijanym ReefShape. Wynikowy współczynnik zostanie wydrukowany w konsoli, a także w wyskakującym okienku.
  3. Wyrównaj punkty czasowe (kolejne punkty czasowe)
    UWAGA: Każdy punkt czasowy wykresu będzie przechowywany jako nowy "fragment" w ramach tego samego projektu.
    1. Podobnie jak w przypadku pierwszego punktu czasu, zaimportuj i uporządkuj zdjęcia w osobnych folderach JPEG i RAW. Otwórz projekt wykresu w oprogramowaniu do fotogrametrii, a następnie otwórz menu rozwijane ReefShape i wybierz opcję Wyrównaj punkty czasowe (rysunek uzupełniający 3).
    2. W panelu Ustawienia projektu kliknij opcję Utwórz fragment, aby dodać nowy fragment (reprezentujący nowy punkt czasowy) do projektu. Wprowadź datę zebrania nowych zdjęć w formacie RRRRMMDD jako nazwę fragmentu. Wybierz pozycję Wybierz folder, aby dodać nowe obrazy do tego fragmentu.
    3. W panelu Ogólne wybierz początkowy punkt czasowy dla opcji Wybierz fragment odwołania. Z listy rozwijanej Wybierz aktywny fragment wybierz nowy punkt czasu. Kliknij przycisk OK po zakończeniu, aby wykryć znaczniki na obrazach aktywnych fragmentów i zaimportować dokładne współrzędne każdego z nich z porcji referencyjnej.
      UWAGA: Jeśli jakiekolwiek znaczniki narożne zostały wymienione pod wodą, należy to odnotować w menu rozwijanym Dodaj uszkodzone znaczniki, aby poinformować oprogramowanie, że znacznik może nie znajdować się w tym samym dokładnym położeniu geograficznym, co wcześniej.
    4. Sprawdź znaczniki i georeferencje. W panelu Odniesienie (Rysunek uzupełniający 4) upewnij się, że wszystkie znaczniki zostały wykryte, a obiekty docelowe 1–4 odziedziczyły informacje o lokalizacji z fragmentu odniesienia.
      UWAGA: Jeśli jakiekolwiek znaczniki nie zostaną wykryte (zwykle z powodu uszkodzenia znacznika, jeśli nie zostały wymienione), znaczniki muszą zostać dodane ręcznie, co najmniej trzy obrazy źródłowe i nazwane tak, aby odpowiadały etykietom znaczników z fragmentu referencyjnego. Skrypt Align Timepoints można następnie uruchomić ponownie, aby dodać informacje o lokalizacji dla ręcznie umieszczonych znaczników.
    5. Uruchom pełny skrypt ReefShape Workflow, wybierając go z menu ReefShape. Pozostaw puste panele ustawień projektu i georeferencji i edytuj panel Ogólne tylko w razie potrzeby, wybierając ustawienia przetwarzania, miejsce eksportowania produktów danych i produkty do wygenerowania, jak w kroku 5.2.3. Kliknij przycisk OK, aby zakończyć proces fotogrametrii i wyeksportować wyrównane produkty danych dla nowego punktu czasowego.
    6. Sprawdzaj dane, aby zapewnić wysoką jakość wyników. Patrz sekcja 5.4, aby zapoznać się z przepływem pracy walidacji.
    7. Oblicz stosunek powierzchni (opcjonalnie). Patrz krok 5.2.8.
  4. Walidacja danych (każdy punkt czasowy)
    UWAGA: Dla każdego punktu czasowego ważne jest, aby sprawdzić dokładność wyrównania i produktów danych. Jeśli pojawią się problemy, może być konieczna ręczna interwencja. Fragmenty danych (tj. ortomozaika, DEM, model 3D, punkty wiązania) znajdujące się za każdym błędem muszą zostać usunięte. Problem można następnie naprawić (jeśli to możliwe), a skrypt Full ReefShape Workflow zostanie uruchomiony ponownie, aby zakończyć przetwarzanie. Gdy użytkownik jest zadowolony z produktów danych, może rozpocząć analizę.
    1. Sprawdź wyrównanie zdjęcia. W panelu Przestrzeń robocza w programie do fotogrametrii najpierw sprawdź, ile zdjęć z całości zostało pomyślnie wyrównanych. Jeśli zdjęcia <10 nie są wyrównane, prawdopodobnie ich brak nie będzie miał negatywnego wpływu na końcowe produkty danych.
      UWAGA: Jeśli znaczna część zdjęć nie jest wyrównana, zresetuj wyrównanie i ponownie uruchom pełny przepływ pracy ReefShape z niezaznaczonym ogólnym preselekcją. Jeśli wiele zdjęć nadal nie jest wyrównanych, prawdopodobnie nie ma wystarczającego nakładania się w zestawie danych i konieczne jest ponowne sfotografowanie.
    2. Sprawdź chmurę punktów wiązania i pozycje kamery (Rysunek 4A) w oknie Przeglądarka modelu, aby ocenić, czy występują oczywiste problemy z wyrównaniem. Sekcje punktów wiązania lub pozycje kamery, które są wyraźnie niewłaściwie umieszczone w stosunku do ogólnej chmury punktów, są oczywistymi oznakami problemów z wyrównaniem.
      UWAGA: Nieprawidłowo wyrównane zdjęcia muszą zostać wybrane, a ich wyrównanie zresetowane, klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając opcję Resetuj wyrównanie aparatu. Następnie wybierz opcję Wyrównaj zdjęcia z listy rozwijanej paska menu przepływu pracy. Jeśli nie są one prawidłowo wyrównane, prawdopodobnie nie ma wystarczającego nakładania się w zestawie danych i konieczne jest ponowne sfotografowanie.
    3. Sprawdź georeferencję. Sprawdź model i DEM w oknach Przeglądarka modelu i orto (Rysunek 4B i C), aby upewnić się, że jest prawidłowo wypoziomowany i ustawiony. W panelu Odniesienie (rysunek uzupełniający 4) błąd znacznika powinien być mniejszy niż 1 lub 2 m, a wewnętrzny błąd skalowania powinien być mniejszy niż 1 lub 2 mm.
      UWAGA: Duży błąd skalowania, błąd znacznika lub model odwrócony do góry nogami wskazują na błędy odniesienia, które mogą być spowodowane nieprawidłowo ustawionym układem współrzędnych, nieprawidłowo wykrytymi znacznikami lub bardzo słabymi danymi lokalizacji GPS (takimi, że lokalizacje znaczników są umieszczone poza kolejnością geograficzną). Do rozwiązania problemu może być konieczna ręczna edycja danych referencyjnych.
    4. Sprawdź ortomozaikę. Sprawdź ortomozaikę w oknie przeglądarki ortofotomap i sprawdź, czy jakość obrazu jest wystarczająca, sprawdzając go wizualnie pod kątem znacznego rozmycia, zniekształceń, w obrazie lub bardzo wysokiego poziomu szumów (Rysunek 6).
      UWAGA: Jeśli te problemy zostaną wykryte, prawdopodobnie ustawienia aparatu nie zostały prawidłowo ustawione, zdjęcia zostały zrobione w niewłaściwej odległości od rafy lub w niektórych obszarach nie ma wystarczającego nakładania się obrazów, a ponowne sfotografowanie miejsca może być konieczne do osiągnięcia akceptowalnych wyników.
    5. Sprawdź wielobok obwiedni. W oknie Przeglądarka ortofotokątów sprawdź, czy automatycznie wygenerowany wielokąt obwiedni, który definiuje obszar zainteresowania w obrębie czterech znaczników narożnych, jest poprawny, jak pokazano na rysunku Rysunek 4.
      UWAGA: Jeśli granica zostanie przekroczona lub połączy niewłaściwe znaczniki, kliknij prawym przyciskiem myszy wielokąt w przeglądarce i usuń go. Wybierz opcję Utwórz obwiednię z podmenu Narzędzia listy rozwijanej ReefShape, aby zdefiniować poprawną kolejność znaczników narożników lub zdefiniuj nową niestandardową granicę za pomocą narzędzia wielokąta i ustaw ją na typ wielokąta Granica zewnętrzna. Uruchom ponownie skrypt Full ReefShape Workflow, aby ponownie wyeksportować produkty danych.

figure-protocol-3
Rysunek 4: Wizualizacja wykresu rafy podzielonej na cztery główne etapy procesu ReefShape. (A) chmura punktów wiążących i pozycje kamery, (B) trójwymiarowy model siatki, (C) numeryczny model terenu (DEM) oraz (D) ortorektyfikowana fotomozaika. Etykiety pokazują lokalizacje wykrytych znaczników narożników (obiekty docelowe 1-4), trzech podziałek liniowych oraz automatycznie wygenerowanego wielokąta obszaru zainteresowania do analizy strukturalnej i ekologicznej. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Zestaw danych LAI szeregów czasowych został zebrany przy użyciu tej metodologii w Simms Point Reef, na południowo-zachodnim krańcu New Providence, na Bahamach. Rysunek 4, Rysunek 5, Rysunek 6 i Rysunek uzupełniający 4 przedstawiają wyniki tego eksperymentu. Powstała sieć referencyjna, a pierwsze zdjęcia zostały zebrane w styczniu 2023 roku. Został ponownie sfotografowany w sierpniu 2023 roku, podczas silnej morskiej fali upałów, aby ocenić nasilenie blaknięcia koralowców. Oba punkty czasowe zostały przetworzone przy użyciu pełnego skryptu przepływu pracy ReefShape, bez konieczności interwencji użytkownika w krokach pośrednich. Pierwszy punkt czasowy obejmował 1 299 obrazów, z których wszystkie zostały pomyślnie wyrównane, ze średnią wysokością pływania 1,8 m nad podłożem, natywną rozdzielczością gruntu 0,567 mm/px (znormalizowaną do 0,5 mm/px), całkowitym obszarem pokrycia 208m2 (mierzonym przez obszar w znacznikach narożnych), stosunkiem powierzchni 3D/2D wynoszącym 2,887. Błąd reprojekcji 1,12 px, całkowita wewnętrzna dokładność geolokalizacji 30,6 cm i błąd skalowania 1,4 mm. Cały proces, przy domyślnych ustawieniach w skrypcie Full ReefShape, trwał 8 h 23 min, przy użyciu komputera stacjonarnego z około 2018 roku z 6-rdzeniowym procesorem, 32 GB pamięci RAM i oddzielnym procesorem graficznym o pojemności 8 GB (całkowity koszt ~1,500 USD). Komputer stacjonarny z 2024 roku z 14-rdzeniowym procesorem, 64 GB pamięci RAM i oddzielnym procesorem graficznym o pojemności 24 GB (całkowity koszt ~ 4,000 USD) przetworzył tę samą działkę w ciągu 1 godziny 58 minut. Drugi punkt czasowy, obejmujący 1 974 / 1 974 wyrównane obrazy, zajął 7 godzin 45 minut na starszym komputerze z 2018 roku.

Powiększona sekcja dwóch punktów czasowych i podstawowej analizy blaknięcia koralowców zakończona w TagLab27 jest pokazana w Rysunek 5, pokazujący użyteczność tego procesu do analizy zmian siedlisk bentosowych w czasie. Wyniki analizy wykazały, że ponad 90% osobników z wielu gatunków koralowców doświadczyło całkowitego blaknięcia, co potwierdza powagę zdarzenia, podczas gdy inne gatunki doświadczyły minimalnego blaknięcia lub nie doświadczyły go wcale, co daje wgląd w wzorce odporności w społeczności koralowców. Oba punkty czasowe (Rysunek 5) pokazują obrazy wysokiej jakości, z wystarczającą ostrością i rozdzielczością, aby można było zidentyfikować organizmy bentosowe na poziomie gatunku lub rodzaju. Balans bieli jest prawidłowo ustawiony i nie ma znaczących obszarów rozmycia, w danych ani innych artefaktów, co wskazuje, że protokół odniósł sukces w skutecznym dostarczaniu danych potrzebnych do badania dynamiki ekologii bentosowej rafy koralowej. Rysunek 6 (na górze) pokazuje powiększenie tego wykresu jako przykład wysokiej jakości obrazów w porównaniu do zestawu danych o niskiej jakości (na dole), który nie spełnia wymagań dotyczących jakości danych, gdzie artefakty obrazu utrudniają ekstrakcję danych ekologicznych. Zestaw danych o niskiej jakości został zebrany z niewłaściwymi ustawieniami aparatu (nieprawidłowy balans bieli prowadzący do ogólnego odcienia czerwieni i zbyt otwarta przysłona prowadząca do rozmycia) i niewystarczającym nakładaniem się zdjęć z powodu słabej nawigacji nurka, co podkreśla znaczenie pozyskiwania obrazów (sekcja 2 protokołu).

figure-results-1
Rysunek 5: Reprezentatywne wyniki pokazujące obrazy szeregów czasowych i kontury kolonii koralowców z działki sfotografowanej przed i podczas bielenia, pokazujące dokładność automatycznego dopasowania osiągniętego za pomocą naszego protokołu i użyteczność tych danych do monitorowania zmian bentosowych w czasie. (A) przedstawia zdjęcie ze stycznia 2023 r. dla stanowiska Simms Point w New Providence na Bahamach, (B) zdjęcie z sierpnia 2023 r., (C) żywe kolonie koralowców w styczniu 2023 r. sklasyfikowane jako zdrowe (niebieskie), blade (pomarańczowe) lub wybielone (czerwone) oraz (D) żywe kolonie koralowców w sierpniu 2023 r. przedstawione według tego samego schematu klasyfikacji. Konturowanie kolonii koralowców zostało wykonane przy użyciu segmentacji wspomaganej przez sztuczną inteligencję w TagLab. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-2
Rysunek 6: Przykład ortomozaiki wysokiej jakości i ortomozaiki niskiej jakości, z adnotacjami demonstrującymi kluczowe atrybuty, które je odróżniają. Oględziny ortomozaiki i innych produktów danych podczas kroku 5.4 protokołu są niezbędne do oceny, czy protokół został wykonany prawidłowo, czy też konieczne jest ponowne wykonanie fotografii wykresu, aby spełnić cele dotyczące jakości danych. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Dostęp do oprogramowania:
Skrypty ReefShape w języku Python, instrukcje instalacji i użytkowania oraz bardziej szczegółowe instrukcje dotyczące gromadzenia danych i korzystania z oprogramowania w formie białej księgi są dostępne na stronie https://github.com/Perry-Institute/ReefShape. Zamierzamy aktualizować skrypty, aby rozwiązywać pojawiające się problemy i wprowadzać ulepszenia. Dlatego zalecamy korzystanie z najnowszej wersji.

Rysunek uzupełniający 1. Zrzut ekranu przedstawiający ankietę georeferencyjną ReefShape dotyczącą zbierania danych georeferencyjnych w aplikacji Survey123 na smartfonie. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do ankiety bez płatnego konta, a po przesłaniu otrzymują wiadomość e-mail z danymi wstępnie sformatowanymi do wykorzystania w przetwarzaniu ReefShape. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający 2. Zrzut ekranu pełnego graficznego interfejsu użytkownika skryptu ReefShape Workflow. W tym interfejsie użytkownicy mogą wprowadzać wszystkie niezbędne informacje do przetwarzania, co pozwala na pełną automatyzację procesu pracy fotogrametrii. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający 3. Zrzut ekranu graficznego interfejsu użytkownika skryptu Align Timepoints. Użytkownicy mogą wykorzystać ten skrypt, aby ułatwić automatyczne wyrównanie kolejnych ankiet do pierwotnego punktu czasowego, co pozwala na analizę zmian szeregów czasowych. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający 4. Zrzut ekranu przedstawiający model 3D z wyróżnieniem reprezentatywnych wyników i panelu referencyjnego. Wszystkie informacje w panelu odniesienia są ustawiane automatycznie zgodnie z paskiem skali i plikami georeferencyjnymi wprowadzonymi do skryptu Full ReefShape Workflow. Różne miary dokładności dla różnych danych referencyjnych (0,25 mm dla skalowania, 10 cm dla głębokości i ~70 cm dla geolokalizacji XY) są wprowadzane automatycznie i ułatwiają preferencyjne traktowanie skali, następnie głębokości, a następnie współrzędnych XY w końcowym rozwiązaniu lokalizacyjnym obliczonym przez Metashape. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 1: Instrukcje przygotowania sprzętu, wymagania systemowe i ustawienia kamery, wymagania komputerowe i kroki konfiguracji oprogramowania, które wykraczają poza zakres samego protokołu, są zawarte w pliku uzupełniającym. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protokół ten został opracowany w celu sprostania niektórym kluczowym wyzwaniom związanym z podwodną fotogrametrią siedlisk raf koralowych, w tym jakości obrazu i nakładaniu się podczas akwizycji, gromadzeniu metadanych do skalowania, niwelacji, geolokalizacji i wyrównania szeregów czasowych modeli i map, podejmowaniu decyzji przez człowieka podczas procesu przetwarzania fotogrametrii oraz przygotowaniu i eksporcie danych do analizy. Stawiamy czoła pierwszemu wyzwaniu, starannie dobierając, testując i zalecając system kamer i ważne ustawienia. Podczas gdy wiele systemów może działać do pozyskiwania obrazów, okazuje się, że konfiguracje obejmujące kamery sportowe (np. GoPro lub podobne) są niewystarczające ze względu na zniekształcenia typu rolling shutter, brak ręcznego balansu bieli i niemożność zbierania zdjęć RAW z częstotliwością 1 Hz, co ogranicza jakość końcowego obrazu i możliwość precyzyjnego wyrównania danych szeregów czasowych. Konfiguracje DLSR z wieloma kamerami mogą ułatwić lepsze pokrycie obrazu badanej powierzchni24, ale te konfiguracje są drogie i bardziej kłopotliwe pod wodą. Zamiast tego wybieramy pojedynczy, stosunkowo niedrogi (~2 800 USD całkowity koszt) system aparatów bezlusterkowych z mechaniczną migawką, niestandardowym balansem bieli, możliwością zbierania zdjęć RAW i JPEG, nowoczesnym przetwornikiem obrazu APS-C o niskim poziomie szumów oraz szerokokątnym obiektywem (~100° pole widzenia) i kombinacją portów kopułkowych, która zapewnia ostre obrazy. Szeroki obiektyw jest wybierany w celu zwiększenia pokrycia obrazu i nakładania się, co poprawia renderowanie 3D powierzchni pionowych i wystających oraz zmniejsza potencjalne otwory w modelu. Użycie interwału 1 s i jednej kamery zmniejsza ogólną liczbę obrazów w porównaniu z innymi metodami bez utraty szczegółów lub jakości modelu, przyspieszając przetwarzanie. Wreszcie, chociaż obrazy RAW nie są bezpośrednio krytyczne dla funkcji obecnego potoku przetwarzania obrazów, który opiera się na obrazach JPEG, uważamy, że obrazy RAW są niezbędne do celów archiwalnych, ponieważ zawierają informacje o kolorach wyższej jakości. Balans bieli można dostosować po zebraniu w oprogramowaniu do przetwarzania obrazu, a informacje o kolorach o wyższej jakości mogą w przyszłości zostać wprowadzone do algorytmu korekcji kolorów, takiego jak SeaThru30 lub DeepSeeColor31 i zintegrowane z potokiem fotogrametrii w celu uzyskania bardziej spójnych kolorów i szczegółowego badania zjawisk, takich jak pigmentacja i bielenie koralowców.

Drugim kluczowym wyzwaniem jest geolokalizacja 3D, skalowanie i wyrównanie szeregów czasowych. Podczas gdy współrzędne rzeczywiste nie są konieczne do wielu analiz, modele muszą być dokładnie przeskalowane i wyrównane w procesie ortorektyfikacji i dokładnych pomiarach32,33. Proces ten jest trudny do zautomatyzowania w oprogramowaniu do fotogrametrii bez użycia wykrywalnych zakodowanych celów lub bez pomiarów głębokości i układu współrzędnych XY. Większość protokołów wymaga ręcznego włączania informacji referencyjnych w Metashape lub później w innym oprogramowaniu, co zwiększa złożoność i nieefektywność przepływu pracy. Poprzez włączenie zakodowanych celów do pasków skali o dokładnie znanej długości i trwale zamocowanych znaczników narożnych, w połączeniu z przyjaznym dla użytkownika systemem geolokalizacji i zbierania głębokości, dostarczamy oprogramowaniu informacji niezbędnych do automatycznego zdefiniowania układu współrzędnych, zlokalizowania, przeskalowania i wypoziomowania modelu. Określając dokładność każdego pomiaru, oprogramowanie prawidłowo waży końcowe rozwiązanie lokalizacyjne w taki sposób, że nadaje priorytet skali, następnie głębokości, a na końcu współrzędnym XY, umożliwiając bardzo dokładne skalowanie i niwelowanie nawet w przypadku danych GNSS o stosunkowo niskiej dokładności. Wspólna rejestracja fotomozaik szeregów czasowych zazwyczaj wymaga interwencji człowieka w celu zlokalizowania, oznaczenia i dopasowania spójnych punktów na rafie; Proces ten jest bardzo czasochłonny i trudny, jeśli między punktami czasowymi nie ma wyraźnie statycznych cech. Zastosowanie trwałych znaczników naziemnych punktów kontrolnych łagodzi ten problem, zapewniając zestaw 4 automatycznie wykrywalnych celów statycznych. Dzięki naszemu skryptowemu procesowi, kolejne punkty czasowe dziedziczą precyzyjne geoodniesienie z poprzedniego punktu czasowego, znacznie upraszczając proces wyrównania i zmniejszając wkład człowieka, jednocześnie ułatwiając bardzo dokładną korejestrację punktów czasowych, które umożliwiają śledzenie zmian ekologicznych i strukturalnych na rafie na drobną skalę.

Trzecim wyzwaniem, które rozwiązuje ten protokół, jest nieefektywność procesu pracy fotogrametrii, zarówno pod względem interwencji człowieka, jak i wymagań dotyczących sprzętu komputerowego. Zaprojektowaliśmy skrypty ReefShape tak, aby umożliwić użytkownikowi wprowadzenie wszystkich wymaganych informacji dla całego procesu w jednym polu GUI, eliminując wszelkie interwencje zwykle potrzebne na kluczowych etapach procesu (tj. włączenie informacji o skali, poziomowaniu i georeferencjach). Dzięki temu użytkownik może zainicjować proces, a resztę pozostawić komputerowi, oszczędzając czas i wysiłek. Potok fotogrametryczny używany w pełnym skrypcie ReefShape Workflow (Rysunek 3 i Rysunek 4) jest zoptymalizowany w celu zapewnienia wydajnego przetwarzania. Stosujemy specjalistyczny proces osiowania składający się z dwóch faz. Pierwszy przebieg wyrównywania jest uruchamiany z włączoną ogólną selekcją wstępną, opcją, która może skrócić czas wyrównania obrazu o wiele godzin bez prowadzenia do utraty dokładności34. Druga faza polega na próbie dodania wszelkich pozostałych niewyrównanych zdjęć do istniejącego wcześniej wyrównania bez użycia ogólnej selekcji wstępnej, co może złagodzić problemy z wyrównaniem spowodowane nieoptymalnym nakładaniem się lub pasmami wynikającymi z soczewkowania fal w płytkiej wodzie. Podsumowując, kroki te reprezentują wydajny i potężny proces wyrównywania, który często prowadzi do znacznie większego odsetka prawidłowo wyrównanych zdjęć niż standardowe procedury przetwarzania Metashape. Generujemy siatkę 3D bezpośrednio z map głębokości, omijając czasochłonny i zasobochłonny proces gęstej budowy chmury punktów. Siatki wygenerowane w ten sposób charakteryzują się zwykle mniejszym szumem i lepszą rekonstrukcją obszarów o niskim pokryciu, co zapobiega konieczności czyszczenia chmury punktów przed zasianiem siatki, jak to jest stosowane w innych metodach23. Z naszego doświadczenia wynika, że ten proces generowania siatki jest zwykle bardziej stabilny, co prowadzi do mniejszej liczby awarii komputera niż gęsta konstrukcja chmury punktów i siatka. Na koniec generujemy DEM o wysokiej rozdzielczości, który jest używany jako powierzchnia ortorektyfikacji zamiast siatki, ponieważ znacznie skraca to czas budowy ortomozaiki bez zauważalnej utraty jakości.

Ostatnim wyzwaniem jest przygotowanie, standaryzacja i eksport danych do analiz ekologicznych. Standaryzując rozdzielczość produktu obrazowego na poziomie 0,5 mm/piksel, zapewniamy spójne i porównywalne produkty na różnych wykresach i w różnych punktach czasowych, zwiększając przyszłe wysiłki na rzecz wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do analizy. Pełny skrypt przepływu pracy ReefShape zapewnia opcje eksportu raportu przetwarzania i produktów danych w odpowiednim formacie dla oprogramowania GIS i TagLab27, standaryzując formatowanie oraz oszczędzając czas i wysiłek w porównaniu z przepływami pracy, w których ten krok jest wykonywany ręcznie. Wielokąt obszaru zainteresowania (ROI), niezbędny do wielu analiz, jest generowany automatycznie przy użyciu znanych pozycji znaczników narożników i eksportowany jako standardowy plik shape w celu włączenia do procesów roboczych GIS, takich jak generowanie i identyfikowanie losowych punktów na wykresie w celu analizy składu bentosowego. Ten zwrot z inwestycji umożliwia również przycięte i wyrównane do pikseli dane wyjściowe dla TagLab, niezbędne do analizy szeregów czasowych, jak pokazano na rysunku 5. Zwrot z inwestycji umożliwia również automatyczne obliczanie stosunku powierzchni 3D do powierzchni płaskiej dla każdego punktu czasowego (krok protokołu 5.2.8), co jest ważne dla pomiaru złożoności struktury rafy i jej zmian w czasie.

Chociaż protokół ten stanowi postęp w zakresie wydajności i użyteczności w fotogrametrii podwodnej, istnieją ograniczenia. Przede wszystkim, jeśli proces fotogrametrii nie powiedzie się na jednym z kluczowych etapów, wymagana jest interwencja użytkownika w celu rozwiązania i naprawienia problemów przed kontynuacją. Chociaż nasz skryptowy proces został zaprojektowany tak, aby mógł być użyteczny dla badaczy bez dogłębnej wiedzy z zakresu fotogrametrii, podstawowa wiedza jest ważna, aby rozwiązywać problemy, gdy się pojawią. Kilka kluczowych części procesu jest najbardziej podatnych na problemy. Po pierwsze, obrazy mogą nie zostać wyrównane z powodu słabego nakładania się obrazów lub z powodu silnych pasm na podłożu w płytkiej wodzie i nasłonecznionych warunkach. Błąd wyrównania można wykryć, sprawdzając chmurę punktów wiązania i pozycje kamery. Jeśli wyrównanie nie powiedzie się z powodu pasm, ponowne uruchomienie pełnego przepływu pracy ReefShape z niezaznaczonym ogólnym preselekcją może zazwyczaj rozwiązać problem kosztem znacznie dłuższego czasu przetwarzania. Jeśli nakładanie się obrazów jest niewystarczające, aby oprogramowanie mogło wyrównać zdjęcia, najlepszym rozwiązaniem jest prawdopodobnie ponowne sfotografowanie witryny. Nieudane wykrywanie znaczników może również prowadzić do błędu w mapowaniu. Dzieje się tak najczęściej, gdy marker jest uszkodzony lub nie jest wystarczająco oczyszczony. W takim przypadku znaczniki można umieszczać na poszczególnych zdjęciach w Metashape i nazywać ręcznie, a skrypty ReefShape można ponownie uruchomić, aby zakończyć przetwarzanie. W niektórych przypadkach georeferencja może się nie powieść, jeśli punkty GPS są tak niedokładne, że są geograficznie nieuporządkowane lub jeśli punkty GPS zostały przypisane do niewłaściwych celów. Można to rozwiązać, ręcznie edytując plik CSV z georeferencjami, aby odpowiednio dopasować dane, a następnie ponownie uruchamiając skrypt. Wreszcie, możliwe są awarie oprogramowania, zwłaszcza podczas korzystania z mniej wydajnego komputera z dużą fabułą lub z wyższymi ustawieniami jakości. W oczekiwaniu na to, nasz skryptowy proces będzie automatycznie zapisywany po każdym zakończonym kroku, umożliwiając użytkownikowi ponowne uruchomienie i dostosowanie ustawień bez utraty postępów. Dalsze zalecenia dotyczące rozwiązywania problemów znajdują się na naszej stronie GitHub.

Głównym celem ReefShape jest uproszczenie zbierania i przetwarzania komponentów fotogrametrii podwodnej oraz maksymalne obniżenie kosztów, tak aby użytkownicy mogli w pełni skupić czas i wysiłek na ekstrakcji danych ekologicznych. Zapewniamy kompletny proces, który ma na celu uzyskanie wysokiej jakości danych wyjściowych, które są dostosowane do potrzeb typowych opcji analizy ekologicznej. Chociaż opisany protokół jest bardzo szczegółowy, skryptowe podejście do przetwarzania jest elastyczne i może bez problemu obsługiwać modyfikacje aspektów metody, takich jak rozmiar działki, wzór pływania/zbierania zdjęć, docelowa rozdzielczość wyjściowa i specyficzny system kamer. Metoda ta może być również stosowana bez znaczących modyfikacji do większości podwodnych lub precyzyjnych projektów fotogrametrii naziemnej, takich jak dokumentacja wraków statków lub stanowisk archeologicznych.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają konkurencyjnych interesów finansowych ani innych konfliktów interesów.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ReefShape to termin nieobjęty prawami autorskimi, którego użyliśmy jako nazwy dla tej metody. Projekt wymyślony przez CD i WG, rozwój metod przez WG, kodowanie przez WG i SM, pisanie przez WG, redakcja i recenzja przez JL i CD. Specjalne podziękowania dla całego zespołu Perry Institute for Marine Science za ich opinie i wsparcie przez cały czas opracowywania tej metody. Finansowanie zostało zapewnione przez Disney Conservation Fund. Materiał ten oparty jest na pracach wspieranych przez National Science Foundation Graduate Research Fellowship w ramach grantu nr 2233001. Dane gromadzone na podstawie zezwoleń Departamentu Planowania i Ochrony Środowiska Bahamów nr. SRBS-0013-2021-CD, BS-2021-930119, BS-2022-281752, BS-2022-315006, BS-2023-661916, BS-2023-610959 i BS-2023-211510.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Rura PVC o długości 0,3 m 1/2 "ogólna Niedo zestawu GPS
1 "Nasadka stołowa z PVCogólnaNie dotyczydo zestawu GPS
Tuleja redukcyjna PVC 1/2 "do 1"Nie dotyczyzestawu GPS
Obiektyw 12 mm f/2.0 AF z mocowaniem typu ESamyangSYIO12AF-Esprzedawany również pod marką Rokinon
2" okrągłe gwoździemurarskie z rowkowanym trzpieniemogólnyNie dotyczyinstalacji znacznika narożnego
Karta SD 256 GB UHS-1 V30SanDiskSDSDXXD-256G-ANCINnajszybsza możliwa karta SD UHS-1 Zalecana taśma miernicza UHS-1
30 m (opcjonalnie)nie dotyczydotyczy doustawienia działki
Arkusz akrylowy o grubości 3 mm, przycięty do 80 mm x 580 mm (3x)NieMateriał skaliNie
Aluminiowa taca na kameręKitDiveN/APasuje do obudowy kamery i pomocy z kamerą trzymającą
Podwodny zestaw znaczników narożnych z nadrukowanymi tarczami fotogrametrycznymiN/A/Awykonane na zamówienie, skontaktuj się z autorem, aby uzyskać szczegółowe informacje
Wodoodporny papier do drukarki laserowej DuracopyRite in the Rain6511można zastąpić wodoodpornym papierem do naklejek
E6000 epoksydowyogólnyNie dotyczydo zestawu GPS
GLO2 Bluetooth GPSGarmin010-02184-01istnieją inne opcje, GLO2 jest najbardziej ekonomicznym
aparatem bezlusterkowym ILCE a6700SonyILCE6700/Ba6700, A6600 lub A6400 to tanie opcje
Drukarka laserowaNiedowolna drukarka laserowa (nie atramentowa)
Metashape Professional EditionAgisoftN/AWymagane oprogramowanie
Karta plastikowa (około 1 mm x 5 mm x 5 mm)Nie dotyczyNiedotyczy zestawu GPS, można również użyć wyrzuconej karty kredytowej lub podobnej, przeciętej na pół.
SmartfonN/AN/A każdy w miarę nowoczesny smartfon, do zbierania danych GPS
Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT Wodoodporna obudowa z akrylowym 6-calowym portem kopułkowym V.1SeaFrogsN/Ajeśli używasz kamer a6600 lub a6400, zastąp odpowiednią obudową SeaFrogs
Super klejN/AN/Ado zestawu GPS i tworzenia paska skali
Pływanie deska do kickboardu w stylu fitnessSpeedo877530050021SZdo zestawu GPS, marka nieważna
Komputer nurkowy w stylu zegarkaNIE DOTYCZYNIE DOTYCZYdo zbierania głębokości znaczników narożnych Wodoodporna
torbaXunieaW-1188marka nieważna, pasująca do urządzenia GPS
Wodoodporna torba na telefonPelicanPP048884marka nieważna, pasująca do smartfona
dotyczy ogólna do do nie dotyczy dotyczy N Preferowany aparat dotyczy

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Coral reefs in the Anthropocene. Nature. 546 (7656), 82-90 (2017).">Hughes, T. P., et al. Coral reefs in the Anthropocene. Nature. 546 (7656), 82-90 (2017).
  2. Species richness on coral reefs and the pursuit of convergent global estimates. Current Biology. 25 (4), 500-505 (2015).">Fisher, R., et al. Species richness on coral reefs and the pursuit of convergent global estimates. Current Biology. 25 (4), 500-505 (2015).
  3. Changes in the global value of ecosystem services. Glob Environ Change. 26 (1), 152-158 (2014).">Costanza, R., et al. Changes in the global value of ecosystem services. Glob Environ Change. 26 (1), 152-158 (2014).
  4. Reefs since Columbus. Coral Reefs. 16 (1), S23-S32 (1997).">Jackson, J. B. C. Reefs since Columbus. Coral Reefs. 16 (1), S23-S32 (1997).
  5. Changes in coral-associated microbial communities during a bleaching event. ISME Journal. 2 (4), 350-363 (2008).">Bourne, D., Iida, Y., Uthicke, S., Smith-Keune, C. Changes in coral-associated microbial communities during a bleaching event. ISME Journal. 2 (4), 350-363 (2008).
  6. Mapped coral mortality and refugia in an archipelago-scale marine heat wave. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (19), e2123331119(2022).">Asner, G. P., et al. Mapped coral mortality and refugia in an archipelago-scale marine heat wave. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (19), e2123331119(2022).
  7. A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks. Coral Reefs. 39 (6), 1805-1815 (2020).">Li, J., et al. A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks. Coral Reefs. 39 (6), 1805-1815 (2020).
  8. Remote sensing of coral reefs for monitoring and management: A review. Remote Sens. 8 (2), (2016).">Hedley, J. D., et al. Remote sensing of coral reefs for monitoring and management: A review. Remote Sens. 8 (2), (2016).
  9. Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities. Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).">Lirman, D., et al. Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities. Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).
  10. Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef. Coral Reefs. 36 (4), 1291-1305 (2017).">Edwards, C. B., et al. Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef. Coral Reefs. 36 (4), 1291-1305 (2017).
  11. Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).">Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).
  12. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 7, (2015).">Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 7, (2015).
  13. Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying. Remote Sens. 12 (18), (2020).">Nocerino, E., et al. Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying. Remote Sens. 12 (18), (2020).
  14. 34;Structure-from-Motion" photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology. 179, 300-314 (2012).">Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., Reynolds, J. M. 34;Structure-from-Motion" photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology. 179, 300-314 (2012).
  15. 3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).">Burns, J. H. R., et al. 3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).
  16. End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology. Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).">Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G. A., Gibbs, A. E. End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology. Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).
  17. Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on Palmyra Atoll, central Pacific. Coral Reefs. 38 (4), 701-712 (2019).">Fox, M. D., et al. Limited coral mortality following acute thermal stress and widespread bleaching on Palmyra Atoll, central Pacific. Coral Reefs. 38 (4), 701-712 (2019).
  18. Quantifying the loss of coral from a bleaching event using underwater photogrammetry and AI-assisted image segmentation. Remote Sens. 15 (16), (2023).">Kopecky, K. L., et al. Quantifying the loss of coral from a bleaching event using underwater photogrammetry and AI-assisted image segmentation. Remote Sens. 15 (16), (2023).
  19. 3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane. Sci Rep. 11 (12050), (2021).">Pascoe, K. H., Fukunaga, A., Kosaki, R. K., Burns, J. H. R. 3D assessment of a coral reef at Lalo Atoll reveals varying responses of habitat metrics following a catastrophic hurricane. Sci Rep. 11 (12050), (2021).
  20. The use of unoccupied aerial systems (UASS) for quantifying shallow coral reef restoration success in Belize. Drones. 7 (4), 221(2023).">Peterson, E. A., Carne, L., Balderamos, J., Faux, V., Gleason, A., Schill, S. R. The use of unoccupied aerial systems (UASS) for quantifying shallow coral reef restoration success in Belize. Drones. 7 (4), 221(2023).
  21. Coral Restoration Foundation TM Photomosaic Manual Second Edition-November 2020. , www.coralrestoration.org (2020).">Neufeld, A. M., Fundakowski, G. Coral Restoration Foundation TM Photomosaic Manual Second Edition-November 2020. , www.coralrestoration.org (2020).
  22. A field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry. J Vis Exp. , e61815(2021).">Roach, T. N. F., et al. A field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry. J Vis Exp. , e61815(2021).
  23. Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures. NOAA Technical Memorandum. (NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).">Suka, R., et al. Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures. NOAA Technical Memorandum. (NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).
  24. Standard Operating Procedure Documents for Coral Reef Ecological Monitoring Collection. UC San Diego Library Digital Collections. , (2023).">Sandin, S. A., et al. Large area imagery collection & processing standard operating procedures - Version 3.0 (2021). Standard Operating Procedure Documents for Coral Reef Ecological Monitoring Collection. UC San Diego Library Digital Collections. , (2023).
  25. Agisoft Metashape Professional Edition. , (2024).">Agisoft Metashape Professional Edition. , (2024).
  26. ESRI Survey123. , (2023).">ESRI Survey123. , (2023).
  27. TagLab: AI-assisted annotation for the fast and accurate semantic segmentation of coral reef orthoimages. J Field Robot. 39 (3), 246-262 (2022).">Pavoni, G., et al. TagLab: AI-assisted annotation for the fast and accurate semantic segmentation of coral reef orthoimages. J Field Robot. 39 (3), 246-262 (2022).
  28. Size-frequency distribution of coral assemblages in insular shallow reefs of the Mexican Caribbean using underwater photogrammetry. PeerJ. 8, e8957(2020).">Hernández-Landa, R. C., Barrera-Falcon, E., Rioja-Nieto, R. Size-frequency distribution of coral assemblages in insular shallow reefs of the Mexican Caribbean using underwater photogrammetry. PeerJ. 8, e8957(2020).
  29. Metrics of coral reef structural complexity extracted from 3D mesh models and digital elevation models. Remote Sens. 12 (17), RS12172676(2020).">Fukunaga, A., Burns, J. H. R. Metrics of coral reef structural complexity extracted from 3D mesh models and digital elevation models. Remote Sens. 12 (17), RS12172676(2020).
  30. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. , 1682-1691 (2019).">Akkaynak, D., Treibitz, T. Sea-Thru: a method for removing water from underwater images. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. , 1682-1691 (2019).
  31. DeepSeeColor: realtime adaptive color correction for autonomous underwater vehicles via deep learning methods. In. Jamieson, S., How, J. P., Girdhar, Y. 2023 IEEE Int Conf Robot Autom, , 3095-3101 (2023).
  32. Accurate scaling and levelling in underwater photogrammetry with a pressure sensor. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 43 (B2-2021), 667-672 (2021).">Menna, F., Nocerino, E., Chemisky, B., Remondino, F., Drap, P. Accurate scaling and levelling in underwater photogrammetry with a pressure sensor. Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 43 (B2-2021), 667-672 (2021).
  33. Large-area imaging in tropical shallow water coral reef monitoring, research and restoration: a practical guide to survey planning, execution, and data extraction. NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS 313. , (2023).">Edwards, C. B., et al. Large-area imaging in tropical shallow water coral reef monitoring, research and restoration: a practical guide to survey planning, execution, and data extraction. NOAA Technical Memorandum NOS NCCOS 313. , (2023).
  34. Agisoft Agisoft Metashape User Manual Professional Edition, Version 2.1. , https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_en.pdf (2024).">Agisoft Agisoft Metashape User Manual Professional Edition, Version 2.1. , https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_en.pdf (2024).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Underwater PhotogrammetryCoral Reef MonitoringStructure From MotionTime Series ImagingBenthic HabitatGeo ReferencingDigital Elevation ModelOrthomosaic GenerationGround Control MarkersPhotogrammetry Automation

Related Articles