-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

PL

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Calculus
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Biopharma

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools
Biopharma

Language

pl_PL

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Calculus

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Environment
Pomiar struktury, składu i zmian środowiska podwodnego za pomocą obrazowania wielkopowierzchniowego
Pomiar struktury, składu i zmian środowiska podwodnego za pomocą obrazowania wielkopowierzchniowego
JoVE Journal
Environment
This content is Free Access.
JoVE Journal Environment
Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

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

Full Text
1,506 Views
09:19 min
April 18, 2025

DOI: 10.3791/67700-v

Nicole E. Pedersen1, Vid Petrovic2, Hugh Runyan1,2, Lindsay T. Caldwell3, Clinton B. Edwards1,4, Beverly J. French1, Nathaniel L. Hanna Holloway1, Eric Lo2, Catherine A. Lubarsky1, Orion S. McCarthy1, Christopher J. Sullivan1, Brian J. Zglizcynski1, Arthur C. R. Gleason5, Falko Kuester2, Stuart A. Sandin1

1Scripps Institution of Oceanography,UC San Diego, 2Jacobs School of Engineering,UC San Diego, 3California Department of Fish and Wildlife, 4CSS Inc., Under contract to NOAA,National Ocean Service, National Centers for Coastal Ocean Science, 5Physics Department,University of Miami

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

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.

Używamy czteroetapowego protokołu obrazowania dużych obszarów do zbierania danych ekologicznych dotyczących złożoności strukturalnej, składu zbiorowisk i analiz demograficznych bentosowych ekosystemów morskich. W każdym nowym zastosowaniu największym wyzwaniem jest zdefiniowanie wymaganej rozdzielczości na surowych obrazach, określenie zasięgu przestrzennego obszaru, który ma być zobrazowany, oraz zapewnienie odpowiedniej replikacji na poziomie wykresu w celu dokładnej analizy naukowej. Protokół ten podkreśla wartość zobrazowań źródłowych w całym czteroetapowym procesie, zapewniając gromadzenie wysokiej jakości obrazów, archiwizowanie ich i wykorzystywanie w celu ułatwienia szczegółowej ekstrakcji danych ekologicznych do analiz.

Te procesy przetwarzania i wizualizacji danych, zwłaszcza te, które wykorzystują surowe obrazy, zapewniają kompatybilność między danymi zebranymi cyfrowo w laboratorium lub przez płetwonurków w terenie. To z kolei pozwala na integrację tych ulepszonych cyfrowo podejść z istniejącymi długoterminowymi zbiorami danych. Takie podejście pozwala na radykalne zwiększenie zasięgu przestrzennego w replikacji gromadzonych przez nas danych, co pozwala nam na zadawanie pytań o charakterze przestrzennym i przeprowadzanie bardziej rzetelnych analiz demograficznych.

Co najważniejsze, zwiększa naszą zdolność do śledzenia zmian ekologicznych w czasie. Aby rozpocząć, przymocuj zewnętrzne panele ramy kamery do paneli i kolumn montażowych kamery za pomocą Phillips z płaskim o długości 1 1/2 cala. Przygotuj dwie lustrzanki cyfrowe, z których jedna wyposażona jest w stałoogniskowy obiektyw szerokokątny, a druga w obiektyw zmiennoogniskowy.

Podłącz i zabezpiecz port kopułkowy, aby zmontować obudowy kamer podwodnych. Następnie przymocuj uchwyty za pomocą z krzyżakowym o długości 1/2 cala. Zamocuj płytę montażową kamery za pomocą z gniazdowym o długości 1 1/8 cala.

Następnie włóż kamery do obudowy. I użyj pompy próżniowej, aby ustawić ciśnienie w obudowie na pięć cali rtęci, aby sprawdzić integralność uszczelki O-ring. Teraz wsuń płytę montażową kamery na panele ramy montażowej, aby zainstalować obudowy na ramie kamery.

Zamocuj obudowy na miejscu za pomocą radełkowanych. Aby przechwycić obraz, uruchom każdą kamerę na interwałometrze ustawionym na przechwytywanie z szybkością jednej klatki na sekundę. Przepłyń system kamer około 1.5 metra nad bentosem w siatkę.

Wykonaj drugi przebieg z siatką prostopadły do pierwszego, zachowując odstęp około jednego metra między każdym przejściem. Upewnij się, że przejścia wystają co najmniej dwa metry poza granice działki, aby zapewnić wystarczające zachodzenie na siebie w obrębie docelowego obszaru działki. Uruchom oprogramowanie do przetwarzania obrazu w systemie komputerowym.

Kliknij Przepływ pracy, a następnie Dodaj folder, aby załadować wszystkie obrazy do projektu Agisoft Metashape. Po załadowaniu plików wybierz układ danych jako Pojedyncze kamery, Dodaj wszystkie obrazy do jednego fragmentu. Usuń obrazy z nadmiarem niebieskiej wody w scenie.

Teraz kliknij Przepływ pracy, a następnie Wyrównaj zdjęcia, aby wyrównać wszystkie obrazy. Sprawdź, czy zestaw obrazów został pomyślnie wyrównany, sprawdzając procent wyrównanych kamer. Sprawdź wygenerowaną rozrzedzoną chmurę punktów pod kątem luk w pokryciu lub niewspółosiowości.

Przed kontynuowaniem upewnij się, że ramka ograniczenia obejmuje całą rozrzedzoną chmurę punktów. W razie potrzeby zmodyfikuj obwiednię, korzystając z opcji Zmień rozmiar lub Obróć region. Następnie wyłącz grupę kamer zawierającą obrazy obiektywów zmiennoogniskowych.

Skonstruuj gęstą chmurę punktów, wybierając opcję Przepływ pracy, a następnie pozycję Zbuduj gęstą chmurę. Sekwencyjnie kliknij Narzędzia, Uruchom skrypt, Wyodrębnij skrypt Meta PY, aby wyeksportować szacunki pozycji kamery. Następnie kliknij Plik, a następnie Eksportuj i Eksportuj punkty, aby wyeksportować gęstą chmurę punktów.

Przeciągnij i upuść wyeksportowany plik gęstej chmury punktów do pliku vc5prep-confident. bat znajdującego się w plikach programu do wizualizacji. Skompiluj wyeksportowane pliki danych, w tym pliki pozycji kamery, wraz z wygenerowanymi plikami programów, w jednym katalogu do wykorzystania w oprogramowaniu do wizualizacji.

Użyj narzędzia rugo, aby utworzyć pole o wymiarach 10 metrów na 10 metrów na gęstej chmurze punktów. Ustaw maksymalny wymiar na 10 metrów, a współczynnik proporcji na 1,0, aby wyznaczyć obszar docelowy o powierzchni 100 metrów kwadratowych do wyodrębniania danych. Następnie użyj narzędzia krzywki, aby połączyć obrazy źródłowe z gęstą chmurą punktów.

Włącz przestrzennie odpytywane widoki wielu obrazów punktów w modelu. W przypadku pomiaru zagęszczenia, po połączeniu obrazów z oprogramowaniem, zmień ogniskową widoku perspektywicznego na 100 milimetrów, aby ustawić widok pseudomapy gęstej chmury punktów. Pomniejsz widok modelu z góry na dół.

Teraz użyj podanego pliku próbkowania kwadrantu, aby przechwycić widok w aplecie internetowym, klikając eval dla komórki C1 i wybierając przycisk chwytania. Włącz krzywki i połącz obrazy w przepływie pracy próbkowania kwadrantowego, klikając eval dla komórek C2 i C3 w skrypcie próbkowania kwadrantowego. Włącz wcześniej utworzone pole rugo dla obszaru ekstrakcji danych o powierzchni 100 metrów kwadratowych.

W aplecie internetowym oceń sekcję komórek przygotowawczych C4, aby pobrać próbki ze 100 kwadrantów o powierzchni jednego metra kwadratowego każdy. W adresie internetowym próbkowania kwadrantu użyj zobrazowań źródłowych, aby przeszukać kwadrant. Użyj dwukrotnego kliknięcia lewym przyciskiem myszy, aby przekierować lokalizację próbkowania, a następnie kliknij przycisk taksonomiczny, aby wyznaczyć docelowy punkt jako próbkę.

Aby usunąć zaznaczony punkt, kliknij dwukrotnie lewym przyciskiem myszy i nie zaznaczaj niczego. Skompiluj wszystkie pliki próbkowania znajdujące się pod gwiazdką aux recruits test1 w jednym katalogu. Następnie zmień nazwę każdego pliku, aby uwzględnić nazwę witryny.

Dodaj plik wyszukiwania przycisku do katalogu. Uruchom skrypt ekranowy, postępując zgodnie z instrukcjami wbudowanymi, aby zagregować przykładowe dane według witryny i grupy taksonomicznej. Aby przygotować dane do przesłania do repozytorium, wygeneruj plik opisu metod, który zawiera szczegóły badania, takie jak pokryty obszar, system kamer, znaczniki kontroli naziemnej i wzór zbierania.

Następnie wygeneruj plik metadanych pomiarowych specyficzny dla zestawu danych obrazu, w tym pola, takie jak nazwa lokalizacji, dane kolekcji, współrzędne GPS, namiary na działkę, głębokość kontroli gruntu i dane skali, a także używany wzór zbierania i system kamer. Połącz plik opisu, plik metadanych i pliki obrazów w jedno archiwum ZIP w celu pozyskania do repozytorium danych. Udane zebranie obrazów wielkopowierzchniowych zaowocowało utworzeniem gęstej rekonstrukcji chmury punktów z pełnym pokryciem obszaru pomiarów od góry do dołu, podczas gdy niewystarczająca redundancja pokrycia skutkowała lukami lub pełną degradacją chmury punktów.

Miary chropowatości liniowej wyodrębnione z badań obrazu wielkopowierzchniowego (LAI) ściśle dopasowane do pomiarów złożoności in situ w różnych lokalizacjach, z wyjątkiem wartości odstających. Skład zbiorowiska bentosowego i procentowe pokrycie grup funkcjonalnych z LAI odpowiadały tym z tradycyjnych badań kwaratów fotograficznych. Bezkręgowce bezszypułkowe, w szczególności liczebność jeżowców, zarejestrowane przy użyciu metod LAI były konsekwentnie wyższe niż metody in situ ze względu na kompleksowe pokrycie obszaru w badaniach LAI.

Segmentacja kolonii koralowców za pomocą badań LAI ujawniła podobny rozkład wielkości taksonów koralowców pospolitych w porównaniu z metodami in situ. Jednoczesna rejestracja gęstych chmur punktów pozwoliła na monitorowanie zmian rafy w czasie, nawet w dynamicznych środowiskach o wysokim wzroście i stratach strukturalnych, jak wykazano na atolu Millennium.

Explore More Videos

Obrazowanie dużych obszarów Środowiska podwodne Obrazowanie cyfrowe Analiza ekologiczna Selekcja danych Fotorealistyczne cyfrowe bliźniaki Siedliska podpływowe Skład społeczności Złożoność strukturalna Analizy demograficzne Procesy badań obrazowych Standardy metadanych Działania monitorujące Współpraca badawcza

Related Videos

Ilościowy pomiar przepływów in situ przy użyciu niezależnego podwodnego aparatu do pomiaru prędkości (SCUVA)

09:22

Ilościowy pomiar przepływów in situ przy użyciu niezależnego podwodnego aparatu do pomiaru prędkości (SCUVA)

Related Videos

13.5K Views

Multimodalne metody mikroskopii optycznej ujawniają morfologię i strukturę tkanek polipowych w karaibskich koralowcach budujących rafy

10:39

Multimodalne metody mikroskopii optycznej ujawniają morfologię i strukturę tkanek polipowych w karaibskich koralowcach budujących rafy

Related Videos

12.9K Views

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

09:32

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

Related Videos

9.8K Views

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

07:43

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

Related Videos

10.1K Views

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

06:36

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

Related Videos

4.2K Views

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

13:35

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

Related Videos

1.5K Views

Analiza zawartości i składu kwasów tłuszczowych w mikroalgach

07:44

Analiza zawartości i składu kwasów tłuszczowych w mikroalgach

Related Videos

61.6K Views

Zoptymalizowane barwienie ujemne: wysokoprzepustowy protokół do badania małej i asymetrycznej struktury białka za pomocą mikroskopii elektronowej

09:37

Zoptymalizowane barwienie ujemne: wysokoprzepustowy protokół do badania małej i asymetrycznej struktury białka za pomocą mikroskopii elektronowej

Related Videos

44.9K Views

Pomiar strumieni mineralnych składników odżywczych i substancji toksycznych w roślinach z radioaktywnymi znacznikami

13:14

Pomiar strumieni mineralnych składników odżywczych i substancji toksycznych w roślinach z radioaktywnymi znacznikami

Related Videos

11.8K Views

Skład i właściwości Aquafaba: Woda odzyskana z komercyjnie konserwowanej ciecierzycy

10:35

Skład i właściwości Aquafaba: Woda odzyskana z komercyjnie konserwowanej ciecierzycy

Related Videos

34.6K Views

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
  • Biopharma
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • JoVE Newsroom
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code