Opracowanie nowych metod ilościowego określania zagęszczenia ryb za pomocą podwodnych narzędzi stereo-wideo
20 listopada 2017
Opisujemy nową metodę liczenia ryb oraz szacowania względnej obfitości (MaxN) i gęstości ryb za pomocą obrotowych systemów kamer stereo-video. Pokazujemy również, jak wykorzystać odległość od kamery (odległość Z) do oszacowania wykrywalności specyficznej dla gatunku.
Ogólnym celem tej techniki analizy wideo jest dokładniejsze oszacowanie zagęszczenia, średniej długości i składu gatunkowego ryb w głębokich siedliskach skalistych. Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w dziedzinie zarządzania rybołówstwem, takie jak liczebność i rozkład wielkości gatunków zamieszkujących głębokowodne rafy skaliste. Główną zaletą tej techniki jest to, że zapewnia dokładniejsze oszacowanie zagęszczenia bez wydobywania ryb ze środowiska.
Przed przystąpieniem do tej procedury należy zebrać dane terenowe zgodnie z opisem w protokole tekstowym. W stereofotogrametrii znajomość dokładnego względnego położenia kamer jest ważna dla dokładnych pomiarów. Właściwa kalibracja jest ważnym krokiem w tym procesie.
Po zakończeniu badania terenowego utwórz nowy folder projektu zawierający zarówno pliki wideo, jak i pliki kalibracyjne. W oprogramowaniu do pomiaru stereo przejdź do Pomiar, Nowy plik pomiaru. Ustaw katalog obrazów, przechodząc do pozycji Obraz.
Ustaw katalog obrazów, a następnie wybierz folder zawierający wszystkie pliki projektu. Przejdź do Stereo, Kamery, Po lewej, a następnie Załaduj plik kamery, aby wybrać i załadować odpowiedni plik lewej kamery. Powtórz ten proces, wybierając opcję W prawo, aby załadować odpowiedni plik z kamery.
Następnie przejdź do Obraz, Zdefiniuj sekwencję filmu. Wybierz plik wideo z lewej kamery, aby zdefiniować sekwencję filmów dla lewego filmu. Kliknij Obraz, Załaduj obraz, aby załadować lewy plik wideo do oprogramowania pomiarowego.
Następnie kliknij Stereo, Obraz, Zdefiniuj sekwencję filmową, aby zdefiniować sekwencję filmu dla odpowiedniego filmu. Załaduj plik wideo, wybierając Stereo, Zdjęcie, a następnie załaduj wideo. Przejdź do Pomiar, Atrybuty, Edytuj plik załaduj gatunek, aby załadować listę gatunków.
Kliknij opcje Miara, Pola informacji, Edytuj wartości pól, aby otworzyć tabelę wartości pól informacyjnych. Wprowadź informacje o identyfikatorze ankiety i zapisz plik, aby utworzyć projekt obserwacji miary zdarzenia. Jeśli używasz znacznika czasu UTC, przesuń klatkę do przodu w lewym filmie, aż znacznik czasu rozpocznie nową sekundę lub gdy nastąpi lekki błysk lub klaskanie w dłonie.
Klatka kroku prawego filmu do przodu do przodu, aż sygnatura czasowa, lampka błyskowa lub klaskanie w dłoń dokładnie pasuje do lewego filmu. Następnie kliknij przycisk Zablokuj, aby upewnić się, że filmy są odtwarzane razem i zachowują synchronizację. Jak tylko lądownik rozpocznie swój pierwszy obrót, kliknij prawym przyciskiem myszy i wybierz Definicje okresów, Dodaj nowy okres początkowy, aby zdefiniować nowy okres próbkowania.
Wprowadź zero jeden jako nazwę pierwszego okresu i kliknij przycisk OK. Podczas obracania lądownika oznacz każdą rybę, która znajdzie się w kadrze, punktem 2D, klikając prawym przyciskiem myszy, wybierz Dodaj punkt i wybierz właściwą nazwę gatunku. Oznacz etykietą najniższy możliwy poziom taksonomiczny, a następnie kliknij przycisk OK. Kontynuuj oznaczanie każdej nowej ryby, aż do zakończenia rotacji. Bardzo ważne jest, aby zidentyfikować i policzyć każdą rybę, aby uzyskać dokładne oszacowanie MaxN.
Powtórz ten proces dla dodatkowego obrotu lądownika, upewniając się, że na początku każdego z nich zostanie zdefiniowany nowy okres. Po wyliczeniu wszystkich obrotów przejdź do Pomiar, Podsumowania pomiarów, Pomiary punktowe i zapisz punkty 2D jako plik TXT. Otwórz ten plik jako arkusz kalkulacyjny.
Przejdź do opcji Wstaw, Tabela przestawna, aby utworzyć tabelę przestawną. Wybieranie opcji Rodzaj i Gatunek dla etykiety wiersza i Okres dla etykiety kolumny. Wybierz obrót kamery, który ma największą liczbę osobników dla danego gatunku, aby wybrać MaxN dla tego gatunku.
W przypadku ryb zidentyfikowanych tylko do rodzaju należy wybrać MaxN na poziomie rodzaju na podstawie rotacji, w której zidentyfikowano największą liczbę osobników dla gatunku w tym konkretnym rodzaju. Następnie użyj zapisanych punktów 2D, aby nawigować do dokładnie tej samej ryby do pomiaru 3D. Powiększ obraz co najmniej cztery razy, aby lepiej zidentyfikować czubek pyska ryby i krawędzie płetw ogonowych.
Ręcznie kliknij na czubek pyska, a następnie krawędź ogona w lewej kamerze. Powtórz wybór w tej samej kolejności w prawym filmie. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy, wybierz Dodaj długość i wybierz prawidłowe oznaczenie gatunku.
Jeśli pomiar długości 3D nie jest możliwy, kliknij lewym przyciskiem myszy w tej samej pozycji na rybie w obu filmach, aby zaznaczyć punkt 3D. Wypełnij pola informacyjne, pozostawiając komentarz Wyklucz z pomiaru długości. Po wykonaniu pomiarów 3D dla wszystkich ryb przejdź do Pomiaru, Podsumowań pomiarów oraz Pomiary punktów i długości 3D.
Zapisz dane jako plik TXT, aby wyeksportować je do dalszej analizy. Następnie ustal, czy uzyskano odpowiednie próbki, zgodnie z opisem w protokole tekstowym. W tym badaniu podwodne narzędzia stereo wideo są wykorzystywane do ilościowego określania gęstości ryb.
Istnieją wyraźne wzorce w wykrywalnym zakresie obserwowanych gatunków, co prawdopodobnie wynika z interakcji wielkości, kształtu i ubarwienia każdego gatunku. Obliczenia odległości 95%Z są następnie wykonywane w szczególności dla dwóch gatunków. W przypadku Sebastes wilsoni i Ophiodon elongatus odległość 95%Z wynosi 2,65 metra dla Sebastes wilsoni i 3,96 metra dla Ophiodon elongatus, co przekłada się na efektywne obszary pomiarowe wynoszące odpowiednio 18,6 metra kwadratowego i 46 metrów kwadratowych.
Prosta analiza bootstrap potwierdza, że uzyskuje się wystarczającą wielkość próby, ponieważ oszacowanie odległości 95%Z dla obu próbek stabilizuje się, gdy próbkowanych jest ponad 50 ankiet. Maksymalna liczba N na badanie jest następnie przeliczana na gęstości. W przypadku obu gatunków zagęszczenie jest znacznie większe w siedliskach o wysokiej i średniej rzeźbie w porównaniu z siedliskami o niskiej rzeźbie.
Oszacowania gęstości dla pseudostacjonarnego lądownika są ustandaryzowane przy użyciu zredukowanych obszarów pokrycia. Średnie gęstości uzyskane przez kamerę obrotową są o 18% większe niż te uzyskane przy użyciu kamer stacjonarnych. Ponadto współczynnik zmienności jest 1,8 raza większy w przypadku korzystania z kamer stacjonarnych.
Po opanowaniu technika ta może być używana do liczenia i mierzenia ryb w zaledwie kilka minut, jeśli jest prawidłowo wykonana. Wykonując tę procedurę, należy pamiętać, że wartości 95%Z są specyficzne dla narzędzia i ankiety. A konkretne wartości nie powinny być używane uniwersalnie.
Zgodnie z tą procedurą można przeprowadzić różne statystyki wielowymiarowe lub porządkowe, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania dotyczące składu gatunkowego w różnych typach siedlisk. Implikacje tej techniki rozciągają się w kierunku lepszego zrozumienia ekologii gatunków głębokowodnych skalistych raf, ponieważ obecne mechanizmy badawcze zapewniają jedynie słabe zrozumienie długości i liczebności ryb. Uważa się, że technika ta może zapewnić wgląd w głębokowodne siedliska morskie, ale może być również przydatna w innych systemach, takich jak rafy koralowe i lasy wodorostów.
Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które dopiero zaczynają korzystać z tej metody, będą miały trudności, ponieważ wymaga ona zrozumienia geometrii systemów kamer stereo. Wizualna demonstracja tej techniki jest pomocna, ponieważ obliczanie MaxN pochodzi z różnych danych, a zatem wymaga wielu kroków w oprogramowaniu.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Ten artykuł przedstawia nową metodę liczenia ryb i oszacowania ich względnego zagęszczenia i gęstości za pomocą obracających się systemów stereo-wideo kamer. Technika ta poprawia dokładność wykrywalności gatunkowej poprzez uwzględnienie odległości od kamery.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Zarządzanie rybołówstwem
- Ekologia morska
- Techniki analizy wideo
Tło
- Dokładne oszacowanie gęstości ryb i składu gatunkowego jest kluczowe dla efektywnego zarządzania rybołówstwem.
- Tradycyjne metody często polegają na wyłapywaniu ryb, co może być szkodliwe dla populacji.
- Obracające się systemy stereo-wideo oferują nieinwazyjną alternatywę dla monitorowania populacji ryb.
- Kalibracja systemów kamer jest niezbędna do precyzyjnych pomiarów.
Cel badania
- Rozwój metody, która zapewnia dokładne oszacowanie gęstości ryb w głębokich skalistych siedliskach.
- Ocenienie rozkładu wielkości i obfitości gatunków ryb w tych środowiskach.
- Poprawa zrozumienia składu gatunkowego bez szkody dla ryb.
Stosowane metody
- Wykorzystanie obracających się systemów stereo-wideo kamer do liczenia ryb.
- Oszacowanie względnej obfitości (MaxN) i gęstości ryb.
- Uwzględnienie odległości od kamery (odległość Z) do analizy wykrywalności.
- Zbieranie danych terenowych zgodnie z określonymi protokołami.
Główne wyniki
- Metoda zapewnia bardziej dokładne oszacowania gęstości w porównaniu z tradycyjnymi technikami.
- Wykrywalność gatunkowa jest poprawiona poprzez uwzględnienie odległości kamery.
- Wyniki wskazują na wszechstronne zrozumienie populacji ryb na głębokich skalistych rafach.
- Technika została zweryfikowana poprzez kalibracje i analizę danych terenowych.
Wnioski
- Ta nowa metoda jest znaczącym postępem w nieinwazyjnej ocenie populacji ryb.
- Może ona informować decyzje w zarządzaniu rybołówstwem i wysiłki konserwatorskie.
- Dalsze badania mogą rozszerzyć jej zastosowanie na inne siedliska morskie.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Accurate quantification of biological populations is foundational for target validation and preclinical model development in biopharma R&D. This method demonstrates how non-invasive, high-resolution imaging can improve predictive confidence in biological system characterization. By standardizing detectability thresholds and reducing measurement variability, it supports mechanistic de-risking in early discovery workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of biological hypotheses through precise spatial mapping of target engagement in complex tissue environments.
- Operational Value: Reduces need for destructive sampling, preserving sample integrity for longitudinal analysis.
- Predictive Value: Improves target confidence by minimizing false negatives in low-abundance target detection.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides quantitative, 3D-resolved readouts for compound-induced phenotypic changes in model systems.
- Operational Value: Standardizes assay outputs via species-specific detectability thresholds, enhancing reproducibility across labs.
- Scalability: Supports high-content screening through automated rotation and synchronized multi-camera data capture.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Enables disease-relevant system modeling by correlating spatial distribution with functional readouts in intact microenvironments.
- Operational Value: Facilitates cross-functional collaboration through standardized, exportable measurement formats (TXT, pivot tables).
- Translational Continuity: Supports biomarker alignment by linking morphological changes to spatial density shifts over time.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead optimization, where spatial quantification informs mechanism of action and structure-activity relationships.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by enabling co-localization analysis of multiple biomarkers in 3D space.
- Screening: Delivers assay readiness through synchronized video capture and species-level MaxN extraction per rotation period.
- Analytics: Generates quantitative dependent variables (3D length, density, MaxN) enabling statistical comparison across experimental conditions.
- Translational Research: Connects to preclinical validation via habitat-stratified density estimates that mirror tissue microenvironment heterogeneity.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable calibration and synchronization framework applicable across diverse model systems and imaging platforms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence, target validation, reduction of mechanistic ambiguity in spatial biology.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability through locked video synchronization and species-file mapping.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk via early detectability profiling.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on standardized, habitat-normalized density metrics.
Implementation Considerations
- Requires expertise in stereophotogrammetry and multi-camera synchronization for accurate Z-distance measurement.
- Dependent on calibrated stereo camera systems and measurement software capable of 3D point and length extraction.
- Necessitates cross-team standardization of species identification protocols and period definition workflows.
- Involves adaptation considerations for varying optical properties (size, shape, coloration) affecting detectability across model systems.
- Limited by manual annotation burden during high-density events, suggesting opportunity for semi-automated tracking integration.
