Name: Reefshape: system do efektywnego gromadzenia i automatycznego przetwarzania danych z podwodnej fotogrametrii szeregów czasowych do monitorowania siedlisk bentosowych (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T13:25:00.000+00:00
Duration: 13 min 35 s
Description: Poznaj protokół ReefShape do zautomatyzowanej fotogrametrii podwodnej dla monitorowania raf koralowych. Ta metoda wykorzystuje skrypty Python i znaczniki georeferencyjne, aby uprościć przetwarzanie danych szeregów czasowych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

<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>
<li>Sandin, S. A., et al. Large area imagery collection & processing standard operating procedures - Version 3.0 (2021). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSandin%2C+SA+%22Standard+Operating+Procedure+Documents+for+Coral+Reef+Ecological+Monitoring+Collection.%C2%A0UC+San+Diego+Library+Digital+Collections%22">Standard Operating Procedure Documents for Coral Reef Ecological Monitoring Collection. UC San Diego Library Digital Collections</a>. , (2023).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Agisoft+Metashape+Professional+Edition%22">Agisoft Metashape Professional Edition</a>. , (2024).</li>
<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>
<li>Hernández-Landa, R. C., Barrera-Falcon, E., Rioja-Nieto, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Size-frequency+distribution+of+coral+assemblages+in+insular+shallow+reefs+of+the+Mexican+Caribbean+using+underwater+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Size-frequency distribution of coral assemblages in insular shallow reefs of the Mexican Caribbean using underwater photogrammetry.</a> PeerJ. 8, e8957(2020).</li>
<li>Fukunaga, A., Burns, J. H. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Metrics+of+coral+reef+structural+complexity+extracted+from+3D+mesh+models+and+digital+elevation+models%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Metrics of coral reef structural complexity extracted from 3D mesh models and digital elevation models.</a> Remote Sens. 12 (17), RS12172676(2020).</li>
<li>Akkaynak, D., Treibitz, T. Sea-Thru: a method for removing water from underwater images. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAkkaynak%2C+D+%22Proc+IEEE+Comput+Soc+Conf+Comput+Vis+Pattern+Recognit%22">Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit</a>. , 1682-1691 (2019).</li>
<li>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).</li>
<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>
</ol>

Autorzy nie mają konkurencyjnych interesów finansowych ani innych konfliktów interesów.

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.

Rafa koralowa jest jednym z najbardziej zróżnicowanych biologicznie i najważniejszych gospodarczo ekosystemów na świecie, który mierzy się z bezprecedensowymi wyzwaniami wynikającymi ze zmian klimatu, chorób, przełowienia oraz innych stresorów1,2,3. Monitorowanie ekosystemów raf koralowych jest wyjątkowo trudne ze względu na ich często odległe położenie oraz immanentne trudności związane z badaniami podwodnymi; w związku z tym rafy były historycznie niedostatecznie zbadane4. Skuteczny monitoring raf koralowych w wielu skalach przestrzennych, od mikrobiologicznej5 po archipelagową6 i globalną7, jest niezbędny do zrozumienia przyczyn ich degradacji, a także do planowania, śledzenia i oceniania działań interwencyjnych8. Narzędziem, które stało się popularne w monitorowaniu stanu benthosu raf koralowych w skali od dziesiątek do setek metrów kwadratowych, jest obrazowanie fotomozaikowe – termin ten odnosi się do map o wysokiej rozdzielczości, składających się ze zszytych ze sobą nachodzących na siebie zdjęć podwodnych9. Mozaiki te pozwalają badaczom na obrazowanie obszaru rafy większego niż ten, który można uchwycić na pojedynczym zdjęciu, stąd określenie obrazowanie obszarów wielkoskalowych (large-area imaging, LAI)10. Mozaiki mogą być później analizowane w celu wyodrębnienia istotnych informacji ekologicznych, takich jak procentowe pokrycie koralowcami, wielkość kolonii, rozmieszczenie gatunków i skład benthosu1. Postępy w informatyce oraz dostępność gotowego oprogramowania pozwalają obecnie na przeprowadzenie tego procesu przy użyciu fotogrametrii opartej na strukturze z ruchu (structure-from-motion, SfM). SfM polega na analizie zdjęć w celu znalezienia punktów wspólnych, które służą do rekonstrukcji trójwymiarowej orientacji zdjęć i punktów wiążących, co umożliwia stworzenie dokładnej wirtualnej repliki rafy12,13,14. Badania z wykorzystaniem SfM/LAI stały się powszechne w badaniach nad rafami koralowymi, dostarczając nowych informacji na temat ekologii społeczności koralowców10, złożoności siedlisk15,16, reakcji społeczności koralowców na zjawiska blaknięcia17,18, huragany19 oraz renowację koralowców20.
Opracowano kilka podejść do wykorzystania LAI w monitorowaniu raf koralowych21,2,23,24, co zaowocowało szeroką gamą opcji dostępnych dla praktyków chcących wykorzystać tę technologię. Jednak efektywne zastosowanie LAI w badaniach raf koralowych jest złożone i wymaga znacznego nakładu pracy w celu opanowania tej metody. Niezbędna jest biegłość w nurkowaniu SCUBA, nawigacji podwodnej, fotografii podwodnej, obsłudze oprogramowania, kurateli danych oraz zarządzaniu nimi. Ponadto wiedza z zakresu ekologii jest fundamentalna dla efektywnej analizy i interpretacji produktów danych. Istniejące schematy postępowania koncentrują się głównie na akwizycji obrazów, nie zapewniając wystarczających wytycznych dla protokołów szeregów czasowych, zbierania metadanych (np. skalowania, głębokości i lokalizacji) czy przetwarzania danych po zakończeniu wyprawy terenowej; są to jednak wszystkie kroki niezbędne do dokładnego i powtarzalnego gromadzenia danych. Koszty związane z procedurami LAI mają również tendencję do bycia wysokimi ze względu na wykorzystanie kosztownych systemów kamer i konfiguracji komputerowych. Wśród badaczy wciąż istnieje silna potrzeba opracowania kompleksowej, prostej i wydajnej metodologii, która dostarczyłaby dane o jakości wystarczającej do odpowiedzi na szeroki zakres obecnych i przyszłych pytań badawczych. Odpowiadamy na tę potrzebę, opracowując solidne i efektywne podejście do podwodnego LAI, które zmniejsza nakład pracy i złożoność przetwarzania oraz minimalizuje koszty, jednocześnie poprawiając jakość danych. Nasze nowe podejście umożliwia szybką akwizycję, zautomatyzowane przetwarzanie i dopasowanie obrazowania w szeregach czasowych, aby dostarczyć wysokiej jakości produkty danych do ekologicznych badań i analiz raf koralowych. Całkowity koszt początkowy wdrożenia tego podejścia wynosi około 5 00 - 8 0 USD (wliczając system kamer, materiały, dedykowany komputer i oprogramowanie), w zależności od tego, czy użytkownik ma dostęp do cen edukacyjnych na oprogramowanie do fotogrametrii. Poprzez zastosowanie naszych metod dążymy do pomóc badaczom raf koralowych w optymalizacji wysiłków związanych z gromadzeniem i przetwarzaniem danych, umożliwiając bardziej efektywne schematy postępowania, które ułatwiają szybką ekstrakcję i analizę krytycznie ważnych ekologicznych danych o rafach koralowych.
Opisana tutaj metoda, którą nazwaliśmy „ReefShape”, wnosi trzy główne nowatorskie wkład: (1) zastosowanie półtrwałych markerów kontrolnych zamocowanych do podłoża, co umożliwia automatyczne georeferencjonowanie i wyrównywanie szeregów czasowych zbiorów danych, (2) wykorzystanie niestandardowej ankiety w aplikacji w celu ułatwienia gromadzenia i formatowania danych lokalizacyjnych oraz (3) wdrożenie kompleksowego procesu skryptowego zbudowanego w celu pełnej automatyzacji procesu fotogrametrycznego, co drastycznie redukuje nakład pracy ludzkiej w fazie przetwarzania, na której opierają się inne protokoły LAI20,21,2,23. Podobnie jak inne protokoły LAI, ReefShape opiera się na wykorzystaniu oprogramowania Agisoft Metashape25 (dalej określanego jako „program do fotogrametrii”) do przetwarzania fotogrametrycznego, a dodatkowo wykorzystuje bezpłatną aplikację smartfonową ESRI Survey12326 (dalej określaną jako „aplikacja ankietowa”) do zbierania danych lokalizacyjnych. Niniejszy protokół został zaprojektowany tak, aby był prosty, a zarazem niezawodny, nie wymagając systemów wielokamerowych24 ani złożonych pomiarów geodezyjnych13, przy jednoczesnym osiągnięciu celu dostarczenia wysokiej jakości danych, definiowanych jako ukończone modele 3D, fotomozaiki i cyfrowe modele wysokościowe o dokładnej geometrii, skali i pozycji; wystarczającej rozdzielczości i ostrości do wizualnej identyfikacji organizmów bentosowych na poziomie gatunku lub rodzaju; braku głównych luk lub dziur w danych; dokładnej kolorystyki oraz, w przypadku danych z szeregów czasowych, właściwego wyrównania między punktami czasowymi. Specyficzne podejście opisane w niniejszym dokumencie stanowi ramy gromadzenia i przetwarzania danych w celu realizacji tych celów.
Dzięki postępom w dziedzinie uczenia maszynowego spodziewamy się opracowania nowych narzędzi analitycznych, które pozwolą na szybszą i dokładniejszą ekstrakcję danych ekologicznych z fotomozaik. Dlatego koncentrujemy nasze wysiłki na gromadzeniu wysokiej jakości obrazów podwodnych oraz automatyzacji procesu fotogrametrycznego, pozostawiając szczegółowe analizy w dużej mierze użytkownikom niniejszego protokołu, w zależności od ich indywidualnych i zróżnicowanych potrzeb. Ten uskryptywany proces, mający szerokie zastosowanie w społeczności badaczy raf koralowych, obejmuje opcje eksportu produktów danych w formacie GeoTIFF o różnych specyfikacjach, dostosowanych do popularnego oprogramowania GIS oraz TagLab – specjalistycznej aplikacji do szybkiej adnotacji ortomozaik raf koralowych27.
Przegląd protokołu 
Metoda ReefShape dzieli się na dwie główne fazy: zbieranie danych in situ oraz przetwarzanie danych na komputerze. Metoda ta jest funkcjonalna dla powierzchni działek od ~25 m2 do &#62;100 m2, na głębokościach od ~1 m do&#160;30 m. Wykazano, że działki o powierzchni 30-400 m2 są idealne do efektywnego uchwycenia różnorodności koralowców na rafach karaibskich28. Stwierdzono jednak, że działki większe niż ~10 m2 mogą być trudne do nawigowania dla początkujących badaczy. Dlatego w protokole opisano rozmiar działki 10 m x 10 m jako punkt wyjścia, jednak nie chcemy ograniczać użytkowników tą sugestią. Zamiast tego sugerujemy, aby użytkownicy dobierali rozmiar działki w zależności od własnego doświadczenia i potrzeb badawczych. Proces zbierania danych pozostaje w zasadzie taki sam dla dowolnego wybranego rozmiaru działki.
Podczas pierwszego wyznaczania obszaru badań geodeta rozpoczyna od trwałego przymocowania do podłoża czterech unikalnych znaczników z kodowanymi celami fotogrametrycznymi (Ryc. 1D>) w każdym narożniku (Ryc. 2>), używając komputera nurkowego do pomiaru głębokości każdego znacznika. W obrębie obszaru tymczasowo rozmieszcza się kodowane skale liniowe (Ryc. 1E>), a nurek wykonuje zdjęcia skierowane w stronę podłoża za pomocą jednego aparatu bezlusterkowego z szerokokątnym obiektywem rektylinearnym, znajdując się na wysokości 1,5 m – 2 m nad rafą i płynąc w podwójnym schemacie krzyżowym typu „kosiarka”, zgodnie z innymi uznanymi protokołami1,21,24,. Cały proces (w tym pierwsza konfiguracja i fotografowanie) można zazwyczaj zrealizować podczas jednego nurkowania, choć w przypadku głębszych lub większych obszarów może być konieczne kilka nurkowań. Po wykonaniu zdjęć geodeta wykorzystuje jednostkę GPS z Bluetooth zamocowaną do boi (Ryc. 1C) oraz smartfon, aby zebrać punkty GPS na powierzchni nad każdym znacznikiem narożnym, korzystając z niestandardowego formularza w aplikacji badawczej, która następnie przesyła dane referencyjne do użytkownika drogą mailową w sformatowanym arkuszu kalkulacyjnym. Podczas kolejnych przeglądów obszaru geodeta nie zbiera danych referencyjnych ani nie instaluje znaczników; musi jedynie zlokalizować i oczyścić istniejące znaczniki narożne oraz wykonać zdjęcia, co usprawnia proces zbierania danych w serii czasowej.
Do przetwarzania danych opracowano zestaw niestandardowych skryptów w języku Python, które współpracują z programem do fotogrametrii w celu automatyzacji całego procesu (Rysunek 3), co w normalnych warunkach wymagałoby interwencji człowieka na kilku etapach. Główne kroki przetwarzania w zautomatyzowanym potoku obejmują: tworzenie chmury punktów wspólnych i szacowanie pozycji kamer, budowanie modelu siatki 3D rafy, tworzenie cyfrowego modelu wysokościowego (DEM) 2.5D, generowanie ortorektyfikowanej fotomozaki 2D oraz definiowanie obszaru zainteresowania (ROI) ograniczonego czterema markerami narożnymi (Rysunek 4). W tym schemacie pracy użytkownik wprowadza zdjęcia i dane referencyjne w interfejsie graficznym (Rysunek uzupełniający 1) na początku przetwarzania, zamiast konieczności przechodzenia przez liczne kroki przed ręcznym dodaniem danych referencyjnych i wygenerowaniem produktów danych, co jest powszechne w innych schematach pracy21,2,23,24. W przypadku przetwarzania serii czasowych stałe markery narożne ułatwiają automatyczne dopasowanie punktów czasowych, eliminując potrzebę ręcznego wyrównywania. Zastosowanie zestandaryzowanego, oskryptowanego schematu pracy pomaga zapewnić spójność danych i pozwala zaoszczędzić znaczną ilość pracy ludzkiej podczas przetwarzania, szczególnie w projektach z wieloma punktami czasowymi. Dołączono również zestaw samodzielnych skryptów do automatyzacji różnych zadań przetwarzania, w tym obliczania stosunku powierzchniowej 3D do powierzchni rzutowanej, co jest ważnym miernikiem oceny złożoności strukturalnej rafy19,29.
<img alt="Rycina 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig01.jpg" /> 
Rycina 1: Kluczowe materiały wymagane do etapu gromadzenia danych w niniejszym protokole. (A) aparat bezlusterkowy z szerokokątnym obiektywem rectilinear, (B) obudowa podwodna z kopułką dopasowana do aparatu/obiektywu, (C) urządzenie GPS typu kickboard z Bluetooth, (D) automatycznie wykrywalne kodowane markery narożne do kontroli terenu stałych powierzchni badawczych i georeferencji oraz (E) kodowane skale używane do określenia rozmiaru modelu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>

<table><tbody><tr><td>Rura PVC o długości 0,3 m 1/2 "</td><td></td><td>ogólna Nie</td> dotyczy <td>do zestawu GPS</td></tr><tr><td>1 "Nasadka stołowa z PVC</td><td>ogólna</td><td>Nie dotyczy</td><td>do zestawu GPS</td></tr><tr><td>Tuleja redukcyjna PVC 1/2 "do 1"</td><td></td> ogólna <td>Nie dotyczy</td> do <td>zestawu GPS</td></tr><tr><td>Obiektyw 12 mm f/2.0 AF z mocowaniem typu E</td><td>Samyang</td><td>SYIO12AF-E</td><td>sprzedawany również pod marką Rokinon</td></tr><tr><td>2" okrągłe gwoździe</td> <td>murarskie z rowkowanym trzpieniemogólny</td><td>Nie dotyczy</td> do <td>instalacji znacznika narożnego</td></tr><tr><td>Karta SD 256 GB UHS-1 V30</td><td>SanDisk</td><td>SDSDXXD-256G-ANCIN</td><td>najszybsza możliwa karta SD UHS-1 Zalecana taśma miernicza UHS-1</td></tr><tr><td>30 m (opcjonalnie)</td> <td>nie dotyczy</td> nie <td>dotyczy do</td><td>ustawienia działki</td></tr><tr><td>Arkusz akrylowy o grubości 3 mm, przycięty do 80 mm x 580 mm (3x)</td> <td>Nie</td> dotyczy <td>Materiał skali</td><td>Nie</td></tr> dotyczy <tr><td>Aluminiowa taca na kamerę</td><td>KitDive</td><td>N/A</td><td>Pasuje do obudowy kamery i pomocy z kamerą trzymającą</td></tr><tr><td>Podwodny zestaw znaczników narożnych z nadrukowanymi tarczami fotogrametrycznymi</td><td>N/A</td> N<td>/A</td><td>wykonane na zamówienie, skontaktuj się z autorem, aby uzyskać szczegółowe informacje</td></tr><tr><td>Wodoodporny papier do drukarki laserowej Duracopy</td><td>Rite in the Rain</td><td>6511</td><td>można zastąpić wodoodpornym papierem do naklejek</td></tr><tr><td>E6000 epoksydowy</td><td>ogólny</td><td>Nie dotyczy</td><td>do zestawu GPS</td></tr><tr><td>GLO2 Bluetooth GPS</td><td>Garmin</td><td>010-02184-01</td><td>istnieją inne opcje, GLO2 jest najbardziej ekonomicznym</td></tr><tr><td>aparatem bezlusterkowym ILCE a6700</td> Preferowany aparat <td>Sony</td><td>ILCE6700/B</td><td>a6700, A6600 lub A6400 to tanie opcje</td></tr><tr><td>Drukarka laserowa</td><td>Nie</td><td></td> dotyczy <td>dowolna drukarka laserowa (nie atramentowa)</td></tr><tr><td>Metashape Professional Edition</td><td>Agisoft</td><td>N/A</td><td>Wymagane oprogramowanie</td></tr><tr><td>Karta plastikowa (około 1 mm x 5 mm x 5 mm)</td> <td>Nie dotyczy</td><td>Nie</td><td>dotyczy zestawu GPS, można również użyć wyrzuconej karty kredytowej lub podobnej, przeciętej na pół.</td></tr><tr><td>Smartfon</td><td>N/A</td><td>N/</td><td>A każdy w miarę nowoczesny smartfon, do zbierania danych GPS</td></tr><tr><td>Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT Wodoodporna obudowa z akrylowym 6-calowym portem kopułkowym V.1</td><td>SeaFrogs</td><td>N/A</td><td>jeśli używasz kamer a6600 lub a6400, zastąp odpowiednią obudową SeaFrogs</td></tr><tr><td>Super klej</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>do zestawu GPS i tworzenia paska skali</td></tr><tr><td>Pływanie deska do kickboardu w stylu fitness</td><td>Speedo</td><td>877530050021SZ</td><td>do zestawu GPS, marka nieważna</td></tr><tr><td>Komputer nurkowy w stylu zegarka</td><td>NIE DOTYCZY</td><td>NIE DOTYCZY</td><td>do zbierania głębokości znaczników narożnych Wodoodporna</td></tr><tr><td>torba</td><td>Xuniea</td><td>W-1188</td><td>marka nieważna, pasująca do urządzenia GPS</td></tr><tr><td>Wodoodporna torba na telefon</td><td>Pelican</td><td>PP048884</td><td>marka nieważna, pasująca do smartfona</td></tr></tbody></table>

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

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

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.

Zestaw danych LAI w serii czasowej został zgromadzony przy użyciu tej metodologii na rafie Simms Point, u południowo-zachodniego krańca New Providence na Bahamach. Rycina&#160;4, Rysunek 5, Rysunek 6 i Rycina dodatkowa 4 wszystkie przedstawiają wyniki tego eksperymentu. Sieć referencyjna została ustanowiona, a pierwsze obrazy zebrano w styczniu 2023 roku. Ponowne zdjęcia wykonano w sierpniu 2023 roku, podczas silnej morskiej fali upałów, aby ocenić stopień 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 129 obrazów, z których wszystkie zostały pomyślnie wyrównane, przy średniej wysokości pływania 1,8 m nad podłożem, natywnej rozdzielczości gruntowej 0,567 mm/px (znormalizowanej do 0,5 mm/px) oraz całkowitej powierzchni pokrycia wynoszącej 208 m2 (mierzone jako obszar wewnątrz znaczników narożnych), stosunek powierzchni 3D do 2D wynoszący 2,87, błąd reprojekcji wynoszący 1,12 px, całkowitą wewnętrzną dokładność geolokalizacji na poziomie 30,6 cm oraz błąd skalowania wynoszący 1,4 mm. Cały proces, przy ustawieniach domyślnych w skrypcie Full ReefShape, trwał 8 h 23 min przy użyciu komputera stacjonarnego z około 2018 roku z 6-rdzeniowym procesorem CPU, 32 GB pamięci RAM i dyskretną kartą graficzną GPU o pamięci 8 GB (całkowity koszt ok. 150 USD). Komputer stacjonarny z 2024 roku z 14-rdzeniowym procesorem CPU, 64 GB pamięci RAM i dyskretną kartą graficzną GPU o pamięci 24 GB (całkowity koszt ok. 40 USD) przetworzył ten sam obszar w łącznym czasie 1 h 58 min. Przetwarzanie drugiego punktu czasowego, obejmujące 1974 / 1974 wyrównane obrazy, zajęło 7 h 45 min na starszym komputerze stacjonarnym z 2018 roku.
Powiększony fragment dwóch punktów czasowych oraz podstawowa analiza blaknięcia koralowców przeprowadzona w programie TagLab27 została przedstawiona na Rysunku 5, co pokazuje użyteczność tego procesu w analizie zmian siedlisk bentosowych w czasie. Wyniki analizy wykazały, że ponad 90% osobników wielu gatunków koralowców uległo całkowitemu blaknięciu, co potwierdza gwałtowność tego zjawiska, podczas gdy inne gatunki wykazały minimalne lub żadne blaknięcie, co daje wgląd w wzorce odporności w obrębie społeczności koralowców. Oba punkty czasowe (Rysunek 5) prezentują wysoką jakość obrazowania, z wystarczającą ostrością i rozdzielczością umożliwiającą ekspercką identyfikację organizmów bentosowych na poziomie gatunku lub rodzaju. Balans bieli został odpowiednio ustawiony i nie występują znaczące obszary rozmycia, luki w danych ani inne artefakty, co wskazuje, że protokół skutecznie dostarczył dane niezbędne do badania dynamiki ekologii bentosu rafy koralowej. Rysunek 6 (góra) przedstawia powiększenie tego obszaru jako przykład obrazowania wysokiej jakości w porównaniu ze zbiorem danych słabej jakości (dół), który nie spełnia wymogów jakości danych, a artefakty obrazu utrudniają ekstrakcję danych ekologicznych. Zbiór danych słabej jakości został zebrany przy niewłaściwych ustawieniach kamery (nieprawidłowy balans bieli prowadzący do ogólnego czerwonego odcienia oraz zbyt otwarta przysłona powodująca rozmycie) oraz niewystarczającym pokryciu zdjęć z powodu błędów w nawigacji nurka, co podkreśla znaczenie procesu pozyskiwania obrazów (sekcja 2 protokołu).
<img alt="Rysunek 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig05.jpg" /> 
Rysunek 5: Reprezentatywne wyniki przedstawiające serie czasowe obrazów oraz obrysy kolonii koralowców z działki fotografowanej przed i w trakcie zdarzenia blaknięcia, wykazujące dokładność automatycznego dopasowania osiągniętą dzięki naszemu protokołowi oraz użyteczność tych danych w monitorowaniu zmian bentosowych w czasie.(A) przedstawia obraz ze stycznia 2023 r. dla stanowiska Simms Point na wyspie New Providence, Bahamy, (B) obraz z sierpnia 2023 r., (C) żywe kolonie koralowców w styczniu 2023 r. sklasyfikowane jako zdrowe (niebieski), blade (pomarańczowy) lub wybielone (czerwony) oraz (D) żywe kolonie koralowców w sierpniu 2023 r. obrysowane zgodnie z tym samym schematem klasyfikacji. Obrysowywanie kolonii koralowców wykonano za pomocą segmentacji wspomaganej przez AI w programie TagLab. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig05large.jpg" target="_blank">Aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku, kliknij tutaj.</a>
<img alt="Rycina 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig06.jpg" /> 
Rycina 6: Przykład wysokiej jakości ortomozaiki oraz niskiej jakości ortomozaiki, wraz z adnotacjami wskazującymi kluczowe cechy różniące oba obrazy. Wizualna inspekcja ortomozaiki i innych produktów danych podczas kroku 5.4 protokołu jest niezbędna do oceny, czy protokół został wykonany prawidłowo, czy też konieczne jest ponowne wykonanie fotografii poletek, aby spełnić cele dotyczące jakości danych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig06large.jpg" target="_blank">Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Dostęp do oprogramowania: 
Skrypty ReefShape w języku python, instrukcje instalacji i użytkowania oraz bardziej szczegółowe wytyczne dotyczące zbierania danych i korzystania z oprogramowania w formie białej księgi są dostępne pod adresem&#160;https://github.com/Perry-Institute/ReefShape. Planujemy aktualizować skrypty w celu rozwiązywania pojawiających się problemów i wprowadzania ulepszeń. W związku z tym zalecamy korzystanie z najnowszej wersji.
Rycina uzupełniająca 1. Zrzut ekranu ilustrujący badanie w celu gromadzenia danych georeferencyjnych ReefShape w aplikacji Survey123 na smartfonie. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do badania bez płatnego konta, a po przesłaniu danych otrzymują drogą mailową pliki sformatowane do użytku w przetwarzaniu ReefShape. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-1_Survey123.tif" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Rycina uzupełniająca 2. Zrzut ekranu interfejsu graficznego (GUI) skryptu pełnego przepływu pracy ReefShape. Użytkownicy mogą wprowadzić w tym interfejsie wszystkie niezbędne informacje do przetwarzania, co umożliwia pełną automatyzację procesu fotogrametrycznego. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-2_Full ReefShape Workflow Script.tif" target="_blank">Aby pobrać ten plik, kliknij tutaj.</a>
Rysunek uzupełniający 3. Zrzut ekranu interfejsu graficznego użytkownika (GUI) skryptu Align Timepoints. Użytkownicy mogą wykorzystać ten skrypt w celu ułatwienia automatycznego dopasowania kolejnych przeglądów do oryginalnego punktu czasowego, co umożliwia analizę zmian w serii czasowej. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-3_Align Timepoints Script.tif" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Rycina uzupełniająca 4. Zrzut ekranu modelu 3D, przedstawiający reprezentatywne wyniki oraz panel referencyjny. Wszystkie informacje w panelu referencyjnym są ustawiane automatycznie zgodnie z paskiem skali i plikami georeferencyjnymi wprowadzonymi do skryptu Full ReefShape Workflow. Różne miary dokładności dla poszczególnych danych referencyjnych (0,25 mm dla skalowania, 10 cm dla głębokości i ~70 cm dla geolokalizacji XY) są wprowadzane automatycznie i umożliwiają priorytetowe traktowanie kolejno skali, głębokości, a następnie współrzędnych XY w końcowym rozwiązaniu lokalizacji obliczonym przez program Metashape. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-4_GeoRef_Example.tif" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 1: W Pliku uzupełniającym znajdują się instrukcje przygotowania sprzętu, wymagania i ustawienia systemu kamer oraz wymagania sprzętowe komputera i kroki konfiguracji oprogramowania, które wykraczają poza zakres samego protokołu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/Supplementary_File_1_.docx" target="_blank">Prosimy kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.</a>

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.

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

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

ReefShape to protokół służący do gromadzenia i automatycznego przetwarzania georeferencyjnych szeregów czasowych zestawów danych z fotogrametrii podwodnej w zakresie monitorowania siedlisk bentosowych. Fotogrametria, czyli obrazowanie dużych obszarów, to narzędzie, które stało się bardzo popularne wśród badaczy raf koralowych do tworzenia cyfrowych modeli 3D i ortorektyfikowanych mozaik fotograficznych 2D o wysokiej rozdzielczości przekrojów bentosu, które można później przeanalizować na komputerze w celu zmierzenia takich rzeczy, jak skład społeczności lub złożoność strukturalna. Gromadzenie tego rodzaju danych i szeregów czasowych do monitorowania raf koralowych jest niezwykle przydatne w kontekście gwałtownego globalnego zaniku ekosystemów koralowych. Fotogrametria podwodna jako koncepcja jest dość prosta. Polega ona na wykonaniu setek lub tysięcy nakładających się na siebie obrazów obszaru, które są wprowadzane do struktury przez oprogramowanie do fotogrametrii ruchu w celu odtworzenia orientacji zdjęć w krajobrazie rafy w 3D. Następnie można wygenerować model siatki, numeryczny model terenu i ortomozaikę 2D z góry na dół. Chociaż istnieje wiele protokołów gromadzenia danych fotogrametrycznych do monitorowania raf, często koncentrują się one na zbieraniu obrazów i pozostawiają opcje przetwarzania indywidualnym badaczom, co może być bardzo czasochłonne i wymaga stromej krzywej uczenia się. Automatyzacja tego procesu jest wyzwaniem, ponieważ modele muszą być odpowiednio przeskalowane, zlokalizowane i precyzyjnie dopasowane do innych punktów czasowych, aby były szczególnie przydatne do analizy danych ekologicznych. Opracowaliśmy ReefShape jako sposób na rozwiązanie tych problemów. Nasza metoda zapewnia rozwiązanie do ustanawiania stałych wykresów monitorowania z rzeczywistymi danymi georeferencyjnymi, wydajnego zbierania zobrazowań szeregów czasowych i przetwarzania danych przy użyciu zestawu niestandardowych skryptów Pythona, które w pełni automatyzują i znacznie upraszczają potok przetwarzania. Z Agisoft Metashape Pro, standardowym w branży oprogramowaniem do fotogrametrii. Nasze skrypty generują skalowane i georeferencyjne dane szeregów czasowych, które są eksportowane w odpowiednich formatach dla typowych procedur wykonywania zadań związanych z analizą oraz oprogramowania GIS i laboratorium znaczników, specjalnie zaprojektowanej aplikacji do szybkiego opisywania ortomozaik raf koralowych. Polegamy na użyciu czterech stałych, automatycznie wykrywalnych znaczników kontroli gruntu, które są mocowane do podłoża podczas pierwszego zakładania działki. Głębokości i lokalizacje GPS tych znaczników są zbierane w pierwszym punkcie czasowym za pomocą Bluetooth GPS i smartfona z niestandardową ankietą, która jest swobodnie dostępna, a następnie wysyła do użytkownika wiadomości e-mail ze wstępnie sformatowanymi danymi o lokalizacji. W celu zbierania danych tymczasowe paski skali są umieszczane na wykresie, a obrazowanie jest wykonywane przez nurka lub snorkelera za pomocą jednej kamery i obiektywu szerokokątnego. Kolejne punkty czasowe wymagają jedynie przemieszczenia i oczyszczenia trwałych znaczników narożnych, umieszczenia podziałek liniowych i zebrania obrazów. Na komputerze nasze niestandardowe skrypty ReefShape ułatwiają automatyczne przetwarzanie i wyrównywanie szeregów czasowych danych obrazowych, oszczędzając badaczowi znaczną ilość czasu i wysiłku, który można zainwestować w analizę danych ekologicznych. Proces rozpoczyna się od przygotowania sprzętu, złożenia zestawu deski do kickboardingu GPS, stworzenia podziałki i stworzenia pliku tekstowego z ich dokładnymi długościami, zakupu znaczników narożnych, montażu systemu kamer i skonfigurowania prawidłowych ustawień, a także skonfigurowania oprogramowania Metashape i zainstalowania skryptów ReefShape na komputerze przetwarzającym. W terenie należy najpierw wybrać odpowiednią działkę. Podobnie jak w przypadku każdego protokołu badań podwodnych, bezpieczeństwo powinno być priorytetem w całym tym procesie. Protokół ten może być wykonany przez jednego badacza lub parę kumpli i może być dostosowany do dowolnej wielkości działki od około 25 metrów kwadratowych do ponad tysiąca metrów kwadratowych. Zalecamy jednak działkę o wymiarach 10 na 10 metrów. Po wybraniu działki badacz instaluje cztery znaczniki narożne podczas nurkowania za pomocą młota kowalskiego i gwoździ murarskich, uważając, aby nie złamać podłoża ani nie uszkodzić żywych koralowców. Idealnymi lokalizacjami są obszary stosunkowo płaskiego, nieożywionego podłoża, które są łatwo widoczne bezpośrednio z góry i nie są narażone na uszkodzenie lub szybką bioerozję, takie jak bardzo porowate szkielety koralowców. Zainstaluj znacznik pierwszy w północno-wschodnim rogu, znacznik drugi na południowym wschodzie, trzeci na południowym zachodzie i czwarty na północnym zachodzie, aby zapewnić spójność i łatwość przenoszenia, w razie potrzeby używając kompasu i taśmy mierniczej. Za pomocą głębokościomierza zapisz głębokość każdego znacznika na tablicy nurkowej. Jeśli pozwolenie lub konieczność uniemożliwia użycie trwałych znaczników, tymczasowe mogą być umieszczane i pobierane po zebraniu zdjęć i danych GPS. Po ułożeniu znaczników narożnych umieść od trzech do pięciu pasków skali na całej powierzchni i użyj ciężarka do nurkowania lub małego kamienia, aby zabezpieczyć każdy z nich i zapobiec ruchowi. Jak w przypadku każdego protokołu fotogrametrii, akwizycja obrazu jest kluczowym krokiem. Protokół ten może działać z większością aparatów podwodnych z obiektywem szerokokątnym, który może robić zdjęcia z szybkością jednego zdjęcia na sekundę, ale szczególnie zalecamy system aparatów z aparatem bezlusterkowym i szerokokątnym obiektywem prostoliniowym o polu widzenia około 90 do stu stopni lub ekwiwalencie pełnoklatkowego ogniskowej od 18 do 22 milimetrów, W połączeniu z podwodną obudową i portem kopułkowym, który jest dobrze dopasowany do obiektywu. Kluczowym celem jest utrzymanie ostrego obrazu. Dlatego zalecamy korzystanie z trybu ręcznego z przysłoną F8.0, czasem otwarcia migawki 1/500 sekundy i automatyczną czułością ISO, aby uzyskać prawidłową ekspozycję dla każdej klatki. W ciemniejszych i głębszych warunkach przysłona F5,6 i czas otwarcia migawki 1/320 sekundy mogą być używane do zwiększenia ilości światła i zmniejszenia poziomu szumów obrazu. Balans bieli powinien być ustawiony na niestandardowy. Należy użyć jednosekundowego timera interwałowego i trybu automatycznego ustawiania ostrości, który ustawia ostrość na początku zbierania obrazu i pozostaje stały przez cały proces fotografowania. Aparat powinien być ustawiony na jednoczesne nagrywanie obrazów JPEG i RAW. Przejdź do mediany głębokości wykresów i ustaw niestandardowy balans bieli w aparacie za pomocą szarej karty lub jednego z końców paska skali. Zaczynając od jednego rogu, ustaw kamerę skierowaną w dół 1.5 do dwóch metrów nad podłożem. Automatycznie ustaw ostrość aparatu na rafie i zacznij robić zdjęcia z prędkością jednej klatki na sekundę, płynąc w kierunku sąsiedniego rogu. Na grafice niebieskie prostokąty reprezentują pozycje zdjęć dla tego wykresu, a podświetlony na czerwono prostokąt pokazuje wzór pływania. Zbierz zdjęcia obejmujące całą działkę w co najmniej półmetrowym buforze na całym obwodzie w serii antyrównoległych przejść, oddalonych od siebie o około metr, konsekwentnie, półtora do dwóch metrów nad rafą. Kiedy wykonasz ten pierwszy zestaw podań, obróć się o 90 stopni i zbierz podobny zestaw podań, kończąc wzór siatki. Zdjęcia powinny być skierowane w dół, z wyjątkiem obszarów o wysokiej reliefie, gdzie aparat powinien być lekko przechylony ukośnie, aby był skierowany prostopadle do powierzchni podłoża. Po wykonaniu zdjęć posprzątaj działkę, pozostawiając tylko zainstalowane znaczniki narożne. Po powrocie na powierzchnię odzyskaj zestaw GPS i przepłyń nad działką, korzystając z ankiety ReefShape w aplikacji ArcGIS Survey123, aby zebrać informacje o lokalizacjach GPS nad każdym z czterech znaczników narożnych. Wróć na łódź, wprowadź informacje o głębokości odpowiadające każdemu znacznikowi i prześlij. W przypadku kolejnych punktów czasowych najpierw przenieś wykres i znajdź znaczniki narożne, korzystając z oryginalnych danych GPS lub wydruku oryginalnej mozaiki fotograficznej punktu czasowego, jako odniesienie, jeśli zajdzie taka potrzeba. Za pomocą plastikowej karty zeskrob wszelkie narośla biotyczne z powierzchni markera. Zastąp wszystkie zgubione lub uszkodzone znaczniki odpowiednim numerem celu i zanotuj go. Umieść paski skali, ustaw balans bieli i zbieraj obrazy jak poprzednio. Aby przetworzyć pierwszy punkt czasowy wykresu, wybierz pełny przepływ pracy ReefShape z niestandardowego paska menu ReefShape. Nazwij projekt jako nazwę działki. Nazwij fragment datą kolekcji obrazu. Zaimportuj swoje zdjęcia i zapisz projekt. Następnie w panelu ogólnym ustaw układ współrzędnych na WGS 84 plus NWZ 96. W tym oknie dialogowym wyświetlane są wybrane ustawienia projektu, które użytkownik może zmodyfikować w razie potrzeby. Wartości domyślne powinny być odpowiednie dla większości sytuacji. Wybierz folder do eksportu danych i zaznacz pola wyboru żądanych wyników, zarówno dla standardowego oprogramowania GIS, jak i laboratorium tagów. W panelu odwołań geograficznych wybierz opcję tak, aby używać znaczników, a następnie znajdź plik podziałki liniowej oraz plik odniesienia geograficznego, który został wysłany do Ciebie pocztą e-mail. Na koniec kliknij OK, aby rozpocząć proces fotogrametrii. Potok niestandardowy będzie automatycznie zapisywany po każdym kroku, umożliwiając użytkownikowi ponowne uruchomienie go z dowolnego punktu procesu bez utraty postępu. Po zakończeniu skrypt wyeksportuje wszystkie żądane produkty danych, raport z przetwarzania i plik kształtu automatycznie wygenerowanego obszaru zainteresowania ograniczonego znacznikami narożnymi. Poszczególne funkcje przydatne w tym procesie są zawarte jako samodzielne narzędzia. w menu ReefShape znajduje się w szczególności funkcja do automatycznego obliczania stosunku powierzchni 3D do powierzchni płaskiej, co jest powszechną metryką do badania złożoności strukturalnej raf. Każdy punkt czasowy wykresu będzie przechowywany jako nowy fragment w tym samym projekcie Metashape. Dla kolejnych punktów czasowych otwórz projekt Metashape wykresów i uruchom skrypt wyrównanych punktów czasowych z menu ReefShape. Kliknij utwórz fragment i nazwij go datą zebrania obrazu. Zaimportuj zdjęcia, a następnie wybierz oryginalny punkt czasu jako fragment odniesienia, a nowy jako aktywny fragment. Jeśli jakiekolwiek znaczniki narożne zostały wymienione pod wodą, zanotuj to w polu rozwijanym. Kliknij w porządku. Spowoduje to wykrycie znaczników i zaimportowanie odniesień geograficznych dla znaczników narożnych z oryginalnego punktu czasu. Sprawdź znaczniki i odniesienia geograficzne w panelu odniesienia. Jeśli jakiekolwiek znaczniki nie zostały wykryte, umieść je ręcznie na co najmniej trzech obrazach, a następnie ponownie uruchom skrypt wyrównanego punktu czasowego, aby poprawnie zaimportować dane referencyjne. Następnie uruchom pełny skrypt przepływu pracy ReefShape. Należy dostosować tylko ustawienia w panelu ogólnym, w szczególności to, które produkty danych mają być eksportowane i gdzie je zapisać. Panele odniesienia geograficznego i ustawień projektu można pozostawić puste. Kliknięcie przycisku OK spowoduje zakończenie procesu fotogrametrii i wyeksportowanie produktów danych wyrównanych do szeregów czasowych. Dla każdego punktu czasowego ważne jest, aby sprawdzić dokładność wyrównania i produktów danych. Jeśli pojawią się jakiekolwiek problemy, może być konieczna ręczna interwencja. Określone fragmenty danych, takie jak ortomozaika, model DEM, model 3D lub punkty wiązania, można usunąć w pełnym ponownym uruchomieniu skryptu przepływu pracy ReefShape, aby je poprawnie zregenerować. Gdy użytkownik jest zadowolony, może przenieść wyeksportowane produkty danych do oprogramowania GIS lub laboratorium tagów dla różnych potoków analizy. Te wizualizacje przedstawiają reprezentatywne wyniki. Czas .1 zawierał 1 299 zdjęć, a czas .2 zawierał 1 974 zdjęcia. Wszystkie zdjęcia zostały odpowiednio wyrównane dla każdego punktu czasowego, a uzyskane dane mają lub oczywiste problemy z jakością obrazu. Dane są wyświetlane w prawidłowej lokalizacji w świecie rzeczywistym, a błąd odniesienia geograficznego dla początkowego punktu czasu wynosi około 30 centymetrów. Błąd głębokości wynosi 2,3 centymetra. Błąd skalowania wynosi 0,14 milimetra, a błąd ponownego rzutowania 1,12 piksela. Błąd między punktami czasowymi wynosi około jednego milimetra. Działka zajmuje powierzchnię 208 metrów kwadratowych w rozdzielczości 0,5 milimetra. Cały proces dla każdego punktu czasowego został zakończony w około osiem godzin na komputerze z niższej półki i w mniej niż dwie godziny na komputerze do gier z wyższej półki. Protokół ten został opracowany w celu sprostania niektórym z głównych wyzwań związanych z fotogrametrią podwodną. W szczególności dzięki zastosowaniu wykrywalnych trwałych znaczników narożnych i podziałek liniowych. W połączeniu z rzeczywistymi informacjami georeferencyjnymi, cały proces fotogrametrii w Metashape staje się zautomatyzowany, co pozwala zaoszczędzić znaczną ilość czasu i wysiłku. Nasze skrypty ReefShape zawierają ulepszenia standardowej procedury wyrównywania zdjęć, które zwiększają liczbę wyrównanych zdjęć w trudnych warunkach i ułatwiają precyzyjne wyrównanie szeregów czasowych między zestawami danych. Zostały one również zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności procesu przetwarzania fotogrametrii, aby uniknąć konieczności używania bardzo drogich komputerów do przetwarzania. Naszym nadrzędnym celem jest usunięcie barier, aby fotogrametria podwodna była bardziej dostępna i funkcjonalna dla naukowców, którzy chcą uzyskać ważne dane ekologiczne, aby informować o wysiłkach na rzecz ochrony raf koralowych.

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

Research

JoVE Journal

Environment

Środowisko

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.

Opracowanie nowych metod ilościowego określania zagęszczenia ryb za pomocą podwodnych narzędzi stereo-wideo

Pomiary oparte na obrazach są coraz bardziej praktyczną, nieinwazyjną metodą pobierania próbek środowiska morskiego. Przedstawiamy protokół z badania za pomocą kamery zrzutowej, które szacuje liczebność i rozmieszczenie przegrzebka morskiego (Placopecten magellanicus). Omówiliśmy, w jaki sposób protokół ten można uogólnić w celu zastosowania do innych makrobezkręgowców bentosowych.

Metody badań obrazowych makrobezkręgowców bentosowych i ich siedlisk na przykładzie badania przegrzebka atlantyckiego za pomocą kamery opadowej

Udostępniamy szczegółowy protokół do przeprowadzania podwodnych badań fotogrametrycznych struktury na podstawie ruchu w celu wygenerowania modeli 3D i ortomozaik.

Podstawa terenowa do monitorowania ekosystemów bentosowych za pomocą fotogrametrii struktury z ruchu

Ten protokół obejmuje czteroetapową metodologię badań obrazowania dużych obszarów, używaną do wyodrębniania wskaźników złożoności strukturalnej, składu społeczności i demografii populacji dla społeczności raf koralowych. Jakość zebranych zobrazowań i zintegrowany dostęp do zobrazowań źródłowych są traktowane priorytetowo na każdym etapie protokołu.

Pomiar struktury, składu i zmian środowiska podwodnego za pomocą obrazowania wielkopowierzchniowego

Odnawianie powierzchni to metoda mikrometeorologiczna, która jest coraz częściej używana do określania strumieni energii, ale jej techniczna złożoność czyni ją niedostępną dla szerokiego grona odbiorców. Opisujemy kroki niezbędne do skonfigurowania i skalibrowania stacji terenowej do odnawiania powierzchni, do pozyskiwania i przetwarzania danych oraz do prawidłowej interpretacji wyników.

Odnawianie powierzchni: zaawansowana metoda mikrometeorologiczna do pomiaru i przetwarzania danych o gęstości strumienia energii w skali pola

Tutaj prezentujemy małe inkubacje rdzenia do pomiaru wymiany gazu osad-woda i substancji rozpuszczonej. Umożliwią one wiarygodne pomiary wymiany osad-woda, które ocenią rolę osadów we wpływie na procesy biologiczne i biogeochemiczne w ekosystemach wodnych.

Bentosowa wymianaO2, N2 i rozpuszczonych składników odżywczych przy użyciu inkubacji z małym rdzeniem

Poprzednie prace sugerują, że skład izotopowy atmosferycznych tlenków azotu może rozróżniać wpływ różnych źródeł w środowisku. Przedstawiamy zautomatyzowaną, mobilną, opartą na terenie metodę zapewniającą wysoką skuteczność zbierania atmosferycznej analizy izotopowej NOx dla N w rozdzielczości godzinowej.

Zautomatyzowany, mobilny system zbierania o wysokiej rozdzielczości do analizy izotopowej azotu NOx

Trójwymiarowa (3D) sejsmologia refleksyjna to potężna metoda obrazowania podpowierzchniowych wulkanów. Korzystając z przemysłowych danych sejsmologicznych 3D z Basenu Tarymskiego, ilustrujemy, jak wyodrębnić progi i kanały podpowierzchniowych wulkanów z kostek danych sejsmicznych.

Metody przetwarzania danych do obrazowania sejsmicznego 3D wulkanów podpowierzchniowych: zastosowania do bazaltu powodzi Tarymu

Przestrzenne wzorce erozji i osadzania się gleby można wywnioskować z różnic w wysokości gruntu odwzorowanych w odpowiednich przyrostach czasu. Takie zmiany wysokości są związane ze zmianami węglanów glebowych przy powierzchni. Opisano tutaj powtarzalne metody pomiarów terenowych i laboratoryjnych tych wielkości oraz metody analizy danych.

Pomiar i mapowanie wzorców erozji i depozycji gleby związanych ze stężeniami węglanów w glebie w ramach gospodarki rolnej

Ten artykuł przedstawia zestaw technik w mikroskopii świetlnej i elektronowej do badania wewnętrznej i zewnętrznej anatomii oka owadów. Obejmują one kilka tradycyjnych technik zoptymalizowanych pod kątem pracy z oczami mrówek, szczegółowe rozwiązywanie problemów oraz sugestie dotyczące optymalizacji dla różnych okazów i regionów zainteresowania.

Techniki badania anatomii układu wzrokowego mrówek

Poznaj protokół ReefShape do zautomatyzowanej fotogrametrii podwodnej dla monitorowania raf koralowych. Ta metoda wykorzystuje skrypty Python i znaczniki georeferencyjne, aby uprościć przetwarzanie danych szeregów czasowych.

Reefshape: system do efektywnego gromadzenia i automatycznego przetwarzania danych z podwodnej fotogrametrii szeregów czasowych do monitorowania siedlisk bentosowych (Wideo) | JoVE Journal

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

Przeglądaj więcej filmów