Name: Reefshape: Um sistema para a coleta eficiente e processamento automatizado de dados de fotogrametria subaquática de séries temporais para monitoramento de habitat bentônico (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T13:25:00.000+00:00
Duration: 13 min 35 s
Description: Aprenda o protocolo ReefShape para fotogrametria subaquática automatizada em recifes de coral. Este método padronizado utiliza marcadores permanentes e scripts Python para processamento eficiente de dados georreferenciados em série temporal.

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<li>Lirman, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+application+of+a+video-mosaic+survey+technology+to+document+the+status+of+coral+reef+communities%5BTitle%5D)+AND+%22Environ+Monit+Assess%22%5BJournal%5D)">Development and application of a video-mosaic survey technology to document the status of coral reef communities.</a> Environ Monit Assess. 125 (1), 59-73 (2007).</li>
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<li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Utilizing+underwater+three-dimensional+modeling+to+enhance+ecological+and+biological+studies+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Arch+Photogramm+Remote+Sens+Spat+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">Utilizing underwater three-dimensional modeling to enhance ecological and biological studies of coral reefs.</a> Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 40 (5W5), 61-66 (2015).</li>
<li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+structure-from-motion+photogrammetry+with+geospatial+software+as+a+novel+technique+for+quantifying+3D+ecological+characteristics+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs.</a> PeerJ. 7, (2015).</li>
<li>Nocerino, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coral+reef+monitoring+by+scuba+divers+using+underwater+photogrammetry+and+geodetic+surveying%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Coral reef monitoring by scuba divers using underwater photogrammetry and geodetic surveying.</a> Remote Sens. 12 (18), (2020).</li>
<li>Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., Reynolds, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((34%3BStructure-from-Motion%26%2334%3B+photogrammetry%3A+A+low-cost%2C+effective+tool+for+geoscience+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">34;Structure-from-Motion&#34; photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications.</a> Geomorphology. 179, 300-314 (2012).</li>
<li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+habitat+complexity+of+coral+reefs+in+the+Northwestern+Hawaiian+Islands+is+driven+by+coral+assemblage+structure%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Arch+Photogramm+Remote+Sens+Spat+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">3D habitat complexity of coral reefs in the Northwestern Hawaiian Islands is driven by coral assemblage structure.</a> Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 42 (2/W10), 61-67 (2019).</li>
<li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G. A., Gibbs, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((End+of+the+chain%3F+Rugosity+and+fine-scale+bathymetry+from+existing+underwater+digital+imagery+using+structure-from-motion+%28SfM%29+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology.</a> Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).</li>
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Os recifes de coral são um dos ecossistemas mais biodiversos e economicamente importantes do mundo e enfrentam desafios sem precedentes de mudanças climáticas, doenças, pesca excessiva e outros estressores 1,2,3. O monitoramento dos ecossistemas dos recifes de coral é excepcionalmente difícil devido às suas localizações muitas vezes remotas e às dificuldades inerentes à pesquisa subaquática; portanto, os recifes têm sido historicamente pouco estudados4. O monitoramento eficaz dos recifes de coral em várias escalas espaciais, variando do microbiano5 ao arquipélago6 e global7, é essencial para entender seu declínio, bem como planejar, rastrear e avaliar os esforços de intervenção8. Uma ferramenta que se tornou popular para monitorar a condição dos bentos de recifes de coral na escala de dezenas a centenas de metros quadrados é a imagem fotomosaico, um termo que se refere a mapas de alta resolução que consistem em fotografias subaquáticas sobrepostas costuradas9. Esses mosaicos permitem que os pesquisadores visualizem uma área de recife maior do que pode ser capturada em uma única fotografia, daí o termo imagem de grande área (LAI) 10 . Os mosaicos podem ser posteriormente analisados para extrair informações ecológicas relevantes, como porcentagem de cobertura de corais, tamanho da colônia, distribuição de espécies e composição bentônica11. Os avanços na computação e a disponibilidade de software pronto para uso agora permitem que esse processo seja concluído usando a fotogrametria de estrutura a partir do movimento (SfM). O SfM envolve a análise de fotos para pontos de correspondência que são usados para reconstruir a orientação tridimensional das fotos e pontos de amarração, permitindo a criação de uma réplica precisa do recife virtual 12,13,14. As pesquisas SfM / LAI tornaram-se comuns na pesquisa de recifes de coral, permitindo novos insights sobre a ecologia da comunidade de corais10, complexidade do habitat15,16, respostas da comunidade de corais a eventos de branqueamento17,18, furacões19 e restauração de corais20.
Várias abordagens para o uso do LAI para monitoramento de recifes de coral foram desenvolvidas 21,22,23,24, resultando em uma gama diversificada de opções disponíveis para os profissionais que buscam alavancar a tecnologia. No entanto, o uso efetivo do LAI na pesquisa de recifes de coral é complexo e exige um esforço substancial de aprendizado. Proficiência em mergulho, navegação subaquática, fotografia subaquática, utilização de software, curadoria de dados e gerenciamento são essenciais. Além disso, a experiência em ecologia é fundamental para analisar e interpretar efetivamente os produtos de dados. Os fluxos de trabalho existentes tendem a se concentrar principalmente na aquisição de imagens sem fornecer orientação suficiente para protocolos de séries temporais, coleta de metadados (por exemplo, dimensionamento, profundidade e localização) ou processamento de dados pós-viagem de campo: todas as etapas essenciais para a coleta de dados precisa e repetível. Os custos associados aos fluxos de trabalho do LAI também tendem a ser altos, utilizando sistemas de câmera caros e configurações de computador. Continua a haver uma forte necessidade entre os pesquisadores de uma metodologia abrangente, direta e eficiente, resultando em dados de qualidade suficiente para responder a uma ampla gama de questões de pesquisa atuais e futuras. Abordamos isso desenvolvendo uma abordagem robusta e eficiente para LAI subaquática que reduz o esforço e a complexidade do processamento e minimiza os custos, melhorando a qualidade dos dados. Nossa nova abordagem permite aquisição rápida, processamento automatizado e alinhamento de séries temporais de imagens para fornecer produtos de dados de alta qualidade para estudo e análise ecológica de recifes de coral. O custo inicial total da implementação dessa abordagem é de cerca de US$ 5.000 a US$ 8.000 (incluindo sistema de câmera, materiais, computador dedicado e software), dependendo se o usuário pode acessar preços educacionais para software de fotogrametria. Por meio da aplicação de nossos métodos, pretendemos ajudar os pesquisadores de recifes de coral a otimizar seus esforços de coleta e processamento de dados, permitindo fluxos de trabalho mais eficientes que facilitam a extração e análise rápidas de dados ecológicos de recifes de coral criticamente importantes.
O método descrito aqui, que chamamos de "ReefShape", tem três novas contribuições principais: (1) o uso de marcadores de controle de solo semipermanentes fixados ao substrato para permitir georreferenciamento automático e alinhamento de séries temporais de conjuntos de dados, (2) o uso de um levantamento personalizado baseado em aplicativo para facilitar a coleta e formatação de dados de localização e (3) a implementação de um processo de script abrangente construído para automatizar totalmente o pipeline de fotogrametria, reduzindo drasticamente o trabalho humano durante a fase de processamento que é invocado em outros protocolos LAI 20,21,22,23. Como esses outros protocolos LAI, o ReefShape conta com o uso do Agisoft Metashape25 (doravante denominado "o programa de fotogrametria") para processamento fotogramétrico e, adicionalmente, utiliza o aplicativo gratuito para smartphone ESRI Survey12326(doravante denominado "o aplicativo de pesquisa") para coleta de dados de localização. Este protocolo foi projetado para ser simples, mas robusto, não exigindo sistemas de várias câmeras24 ou levantamentos geodésicos complexos13, ao mesmo tempo em que atende ao objetivo de fornecer dados de alta qualidade, definidos como modelos 3D completos, fotomosaicos e modelos digitais de elevação com geometria, escala e posição precisas; resolução e nitidez suficientes para identificar visualmente organismos bentônicos no nível da espécie ou gênero; sem grandes lacunas ou buracos de dados; cor precisa; e no caso de dados de séries temporais, alinhamento adequado entre os pontos de tempo. A abordagem específica descrita aqui fornece uma estrutura para coletar e processar dados para atingir esses objetivos.
Impulsionados pelos avanços no aprendizado de máquina, prevemos que novas ferramentas de análise serão desenvolvidas para extração mais rápida e precisa de dados ecológicos de fotomosaicos. Portanto, concentramos nossos esforços na coleta de imagens subaquáticas de alta qualidade e na automação do pipeline de fotogrametria, deixando análises específicas em grande parte para os usuários deste protocolo com base em seus próprios conjuntos de necessidades. Este processo roteirizado, destinado a ser amplamente aplicável à comunidade de pesquisa de recifes de coral, inclui opções para exportar produtos de dados formatados como GeoTIFFs de especificações variadas adaptadas para software GIS comum e TagLab, um aplicativo desenvolvido especificamente para anotação rápida de ortomosaicos de recifes de coral27.
Visão geral do protocolo O método ReefShape é dividido em duas fases principais: coleta de dados in situ e processamento de dados em um computador. O método é funcional para tamanhos de parcela de ~25 m2 até &gt;1000 m2, variando em profundidade de ~ 1 m a 30 m. Foi demonstrado que parcelas de 300-400 m2 são ideais para capturar efetivamente a diversidade de corais nos recifes do Caribe28. No entanto, verificou-se que parcelas maiores que ~ 100 m2 podem ser difíceis de navegar para os agrimensores iniciantes. Portanto, um tamanho de parcela de 10 m x 10 m é descrito no protocolo como ponto de partida, mas não pretendemos restringir os usuários com essa sugestão. Em vez disso, sugere-se que os usuários escolham o tamanho do lote com base em sua própria experiência e necessidades de pesquisa. O processo de coleta de dados permanece efetivamente o mesmo para qualquer tamanho de parcela escolhido.
Quando um gráfico é estabelecido pela primeira vez, o agrimensor começa fixando permanentemente quatro marcadores exclusivos com alvos de fotogrametria codificados (Figura 1D) no substrato em cada canto (Figura 2), usando um computador de mergulho para medir a profundidade de cada marcador. Barras de escala codificadas (Figura 1E) são colocadas temporariamente dentro do gráfico, e fotos voltadas para o substrato são coletadas pelo mergulhador com uma única câmera mirrorless e lente retilínea grande angular posicionada 1,5 m - 2 m acima do recife, nadando em um padrão de "cortador de grama" cruzado, semelhante a outros protocolos estabelecidos 11,21,24,. Todo o processo (incluindo configuração e fotografia pela primeira vez) normalmente pode ser concluído em um único mergulho, embora vários mergulhos possam ser necessários para parcelas mais profundas ou maiores. Após a fotografia, o topógrafo usa uma unidade GPS Bluetooth montada em um dispositivo de flutuação (Figura 1C) e um smartphone para coletar pontos de GPS na superfície acima de cada marcador de canto usando um formulário personalizado no aplicativo de pesquisa, que envia os dados de referência por e-mail para o usuário em uma planilha pré-formatada. Em levantamentos de parcelas subsequentes, o topógrafo não coleta dados de referência ou instala marcadores e precisa apenas localizar e limpar os marcadores de canto existentes e coletar fotos, simplificando o processo de coleta de dados de séries temporais.
Para o processamento de dados, foi desenvolvido um conjunto de scripts Python personalizados que fazem interface com o programa de fotogrametria para automatizar o pipeline (Figura 3), normalmente um processo que requer intervenção humana em vários pontos. As principais etapas de processamento do pipeline automatizado incluem a criação de uma nuvem de pontos de ligação e a estimativa das posições das câmeras, a construção de um modelo de malha 3D do recife, a construção de um modelo digital de elevação (DEM) 2,5D, a construção de um fotomosaico ortorretificado 2D e a definição de uma região de interesse (ROI) delimitada pelos quatro marcadores de canto (Figura 4). Nesse fluxo de trabalho, o usuário insere as fotos e os dados de referência em uma interface gráfica (Figura Suplementar 1) no início do processamento, em vez de precisar passar por várias etapas antes de adicionar manualmente os dados de referência e gerar produtos de dados, como é comum em outros fluxos de trabalho 21,22,23,24. Para o processamento de séries temporais, os marcadores de canto permanentes facilitam o alinhamento automático de pontos de tempo, eliminando a necessidade de alinhamento manual. O uso de um fluxo de trabalho padronizado e com script ajuda a garantir a consistência dos dados e economiza um esforço humano significativo durante o processamento, especialmente em projetos com muitos pontos de tempo. Um conjunto de scripts autônomos também está incluído para automatizar várias tarefas de processamento, incluindo o cálculo de uma proporção de área de superfície 3D para área plana, uma métrica importante para avaliar a complexidade estrutural do recife19,29.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig01.jpg"> 
Figura 1: Principais materiais necessários para a parte de coleta de dados deste protocolo. (A) câmera mirrorless com lente retilínea grande angular, (B) caixa subaquática com porta dome para encaixar câmera/lente, (C) dispositivo de kickboard Bluetooth GPS, (D) marcadores de canto codificados detectáveis automaticamente para controle permanente do terreno e georreferenciamento e (E) barras de escala codificadas usadas para definir o tamanho do modelo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

<table><tbody><tr><td>0,3 m de comprimento 1/2 "tubo de PVC</td><td>genérico</td><td>N / A</td><td>para kit GPS</td></tr><tr><td>1 "tampa de mesa de PVC</td><td>genérico</td><td>N / A</td><td>para kit GPS</td></tr><tr><td>1/2 "a 1" bucha redutora de PVC</td><td>genérico</td><td>N / A</td><td>para kit GPS</td></tr><tr><td>12 mm f / 2.0 AF lente E-mount</td><td>Samyang</td><td>SYIO12AF-E</td><td>também vendido sob a marca Rokinon</td></tr><tr><td>2 "haste canelada redonda pregos</td> <td>de alvenariagenérico</td><td>N/A</td><td>para instalação de marcador de canto</td></tr><tr><td>Cartão SD UHS-1 V30 de 256GB</td><td>SanDisk</td><td>SDSDXXD-256G-ANCIN</td><td>o mais rápido possível Recomenda-se cartão SD UHS-1</td></tr><tr><td>fita métrica de 30m (opcional)</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>para configuração de plotagem</td></tr><tr><td>Folha de acrílico, 3mm de espessura, cortada em 80mm x 580mm (3x)</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>material da barra de escala</td></tr><tr><td>Kit de bandeja de câmera de alumínio</td><td>KitDive</td><td>N/A</td><td>se encaixa na caixa da câmera e ajuda com a câmera de retenção</td></tr><tr><td>Conjunto de marcadores de canto subaquáticos com alvos de fotogrametria impressos</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>feito sob medida, entre em contato com o autor para detalhes</td></tr><tr><td>Papel à prova d'água para impressora a laser</td><td>Duracopy Rite in the Rain</td><td>6511</td><td>pode ser substituído por papel adesivo à prova d'água</td></tr><tr><td>E6000 epóxi</td><td>genérico</td><td>N/A</td><td>para kit GPS</td></tr><tr><td>GLO2 Bluetooth GPS</td><td>Garmin</td><td>010-02184-01</td><td>existem outras opções, GLO2 é a</td></tr><tr><td>câmera mirrorless ILCE a6700</td> mais econômica <td>Câmera Sony</td><td>ILCE6700/B</td><td>a6700 preferida, a6600 ou a6400 são opções de baixo custo</td></tr><tr><td>Impressora a laser</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>qualquer impressora a laser (não jato de tinta)</td></tr><tr><td>Metashape Professional Edition</td><td>Agisoft</td><td>N/A</td><td>software necessário</td></tr><tr><td>Cartão de plástico (aproximadamente 1 mm x 5 mm x 5 mm)</td><td>N/A</td><td>N / A</td><td>para kit GPS, também pode usar cartão de crédito descartado ou similar, cortado ao meio.</td></tr><tr><td>Smartphone</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>qualquer smartphone razoavelmente moderno, para coleta de dados GPS</td></tr><tr><td>Sony A6700 Sea Frogs 40M/130FT Caixa à prova d'água com porta de cúpula de acrílico de 6" V.1</td><td>SeaFrogs</td><td>N/A</td><td>se estiver usando câmeras a6600 ou a6400, substitua por uma caixa SeaFrogs apropriada</td></tr><tr><td>Super cola</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>para criação de kit GPS e barra de escala</td></tr><tr><td>Prancha de natação estilo fitness Speedo</td><td></td><td>877530050021SZ</td><td>para kit GPS, marca sem importância</td></tr><tr><td>Computador de mergulho estilo relógio</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>para coletar profundidades de marcadores de canto</td></tr><tr><td>Bolsa à prova d'água</td><td>Xuniea</td><td>W-1188</td><td>marca sem importância, para caber no dispositivo GPS</td></tr><tr><td>Bolsa de telefone à prova d'água</td><td>Pelican</td><td>PP048884</td><td>marca sem importância, para caber no smartphone</td></tr></tbody></table>

reefshape: um sistema para a coleta eficiente e processamento automatizado de dados de fotogrametria subaquática de séries temporais para monitoramento de habitat bentônico

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

Um conjunto de dados LAI de série temporal foi coletado usando essa metodologia em Simms Point Reef, no extremo sudoeste de New Providence, Bahamas. A Figura 4, a Figura 5, a Figura 6 e a Figura Suplementar 4 retratam os resultados deste experimento. A rede de referência foi estabelecida e as primeiras imagens foram coletadas em janeiro de 2023. Foi refotografado em agosto de 2023, durante uma severa onda de calor marinho, para avaliar a gravidade do branqueamento de corais. Ambos os pontos de tempo foram processados usando o script de fluxo de trabalho completo do ReefShape, sem necessidade de intervenção do usuário nas etapas intermediárias. O primeiro ponto envolveu 1.299 imagens, todas alinhadas com sucesso, com uma altitude média de natação de 1,8 m acima do substrato, resolução nativa do solo de 0,567 mm/px (padronizada para 0,5 mm/px), uma área de cobertura total de 208 m2 (medida pela área dentro dos marcadores de canto), uma proporção de área de superfície 3D/2D de 2,887, um erro de reprojeção de 1,12 px, uma precisão total de geolocalização interna de 30,6 cm e erro de escala de 1,4 mm. Todo o processo, nas configurações padrão do script Full ReefShape, levou 8 h 23 min, usando um computador desktop de cerca de 2018 com uma CPU de 6 núcleos, 32 GB de RAM e uma GPU discreta de 8 GB (custo total ~ $ 1.500 USD). Um desktop de 2024 com CPU de 14 núcleos, 64 GB de RAM e uma GPU discreta de 24 GB (custo total de ~ US$ 4.000) processou o mesmo gráfico em 1 h 58 min no total. O segundo ponto de tempo, incluindo 1.974 / 1.974 imagens alinhadas, levou 7 h 45 min na área de trabalho mais antiga de 2018.
Uma seção ampliada dos dois pontos de tempo e análise básica de branqueamento de corais concluída no TagLab27 é demonstrada na Figura 5, mostrando a utilidade desse processo para analisar a mudança de habitat bentônico ao longo do tempo. Os resultados da análise indicaram que mais de 90% dos indivíduos em muitas das espécies de corais experimentaram branqueamento completo, confirmando a gravidade do evento, enquanto outras espécies experimentaram mínimo ou nenhum branqueamento, dando uma visão sobre os padrões de resiliência dentro da comunidade de corais. Ambos os pontos de tempo (Figura 5) demonstram imagens de alta qualidade, com nitidez e resolução suficientes para a identificação especializada de organismos bentônicos no nível de espécie ou gênero. O balanço de branco está definido corretamente e não há áreas significativas de desfoque, lacunas de dados ou outros artefatos, indicando que o protocolo foi bem-sucedido em fornecer com eficiência os dados necessários para estudar a dinâmica da ecologia bentônica dos recifes de coral. A Figura 6 (superior) mostra um zoom deste gráfico como um exemplo de imagens de alta qualidade em comparação com um conjunto de dados de baixa qualidade (inferior) que não atende aos requisitos de qualidade de dados, onde os artefatos de imagem dificultam a extração de dados ecológicos. O conjunto de dados de baixa qualidade foi coletado com configurações inadequadas da câmera (balanço de branco incorreto levando à tonalidade geral vermelha e abertura excessiva levando ao desfoque) e sobreposição insuficiente de fotos devido à má navegação do mergulhador, destacando a importância da aquisição de imagens (seção 2 do protocolo).
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig05.jpg"> 
Figura 5: Resultados representativos mostrando imagens de séries temporais e contornos de colônias de corais de um gráfico fotografado antes e durante um evento de branqueamento, mostrando a precisão do alinhamento automático alcançado com nosso protocolo e a utilidade desses dados para monitorar a mudança bentônica ao longo do tempo. (A) mostra a imagem de janeiro de 2023 para o local de Simms Point em New Providence, Bahamas, (B) a imagem de agosto de 2023, (C) colônias de corais vivos em janeiro de 2023 classificadas como saudáveis (azul), pálidas (laranja) ou branqueadas (vermelho) e (D) colônias de corais vivas em agosto de 2023 delineadas com o mesmo esquema de classificação. O contorno da colônia de corais foi concluído usando segmentação assistida por IA no TagLab. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig05large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67343/67343fig06.jpg"> 
Figura 6: Exemplo de um ortomosaico de alta qualidade e um ortomosaico de baixa qualidade, com anotações demonstrando os principais atributos que distinguem os dois. A inspeção visual do ortomosaico e de outros produtos de dados durante a etapa 5.4 do protocolo é necessária para avaliar se o protocolo foi executado corretamente ou se é necessário refazer a fotografia do gráfico para atender às metas de qualidade dos dados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/67343fig06large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
Acesso ao software: Os scripts python do ReefShape, instruções de instalação e uso e instruções mais detalhadas sobre coleta de dados e uso de software na forma de um white paper estão disponíveis em https://github.com/Perry-Institute/ReefShape. Pretendemos atualizar os scripts para resolver os problemas à medida que eles surgem e fazer melhorias. Portanto, recomendamos usar a versão mais recente.
Figura suplementar 1. Captura de tela ilustrando a pesquisa de coleta de dados de georreferência do ReefShape no aplicativo Survey123 em um smartphone. Os usuários podem acessar a pesquisa sem uma conta paga e recebem seus dados pré-formatados por e-mail para uso no processamento do ReefShape após o envio. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-1_Survey123.tif" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>
Figura suplementar 2. Captura de tela da GUI completa do script de fluxo de trabalho do ReefShape. Os usuários podem inserir todas as informações necessárias para processamento nesta interface, permitindo a automação total do fluxo de trabalho de fotogrametria. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-2_Full%20ReefShape%20Workflow%20Script.tif" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>
Figura Suplementar 3. Captura de tela da GUI do script Align Timepoints. Os usuários podem utilizar esse script para facilitar o alinhamento automático de pesquisas subsequentes ao ponto de tempo original, permitindo a análise de alterações de séries temporais. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-3_Align%20Timepoints%20Script.tif" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>
Figura suplementar 4. Captura de tela de um modelo 3D, destacando resultados representativos e o painel de referência. Todas as informações no painel de referência são configuradas automaticamente de acordo com a barra de escala e os arquivos georreferenciados inseridos no script Full ReefShape Workflow. As medidas de precisão variável para diferentes dados de referência (0,25 mm para escala, 10 cm para profundidade e ~ 70 cm para geolocalização XY) são inseridas automaticamente e facilitam o tratamento preferencial de escala, profundidade e coordenadas XY na solução de localização final calculada pelo Metashape. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/SI-4_GeoRef_Example.tif" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>
Arquivo suplementar 1: As instruções de preparação do equipamento, os requisitos e configurações do sistema da câmera e os requisitos do computador e as etapas de configuração do software que estão fora do escopo do próprio protocolo estão contidos no Arquivo Suplementar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67343/Supplementary_File_1_.docx" target="_blank">Clique aqui para baixar este arquivo.</a>

Reefshape: Um sistema para a coleta eficiente e processamento automatizado de dados de fotogrametria subaquática de séries temporais para monitoramento de habitat bentônico

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

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

Research

JoVE Journal

Environment

Ambiente

Nós descrevemos um método novo para contagem de peixes e estimar a abundância relativa (MaxN) e a densidade de peixes usando sistemas de câmera de vídeo estéreo de giro. Também demonstramos como usar distância da câmera (distância Z) para estimar a detectabilidade espécie-específicas.

Desenvolvimento de novos métodos para quantificar a densidade de peixes usando ferramentas de estéreo-vídeo subaquáticas

Imagem com base em topografia é um método não-invasivo, cada vez mais prático para o ambiente marinho da amostra. Apresentamos o protocolo de uma pesquisa de câmera de gota que estima a abundância e distribuição do Vieira mar Atlântico (Placopecten magellanicus). Discutimos como este protocolo pode ser generalizado para aplicação a outros macroinvertebrados bentônicos.

Métodos para pesquisas com base em imagem de macroinvertebrados bentônicos e seu Habitat, exemplificado pela pesquisa câmera Drop para o Oceano Atlântico Vieira

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

Este protocolo abrange uma metodologia de pesquisa de imagem de grande área de quatro etapas usada para extrair métricas de complexidade estrutural, composição da comunidade e demografia da população para comunidades de recifes de coral. A qualidade das imagens coletadas e o acesso integrado às imagens de origem são priorizados em cada etapa do protocolo.

Medindo a estrutura, composição e mudança de ambientes subaquáticos com imagens de grande área

A renovação da superfície é um método micrometeorológico que está sendo usado cada vez mais para determinar fluxos de energia, mas sua complexidade técnica o torna inacessível a um público amplo. Descrevemos as etapas necessárias para configurar e calibrar uma estação de campo de renovação de superfície, adquirir e processar dados e interpretar corretamente os resultados.

Renovação de superfície: um método micrometeorológico avançado para medir e processar dados de densidade de fluxo de energia em escala de campo

Aqui, apresentamos pequenas incubações de núcleo para a medição da troca sedimento-água, gás e soluto. Eles fornecerão medições confiáveis da troca sedimento-água que avaliam o papel do sedimento em influenciar processos biológicos e biogeoquímicos em ecossistemas aquáticos.

A Bolsa Benthic de O<sub&gt; 2</sub&gt;, N<sub&gt; 2</sub&gt; e nutrientes dissolvidos Usando pequeno núcleo incubações

Trabalhos anteriores sugerem que a composição isotópica de nitrogênio dos óxidos de nitrogênio atmosféricos pode distinguir a influência de diferentes fontes no ambiente. Relatamos um método automatizado, móvel e baseado em campo para a alta eficiência de coleta de NOx atmosférico para análise isotópica de N em uma resolução de tempo horário.

Automatizado, de alta resolução Sistema de Coleta Móvel para a análise de azoto isotópica de NO<sub&gt; x</sub

Sísmica de reflexão (3D) tridimensionais é um método poderoso para imagens de vulcões de subsuperfície. Usando dados de Sismológico 3D industriais da bacia de Tarim, ilustramos como extrair os peitoris e os conduítes de vulcões subsuperficiais de cubos de dados sísmicos.

Métodos de processamento de dados para a imagem latente de sísmica 3D da subsuperfície vulcões: aplicações para o basalto de inundação de Tarim

Padrões espaciais de deposição e erosão do solo podem ser inferidos diferenças na elevação de terreno mapeado em incrementos de tempo apropriado. Tais mudanças na elevação estão relacionadas a alterações no solo perto da superfície de carbonatos. Métodos repetíveis para medições de campo e laboratório destes métodos de análise de dados e quantidades são descritos aqui.

Medição e mapeamento de padrões de erosão e deposição relacionadas às concentrações de carbonato de solo sob gestão agrícola

Este artigo descreve um conjunto de técnicas de luz e microscopia eletrônica de varredura para estudar a anatomia interna e externa do olho de insetos. Estes incluem várias técnicas tradicionais otimizadas para trabalhar em olhos de formiga, detalhados de solução de problemas e sugestões para otimização de espécimes diferentes e regiões de interesse.

Técnicas para investigar a anatomia do sistema Visual de formiga

Aprenda o protocolo ReefShape para fotogrametria subaquática automatizada em recifes de coral. Este método padronizado utiliza marcadores permanentes e scripts Python para processamento eficiente de dados georreferenciados em série temporal.

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Reefshape: Um sistema para a coleta eficiente e processamento automatizado de dados de fotogrametria subaquática de séries temporais para monitoramento de habitat bentônico

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