Name: Uma Cartilha de Campo para Monitoramento de Ecossistemas Bentônicos Usando Fotogrametria de Estrutura a Partir de Movimento (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-04-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 36 s
Description: Aprenda fotogrametria subaquática por estrutura a partir de movimento para monitorar ecossistemas bentônicos. Este método gera modelos 3D de alta resolução para estudar biodiversidade, complexidade de habitat e estrutura de comunidades marinhas.

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Agradecemos à Paul G. Allen Family Foundation por financiar esta pesquisa e somos gratos a Ruth Gates pela inspiração para usar a tecnologia para ajudar a conservar os recifes. Agradecemos também à NOAA e a outros colaboradores pela discussão cuidadosa a respeito desses métodos. Por fim, agradecemos a Catie Foley e Patrick Nichols por fornecerem o drone e o vídeo subaquático desses métodos.
Reconhecemos a National Fish and Wildlife Foundation como parceira de financiamento neste trabalho.

1. Materiais
<ol><li>Câmera<ol><li>Garanta especificações mínimas de durabilidade e natureza impermeável (ou uma caixa impermeável) e uma taxa de quadros mínima de 2 quadros/s (fps). Observação : uma taxa de quadros mínima de ~ 4 fps foi usada neste exemplo.</li>
		<li>Câmera DSLR (Digital Single Lens Reflex)<ol><li>Configure a câmera para fotografar continuamente a uma taxa de captura de fotos entre 2 fps e 5 fps.</li>
			<li>Para reproduzir o protocolo descrito para este exemplo, use uma câmera em uma caixa subaquática (consulte Tabela de Materiais) com as seguintes configurações: Modo Manual (M); f10, 18 mm; velocidade do obturador = 1/320; compensação de exposição = -1/3; qualidade da imagem = mais alta, sem RAW; modo de acionamento = contínuo; foco automático = AI SERVO; ISO = Auto, max3200; numeração de arquivos = Redefinição automática; imagem girar automaticamente = Desativado; hora/data = UTC.</li>
		</ol></li>
		<li>Câmera de ação<ol><li>Defina para o modo de vídeo ou modo de disparo contínuo com a maior resolução e taxa de quadros possível. NOTA: A câmera de ação também pode ser usada no modo contínuo, desde que a taxa de quadros seja de 2 imagens por segundo ou maior.</li>
			<li>Para reproduzir o protocolo neste exemplo (consulte Tabela de Materiais), use uma câmera de ação à prova d'água com as seguintes configurações: Resolução de vídeo = 4K (proporção 4:3); taxa de quadros = 30 fps. NOTA: Para câmeras de ação, pode ser mais fácil conectar a linha do carretel ao nadador do que à câmera. Neste exemplo, a linha foi presa ao pulso do nadador através de um pequeno cordão.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Equipamento de carretel (Figura 1A)<ol><li>Certifique-se de que o carretel tenha o tamanho apropriado para conter o comprimento de linha necessário para o raio do local de pesquisa. NOTA: A circunferência do carretel controla o espaçamento das linhas de natação espiral e o comprimento da linha determina a área da amostra. Neste exemplo, um carretel de ~8 polegadas (~20 cm) de diâmetro foi usado para o espaçamento de ~50 polegadas (~1,3 m) das linhas de natação. Veja 9 para obter detalhes.</li>
		<li>Selecione um equipamento de carretel com uma borda flangeada (para guiar suavemente a linha dentro e fora do carretel) e pontos de fixação para uma alça e um poste (para controlar a altura do substrato). Certifique-se de que o equipamento de carretel é inerentemente flutuante negativamente ou feito assim com a adição de pesos. NOTA: Neste exemplo, foram utilizados tubos de cloreto de polivinila (PVC) para o cabo e o poste, e o carretel foi impresso em 3D em plástico de ácido polilático. No entanto, o carretel pode ser tão simples quanto um grande cano de PVC ou qualquer outro objeto redondo com o diâmetro desejado.<ol><li>Para uso frequente e/ou condições de campo desafiadoras, selecione um carretel feito de um material mais durável, como alumínio.</li>
			<li>Certifique-se de que o carretel não gira no poste ou gira quando em uso.</li>
		</ol></li>
		<li>Fixe a linha no carretel em uma extremidade e em um clipe destacável na outra para conexão com a câmera. Observação : O comprimento da linha define o raio do site. Aqui, 6 m de linha foram usados para locais de 12 m de diâmetro.</li>
	</ol></li>
	<li>Telhas de calibração<ol><li>Embora não sejam necessárias placas de calibração especializadas, certifique-se de que objetos de tamanho conhecido e flutuantes negativamente sejam incluídos no modelo para escala. Considere as condições de surto e corrente para garantir que materiais adequados sejam usados, de modo que os azulejos permaneçam estacionários durante a coleta de fotos. NOTA: Aqui, os modelos de marcadores de escala disponíveis como parte de certos programas de software foram impressos em papel impermeável, que foi anexado a telhas de PVC de 1 polegada de espessura.</li>
		<li>Os mergulhadores precisarão de um meio para medir a profundidade da telha. Em nosso exemplo, usamos um medidor de profundidade eletrônico (consulte Tabela de Materiais).</li>
	</ol></li>
	<li>Correção de cor<ol><li>Defina o balanço de branco na câmera para personalizar. Tire uma foto de um cartão cinza de 18% ou ardósia de mergulho branca debaixo d'água antes do início de cada pesquisa SfM. Faça isso sempre que um novo site for iniciado. NOTA: A foto permitirá a correção de cor e também ajudará a separar as imagens baixadas de sites diferentes ao realizar várias pesquisas no mesmo dia.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Métodos detalhados
<ol><li>Seleção do local<ol><li>Selecione um local que tenha espaço suficiente para nadar a totalidade do padrão espiral (~113 m2 neste exemplo). Além da área a ser pesquisada, incorpore uma pequena área de amortecimento para garantir que toda a área de pesquisa seja suficientemente fotografada para produzir dados de alta qualidade.</li>
		<li>Considere a capacidade e o equipamento da equipe de duas pessoas. Locais rasos (< ~2 m) podem ser pesquisados com snorkel, enquanto locais mais profundos podem exigir SCUBA.</li>
	</ol></li>
	<li>Se estiver planejando inspecionar repetidamente o local regularmente, marque o ponto central, onde a plataforma de carretel será colocada, com uma etiqueta ou uma estrutura permanente (por exemplo, vergalhão ou bloco de cinza). No mínimo, pegue uma coordenada de sistema de posicionamento global para que o local possa ser realocado com a ajuda de uma impressão do ortomosaico. NOTA: Estruturas subaquáticas permanentes normalmente requerem uma permissão.</li>
	<li>Prepare o site.<ol><li>Coloque o carretel no meio do site.</li>
		<li>Estabeleça blocos de calibração e registre suas profundidades. Coloque as telhas de calibração viradas para cima, ~2 m de distância do centro. Observação : neste exemplo, 3 blocos de calibração foram colocados em um triângulo ao redor do centro do site. As telhas de calibração devem ser adequadamente pesadas e posicionadas para garantir o mínimo de movimento durante a coleta das fotos.</li>
	</ol></li>
	<li>Instrua o nadador a nadar com a câmera enquanto o assistente cuida do carretel.<ol><li>O assistente coloca o poste e o carretel acoplado na vertical no centro do local selecionado e mantém o equipamento de carretel ereto e parado.</li>
		<li>Certifique-se de que o nadador prenda o lado da câmera mais próximo do carretel à linha e mantenha a câmera voltada para baixo ~1 m dos bentos. NOTA: Se o nadador tiver de inclinar a câmara, tente certificar-se de que está ligeiramente inclinada para a frente em vez de para trás para evitar a recolha de imagens na sombra do nadador. Inclinar a câmera ligeiramente para frente tanto para a espiral externa quanto para a espiral de retorno também pode capturar melhores ângulos dos bentos e produzir modelos melhores, especialmente quando há saliências e furos.</li>
		<li>Uma vez que a câmera está posicionada corretamente, o nadador começa a tirar imagens contínuas dos bentos enquanto nadava para frente e mantém a tensão na linha.</li>
		<li>Certifique-se de que o nadador continue a nadar em espiral a uma velocidade consistente enquanto tira fotografias até que a linha esteja completamente desfiada do carretel. NOTA: O nadador deve tentar ficar uma distância constante de ~ 1 m acima dos bentos e nadar a espiral em um ritmo moderado para garantir sobreposição suficiente entre as imagens. Na dúvida, mais devagar é melhor.</li>
		<li>Em ambientes altamente rugosos (por exemplo, recifes de coral), inclua um terceiro trabalhador (segundo assistente) que pode evitar o emaranhamento da linha pairando acima do centro da linha e levantando-a suavemente sobre os obstáculos.</li>
		<li>Quando a linha é completamente desbobinada, o nadador inverte as direções, reconectando a câmera, se necessário, e nada a câmera na direção oposta para começar a rebobinar a linha de volta para o carretel enquanto tira fotos. NOTA: Nadar a espiral inversa não é absolutamente necessário, mas normalmente produzirá modelos melhores.</li>
		<li>Se um único método espiral for desejável para economizar tempo, o nadador desconectará a linha da câmera e pulará para a etapa 2.4.12 enquanto o assistente enrola a linha e remove o equipamento de carretel do local.</li>
		<li>Assim que o nadador começa a nadar na direção oposta, o assistente gira o carretel para enrolar a linha em 1/2 de volta (180°) contra a nova direção de natação. Essa volta de 1/2 garante que o caminho de retorno do nadador seja deslocado do caminho original para produzir uma maior cobertura fotográfica do local.</li>
		<li>Certifique-se de que o nadador continue a tirar fotos e nadar a espiral inversa até que a linha seja quase completamente rebobinada ao redor do carretel.</li>
		<li>Quando o espaçamento do nadador e do assistente impede o progresso posterior, o nadador então pára de tirar fotos para desconectar a câmera da linha e permitir que o assistente remova o equipamento de carretel do centro do local.</li>
		<li>Uma vez que o carretel é removido do local, o nadador fotografa o centro do local segurando a câmera voltada para baixo e movendo a câmera em um pequeno padrão espiral sobre o centro do local.</li>
	</ol></li>
</ol>3. Limpe o local.
<ol><li>Pegue telhas de calibração e qualquer outro equipamento antes de sair do local. OBS: Nunca deixe lixo ou equipamentos em um local. Sempre deixe um site mais limpo do que você encontrou.</li>
</ol>

<ol><li>Levy, J., Hunter, C., Lukacazyk, T., Franklin, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+spatial+distribution+of+coral+bleaching+using+small+unmanned+aerial+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Assessing the spatial distribution of coral bleaching using small unmanned aerial systems.</a> Coral Reefs. 37 (2), 373-387 (2018).</li>
<li>Muller-Karger, F. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Satellite+sensor+requirements+for+monitoring+essential+biodiversity+variables+of+coastal+ecosystems%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Applications%22%5BJournal%5D)">Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems.</a> Ecological Applications. 28 (3), 749-760 (2018).</li>
<li>Dornelas, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+a+macroscope%3A+Leveraging+technology+to+transform+the+breadth%2C+scale+and+resolution+of+macroecological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Global+Ecology+and+Biogeography%22%5BJournal%5D)">Towards a macroscope: Leveraging technology to transform the breadth, scale and resolution of macroecological data.</a> Global Ecology and Biogeography. 28, 1937-1948 (2019).</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. 2015 (3), 1077(2015).</li>
<li>House, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Moving+to+3D%3A+Relationships+between+coral+planar+area%2C+surface+area+and+volume%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Moving to 3D: Relationships between coral planar area, surface area and volume.</a> PeerJ. 2018 (6), 4280(2018).</li>
<li>Carlot, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Community+composition+predicts+photogrammetry-based+structural+complexity+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Community composition predicts photogrammetry-based structural complexity on coral reefs.</a> Coral Reefs. , 1-9 (2020).</li>
<li>Young, G. C., Dey, S., Rogers, A. D., Exton, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cost+and+time-effective+method+for+multi-scale+measures+of+rugosity%2C+fractal+dimension%2C+and+vector+dispersion+from+coral+reef+3D+models%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+ONE%22%5BJournal%5D)">Cost and time-effective method for multi-scale measures of rugosity, fractal dimension, and vector dispersion from coral reef 3D models.</a> PloS ONE. 12 (4), 0175341(2017).</li>
<li>Wilson, S. K., Robinson, J. P. W., Chong-Seng, K., Robinson, J., Graham, N. A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boom+and+bust+of+keystone+structure+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">Boom and bust of keystone structure on coral reefs.</a> Coral Reefs. 38 (4), 625-635 (2019).</li>
<li>Pizarro, O., Friedman, A., Bryson, M., Williams, S. B., Madin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple%2C+fast%2C+and+repeatable+survey+method+for+underwater+visual+3D+benthic+mapping+and+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology+and+Evolution%22%5BJournal%5D)">A simple, fast, and repeatable survey method for underwater visual 3D benthic mapping and monitoring.</a> Ecology and Evolution. 7 (6), 1770-1782 (2017).</li>
<li>Torres-Pulliza, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+geometric+basis+for+surface+habitat+complexity+and+biodiversity%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity.</a> Nature Ecology & Evolution. 4, 1495-1501 (2020).</li>
<li>Bayley, D., Mogg, A., Koldewey, H., Purvis, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capturing+complexity%3A+field-testing+the+use+of+%27structure+from+motion%27derived+virtual+models+to+replicate+standard+measures+of+reef+physical+structure%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Capturing complexity: field-testing the use of 'structure from motion'derived virtual models to replicate standard measures of reef physical structure.</a> PeerJ. 2019 (7), 6540(2019).</li>
<li>Leon, J. X., Roelfsema, C. M., Saunders, M. I., Phinn, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+coral+reef+terrain+roughness+using+%27Structure-from-Motion%27+close-range+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">Measuring coral reef terrain roughness using 'Structure-from-Motion' close-range photogrammetry.</a> Geomorphology. 242, 21-28 (2015).</li>
<li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+impact+of+acute+disturbances+on+the+structure+and+composition+of+a+coral+community+using+innovative+3D+reconstruction+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Assessing the impact of acute disturbances on the structure and composition of a coral community using innovative 3D reconstruction techniques.</a> Methods in Oceanography. 15-16, 49-59 (2016).</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, 1291-1305 (2017).</li>
<li>Piazza, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Underwater+photogrammetry+in+Antarctica%3A+long-term+observations+in+benthic+ecosystems+and+legacy+data+rescue%5BTitle%5D)+AND+%22Polar+Biology%22%5BJournal%5D)">Underwater photogrammetry in Antarctica: long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue.</a> Polar Biology. 42 (6), 1061-1079 (2019).</li>
<li>Bonney, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science%3A+A+developing+tool+for+expanding+science+knowledge+and+scientific+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22BioScience%22%5BJournal%5D)">Citizen science: A developing tool for expanding science knowledge and scientific literacy.</a> BioScience. 59 (11), 977-984 (2009).</li>
<li>Dickinson, J. L., Zuckerberg, B., Bonter, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Citizen+science+as+an+ecological+research+tool%3A+Challenges+and+benefits%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Ecology%2C+Evolution%2C+and+Systematics%22%5BJournal%5D)">Citizen science as an ecological research tool: Challenges and benefits.</a> Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 41 (1), 149-172 (2010).</li>
<li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G., 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>Ventura, D., Lasinio, G. J., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+low-cost+drone+based+application+for+identifying+and+mapping+of+coastal+fish+nursery+grounds+Feeding+ecology+View+project+Habitat+use+of+juvenile+Diplodus+species+View+project%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">A low-cost drone based application for identifying and mapping of coastal fish nursery grounds Feeding ecology View project Habitat use of juvenile Diplodus species View project.</a> Estuarine Coastal and Shelf Science. 171, 85-98 (2016).</li>
<li>Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, M. F., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+and+classification+of+ecologically+sensitive+marine+habitats+using+unmanned+aerial+vehicle+%28UAV%29+imagery+and+object-based+image+analysis+%28OBIA%29%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sensing%22%5BJournal%5D)">Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA).</a> Remote Sensing. 10 (9), 1331(2018).</li>
<li>George, E. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relevance+of+coral+geometry+in+the+outcomes+of+the+coral-algal+benthic+war%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Relevance of coral geometry in the outcomes of the coral-algal benthic war.</a> bioRxiv. , (2018).</li>
<li>Anelli, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+new+applications+of+underwater+photogrammetry+for+investigating+coral+reef+morphology+and+habitat+complexity+in+the+Myeik+Archipelago%2C+Myanmar%5BTitle%5D)+AND+%22Geocarto+International%22%5BJournal%5D)">Towards new applications of underwater photogrammetry for investigating coral reef morphology and habitat complexity in the Myeik Archipelago, Myanmar.</a> Geocarto International. 34 (5), 459-472 (2017).</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+%22U.S.+Dept.+of+Commerce%2C+NOAA+Technical+Memorandum+NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93%22%5BJournal%5D)">Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures.</a> U.S. Dept. of Commerce, NOAA Technical Memorandum NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).</li>
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<li>Bouslimani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+cartography+of+the+human+skin+surface+in+3D%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">Molecular cartography of the human skin surface in 3D.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (17), 2120-2129 (2015).</li>
<li>Protsyuk, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+molecular+cartography+using+LC-MS+facilitated+by+Optimus+and+%27ili+software%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">3D molecular cartography using LC-MS facilitated by Optimus and 'ili software.</a> Nature Protocols. 13 (1), 134-154 (2018).</li>
</ol>

Os autores não têm interesses financeiros concorrentes ou outros conflitos de interesse.

Este estudo demonstra que tanto a câmera DSLR quanto a câmera de ação produzem modelos com resolução superior a 0,5 mm/pixel em menos de 10 h de tempo de processamento em um computador desktop padrão. A principal compensação entre a DSLR e a câmera de ação, além do custo, é uma resolução mais fina versus um tempo de processamento mais rápido, respectivamente. No entanto, os tempos de processamento relatados incluem apenas o processamento computacional. Assim, embora o tempo computacional seja menor para a câmera de ação, há uma quantidade significativa de tempo (10-20 min) investido na extração de imagens dos vídeos que não é necessário com a DSLR. Uma alternativa é usar a câmera de ação no modo de disparo contínuo para evitar a extração de imagem. O modo de disparo contínuo não foi usado neste exemplo, pois a câmera de ação só pode fotografar a 2 fps, o que requer uma taxa de natação significativamente mais lenta para coletar imagens suficientes para construir um modelo completo. Nesse sentido, há uma compensação entre maior tempo em campo usando o modo de disparo contínuo versus maior tempo no computador, extraindo imagens, ao usar o modo de vídeo.
As vantagens da câmera de ação incluem acessibilidade e facilidade de transporte e operação debaixo d'água. A principal vantagem da DSLR é que ela produz imagens de maior resolução; portanto, as câmeras DSLR são recomendadas sobre as câmeras de ação quando a primeira não tem custo proibitivo. Os tipos de questões que um estudo procura abordar também serão importantes para determinar o método utilizado. Por exemplo, uma câmera de ação pode ser preferível em ambientes relativamente homogêneos (por exemplo, bancos de ervas marinhas, habitats de corais mortos/escombros) ou onde apenas métricas amplas da comunidade (como abundância, diversidade) estão sendo avaliadas em grandes escalas espaciais. No entanto, uma câmera DSLR pode ser implantada nos casos em que o rastreamento de mudanças em escala fina em organismos ou substratos individuais é de interesse.
Como este é um método de campo, as saídas do modelo dependerão de vários fatores ambientais, como iluminação, clareza da água, condições de superfície, quantidade de surto e movimento de peixes ou estruturas bentônicas não estacionárias (por exemplo, ervas marinhas). Embora não haja limites absolutos de quando é apropriado usar esse método, dias ligeiramente nublados com alta claridade da água, condições de superfície calmas e pouca onda normalmente produzem os melhores modelos. Além disso, há um limite para a profundidade mínima exigida para esses métodos. Esses métodos não funcionam bem em condições em que há menos de 0,5 m de água devido à baixa sobreposição entre as fotos e menos características distintivas por foto. No entanto, isso destaca outra vantagem da câmera de ação, ou seja, eles são menores e, portanto, são mais fáceis de usar em profundidades mais rasas. Além disso, um carretel de menor diâmetro e maior taxa de quadros (ou lente mais grande-angular) podem melhorar a sobreposição de imagens em condições muito rasas9.
Muitos outros tipos de dados podem ser integrados com essa abordagem. Por exemplo, ortomosaicos têm sido usados para mostrar a densidade espacial de dados moleculares (por exemplo, genes e metabólitos) em corais 24 e humanos 25 usando o software de código aberto 'ili'26. A mesma plataforma também poderia ser usada para mapear as densidades espaciais de animais, microrganismos, vírus e/ou produtos químicos no ambiente. Outros exemplos utilizaram o SfM para anotar espacialmente espécies bentônicas em ortomosaicos utilizando o software de sistema de informação geográfica10. Além disso, os modelos 3D gerados pelo SfM podem ser usados para estimar características do habitat como rugosidade e dimensão fractal. De fato, os métodos aqui descritos foram recentemente utilizados para derivar uma nova teoria geométrica para superfícies de habitat10. Finalmente, ortomosaicos estão sendo usados como superfícies de entrada para modelos computacionais espacialmente explícitos, permitindo que simulações dinâmicas sejam sobrepostas na superfície 3D do modelo. Ser capaz de gerar facilmente grandes imagens e representações 3D de habitats bentônicos permitiu que os cientistas marinhos abordassem questões até então inimagináveis3.
No geral, aqui está um protocolo detalhado para a realização de fotogrametria SfM subaquática com câmeras DSLR ou câmeras de ação mais econômicas. Esses métodos podem ser usados por cientistas para uma ampla gama de propósitos, desde a extração de dados sobre ecossistemas bentônicos até o desenvolvimento de superfícies de entrada 3D para simulações in silico . No entanto, esses protocolos também podem ser usados por não-cientistas como parte dos esforços da ciência cidadã para reunir informações valiosas sobre padrões de biodiversidade, complexidade de habitat, estrutura de comunidades e outras métricas ecológicas.

Os processos ecossistêmicos são naturalmente dinâmicos e podem ser difíceis de quantificar. Na última década, houve um aumento de novas tecnologias para capturar ecossistemas e sua dinâmica em uma variedade de escalas, desde a varredura a laser 3D de características individuais do ecossistema até o sensoriamento remoto por satélite de grandes áreas 1,2,3. Em habitats bentônicos, a estrutura está intimamente ligada à função do ecossistema8, tornando ferramentas que simultaneamente permitem o monitoramento da geometria e da estrutura da comunidade especialmente valiosas para a compreensão da dinâmica ecológica. No entanto, muitas abordagens modernas não podem ser usadas em sistemas aquáticos devido às propriedades físicas da água (por exemplo, refração, distorção, turbidez). Técnicas, como o LiDAR (Light Detection and Ranging) e alguns métodos de aerolevantamento, podem ser apropriados em grandes escalas espaciais, mas não podem adquirir a resolução necessária para avaliar mudanças em escala fina em habitats bentônicos. Métodos de fotogrametria estrutura-de-movimento (SfM) foram recentemente adaptados para produzir ortomosaicos de alta resolução em larga escala e modelos de superfície 3D de habitats subaquáticos 4,5,6,7.
A fotogrametria SfM é um método relativamente barato, simples, não invasivo e repetível que permite a geração de registros em larga escala e alta resolução do ambiente bentônico em ecossistemas aquáticos9. O SfM usa uma sequência de imagens 2D para gerar reconstruções de modelos 3D. Os modelos gerados a partir da SfM podem ser usados para coletar dados sobre a complexidade estrutural (e.g., rugosidade, dimensionalidade)4,5,10,11,12 e estrutura da comunidade (e.g., composição de espécies, demografia populacional)13,14,15 dos ecossistemas bentônicos. Além disso, como esse método é relativamente barato, rápido e repetível, ele pode ser usado por cientistas e não cientistas para coletar informações valiosas e objetivas sobre esses ecossistemas. Portanto, esse método é uma técnica viável para uso em projetos de ciência cidadã onde a padronização do esforço amostral, a minimização de vieses, o engajamento dos participantes e a facilidade de treinamento são vitais para a qualidade dos dados e o sucesso geral16,17.
Este artigo fornece um protocolo detalhado para a realização de pesquisas subaquáticas de SfM. Simultaneamente, o uso de uma câmera DSLR foi comparado com o de uma "câmera de ação" mais econômica, e as vantagens e desvantagens relativas de cada uma são descritas. O objetivo geral é familiarizar cientistas e não-cientistas com métodos de pesquisa bentônica de SfM o mais rápido possível, fornecendo um protocolo simples e comumente usado, por sua vez, promovendo o uso desse método mais amplamente.  Para exemplos de estudos que aplicaram variações desse método para estudar comunidades ecológicas subaquáticas, ver Burns et al (2015)4, Storlazzi et al (2016)18, Ventura et al (2016 e 2018)19,20, Edwards et al (2017)14, George et al (2018)21, Anelli et al (2019)22 e Torres-Pulliza et al (2020)10.
O método descrito aqui requer um snorkel de duas pessoas ou uma equipe de mergulho. Depois que o local de pesquisa é selecionado, um carretel de linha (Figura 1A) é colocado no centro do local, e as telhas de calibração (Figura 1B) são distribuídas ~2 m do centro. Uma pessoa (o nadador) nada com a câmera e captura imagens do local, enquanto a segunda pessoa (o assistente) cuida do carretel no centro da parcela (Figura 1C). Primeiro, o nadador conecta a câmera ao carretel através da linha e, em seguida, começa a tirar fotos contínuas dos bentos enquanto nadam de bruços e para frente para relaxar a linha do carretel. O nadador deve manter uma distância vertical de ~1 m acima do substrato em todos os momentos, ajustando sua posição para coincidir com a da topografia enquanto nada. É importante ressaltar que a linha que conecta o carretel e a câmera deve permanecer tensa o tempo todo para criar um espaçamento uniforme na espiral enquanto o nadador examina a trama. O assistente mantém o carretel em uma posição estável e ereta e garante que o carretel não gire e que a linha não fique emaranhada.
Uma vez que a linha foi completamente desenrolada, o nadador pára, vira e nada na direção oposta para recuar a linha ao redor do carretel. À medida que o nadador muda de direção, o assistente gira o carretel para enrolar a linha para dentro, exatamente 180° para evitar a sobreposição exata do caminho de saída. Uma vez que o nadador está o mais próximo possível do centro, a câmera é destacada da linha, e o assistente pega o carretel e a linha e nada para longe da parte central do local. O nadador então termina de imaginar o centro da trama movendo a câmera em uma pequena espiral sobre o centro. Embora existam várias maneiras de obter imagens de uma área de forma eficaz, o método de linha e carretel descrito aqui é robusto mesmo em condições ambientais não ideais, onde águas superficiais agitadas, ondulação ou baixa visibilidade podem impedir a coleta de dados. Nesses cenários, esse método mantém os mergulhadores/mergulhadores conectados e garante alta sobreposição de imagens, mantendo o nadador em um caminho controlado.

<table><tbody><tr><td>Câmera de ação (GoPro Hero7 Black)</td><td>GoPro</td><td></td><td>Pode ser qualquer câmera de ação à prova d'água</td></tr><tr><td>Adobe Lightroom</td><td>Adobe</td><td></td><td>Color correction</td></tr><tr><td>Calibration tiles (placa de PVC plana cortada no tamanho para alvos Agisoft. Prenda um peso de mergulho embaixo se estiver esperando ondas)</td><td></td><td></td><td>Qualquer objeto de flutuação negativa de tamanho e cor conhecidos. Recomendamos o uso dos modelos de marcadores de escala disponíveis no software Agisoft Metashape (v.1.6.0).</td></tr><tr><td>Câmera DSLR (Canon EOS Rebel SL3)</td> <td>Canon</td><td>3453C002AA</td><td>Pode ser qualquer câmera DSLR em uma caixa subaquática</td></tr><tr><td>Linha (filamento de linha de roupas de plástico)</td><td></td><td></td> <td>Qualquer linha negativamente flutuante que seja forte o suficiente para suportar o uso em campo</td></tr><tr><td>Cartão de memória Micro SDXC (para GoPro)</td><td></td><td></td><td></td></tr> <tr><td>Oceanic Veo 2.0</td><td>Oceanic</td><td></td><td>Digital medidor de profundidade</td></tr><tr><td>SDXC cartão de memória (para DSLR)</td><td></td><td></td><td>Qualquer cartão de memória SDXC deve funcionar, desde que haja espaço suficiente para armazenar todas as fotos necessárias para construir o modelo&nbsp;</td></tr><tr><td>Carretel (seção de 2 polegadas de comprimento de tubo de PVC de 8 polegadas de diâmetro que foi anexado a uma seção de 3 pés de tubo de PVC de 1 polegada para formar a haste</td><td></td><td></td><td>Qualquer objeto redondo e flutuante negativamente do diâmetro desejado</td></tr><tr><td>Caixa de câmera subaquática para DSLR (Ikelite 200DLM / C Underwater TTL Housing)</td> <td>Ikelite</td><td>6970.09</td><td>Deve ser a caixa de água específica para a marca e modelo</td></tr> <tr><td>DSLRComputador desktop Windows 10 com uma CPU Intel i9-9900K de 8 núcleos, duas GPUs Nvidia GeForceRTX 2070 SUPER e 128 GB de RAM.</td><td></td><td></td><td>Processamento&nbsp;</td></tr></tbody></table>

uma cartilha de campo para monitoramento de ecossistemas bentônicos usando fotogrametria de estrutura a partir de movimento

A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

A fotogrametria estrutura-de-movimento (SfM) é uma técnica utilizada para gerar reconstruções tridimensionais (3D) a partir de uma sequência de imagens bidimensionais (2D). Os métodos de SfM estão se tornando cada vez mais populares como uma maneira não invasiva de monitorar muitos sistemas, incluindo paisagens antropogênicas e naturais, estruturas geológicas e ecossistemas terrestres e aquáticos. Aqui, um protocolo detalhado é fornecido para coletar imagens SfM para gerar modelos 3D de habitats bentônicos. Além disso, o custo, a eficiência de tempo e a qualidade de saída do emprego de uma câmera DSLR (Digital Single Lens Reflex) versus uma câmera de ação mais barata foram comparados. Um tradeoff entre tempo computacional e resolução foi observado, com a câmera DSLR produzindo modelos com mais que o dobro de resolução, mas levando aproximadamente 1,4 vezes mais tempo para produzir do que a câmera de ação. Esta cartilha tem como objetivo fornecer uma descrição completa das etapas necessárias para coletar dados de SfM em habitats bentônicos para aqueles que não estão familiarizados com a técnica, bem como para aqueles que já usam métodos semelhantes.

Neste exemplo, o Reef Site 2_7 localizado no Patch Reef 13 em Kāneʻohe Bay, Oʻahu, Hawaiʻi, foi fotografado, e 3.125 fotos JPEG da DSLR e 3.125 capturas de quadros JPEG do vídeo da câmera de ação (Tabela 1) foram usadas como entrada para criar os ortomosaicos e modelos 3D. O fluxo de trabalho geral consistiu em 5 etapas: 1) alinhamento das fotos para gerar a nuvem de pontos esparsa, 2) dimensionamento da nuvem de pontos esparsos e otimização das câmeras, 3) construção da nuvem de pontos densa (mapas de profundidade também foram gerados durante esta etapa), 4) construção do modelo digital de elevação (MDE) e ortomosaico, e 5) geração do modelo 3D e textura. Observe que os estágios 4 e 5 não precisam necessariamente ser feitos nessa ordem, mas devem ser realizados após o processamento da nuvem de pontos densos e mapas de profundidade. O georreferenciamento dos modelos deve ocorrer antes da geração do ortomosaico e do MDE. As configurações usadas para essas etapas e detalhes de processamento estão descritas na Tabela 2 e na Tabela de Materiais, respectivamente.
Para métodos mais detalhados de como gerar modelos 3D e ortomosaicos, ver o Material Suplementar e Suka et al.23. O tempo de processamento foi menor para o modelo derivado da câmera de ação para cada etapa, incluindo geração de nuvem de pontos esparsa, geração de nuvem de pontos densa, renderização de modelo de malha e renderização de modelo texturizado. Isso levou a um tempo de processamento geral significativamente mais rápido para o modelo de câmera de ação (6 h 39 min) do que o modelo DSLR (9 h 14 min). O tempo exato para o processamento do modelo varia de acordo com o poder computacional e configurações de hardware específicas.
O modelo gerado usando imagens da câmera DSLR continha 2.848.358 pontos de nuvens esparsas e 787.450.347 pontos de nuvens densas, enquanto o modelo gerado a partir das imagens da câmera de ação continha apenas 2.630.543 pontos de nuvens esparsas e 225.835.648 pontos de nuvens densas. Isso fez com que os modelos DSLR tivessem mais de 2x mais de resolução do que os modelos de câmeras de ação com resoluções ortomosaicas de 0,442 e 0,208 mm/pixel para os modelos derivados de DSLR e câmera de ação, respectivamente (Tabela 1). Apesar da melhor resolução do modelo DSLR em relação ao modelo de câmera de ação, ambos os métodos foram capazes de produzir modelos de alta qualidade com pouca diferença na representação visual quando a área de ~113m2 do recife foi representada como um modelo digital de elevação de 20 cm 2 (painéis superiores da Figura 2) ou projeção ortomosaica 2D (painéis do meio da Figura 2).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig01.jpg"> Figura 1: Fotogrametria estrutura-de-movimento. (A) Exemplo de uma plataforma de carretel para controlar a distância do nadador com uma alça e um poste acoplados para posicionamento e manuseio precisos. (B) Telhas de calibração. (C) Um esquema da trajetória de natação com posições relativas do nadador (verde) e do auxiliar (laranja). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig02.jpg"> Figura 2: Comparação visual de modelos digitais de elevação e ortomosaicos. Modelos digitais de elevação (topo) e ortomosaicos (meio) construídos a partir de imagens DSLR (esquerda) e câmera de ação (direita). O painel inferior é um zoom das áreas nas caixas brancas nos ortomosaicos. As escalas do mapa de calor no painel superior representam a distância da superfície da água em metros (m). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig02large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Rebel SL3</td>
			<td>Herói GoPro 7</td>
		</tr><tr><td>Custar</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Câmera</td>
			<td>~ $ 600,00</td>
			<td>~$220,00</td>
		</tr><tr><td>Alojamento subaquático</td>
			<td>~$1,700.00</td>
			<td>NA</td>
		</tr><tr><td>Custo Total</td>
			<td>~$2,300.00</td>
			<td>~$220,00</td>
		</tr><tr><td>Fotos</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Formato de arquivo de foto</td>
			<td>.jpeg</td>
			<td>.jpeg</td>
		</tr><tr><td>Resolução da foto</td>
			<td>24 Megapixels</td>
			<td>12 Megapixels (de vídeo 4K)</td>
		</tr><tr><td>Fotos alinhadas / total de fotos</td>
			<td>3125 / 3125</td>
			<td>3125 / 3125</td>
		</tr><tr><td>Métricas de fotogrametria</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Pontos de nuvem esparsos</td>
			<td>2,848,358</td>
			<td>2,630,543</td>
		</tr><tr><td>Pontos de nuvens densas</td>
			<td>787,450,347</td>
			<td>225,835,648</td>
		</tr><tr><td>Faces (modelo 3D)</td>
			<td>11,919,451</td>
			<td>3,834,651</td>
		</tr><tr><td>Resolução do modelo digital de elevação (MDE)</td>
			<td>0,831 mm/pixel</td>
			<td>1,77 mm/pixel</td>
		</tr><tr><td>Resolução ortomosaico</td>
			<td>0,208 mm/pixel</td>
			<td>0,442 mm/pixel</td>
		</tr><tr><td>Tempos de processamento</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Geração de nuvem esparsa</td>
			<td>1 h 23 min</td>
			<td>1 h 27 min</td>
		</tr><tr><td>Geração de nuvem densa</td>
			<td>4 h</td>
			<td>3 h 11 min</td>
		</tr><tr><td>Renderização do modelo de malha</td>
			<td>3 h 32 min</td>
			<td>1 h 49 min</td>
		</tr><tr><td>Renderização de textura</td>
			<td>19 minutos</td>
			<td>12 minutos</td>
		</tr><tr><td>Tempo total de processamento do computador</td>
			<td>9 h 14 min</td>
			<td>6 h 39 min</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 1: Informações detalhadas sobre custo de instalação, fotos usadas para construir os modelos, métricas de fotogrametria e tempo de processamento. O processamento foi feito usando as mesmas configurações para ambos os modelos. Observe que o tempo de processamento não inclui o tempo para várias etapas, como edição de fotos, extração de imagens de vídeo, realinhamento de fotos e edição e dimensionamento dos modelos.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Rebel SL3</td>
			<td>Herói GoPro 7</td>
		</tr><tr><td>Imagens</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Tamanho médio do arquivo</td>
			<td>~ 8,3 MB</td>
			<td>~ 4,7 MB</td>
		</tr><tr><td>Aquisição de fotos</td>
			<td>Modo contínuo</td>
			<td>Extraído do vídeo 4K</td>
		</tr><tr><td>Correção de cor</td>
			<td>Manual</td>
			<td>Manual</td>
		</tr><tr><td>Correção de lentes</td>
			<td>Não</td>
			<td>Sim</td>
		</tr><tr><td>Configurações do processo de fotogrametria</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Geração de nuvem esparsa</td>
			<td>Precisão: Alta</td>
			<td>Precisão: Alta</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Ponto chave: 40.000</td>
			<td>Ponto chave: 40.000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Ponto de empate: 4.000</td>
			<td>Ponto de empate: 4.000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Pré-seleção genérica: Sim</td>
			<td>Pré-seleção genérica: Sim</td>
		</tr><tr><td>Geração de nuvem densa</td>
			<td>Qualidade Média</td>
			<td>Qualidade Média</td>
		</tr><tr><td>Geração de modelos de malha 3D</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Dados de origem:</td>
			<td>Mapas de Profundidade</td>
			<td>Mapas de Profundidade</td>
		</tr><tr><td>Qualidade:</td>
			<td>Média</td>
			<td>Média</td>
		</tr><tr><td>Contagem de rostos:</td>
			<td>Baixo</td>
			<td>Baixo</td>
		</tr><tr><td>Interpolação:</td>
			<td>Habilitado</td>
			<td>Habilitado</td>
		</tr><tr><td>Calcular cores de vértice:</td>
			<td>Sim</td>
			<td>Sim</td>
		</tr><tr><td>Geração de textura 3D</td>
			<td rowspan="1"></td>
			<td rowspan="1"></td>
		</tr><tr><td>Tipo de textura:</td>
			<td>Mapa difuso</td>
			<td>Mapa difuso</td>
		</tr><tr><td>Dados de origem:</td>
			<td>Imagens</td>
			<td>Imagens</td>
		</tr><tr><td>Modo de mapeamento:</td>
			<td>Genérico</td>
			<td>Genérico</td>
		</tr><tr><td>Modo de mistura:</td>
			<td>Mosaico</td>
			<td>Mosaico</td>
		</tr><tr><td>Tamanho da textura/contagem:</td>
			<td>4096 / 1</td>
			<td>4096 / 1</td>
		</tr><tr><td>Modelo digital de elevação (MDE)</td>
			<td>Da nuvem densa</td>
			<td>Da nuvem densa</td>
		</tr><tr><td>Ortomosaico</td>
			<td>Do DEM</td>
			<td>Do DEM</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 2: Informações detalhadas sobre as imagens coletadas e processamento fotogramétrico. O processamento foi feito usando as mesmas configurações para ambos os modelos.
Material Complementar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/JoVE_SI_Roach.docx" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>

Fornecemos um protocolo detalhado para a realização de levantamentos de fotogrametria subaquática estrutura-de-movimento para gerar modelos 3D e ortomosaicos.

Uma Cartilha de Campo para Monitoramento de Ecossistemas Bentônicos Usando Fotogrametria de Estrutura a Partir de Movimento

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) ...

Este protocolo fornece uma visão geral simples de como coletar imagens em campo para produzir modelos tridimensionais de ecossistemas subaquáticos. Essa técnica permite a coleta de dados para produzir modelos 3D de alta resolução em grande escala, o que nos ajuda a responder a perguntas sobre a composição da comunidade, propriedades geométricas e complexidade do sistema. Este método é útil para estudar ecossistemas bentônicos para coletar informações valiosas sobre padrões de biodiversidade, complexidade do habitat, estrutura da comunidade e outras métricas ecológicas. Como na maioria dos métodos de campo, certifique-se de escolher um local seguro e acessível e escolha um dia em que as condições climáticas sejam favoráveis. Pela primeira vez tentando o método: Configure uma câmera DSLR em uma caixa subaquática com as configurações descritas no manuscrito do texto. Se estiver usando uma câmera de ação à prova d'água, defina-a para o modo de vídeo ou disparo contínuo na resolução e taxa de quadros mais altas possíveis. Defina a resolução do vídeo para 4K e a taxa de quadros para 30 quadros por segundo. Selecione um equipamento de carretel com uma borda flangeada e pontos de fixação para uma alça e poste. Certifique-se de que o equipamento do carretel seja inerentemente flutuante negativamente ou feito com a adição de pesos. Para uso frequente ou condições de campo desafiadoras, selecione um carretel feito de um material mais resistente, como o alumínio. Certifique-se de que o carretel não gire no poste ou gire quando estiver em uso. Fixe a linha no carretel em uma extremidade e em um clipe destacável na outra para conectar à câmera. Embora não sejam necessários blocos de calibração especializados, certifique-se de que objetos reconhecíveis e de flutuação negativa de tamanho conhecido sejam incluídos no modelo para escala. Considere as condições de surto e corrente para garantir que materiais adequados sejam usados para que os ladrilhos permaneçam estacionários.durante a coleta de fotos. Forneça aos mergulhadores um meio de medir a profundidade do ladrilho, como um medidor de profundidade eletrônico. Selecione um local com espaço suficiente para nadar em todo o padrão espiral. Além da área que está sendo pesquisada, incorpore uma pequena área de amortecimento para garantir que toda a área de pesquisa seja suficientemente fotografada para produzir dados de alta qualidade. Se possível, monte uma equipe de duas pessoas, uma para pesquisar locais rasos com snorkel e outra para pesquisar locais mais profundos com mergulho. Se estiver planejando inspecionar o local regularmente, marque o ponto central onde o carretel será colocado com uma etiqueta ou uma estrutura permanente. No mínimo, faça uma coordenada do sistema de posicionamento global para que o local possa ser realocado com a ajuda de uma impressão do ortomosaico. Coloque o carretel no meio do local, coloque os ladrilhos de calibração e registre suas mortes. Coloque os blocos de calibração voltados para cima, a aproximadamente dois metros de distância do centro. Certifique-se de que o nadador prenda o lado da câmera mais próximo do carretel à linha e segure a câmera voltada para baixo, a aproximadamente um metro dos bentos. Em seguida, o nadador nada com a câmera enquanto o assistente cuida do carretel. O assistente coloca o poste e o carretel anexado na vertical no centro do local selecionado e mantém o equipamento do carretel na posição vertical e estacionária. Uma vez que a câmera esteja posicionada corretamente, o nadador começa a tirar imagens contínuas dos bentos enquanto nada para frente e mantém a tensão na linha, garantindo que o nadador continue a nadar em espiral a uma velocidade consistente enquanto tira fotos até que a linha seja completamente desenrolada do carretel. Em ambientes altamente rugosos, como recifes de coral, inclua um terceiro trabalhador que possa evitar o emaranhamento da linha pairando acima do centro da linha e levantando-a suavemente sobre os obstáculos. Quando a linha é completamente desenrolada, o nadador inverte as direções, recolocando a câmera, se necessário, e nada na direção oposta para começar a rebobinar a linha de volta no carretel enquanto tira fotos. Se um método de espiral única for desejável para economizar tempo, o nadador deve separar a linha da câmera e pular para a imagem do centro do local enquanto o assistente enrola a linha e remove o carretel do local. Assim que o nadador começa a nadar na direção oposta, o assistente gira o carretel para enrolar a linha em meia volta contra a nova direção de natação. Isso garante que o caminho de retorno do nadador seja deslocado do caminho original para produzir maior cobertura fotográfica do local. Certifique-se de que o nadador continue a tirar fotos e nade a espiral reversa até que a linha seja quase completamente rebobinada ao redor do carretel. Quando o espaçamento dos nadadores e assistentes impede o progresso, o nadador pode parar de tirar fotos, para que a câmera possa ser desconectada da linha e o assistente possa remover o carretel do centro do local. Uma vez que o carretel é removido do local, o nadador fotografa o centro do local segurando a câmera voltada para baixo e movendo a câmera em um pequeno padrão espiral sobre o centro do local. Quando terminar, limpe o local. Nunca deixe lixo ou equipamento em um local e sempre deixe um local mais limpo do que você o encontrou. Este protocolo foi usado para obter imagens do local do recife 2_7 localizado no Patch Reef 13 em K

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Research

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Ambiente

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