Name: Pomiar struktury, składu i zmian środowiska podwodnego za pomocą obrazowania wielkopowierzchniowego (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-04-18T13:30:00.000+00:00
Duration: 9 min 19 s
Description: Poznaj czteroetapowy protokół obrazowania wielkopowierzchniowego do analizy złożoności strukturalnej, składu i demografii ekosystemów bentosowych. Metoda umożliwia szczegółowe badanie raf koralowych.

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

Ta praca jest wspierana przez wysiłki 100 Island Challenge w Scripps Institution of Oceanography. Dziękujemy Schmidt Marine Technology Partners, Edowi i Christy Scripps oraz Fundacji Rodziny Moore za wsparcie finansowe związanych z badaniami i szkoleniami z zakresu obrazowania na dużych obszarach, które pomogły udoskonalić metodologię. Ponadto dziękujemy załodze statków badawczych Hi'ialiki, Hanse Explorer i Plan B, którzy udzielili wsparcia dla prac terenowych. Szczególne podziękowania kierujemy do zespołu z Wydziału Nauk o Ekosystemie Centrum Nauk o Rybołówstwie Wysp Pacyfiku w NOAA, który pomógł w zebraniu prezentowanych tu danych w terenie.

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Obrazowanie wielkoobszarowe jest narzędziem umożliwiającym naukowcom cyfrowym wizualizację i analizę cech środowiska w skalach większych niż pojedyncze zebrane obrazy. Rejestrując wiele obrazów otoczenia z wielu perspektyw, protokoły LAI pomagają tworzyć reprezentacje stosunkowo szerokich krajobrazów (w stosunku do zasięgu przestrzennego poszczególnych obrazów) przy jednoczesnym zachowaniu szczegółów zebranych z oryginalnych obrazów. Unikalna wartość LAI polega na możliwości eksploracji danych środowiskowych w różnych skalach, od największej skali (zdefiniowanej przez powierzchniowy zasięg badania) do najdrobniejszej skali (zdefiniowanej przez zrealizowaną rozdzielczość oryginalnych obrazów). Jednak, aby wykorzystać tę siłę w różnych skalach, konieczne jest zapewnienie regularnego i płynnego dostępu do wszystkich poziomów przechwytywanych danych, w szczególności w celu zapewnienia łatwego dostępu zarówno do oryginalnych obrazów, jak i pochodnego modelu 3D. Na każdym etapie przedstawionego tutaj protokołu podkreślamy tę wyjątkową siłę LAI, konsekwentnie zapewniając, że oryginalne obrazy są dostępne, użyteczne i bezpiecznie archiwizowane wraz z pochodnymi modelami LAI.
Metoda LAI dostarczy produkty, które są bezpośrednio powiązane z oryginalnymi zebranymi obrazami. Przesuwając szczegóły pozyskiwania obrazów, użytkownicy mogą tworzyć produkty danych o różnej jakości i zasięgu. Podczas badania strukturalnie złożonych środowisk rafy koralowej, użytkownik dysponujący ograniczonym czasem badań pod wodą (lub stałą liczbą dostępnych do wykonania zdjęć) może priorytetowo traktować zwiększenie pokrycia powierzchniowego badanego obszaru lub zwiększenie poziomu szczegółowości każdej sekcji badanego obszaru. Z pewnością będzie to kompromis, przy czym duży model powierzchniowy ma mniej szczegółów (i być może więcej okluzji) na jednostkę powierzchni, a szczegółowy model obejmuje mniejszą powierzchnię całkowitą (z prawdopodobnie mniejszą liczbą okluzji). W tym protokole uwzględniamy użycie dwóch kamer, każda z innymi obiektywami, co umożliwia użytkownikowi próbkowanie większego obszaru (wystarczające nakładanie się obiektywu szerokokątnego, aby spełnić wymagania SfM), jednocześnie zbierając bardziej szczegółowe oryginalne obrazy (więcej szczegółów z obiektywu zmiennoogniskowego, który ma mniejsze nakładanie się zdjęć na zdjęcia). Dzięki uwzględnieniu oszacowania pozy obrazów z obu kamer, protokoły dalszej wizualizacji i analizy obejmują widoki o wyższej rozdzielczości z dużej części próbkowanego obszaru. Chociaż protokół ma na celu rozszerzenie zakresu wykonalności badań, użytkownicy mogą uznać, że produkty pochodne nie mają wystarczającego pokrycia powierzchniowego lub wystarczającej szczegółowości oryginalnych obrazów, aby ukończyć preferowane procedury analityczne. Zachęca się użytkowników do zapoznania się z oryginalnymi obrazami i modelami pochodnymi w celu upewnienia się, że protokół badania środowiskowego spełnia potrzeby programu oraz do modyfikacji podejścia do badań w wodzie (np. przesunięcie odległości pobierania próbek gruntu, zmiana czasu trwania badania lub liczby zebranych obrazów) w celu uzyskania preferowanej równowagi między pokryciem powierzchni a rozdzielczością na jednostkę powierzchni.
Metody LAI stanowią wartość dla nauk podwodnych poprzez przechwytywanie bogatych w informacje, szeroko zakrojonych "migawek" środowisk bentosowych, które mogą być efektywne czasowo i wymagają ograniczonej wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie do gromadzenia. Wartość tych produktów danych można rozpatrywać w odniesieniu do istniejących strumieni danych, a także do nowatorskich i przyspieszonych aplikacji specyficznych dla danej dziedziny. Biorąc pod uwagę porównanie z istniejącymi strumieniami danych, produkty analityczne LAI mogą dostarczyć danych ekologicznych, które są bezpośrednio porównywalne z danymi zebranymi in situ przez podwodnych obserwatorów 84,85,86,87. Przedstawiamy tutaj analizę ilościową danych ekologicznych pochodzących z każdego klasycznego monitorowania in situ oraz ze standaryzowanej analizy produktów LAI, zgodnie z niniejszym protokołem. Koncentrując się na czterech wspólnych wskaźnikach w wysiłkach związanych z monitorowaniem raf koralowych (złożoność strukturalna, skład zbiorowisk bentosowych, gęstość ruchomych bezkręgowców i struktura wielkości koralowców; Rysunek 5) wykazujemy silną zgodność ilościową w wynikach danych. Warto zauważyć, że w przypadku strumieni danych, które wymagają precyzyjnych obserwacji (np. identyfikacja taksonomiczna, precyzyjne definicje granic biologicznych), przepływy pracy LAI, które obejmują regularny i niezawodny dostęp do oryginalnych obrazów, zapewniają wyjątkową siłę równoległą do możliwości obserwacyjnych, które historycznie były ograniczone tylko do immersyjnego próbkowania in situ. Postępy w obsłudze i wizualizacji danych dostarczone przez Viscore i opisane w tym protokole oferują unikalną wartość w zapewnieniu porównywalności danych ekologicznych pochodzących z LAI i produktów do monitorowania in situ, umożliwiając bezstronne utrzymanie długoterminowych strumieni danych z włączeniem cyfrowo ulepszonych przepływów pracy LAI.
Dla naukowców zajmujących się badaniami podwodnymi LAI oferuje możliwość wykorzystania nowatorskich i przyspieszonych procesów pracy w zakresie pozyskiwania i eksploracji danych. LAI ma wyjątkowe atuty jako narzędzie do mapowania o wysokiej rozdzielczości, które zawiera informacje nie tylko opisujące względny skład środowiska bentosowego, ale także charakterystykę przestrzenną. Wyraźnie wskazując na tworzenie modelu 3D na podstawie przepływu pracy SfM, produkty LAI zawierają informacje o złożoności strukturalnej, które można badać w wielu skalach56. Jako narzędzia do rejestrowania krajobrazów morskich o większych obszarach, produkty LAI mogą stanowić okazję do rozważenia wzorców rozmieszczenia przestrzennego i cech sąsiedztwa organizmów bentosowych45,66. Co więcej, dzięki możliwości wizualizacji krajobrazów bentosowych w większych skalach, możliwe staje się wykrycie cech, które nie są łatwo widoczne w podwodnych siedliskach ze względu na ograniczenia widoczności pod wodą z dużej odległości, na przykład wielkoskalowy (3-4 m) wielokątny wzór pospolitej makroalgi na rafie koralowej Pacyfiku64.
Chociaż LAI stwarza możliwości analizy na dużą skalę, pojawiły się obawy dotyczące wyzwań związanych z wydajnym gromadzeniem w wodzie i przetwarzaniem obrazu. Rozszerzenie przestrzennego zasięgu akwizycji obrazów pod wodą będzie wymagało postępu technologicznego, który odejdzie od obrazowania wykorzystywanego przez nurków, do wykorzystania systemów mapowania wspomaganego88, a ostatecznie do wykorzystania ROV38 i AUV67,89. Solidne metodologie badań w odniesieniu do wzorca pozyskiwania i systemów kamer zapewnią płynne przejście i spójność danych generowanych na tych różnych platformach. Biorąc pod uwagę wymagania obliczeniowe, jak również duży format danych produktów LAI, niektórzy naukowcy zajmujący się morzem wyrazili obawy dotyczące dostępności technologicznej przepływu pracy90 oraz dużego zapotrzebowania czasowego związanego z ekstrakcją danych ekologicznych84,86. Pojawia się jednak coraz więcej narzędzi, które wykorzystują kreatywne rozwiązania do technicznych przeszkód związanych z ekstrakcją danych 80,91,92,93. Co ważne, wykorzystanie usprawnionych przez sztuczną inteligencję przepływów pracy w analizie LAI jest ograniczone jakością dostarczanego sygnału wejściowego. W związku z tym utrzymuje się stałe zapotrzebowanie na utrzymanie standardów i jakości pozyskiwania obrazów i zarządzania danymi w protokołach LAI, niezależnie od tego, czy ekstrakcja danych jest przeprowadzana przez ludzkiego obserwatora, przez wyszkolony algorytm sztucznej inteligencji, czy (idealnie) przez przyspieszony przez sztuczną inteligencję przepływ pracy typu human-in-the-loop. Poprzez konsekwentne skupianie się na podstawowym znaczeniu oryginalnych obrazów w protokołach LAI, jak opisano tutaj, pojawiają się unikalne możliwości solidnej, przejrzystej i konsekwentnej eksploracji podwodnych siedlisk.

We wszystkich środowiskach lądowych badacze skorzystali ze standaryzowanego pobierania próbek na dużych obszarach społeczności ekologicznych, szczególnie w kontekście długoterminowych miejsc badań, w tym Barro Colorado Island1, Hubbard Brook experimental forest2, and others3. Dzięki zebraniu przestrzennie jednoznacznych i taksonomicznie rozwiązywanych danych dystrybucyjnych, takie próbkowanie zostało wykorzystane do zbadania fundamentalnej dynamiki ekologicznej, takiej jak wzorce dyspersji i rekrutacji3,4,5, preferencje siedliskowe i dostępność, jądra dyspersyjne, ograniczenie zasobów3,5,6,7,8, oraz space use9,10. Jednak do tej pory większość badań przestrzennych społeczności morskich opierała się na wskaźnikach względnego pokrycia, podawanych jako procent pokrycia zajmowanego przez takson lub grupę11,12,13,14,15. Zagregowane szacunki względnego pokrycia są jednak niewystarczające do ustalenia szczegółów demografii na poziomie populacji, a także dynamiki na poziomie społeczności. Badania, które dostarczyły szczegółowych analiz zbiorowisk bentosowych, opierały się na pracochłonnych protokołach monitorowania w wodzie16,17,18,19,20,21,22,23,24, 25,26,27,28,29,30,31,32, ale skala (w tym skale taksonomiczna, przestrzenna i chronologiczna) tych badań jest znacznie ograniczona ze względu na wymagania operacyjne metodologii in-water.
Obrazowanie dużego obszaru (LAI) to podejście, które łączy informacje z wielu obrazów poprzez intensywne obliczeniowo przepływy pracy w celu stworzenia fotorealistycznych reprezentacji środowisk w skalach znacznie większych niż obrazy składowe33. Przepływ pracy LAI jest szczególnie dobrze przystosowany do zastosowań w podwodnych siedliskach, biorąc pod uwagę ograniczoną widoczność spowodowaną absorpcją światła i rozpraszaniem w wodzie. Ze względu na ograniczoną widoczność, obrazy, które uwieczniają drobne szczegóły bentosu, muszą być uzyskiwane blisko obiektu; Uchwycenie krajobrazu (lub pejzażu morskiego) rozległego pasa siedlisk bentosowych przy jednoczesnym zachowaniu drobnych szczegółów poszczególnych obiektów bentosowych wymaga zatem obrazowania złożonego. Ponadto, w złożonych strukturalnie środowiskach, konieczne jest uwzględnienie trójwymiarowej (3D) struktury podczas rekonstrukcji obrazowania kompozytowego w celu uzyskania wiernych odwzorowań położenia i względnej bliskości organizmów bentosowych. Metoda fotogrametryczna Structure-from-Motion (SfM) została zastosowana do środowisk ze stosunkowo nieruchomymi organizmami bentosowymi, w tym raf koralowych34,35,36, antarktyczne ekosystemy bentosowe37, zimnowodne rafy koralowe38, zimne wycieki39 i siedlisko trawy morskiej40, generując obrazowanie kompozytowe bez stereoskopii, wykorzystywane do rekonstrukcji krajobrazu z późniejszym generowaniem ortomapy i szacowaniem chmury punktów.
W nauce o rafach koralowych, LAI oferuje możliwość wizualizacji krajobrazów rafowych w coraz większych skalach przestrzennych i udostępniania tych wizualizacji w mediach cyfrowych. LAI może być używany do oszacowania zasięgu organizmów rafowych, gęstości i rozmieszczenia kolonii koralowców, a także kształtu i kondycji poszczególnych organizmów41,42,43,44,45,46,47. Ponadto, gdy produkty LAI są zbierane z tego samego miejsca w różnych momentach w czasie, możliwe jest zarejestrowanie zmian w wielkości i kondycji poszczególnych organizmów48,49,50,51. Biorąc pod uwagę, że większość kolonii koralowców skleraktyńskich rośnie promieniście od milimetrów do centymetrów rocznie, szeregi czasowe LAI zebrane na przestrzeni lat mogą zapewnić nieoceniony strumień danych do raportowania biologii i ekologii tych gatunków52. Powtarzane i współrejestrowane dane LAI oferują unikalne spostrzeżenia, dzięki którym można badać rafy koralowe w formacie, który można udostępniać, archiwizować i wykorzystywać jako podstawę współpracy na całym świecie.
Wraz z rozwojem wykorzystania LAI wśród ekologów raf koralowych53, rośnie również różnorodność systemów kamer i metodologii badań52. Wybrany protokół LAI powinien być ukierunkowany na rozdzielczość i zakres pożądanych wskaźników ekologicznych, pozostając jednocześnie ograniczony dostępnymi zasobami. Jakość ewentualnej rekonstrukcji fotogrametrycznej będzie ostatecznie zależała od rozdzielczości zobrazowań źródłowych i pokrycia przestrzennego badanego obszaru. Jakość obrazu zależy od parametrów kamery, w tym rozdzielczości i ogniskowej matrycy, a także procedury zbierania, głównie odległości od benthos54, z których wszystkie składają się na efektywną odległość próbkowania gruntu (GSD) dla danego zestawu obrazów. Ponadto krótkie czasy otwarcia migawki, małe przysłony i niskie wartości ISO sprawią, że obrazy będą odpowiednio ostre, ostre i mają niski poziom szumów elektronicznych. Utrzymanie każdego z tych ustawień na progach, które zapewniają wystarczającą jakość obrazu, może być wyzwaniem w środowiskach podwodnych, w których poziom światła jest niski. Większe matryce, takie jak te, które można znaleźć w lustrzankach cyfrowych (DSLR) i aparatach bezlusterkowych, generują lepszą jakość obrazu, a co za tym idzie, dokładniejsze rekonstrukcje w porównaniu z mniejszymi, bardziej mobilnymi rozwiązaniami, takimi jak kamery sportowe55. Dodatkowe funkcje, których nie należy pominąć przy rozważaniu odpowiedniego modelu aparatu, obejmują wbudowany interwałometr oraz wystarczającą pojemność pamięci i baterii, aby wspierać długotrwałe gromadzenie obrazów w terenie.
Projektowanie ankiet powinno opierać się na hipotezie ekologicznej, a kandydujące metryki określają niezbędną rozdzielczość i zasięg przestrzenny. W ekologii raf koralowych LAI został użyty do scharakteryzowania złożoności strukturalnej35,36,56,57,58,59, skład społeczności i zgromadzenie60,61,62, rozkład przestrzenny45,63,64,65,66, and community trajectories48,49,50,67,68,69. Rozdzielczość jakości obrazu powinna być odpowiednia do potrzeb danych ekologicznych, z dokładniejszą rozdzielczością skali na szczegółach poniżej mm niezbędną do wspierania obserwacji konkurencji w skali polipów wzdłuż granic kolonii70 lub badań małych młodych koralowców66,71. Z kolei wyodrębnianie wskaźników siedliskowych i strukturalnych na szeroką skalę do mapowania wybrzeży 72,73,74 wymaga większego zasięgu przestrzennego przy zmniejszonej potrzebie rozdzielczości w skali cm-m. Zapotrzebowanie na rozdzielczość musi być zrównoważone zasięgiem przestrzennym wymaganym do uzyskania wystarczającego pobierania próbek i operacyjnymi limitami czasu potrzebnego do wypełnienia badania LAI33.
Opisany tutaj jest kompleksowy protokół do przeprowadzania ankiety LAI, który skupia się na maksymalizacji jakości, użyteczności i wartości zdjęć źródłowych, dzieląc protokół na cztery główne kroki: zbieranie obrazów, budowa modelu, analizy ekologiczne i selekcja danych33. Zbiór około 3500 badań obrazowych LAI ponad 2000 unikalnych miejsc rafowych w ciągu ostatniej dekady przyczynił się do udoskonalenia metodologii dla każdego z przedstawionych tutaj kroków (https://doi.org/10.6075/J0T43RN1). Powstały w ten sposób protokół jest metodą solidnego gromadzenia danych oraz dokładnych i precyzyjnych rekonstrukcji modeli, które umożliwiają gromadzenie szczegółowych danych ekologicznych w szerokim zakresie zastosowań, w tym złożoności strukturalnej, składu społeczności i demografii populacji (np. struktury gęstości i wielkości). Dodatkowo uwzględniamy standardy metadanych do archiwizacji danych LAI, których ustanowienie jest niezbędne do zapewnienia zachowania, przejrzystości i potencjału współpracy tych cyfrowych bliźniaków.

<table><tbody><tr><td>1" x 4 1/4" x 3 1/4" niestandardowo obrabiany acetal</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; Do budowy prowadnic i mocowań kamer</td></tr><tr><td>1/2" polietylen o wysokiej gęstości klasy morskiej</td><td>King Starboard</td><td>N/A</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; Do budowy zewnętrznej ramy kamery i paneli montażowych kamery</td></tr><tr><td>18-8 Phillips z płaskim ze stali nierdzewnej z płaskim, 3/8 "-16 Rozmiar gwintu, 1-1 / 2" Long</td><td>McMaster-Carr</td><td>91771A628</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Do montażu ramy kamery</td></tr><tr><td>18-8 Śruba z gniazdowym ze stali nierdzewnej, 10-24 Rozmiar gwintu, 1-1/8" Long</td><td>McMaster-Carr</td><td>92196A248</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Służy do mocowania płyty montażowej do obsługi ciężarków</td></tr><tr><td>nurkowych 1 lb</td><td>House of Scuba</td><td>WBELT24 1LB</td><td>1.2 Plot Setup; Używany do pływaków referencyjnych</td></tr><tr><td>Obudowa podwodna 200DL do aparatu Nikon D780 DSLR Ikelite</td><td></td><td>71019</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Obudowa podwodna do aparatu cyfrowego</td></tr><tr><td>Obiektyw stałoogniskowy 24mm (AF-S NIKKOR 24mm f/1.8G ED)</td><td>Nikkor</td><td>20057</td><td>1.1 Przygotowanie do biegu; Obiektyw szerokokątny zapewniający większe nakładanie się obrazu</td></tr><tr><td>250 # szary longline poly soft</td><td>Continental Western</td><td>503086</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowania podziałek liniowych. Znaczniki kontroli gruntu do wyznaczania skali modelu</td></tr><tr><td>3 lb młot wiertniczy</td><td>Estwing</td><td>B3-3LB</td><td>1.2 Plot Setup; Służy do montażu kołków ze stali nierdzewnej w miejscu pomiarów</td></tr><tr><td>3/8-16 X 18 "THRD ROD W/60 DEGREE POINT 316 S / S</td><td>Ababa Bolt</td><td>37C1800ROD6/60DEG</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do stałej instalacji w celu oznaczenia miejsca pomiarów</td></tr><tr><td>316 Nakrętka zabezpieczająca ze stali nierdzewnej z wkładką nylonową Super odporna na korozję, rozmiar gwintu 1/4 "-20</td><td>McMaster-Carr</td><td>90715a125</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do montażu podziałek liniowych i ram.</td></tr><tr><td>316 Nakrętka zabezpieczająca ze stali nierdzewnej z nylonową wkładką super odporna na korozję, rozmiar gwintu 3/8"-16</td><td>McMaster-Carr</td><td>90715A145</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Przymocowany do lewego kołka ze stali nierdzewnej w celu orientacji działki</td></tr><tr><td>316 z płaskim Phillips ze stali nierdzewnej, rozmiar gwintu 10-32, 3/8 "Długość</td><td>McMaster-Carr</td><td>91500a827</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; Do montażu ramy kamery</td></tr><tr><td>4"x4" marker Agisoft wydrukowany na wodoodpornym papierze</td><td>Agisoft</td><td>N/A</td><td>1.2 Plot Setup; Do budowy płytek narożnych. Znaczniki kontroli gruntu do określania orientacji modelu</td></tr><tr><td>4"x4"x1/4" Dachówka ze stali nierdzewnej</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowy płytek narożnych. Znaczniki kontroli gruntu do określania orientacji modelu</td></tr><tr><td>4 "x4" x3/4 "niestandardowy drukowany plastikowy marker agisoft rdzeń z polietylenu o wysokiej gęstości</td><td>nie</td><td></td> dotyczy <td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowania podziałek liniowych. Znaczniki kontroli naziemnej do wyznaczania skali modelu</td></tr><tr><td>512 GB Karta Extreme PRO SDXC UHS-I - C10, U3, V30, 4K UHD, Karta SD</td><td>SanDisk</td><td>SDSDXXY-512G-GN4IN</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Szybka karta pamięci o dużej pojemności. Do 2 używanych na kamerę do przechowywania zdjęć</td></tr><tr><td>Przenośny zewnętrzny dysk twardy 5 TB Elements, dysk twardy, USB 3.0</td><td>Western Digital</td><td>WDBU6Y0050BBK-WESN</td><td>1.3 do przechwytywania obrazu; Zewnętrzny dysk twardy o dużej pojemności do przechowywania zdjęć i tworzenia kopii zapasowych zdjęć</td></tr><tr><td>Obiektyw stałoogniskowy 60 mm (AF-S Micro NIKKOR 60mm F2.8G ED)</td><td>Nikkor</td><td>2177</td><td>1.1 Przygotowanie do sprzętu; Obiektyw makro zmiennoogniskowy, opcjonalny do konfiguracji z dwoma aparatami</td></tr><tr><td>Acetal obrabiany i gwintowany do 1 "x12" 3/8 " 16 gwintów wspornikowych</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Kolumny nośne ramy kamery:</td></tr><tr><td>AquaMend Epoxy Putty Stick</td><td>JD Industrial Supply</td><td>470550</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Służy do montażu kołków ze stali nierdzewnej w miejscu pomiarów</td></tr><tr><td>Architectural 6063 Aluminiowy kanał w kształcie litery U, grubość ścianki 1/8 cala, wysokość 1/2 cala x szerokość 3/4 cala na zewnątrz</td><td>McMaster-Carr</td><td>9001k46</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowania podziałek liniowych. Znaczniki kontroli gruntu do określania skali modelu</td></tr><tr><td>krzyżakowe z stożkowym ze stali nierdzewnej z czarnego tlenku 18-8, gwint 1/4"-20, 1/2" Long</td><td>McMaster-Carr</td><td>91249a537</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; Do mocowania uchwytu ikelite do obudowy</td></tr><tr><td>krzyżakowe z stożkowym stożkowym ze stali nierdzewnej oksydowane na czarno 18-8, gwint 1/4"-20, 5/8" długi</td><td>McMaster-Carr</td><td>91249A539</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowania podziałek liniowych. Znaczniki kontroli naziemnej do określania skali modelu</td></tr><tr><td>Blue Steel Rope</td><td>Continental Western</td><td>402020</td><td>1.2 Plot Setup; Służy do zabezpieczania pływaka nurkowego do bentosu podczas przeglądów</td></tr><tr><td>Korpus aparatu D780</td><td>Nikon</td><td>1618</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Model korpusu kamery</td></tr><tr><td>: DGX Tech Compass z mocowaniem na bungee i przewodem</td><td>Dive Gear Express</td><td>DX-9050x</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do zbierania namiarów na działkę oraz jako dodatek do ramy kamery jako pomoc nawigacyjna</td></tr><tr><td>Komputer nurkowy - Suunto Zoop Novo</td><td>Suunto&nbsp;</td><td>Nie dotyczy</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Aby rejestrować głębokość na płytkach referencyjnych:</td></tr><tr><td>Dive slate</td><td>TexWipe</td><td>TX5835</td><td>1.2 Plot Setup; Służy do rejestrowania metadanych wykresu, takich jak głębokość kafelka i zakodowane numery docelowe</td></tr><tr><td>DL 8-calowy port kopułowy</td><td>Ikelite</td><td>75340</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Port kopułkowy do obudowy podwodnej</td></tr><tr><td>FLOAT, GĄBKA PCV, 5-3/4" ŚR. NA 3/4", RUST</td><td>Memphis Net & Sznurek</td><td>SB1</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Służy jako odniesienie wizualne do określania granic działki i wysokości pływania operatora kamery</td></tr><tr><td>Garmin 78s GPS</td><td>Garmin</td><td>010-00864-01</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Służy do rejestrowania lokalizacji miejsca pomiarów Wysokowydajny</td></tr><tr><td>komputer</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>2.0 Model Construction; Do przetwarzania gęstej chmury punktów 3D zalecane specyfikacje obejmują szybki 10+ rdzeniowy procesor, 128 GB pamięci RAM (minimum 64 GB), dysk SSD o pojemności 1 TB oraz dedykowany procesor graficzny NVIDIA lub AMD.</td></tr><tr><td>Nadmuchiwany pływak do nurkowania powierzchniowego</td><td>Omer</td><td>Atol 6246</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Dwufunkcyjna powierzchniowa boja znakowa i&nbsp;</td></tr><tr><td>Poziom kontroli krzyżowej JOHNSON: Niemagnetyczny, 2 1/4 cala x 1 7/16 cala x 3/16 cala, plastikowy, otwór do zawieszania, 1mm/m</td><td>Grainger</td><td>6C225</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; Opcjonalny dodatek do ramy kamery jako pomoc nawigacyjna</td></tr><tr><td>Długa taśma miernicza, 1/2 cala x 30 m, Pumpkin</td><td>Grainger</td><td>3LJW9</td><td>1.2 Plot Setup; Służy do ustawiania obszaru działki</td></tr><tr><td>Kołowrotek Manta SR. Kołowrotek</td><td>Manta Industries</td><td>N/A</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Dołączany do pływaka nurkowego do użytku podczas przeglądów:</td></tr><tr><td>Licencja Profesjonalna Metashape</td><td>Agisoft</td><td>N/A</td><td>2.0 Model Construction; Oprogramowanie do przetwarzania gęstej chmury punktów</td></tr><tr><td>Nieoślepiający przezroczysty akryl</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>1.2 Konfiguracja wykresu; Do budowy płytek narożnych. Znaczniki kontroli naziemnej do określania orientacji modelu</td></tr><tr><td>O-ring 0132.45 do systemu portów DL, obudowy ULTRAcompact</td><td>Ikelite</td><td>132.45</td><td>1.1 Przygotowanie przekładni; O-ring do obudowy podwodnej</td></tr><tr><td>O-ring 0132.59 do lustrzanek cyfrowych i Obudowy bezlusterkowe (Typ 1)</td><td>Ikelite</td><td>132.59</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; O-ring do obudowy podwodnej</td></tr><tr><td>Paracord lub Dacron Line</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>1.2 Plot Setup; Służy do mocowania pływaków referencyjnych do odważników nurkowych</td></tr><tr><td>Pasywowana śruba Phillips z płaskim ze stali nierdzewnej 18-8, pogłębiacz stożkowy 82 stopnie, gwint 1/4"-20, 1" długi</td><td>McMaster-Carr</td><td>91771a542</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Panel suwaka ramy</td></tr><tr><td>Pasywowana śruba z płaskim Phillips ze stali nierdzewnej 18-8, pogłębiacz stożkowy 82 stopni, gwint 1/4 "-20, 1-3/4" długi</td><td>McMaster-Carr</td><td>91771a548</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Panel suwaka ramy</td></tr><tr><td>Pasywowana śruba z płaskim Phillips ze stali nierdzewnej 18-8, pogłębiacz stożkowy 82 stopni, gwint 10-32, 3/8" długa</td><td>McMaster-Carr</td><td>91771A827</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Do budowy płytek narożnych. Znaczniki kontroli gruntu do określania orientacji modelu</td></tr><tr><td>Pelican 1060 micro case</td><td>Pelican</td><td>1060-025-100</td><td>1.2 Konfiguracja działki; Obudowa jednostki GPS, która jest przymocowana do nadmuchiwanego pływaka nurkowego</td></tr><tr><td>Śruba skrzydełkowa z plastikowym 1/4"-20 x 2"</td> <td>McMaster-Carr</td><td>91185A819</td><td>1.1 Przygotowanie sprzętu; Służy do mocowania obudowy kamery do ramy</td></tr><tr><td>Prawy uchwyt szybkiego zwalniania z przedłużeniem</td><td>Ikelite</td><td>4077.02</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Uchwyt do obudowy podwodnej</td></tr><tr><td>R</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>3.0 Analiza ekologiczna; Oprogramowanie do uruchamiania skryptów złożoności strukturalnej</td></tr><tr><td>Taglab N</td><td>/A</td><td>N/A</td><td>3.0 Ecological Analysis; Oprogramowanie do analizy segmentacji</td></tr><tr><td>Trigger Extension v2 do ustawiania ostrości za pomocą migawki lub przycisku Back Ikelite</td><td></td><td>4077.95</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Rozszerzenie spustu do obudowy podwodnej sterowanie przyciskiem migawki</td></tr><tr><td>Pompa próżniowa z manometrem</td><td>Ikelite</td><td>47011</td><td>1.1 Przygotowanie biegu; Do badania integralności uszczelek typu o-ring do obudów kamer podwodnych</td></tr><tr><td>Viscore</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>2.0 Model Construction; 3.0 Analiza ekologiczna; Oprogramowanie do analiz ekologicznych</td></tr></tbody></table>

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

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

Technologia obrazowania i przetwarzania cyfrowego rozwinęła się, aby ułatwić rozszerzanie badań obrazowania na dużych obszarach, co zwiększa naszą zdolność do badania stanu, trendów i dynamiki organizmów żyjących w siedliskach podpływowych. Tworząc fotorealistyczne cyfrowe bliźniaki do analiz ex situ, podejścia te umożliwiają małym zespołom terenowym zebranie znacznie większej ilości danych, niż było to możliwe wcześniej. Poniżej przedstawiamy czteroetapowy proces badań obrazowania dużego obszaru i metodologię analizy, w tym gromadzenie obrazów, budowę modelu, analizę ekologiczną i selekcję danych, która została opracowana i udoskonalona poprzez eksperymenty w ciągu ostatniej dekady. Każdy opisany krok konsekwentnie koncentruje się na unikalnej wartości oryginalnego obrazu źródłowego. Chociaż rodzaje danych uzyskanych z badań obrazowych na dużym obszarze są ogromne, zamieszczamy tutaj przepływy pracy w celu wyodrębnienia danych ekologicznych dotyczących złożoności strukturalnej, składu społeczności i analiz demograficznych cennych dla monitorowania i wysiłków opartych na hipotezach. Dodatkowo dołączamy rekomendacje dotyczące standardów metadanych, które uzupełniają gromadzenie danych obrazowych o dużym obszarze i wspierają działania archiwalne, ułatwiając przejrzystość i współpracę między grupami badawczymi.

Skuteczne gromadzenie obrazów obszarów o dużym zasięgu w terenie powinno skutkować utworzeniem gęstej rekonstrukcji chmury punktów z pełnym pokryciem obszaru badań z perspektywy z góry, podczas gdy niewystarczająca redundancja pokrycia może prowadzić do powstania luk lub całkowitej degradacji chmury punktów (Rysunek 4). W przypadku zestawu 43 przeglądów obrazowych dużych obszarów przeprowadzonych na archipelagu Hawajów w 2016 roku, średnio 99,6% obrazów zostało wyrównanych w każdym zbiorze danych, przy czym 66% zestawów obrazów uzyskało 100% pomyślnie wyrównanych zdjęć. Obrazy zebrane za pomocą kamery z szerokokątnym obiektywem miały średnią wartość GSD wynoszącą 0,52 mm px-1, natomiast obrazy z kamery z obiektywem zoom miały średnią wartość GSD wynoszącą 0,18 mm px-1. Przeglądy te pozwoliły na wygenerowanie gęstych chmur punktów o średniej wielkości 557,7 miliona punktów (15 GB).
Opisane tutaj przepływy pracy ekologiczne zostały zaprojektowane w celu wygenerowania danych porównywalnych z istniejącymi metodologiami monitorowania raf koralowych78. Dane ekologiczne pozyskane z badań LAI na Hawajach wykazują, poza kilkoma wartościami odstającymi, miary liniowej rugozyjności wynikające z przepływu pracy analizy złożoności strukturalnej, które dobrze korelują z wartościami względnymi w porównaniu z pomiarami złożoności in situ w poszczególnych lokalizacjach81 (Rysunek 5A,B). Dodatkowe analizy składu zbiorowisk z LAI, mające na celu zmierzenie procentowego pokrycia głównych bentonicznych grup funkcjonalnych, wykazują podobną zgodność w porównaniu z tradycyjnymi badaniami za pomocą fotokwadratów82 (Rysunek 5C,D). Próbkowanie kwadratowe zostało tutaj wykorzystane do pomiaru gęstości bezkręgowców osiadłych, z których najczęstszymi były jeżowce, zestawione jako kategoryczne miary względnej obfitości. Metody LAI regularnie rejestrowały wyższy poziom obfitości w stosunku do metod in situ81 (Rysunek 5E,F), co może wynikać z możliwości kompleksowego przeszukania i zbadania wszystkich osobników na danym obszarze w porównaniu z szybkim spisem wizualnym. Segmentacja kolonii koralowców przy użyciu 2D orthoprojection ujawniła również rozkłady rozmiarów powszechnych taksonów koralowców podobne do tych uzyskanych metodami in situ83 (Rysunek 5G,H).
Główną zaletą pomiarów LAI jest możliwość archiwizowania i śledzenia zmian na obszarach raf w czasie poprzez korejestrację gęstej chmury punktów. Rafy koralowe są podłożami żywymi, co w przypadku pomiarów LAI oznacza, że trudne może być zidentyfikowanie trwałych powierzchni, naturalnych lub zainstalowanych, które mogłyby służyć do niezawodnej korejestracji gęstych chmur punktów z różnych punktów czasowych. Przykład z atolu Millennium (Rysunek 6) przedstawia przypadek wystąpienia zarówno silnego wzrostu, jak i utraty struktury, w którym do korejestracji gęstej chmury punktów zastosowano wspomagany przepływ pracy (workflow), pomimo niewielkiej lub całkowitej niestabilności powierzchni raf w czasie.
<img alt="Schematy projektowe i prototypy obudowy kamery; konfiguracje obudów Ikelite; widoki z góry i z boku; dopasowanie lustrzanki DSLR." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig01.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 1"> 
Rysunek 1: Schemat zmontowanych ram aparatów. Przykładowe widoki konfiguracji ram dla (A,B) dwóch aparatów i (C,D) jednego aparatu. Obudowy aparatów Ikelite są mocowane do ramy na panelu montażowym za pomocą płytki ślizgowej przyczepionej do uchwytów obudowy. Do ramy można przymocować opcjonalne przyrządy ułatwiające nawigację, takie jak poziomica, kompas i komputer nurkowy, zgodnie z rysunkiem B. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Schemat ustawienia działki mozaikowej z punktami GPS, płytkami głębokości, podziałkami skali i stalowymi palikami." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig02.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 2"> 
Rysunek 2: Schemat ustawienia dużej działki obrazowej o powierzchni 100 m2). Schemat w pełni przygotowanej dużej działki obrazowej o powierzchni 100 m2. Tymczasowe znaczniki działki obejmują sześć markerów płytek granicznych, cztery podziałki skali i cztery boje referencyjne. Stałe znaczniki działki obejmują dwa paliki ze stali nierdzewnej, przy czym palik lewy (patrząc w stronę brzegu) posiada nakrętkę blokującą. Punkt referencyjny GPS dla działki powinien zostać pobrany nad lewą środkową płytką lub palikiem. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Schemat mapowania dna morskiego z siatką i ustawieniem nurka, ilustrujący metodę badań podwodnych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig03.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 3"> 
Rysunek 3: Wzór zbierania danych przez nurka. Przykład (A) ścieżki płynięcia nurka w celu zapewnienia wystarczającego pokrycia i nakładania się obszaru badawczego wraz z uwzględnieniem strefy buforowej oraz (B) ustawienia nurka z systemem kamer i bojami referencyjnymi służącymi jako prowadnica dla wysokości płynięcia. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig03large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Etapy blaknięcia koralowców; sekwencyjny schemat przedstawiający proces degradacji koralowców w środowisku oceanicznym." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig04.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 4"> 
Rysunek 4: Zmniejszenie pokrycia obrazów. Degradacja gęstej chmury punktów wraz ze zmniejszeniem liczby pokrywających się obrazów poprzez losowe próbkowanie. Każdy panel przedstawia gęstą chmurę punktów wygenerowaną z (A) wszystkich obrazów, (B) ½, (C) 1/3, (D) 1/5 i (E) 1/10 oryginalnych obrazów. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig04large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Analiza rafy koralowej z modelowaniem 3D, wykres średniego indeksu chropowatości, procent pokrycia i liczebność jeżowców." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig5v2.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Figure 5"> 
Rycina 5: Ekstrakcja danych ekologicznych. Dane kandydujące, wyekstrahowane z obrazowania dużych obszarów dla każdego z przepływów pracy ekologicznych, przedstawiono w porównaniu z uznanymi metodami zbierania danych in situ. Obejmuje to (A,B) złożoność strukturalną, (C,D) skład zbiorowości (słupki błędów wskazują błąd standardowy), (E,F) gęstość bezkręgowców oraz (G,H) demografię struktury wielkości. Skrót: LAI = obrazowanie dużych obszarów. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig5v2large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Zdjęcie lotnicze rafy koralowej, przedstawiające wzorce wzrostu, badania ekologiczne, analizę bioróżnorodności morskiej." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67700/67700fig06.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 6"> 
Rysunek 6: Korejestracja gęstej chmury punktów. Przykładowe porównanie wizualne dwóch czasowo skorejestrowanych gęstych chmur punktów. Obszary utraty struktury, prawdopodobnie wynikające z uszkodzeń spowodowanych rozkołysaniem morza, są oznaczone kolorem czerwonym, na co wskazuje magenta strzałka. Obszary przyrostu strukturalnego, zazwyczaj przypisywane wzrostowi kolonii koralowców, są oznaczone kolorem niebieskim, na co wskazuje żółta strzałka. Opisany tutaj proces korejestracji może być stosowany w obszarach rafy o tak dużej dynamice, gdzie na stałe zainstalowane punkty kontrolne (GCPs) byłyby niewiarygodne z powodu przerostu lub przemieszczenia. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/67700fig06large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Funkcja kamery</td>
			<td>Zalecane ustawienia</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ogniskowanie</td>
			<td>Auto</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="2">Tryb filmowania</td>
			<td>P (automatyczny programowany) dla obiektywu szerokokątnego</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>A (automatyczny tryb priorytetu przysłony), ustawiony na przysłonę f/8 dla obiektywu makro</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tryb uwalniania</td>
			<td>S (Automatyka z priorytetem migawki)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ustawienia autofokusa</td>
			<td>Autofokus centralny (AF-C), pojedynczy punkt centralny (S)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Automatyczna kontrola czułości ISO</td>
			<td>WŁ.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Maksymalna czułość ISO</td>
			<td>3200</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Minimalna prędkość migawki</td>
			<td>1/320</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Jakość obrazu</td>
			<td>RAW + JPEG</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Timer interwałowy</td>
			<td>1 s</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Balans bieli</td>
			<td>Niestandardowy</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 1: Zalecane ustawienia kamery. Poniżej znajduje się lista kluczowych ustawień kamery użytych w celu optymalizacji jakości obrazu. Ustawienia te priorytetyzują rejestrację ostrych obrazów wykonanych przez operatora w ruchu w warunkach oświetlenia podwodnego.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="2">Dopasowanie zdjęć</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dokładność</td>
			<td>Wysoki</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ogólna preselekcja</td>
			<td>Nie</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Limit kluczowych punktów</td>
			<td>5000</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Limit punktów wiążących</td>
			<td>0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Kierowane dopasowywanie obrazów</td>
			<td>Nie</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dopasowanie adaptacyjnego modelu kamery</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="2">Budowanie gęstej chmury punktów</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Jakość</td>
			<td>Wysoki</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Filtracja wgłębna</td>
			<td>Łagodny</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Obliczanie kolorów punktów</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Obliczanie ufności punktowej</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="2">Punkty eksportu</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Typ pliku</td>
			<td>Stanford PLY</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>System współrzędnych</td>
			<td>Współrzędne lokalne (m)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dane źródłowe</td>
			<td>Gęsta chmura</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Zapisz kolory punktów</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Punkt zapisu normalny</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Poziom ufności punktu zapisu</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Klasy punktów zapisu</td>
			<td>Nie</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Konwertuj kolory na 8-bitowy format RGB</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Kodowanie binarne</td>
			<td>Tak</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 2: Ustawienia konstrukcji gęstej chmury punktów 3D.Lista ustawień użytych w programie Agisoft Metashape w celu stworzenia i eksportu wysokiej jakości rekonstrukcji gęstej chmury punktów.
Plik uzupełniający 1: Mapa drogowa. Przykładowy obraz ortomozaikowy z zaznaczonymi cechami działek i głębokościami, ułatwiający lokalizację obszaru działki podczas ponownego pomiaru. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%201%20Roadmap.pdf" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 2: Extract_meta.py. Skrypt uruchamiany w programie Agisoft Metashape w celu eksportu informacji o pozycji kamery i katalogu plików, aby umożliwić programowi Viscore odpytywanie o oryginalne obrazy. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%202%20extract_meta.py" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 3: Przewodnik po Viscore. Podręcznik oprogramowania Viscore, zawierający przepływy pracy dla wizualizacji modeli, korejestracji oraz analiz ekologicznych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental_3_Guide_to_Viscore_Final.pdf" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 4: Rugosity_Functions.Rmd.Skrypt użyty w programie R zawierający funkcje do przetwarzania danych dotyczących chropowatości (rugosity) wyodrębnionych z programu Viscore. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%204%20Rugosity_Functions.Rmd" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 5: Rugosity_Analysis.Rmd. Skrypt użyty w programie R do obliczania wskaźników chropowatości. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%205%20Rugosity_Analysis.Rmd" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 6: Quadrat_sampling.rpl.json. Skrypt użyty w Viscore do przepływu analizy gęstości kwadratów próbnych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%206%20Quadrat_sampling.repl.json" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 7: Density_taxo_lookup.json. Plik wyszukiwania przycisków do uruchomienia skryptu próbkowania kwadratowego w celu agregacji danych z próbkowania kwadratowego według grup taksonomicznych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%207%20Density_taxo_lookup.json" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 8: Density_Analysis.R Skrypt używany w programie R do agregowania danych z próbkowania kwadratowego, służący do obliczania gęstości według grup taksonomicznych na poziomie badania. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%208%20Density_Analysis.R" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 9: README.txt Przykładowy plik tekstowy do dołączenia do oryginalnych obrazów w celu archiwizacji danych, opisujący metodologię utrwalania obrazu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%209%20README.txt" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 10: METADATA_KAH_2016-07_03.txt Przykładowy plik tekstowy do dołączenia do oryginalnych obrazów w celu archiwizacji danych, zawierający pola metadanych dla badania LAI. Obejmuje on pola dotyczące skali i głębokości w ramach badania do celów referencyjnych, a także ogólne metadane obiektu dla kontekstu geograficznego. Skrót: LAI = obrazowanie dużych obszarów (large-area imaging). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67700/Supplemental%2010%20METADATA_KAH_2016-07_03.txt" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>

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

Digital imaging and processing technology have evolved to facilitate the expansion of large-area imaging surveys, which increase our capacity to study the ...

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.

measuring-structure-composition-change-underwater-environments-with

Research

JoVE Journal

Environment

Środowisko

Niniejszy protokół zawiera instrukcje dotyczące obsługi autonomicznego urządzenia do pomiaru prędkości przepływu pod wodą (SCUVA), które zostało zaprojektowane do kwantyfikacji przepływów generowanych przez zwierzęta in situ. Ponadto protokół ten odnosi się do wyzwań wynikających z warunków terenowych, w tym do ruchów operatora, przewidywania pozycji zwierząt oraz orientacji urządzenia SCUVA.

Ilościowy pomiar przepływów in situ przy użyciu autonomicznego urządzenia do podwodnej welocymetrii (SCUVA)

Zintegrowany zestaw technik obrazowania został zastosowany do określenia morfologii polipów i struktury tkanek u karaibskich koralowców Montastraeaannularis i M. faveolata. Fluorescencja, szeregowa powierzchnia blokowa i dwufotonowa konfokalna laserowa mikroskopia skaningowa pozwoliły zidentyfikować strukturę płatów, ściany polipów oraz oszacować gęstości i rozkłady chromatoforów i zooksantelli.

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

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

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

Opisano metodę oznaczania zawartości i składu kwasów tłuszczowych w mikroalgach na podstawie mechanicznego rozbijania komórek, ekstrakcji lipidów na bazie rozpuszczalnika, transestryfikacji oraz kwantyfikacji i identyfikacji kwasów tłuszczowych za pomocą chromatografii gazowej. Wewnętrzny wzorzec tripentadekaniny służy do kompensacji ewentualnych strat podczas ekstrakcji i niepełnej transestryfikacji.

Analiza zawartości i składu kwasów tłuszczowych w mikroalgach

Ponad połowa białek to małe białka (masa cząsteczkowa &lt;200 kDa), które stanowią wyzwanie zarówno dla obrazowania mikroskopem elektronowym, jak i dla trójwymiarowych rekonstrukcji. Zoptymalizowane barwienie negatywowe to solidny i wysokoprzepustowy protokół umożliwiający uzyskanie obrazów o wysokim kontraście i stosunkowo wysokiej rozdzielczości (~1 nm) małych asymetrycznych białek lub kompleksów w różnych warunkach fizjologicznych.

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

In planta pomiar strumieni składników odżywczych i toksycznych jest niezbędny do badania odżywiania i toksyczności roślin. W tym miejscu omawiamy protokoły radioznacznikowe do oznaczania napływu i odpływu w nienaruszonych korzeniach roślin, używając jako przykładów strumieni potasu (K+) i amoniaku/amonu (NH3/NH4+). Omówiono zalety i ograniczenia takich technik.

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

Aquafaba to lepki sok z ciecierzycy w puszce, który po energicznym mieszaniu wytwarza względnie stabilną białą pianę lub pianę. Głównym celem badawczym jest zidentyfikowanie składników aquafaby, które przyczyniają się do właściwości lepkościujących/zagęszczających za pomocą magnetycznego rezonansu jądrowego (NMR), ultrafiltracji, elektroforezy i odcisków palców masy peptydowej.

Skład i właściwości Aquafaba: Woda odzyskana z komercyjnie konserwowanej ciecierzycy

Poznaj czteroetapowy protokół obrazowania wielkopowierzchniowego do analizy złożoności strukturalnej, składu i demografii ekosystemów bentosowych. Metoda umożliwia szczegółowe badanie raf koralowych.

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

Przeglądaj więcej filmów