Summary
אנו מתארים שיטה חדשה כולל דגים, אומדן השפע היחסי (MaxN) וצפיפות דגים באמצעות סיבוב מערכות סטריאו-וידאו מצלמה. גם נדגים כיצד להשתמש במרחק מהמצלמה (מרחק Z) כדי להעריך detectability תלויי מין.
Abstract
השימוש במערכות מצלמת וידאו במחקרים אקולוגיים של דגים ימשיך לתוכניותיך כשיטה מעשית, שאינם תעשיית הכרייה של מדידה אורכים דגים ושפע דגים הערכה. אנחנו פיתח, ליישם כלי מצלמת וידאו סטריאו מסתובב מכסה מלא של 360 מעלות של הדגימה, פטנטי מאמץ הדגימה בהשוואה לכלים נייח המצלמה. מגוון רחב של מחקרים יש מפורט את היכולת של מערכות סטטיות, סטריאו-מצלמה כדי לקבל מדידות ומדויקים מאוד של דגים; במוקד הדיון כאן היה על הפיתוח של גישות מתודולוגיים לכמת צפיפות הדגים באמצעות מערכות המצלמה מסתובבת. הגישה הראשונה הייתה לפתח שינוי של מדד MaxN, אשר בדרך כלל הוא ספירה השמרני של המספר המינימלי של דגים מובחנים סקר המצלמה נתון. אנו מגדירים מחדש MaxN להיות המספר המרבי של דגים נצפו כל סיבוב נתון של מערכת המצלמה. כאשר אמצעי זהירות נלקחים כדי מנייה כפולה, שיטה זו עבור MaxN עשוי לשקף באופן מדויק יותר שפע אמיתי מזה המתקבל מצלמה קבועה. שנית, משום סטריאו-video מאפשר דגים כדי להיות ממופה במרחב תלת-ממדי, ניתן לקבל הערכות מדויקות של המרחק-מן-המצלמה עבור כל דג. באמצעות את אחוזון 95% של המרחק שנצפה מהמצלמה להקים אזורי תלויי מין שנסקרו, איננו מתחשבים ההבדלים detectability בין מינים תוך הימנעות דילול בצפיפות הערכות באמצעות המרחק המקסימלי שהיה זן נצפתה. הנהלת חשבונות עבור טווח זה של detectability הוא קריטי כדי לאמוד במדויק דגים abundances. מתודולוגיה זו יקל על השילוב של סיבוב כלי סטריאו-וידאו מדע שימושי והן ניהול הקשרים.
Introduction
לאורך החוף השקט בארה ב, רבים מהמינים חשובה הדיג המסחרי ובתחום הפנאי groundfish (למשל, שם מתחם (Sebastes spp.), Lingcod (Ophiodon elongatus)) משויכים מאוד בתי גידול תבליט, קשה-למטה1,2,3,4,5. מצלמות וידאו-סטריאו טיפה הינם כלי שאינו תעשיית הכרייה אטרקטיבי לשימוש בבתי גידול סלעיים בשל בקלות יחסית הפשטות של הפעולה. מגוון רחב של מערכות סטריאו-וידאו מצלמה פיתח ופרס מערכות אקולוגיות בחצי הכדור הדרומי, במים רדודים6,7,8,9,10, ו לאחרונה, טיפה-מצלמות וידאו השיגו המתיחה ככלי ניהול לסביבות רוקי-שונית במים עמוקים לאורך החוף השקט11,12,13. חיפשנו לשנות עיצובים קיימים אלה סטריאו-המצלמה באמצעות מערכת סטריאו-וידאו מצלמה (ןלהל "לנדר") לאפיין בצורה יעילה יותר אוכלוסיות דגים בתבליט seafloors לאורך החוף השקט המרכזי (ראה טבלה של חומרים). . הנחתת בשימוש היה שונה מאשר קיימות מערכות וידאו כי מצלמות רכוב לבר מסתובב במרכז, אשר איפשרה-360 ° של כיסוי של קרקע-מיקום ירידה14. . הנחתת השלים סיבוב מלא אחת לדקה, אשר אפשרה לנו במהירות לאפיין את שפע והרכב הקהילה של אזור ולהשיג את אותה רמת עוצמה סטטיסטית עם פריסות הנחתת פחות. (ראה סטאר (2016)14 ביתר פירוט המאפיינים של תצורת לנדר). בדיקות ראשוניות במערכת המחקר הציע כי שמונה סבבים של המצלמות בסקרים שלנו היו מספיקות לאפיין מינים השפע והעושר. קביעה זו נעשתה על ידי תצפית של תפוקה שולית פוחתת ב שפע מינים וצפיפות דגים מעל עוד טיפות. אנו ממליצים כי מחקר פיילוט כולל פעמים להשרות יותר להתנהל בכל מערכת חדשה כדי לקבוע את זמן להשרות אופטימלית עבור זן האקולוגית נתון/לימוד.
באמצעות מצלמות סטריאו לזווג, שניהם סה כ סקר שטח, צפיפות הדגים מוחלט ניתן לחשב עבור כל סקר וידאו; עם זאת, השימוש של סיבוב מצלמות המתחייבות השינוי של מדדים ספירת דגים מסורתיות. מערכות וידאו נייח להשתמש לרוב "MaxN" ספירה השמרני של דגים על פריסה6,10. MaxN מסורתית מתאר את המספר המרבי של דגים-מין נתון נצפו יחד מסגרת וידאו אחת, כדי מנייה כפולה דג יש שמאל וחזרו מסגרת. MaxN לכן כבר הערכה של המספר המינימלי של דגים ידועה להיות נוכח, עלול להמעיט דג אמיתי שפע6,10. מדד MaxN הוגדר מחדש כדי לייצג את המספר הגדול ביותר של דגים אצל כל סיבוב מלא של המצלמות.
השינוי השני לשיטות הקודמות וידאו סטריאו היתה לקחת בחשבון העובדה כי מינים בגדלים שונים, צבע, ויש צורות שונות ממרחקים המרבי של זיהוי אמין. לדוגמה, מינים גדולים כגון O. elongatus יש צורה מוארכת ברורים, ניתן לזהות באופן אמין במרחקים גדולים הרבה יותר בהשוואה מינים קטן ונסתר כגון שם Squarespot (Sebastes hopkinsi). אלה שונים טווחי מרבי detectability לשנות האזור יעיל שנדגם על ידי. הנחתת עבור כל המינים. כי המצלמות סטריאו מאפשרים לנו למקם את כל דג מרחב תלת-ממדי עם רמה גבוהה של דיוק, ניתן לקבוע את המרחק מן המצלמות אשר כל דג היה נמדד (קרי, "מרחק Z," בשם "ציר z" אשר בניצב לקו ישר נמשך בין המצלמות). עבור כל המינים, המרחק שבו נצפו 95% של כל האנשים (להלן "מרחק 95% Z") נחשב הרדיוס של אזור הסקר, שימש לחישוב שטח שנסקרו. בנוסף מאפיינים תלויי מין, identifiability ייפגע על ידי תנאים סביבתיים כגון עכירות המים. כי גורמים אלה יכול להשתנות בזמן ובמרחב, חשוב להשתמש הנתון הסטטיסטי 95% Z בלבד במצטבר. בזמן זה יהיה מאוד מדויקת עבור מדגמים גדולים, סקר בודדים אחד עשוי להשתנות באזור שנסקרו.
פרוטוקול שיפורטו להלן מספק הדרכה כיצד ליצור ולהשתמש מדדים אלה. למרות שהמוקד היה לאפיין בית גידול סלעיים שמאכלסת לאורך החוף השקט, המתודולוגיה המתוארת לספירת MaxN ששונה ישימה ברצון לכל מערכת טיפה-המצלמה מסתובבת. מספר סבבים המצלמה צריכה לאפיון אוכלוסיות דגים יהיה תלוי dynamics האקולוגית המקומית, אך וימשיג MaxN ששונה יישאר זהה. באופן דומה, ואילו היינו תוכנה אורטופוטו תלת-ממד כדי לנתח וידאו סטריאו, מהטכניקות שתוארו בזאת בקלות מוחלים על פני פלטפורמות תוכנה, כל עוד המיקום המדויק. של דג בתוך מרחב תלת-ממדי אפשרית. בנוסף, הגישה של החלת ערך 95% Z מרחק יכול להיחשב בעתיד מחקרים עם סטריאו-מצלמות עבור טווחים ספציפית של detectability ו לחישוב מדויק יותר שפע דגים.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
הערה: צילומי מסך של התוכנה צעדים כלולים כשפות הקבצים המשלימים. אנא שימו לב כי התוכנה השלבים המתוארים להלן ספציפי על התוכנה שבחרת (ראה את הטבלה של חומרים). הגישה הכללית ניתן להרחיב לכל פלטפורמת תוכנה סטריאו.
1. מכינים את הסטריאו ממצלמות לניתוח
הערה: מומלץ כיול באמצעות קוביה כיול. קוביה הכיול היא מסגרת אלומיניום תלת מימדי עם דיוק ממוקם נקודות רעיוני על פני השטח. בעת שימוש בשילוב עם תוכנת כיול צג, קוביה כיול מוביל דיוק ודיוק רב יותר מאשר לוח שחמט גישות9.
- כיילו את המצלמות הנחתת עם תוכנת כיול סטריאו (איור 1 , איור 2; ראה טבלה של חומרים עבור המלצה תוכנה).
הערה: כיול ניתנת לאימות כמקורית לפני השימוש בשטח על ידי מדידת מטרות בגדלים ידוע במרחקים שונים (ראה 1 וידאו משלימים). שגיאת המדידה הממוצעת עבור יעד 50 ס מ במרחקים של 3 מ' (או פחות) צריך להיות בתוך 2% של אורך היעד ידוע. שימו לב גם כי כיול נתון רק יהיה תקף אם העמדות המצלמה לא משנים האחד ביחס לשני. חיוני לטפל ולהימנע לטלטול לא מכוונות של המצלמות עד כל דגימה בוצעה. - לאסוף נתונים שדה באמצעות את. הנחתת מכויל (איור 1, 2 הסרטונים משלים).
- בתום המחקר בשדה, צור תיקיה חדשה פרוייקט המכיל קבצי וידאו וכיול.
הערה: על כל פרוייקט תיקיה שם צריך מינימום של חמישה קבצים: ימין ועל שמאל ". קאם כיול קבצים, הקבצים וידאו ישר ושמאלה (. MP4 או. פורמט AVI בלבד), ורשימת מינים (תבנית. txt). - בתוכנה מדידה סטריאו, להתחיל פרוייקט מדידה חדשים, לטעון קבצי וידאו, כיול המתאים.
הערה: צילומי מסך של כל השלבים תוכנה זמינים בין הקבצים המשלימים.- נווט אל 'מדידה' > 'קובץ מדידה חדשה'.
- להגדיר את ספריית התמונות על-ידי ניווט אל 'תמונה' > 'מדריך הגדרת תמונה', ובחרו את התיקייה המכילה את כל קבצי הפרוייקט.
- לטעון את המצלמה שמאלה ". מצלמת"קובץ על-ידי ניווט אל 'סטריאו' > 'מצלמות' > 'שמאל' > 'טען המצלמה קובץ' ובחירת את הקובץ המתאים.
- חזור על שלב 1.4.3 כדי לטעון את המצלמה ימינה ". קובץ קאם
הערה: קבצים אלה מכילים מדידות כיול לכל מצלמה (למשל, גודל הפיקסל, יחס רוחב-גובה, עיוות רדיאלי, עיוות decentring, וכו ') ואף ישמש כדי למדוד דג ולחשב מרחק ממצלמה (קרי, Z המרחק). - להגדיר את רצף סרט עבור קובץ הווידאו שמאלה על-ידי ניווט על 'תמונה' > 'הגדרת רצף סרט' ובחירת קובץ הווידאו המצלמה השמאלית.
- לטעון את קובץ הווידאו שמאלה לתוך תוכנת המדידה על-ידי בחירה באפשרות 'תמונה' > 'טעינת התמונות'.
הערה: ודא כי התיבה "תנעלו" אינה מסומנת לפני טעינת קבצי וידאו. דבר זה מאפשר שני סרטוני הווידאו ייטענו בעת ובעונה אחת. - מגדירים סרט רצף, טען קובץ הווידאו עבור וידאו נכון שימוש בתפריטים 'סטריאו' > 'תמונה' > 'הגדרת רצף סרט' ו 'סטריאו' > 'תמונה' > 'טעינת התמונות'.
- לטעון את רשימת המינים על-ידי ניווט אל 'מדידה' > 'תכונות' > ' עריכה/לטעון מינים קובץ'.
- הזן מידע מזהה סקר תחת 'שדות מידע' > 'עריכה ערך השדה' ושמור את הקובץ כדי ליצור. פרויקט EMObs.
- סנכרן את קטעי וידאו באמצעות פלאש האור, handclap, חותמת זמן אוניברסלי מתואם (UTC) או כל אירוע מסוים של זמן המתרחשת בשני קטעי וידאו.
- אם משתמש חותמת זמן UTC, מסגרת-צעד קדימה וידאו שמאלה עד חותמת הזמן מתחיל שנייה חדש. עוד מסגרת לפנים עד אור פלאש או handclap מתרחשת.
- מסגרת-צעד וידאו נכון קדימה עד חותמת הזמן תואם בדיוק את הוידאו השמאלי. מסגרת עוד צעד קדימה עד הרגע המדויק הבזק אור או handclap תואם את הוידאו השמאלי.
הערה: חשוב כי קטעי וידאו ניתן לסנכרן באותה המסגרת. וסינכרון וידאו צריך להיבדק באופן תקופתי באמצעות חותמת הזמן וידאו כדי להימנע המצלמה מסגרת להיסחף במהלך ניתוח. יד שצולמו ששיתפת אותנו יכול לשמש גם בבית ההתחלה ואת הסוף של הווידאו כדי לבדוק את זה נכון, סרטונים השמאלי היו שמסתנכרנות ל אותה מסגרת.
- לחץ על לחצן "נעל" כדי להבטיח סרטי וידאו לשחק ביחד, לשמור על סינכרון.
2. ליצור נקודת ספירות ולחשב MaxN
הערה: כל דג מסומן בתחילה עם נקודה 2D לרזולוציה בטקסונומיה הנמוך ביותר האפשרי. דגים עם מזהה לא בטוח צריך להיות מסומן לסקירה מאוחרת יותר.
- לחכות כדי להתחיל לספור דגים עד סוף סיבוב המצלמה מלאה כדי להבטיח כי נעשה שימוש מלא 360 מעלות. גם לחכות עד משקעים ניקה (בדרך כלל < 1-2 דקות לאחר מגע עם התחתון).
- ברגע. הנחתת מתחיל את הסיבוב הראשון שלו, קליק ימני כדי להגדיר תקופה מדגם חדש: 'תקופת הגדרות' > "הוסף תקופה התחלה חדשה". הזן שם המחזור הראשון בתור "01" ולחץ "אישור".
- כמו. הנחתת מסתובב, להתחיל סימון כל דג שמגיע למסגרת עם נקודה 2D באמצעות המצלמה השמאלית בלבד.
- כדי להוסיף נקודת 2D, לחץ לחיצה ימנית, בחר 'הוסף הצבע' ולאחר לבחור את השם הנכון מינים. תווית לשלב הנמוך ביותר האפשרי בטקסונומיה, בחירת 'spp.' עבור מינים לא מוכרים ולחץ "אישור".
- ממשיכים לסמן כל דג חדש לפי שלב 2.2.1 עד המסקנה של הסיבוב.
- חזור על פרוטוקול הליכים 2.1-2.2 עבור כל סיבוב הנחתת נוספים - להבטיח כי בתקופה חדשה זו מוגדרת בתחילת כל סיבוב המצלמה.
הערה: מינים הצטברות עקומות שימשו כדי לקבוע כי שמונה סיבובים הספיקו, בממוצע לאפיין שפע דגים במחקר הנוכחי. חוקרים לשקול ביצוע בדיקות מקדימות עם צלמים נוספים סיבובים, לאורך יותר זמן להשרות פעמים, כדי לאפיין את המספר האופטימלי של המצלמה סיבובים בתוך מערכת אקולוגית מסוימת. - לחשב סעיפים תלויי מין של יחידים שנצפו לכל סיבוב המצלמה.
- לאחר סבבים כל שנספרו, לייצא 2D נקודות על-ידי ניווט אל 'מדידה' > 'סיכומים מדידה' > ' מידות ' וללחוץ על שמור נקודות 2D a.txt.
- פתח את הקובץ נקודת 2D.txt שנשמרו כגיליון וליצור PivotTable של מינים לעומת מספר הסיבוב כדי לסכם ספירות (טבלה 1) על-ידי ניווט אל 'הוספה' > 'PivotTable'. בחר "סוג, מין" עבור 'תווית שורה', או "תקופה" עבור 'תוויות עמודה'.
- לבחור את MaxN עבור כל המינים על-ידי בחירת סיבוב המצלמה זה המספר הגדול ביותר של אנשים על פי הזן (טבלה 1).
- עבור הדגים מזוהה רק על סוג, בחר MaxN סוג ברמת סמך הסיבוב היה המספר הגדול ביותר של אנשים אשר זוהו מינים זה סוג מסוים.
הערה: שלב זה מסייע להימנע דגים בודדים ספירת כפול שהיו רק לזיהוי קבוצות בטקסונומיה גבוה יותר (למשל, רק על סוג או משפחה). לדוגמה, ב- טבלה 1, ' סיבוב 1' הכיל 10 spp. Sebastes לא מזוהה וחברי 33 הסוג Sebastes לזהות מינים, ואילו ' סיבוב 3' הכיל רק שני spp. Sebastes לא מזוהה וחברי 43 הסוג של Sebastes לזהות מינים. לכן "סיבוב 3' ישמש עבור הרוזן MaxN spp. Sebastes לא ידוע בדרך זו, ההנחה השמרני מורכב זה 8 של spp. Sebastes לא מזוהה ב- ' סיבוב 1' זוהו ' סיבוב 8'. - אם תשתתף בשלושה סבבים יש את ספירת MaxN זהה עבור זן מסוים, בחר את הסיבוב הראשון עם MaxN עבור מדידות תלת-ממד.
- עבור כל המינים, לבצע מדידות תלת-ממד של דגים בסבב שהתרחשו MaxN.
- השתמש בנקודות 2D שנשמרו שנאספו בשלבים 2.1-2.3 כדי לנווט אותו הדג המדויק עבור תלת ממדית.
- זום לפחות 4 X לזיהוי טוב יותר את קצה בקצה החוטם דגים ובקצה של סנפירים סימטרית (איור 3).
הערה: יתכן צורך מסגרת צעד קדימה או אחורה כדי למצוא את הכיוון הטוב ביותר של הדג מדידה תלת-ממדית. הכיוון "הטוב ביותר" הוא אחד שבו החוטם והן קצוות הסנפירים סימטרית הגלויות בשתי מצלמות. - באופן ידני לחץ על קצה החוטם, ואז על קצה הזנב למצלמה השמאלי, ולאחר מכן לחזור על הבחירה באותו סדר נכון וידאו.
- בחר לזן הנכונה מתוך התפריטים הנפתחים כפי שנעשה ב- 2.2.1.
- אם מדידה תלת-ממד אורך אינה אפשרית, עבור מופע אם בראש וזנב של הדג אינן גלויות ב שתי מצלמות, ואז לסמן נקודה תלת-ממד במקום זאת על ידי לחיצה שמאלה באותה התנוחה של הדג שני ימינה ושמאלה קטעי וידאו. למלא את שדות פרטי כמו לפני ולהשאיר ההערה "לא לכלול אורך מדידה".
הערה: MaxN עלולה להתרחש על סיבובים שונים של המצלמות עבור מינים שונים; עם זאת, של מין מסוים, מדידות צריך להתרחש, בסיבוב אחד בלבד (טבלה 1).
- לאחר השלמת מדידות תלת-ממד עבור כל הדגים, לייצא קובץ נתונים as.txt עבור ניתוח נוסף.
- נווט אל 'מדידה' > 'סיכומים מדידה' > 'תלת-ממד נקודה ואורך מידות', וקובץ save.txt לייצוא.
3. 95% Z מרחק נוהל סקר תלויי מין אזורים
הערה: המרחק 95% Z הוא הערכה של המרחק הממוצע של שזן באופן אמין יכול להיות מזוהה במחקר נתון שיתופם של מקרים של מצבים יוצאי דופן של מים בהירות או תאורה. חישוב זה לוקח בחשבון את התנאים חקר הממוצע עבור מחקר נתון ולא יהיה צורך מחושב מחדש עבור כל מחקר חדש.
- כדי לקבוע אם גודל המדגם הוא גדול מספיק כדי לאפיין את המרחק של זיהוי אמין עבור כל המינים לצפות בקבצים יש להשתמש בתוכנת עריכה התומכת בפורמט פשוט אתחול.
- עבור כל מחלקה גודל המדגם (למשל, דוגמת גודל פחים של 5 דגים), קח 1,000 מקרי שואבת של גודל המדגם הנבחר עם החלפת מן האוכלוסייה המדגם לחשב את ממוצעם 95% quantile של מרחקים של 1,000 אלה שואבת ואת מגרש וכתוצאה מכך עקומת אסימפטוטית. ראה קוד שסופקו ב משלימה קבצים 1 & 2.
- ודא כי דגימות נאותה התקבלו על-ידי השוואת גודל המדגם בפועל עם אסימפטוטה 95% Z מרחק עם הגדלת גודל המדגם.
- לחשב את הערך 95% Z מרחק כמו quantile 95% של מרחק ממצלמה יימדדו זן על פני כל הסקרים.
- לחשב את השטח יעיל שנסקרו עבור כל המינים באמצעות הערך 95% Z.
הערה: במקרה של הנחתת מסתובב, מייצג הערך 95% Z הרדיוס החיצוני של אלומה הנסקר, עם רדיוס פנימי נקבעים על-ידי הגדרת הפיזי של הכלי, כמה קרוב לבסיס המצלמות מסוגלים לצפות. כמו. הנחתת מסתובב, אזור הסקר 'סופגנייה"בצורת נוצר (איור 4).- לחשב את השטח סקר כמו:
הערה: לדוגמה, זן גדול יחסית כמו דג Yelloweye (Sebastes ruberrimus) היה במרחק 95% Z של 3.3 מטר, שטח סקר יעיל של 30.9 m2 לכל הנחתת פריסה: 34.3 m2 (עיגול חיצוני) - 3.4 מ'2 (הפנימית עיגול) = 30.9 m2 (סה כ סקר שטח).
- לחשב את השטח סקר כמו:
- תוך שימוש בשטח המחושב סקר (שלב 3.3.1), המר מינים בודדים ספירות (MaxN) לתוך צפיפות הערכות על כל סקר חזותי באמצעות המשוואה:
הערה: הליך דומה ניתן להשתמש לחישוב נפחי צפיפות ולא של צפיפות בקירבה; עם זאת, התהליך הזה לא מתואר כאן.
טבלה 1: טבלת סיכום דוגמה MaxN. הבחירה של MaxN עבור כל המינים הוא הפגין בטקסט מודגש ואדום. הערה MaxN השמרני עבור spp. Sebastes לא מזוהה נקבע על ידי הסיבוב עם רוב Sebastes לזהות מינים (סיבוב 3). בנוסף, בעוד מחקר זה נעשה שימוש שמונה סיבובים מצלמה, רק ארבעה סבבים מוצגים טבלה 1 לפשטות. התהליך לבחירת MaxN הוא זהה ללא קשר למספר סבבים.
איור 1: הנחתת וידאו סטריאו. חומרה מפתח ממוספרות (1) הטבור, 300 מ' (2) שני מקליטי וידאו דיגיטליים (DVR) עם כרטיסי אחסון נשלף של 32 ג'יגה-בתים בתוך הבקבוק עמיד למים, (3) נורית שני אורות שימוש בפלטי 3,000 lumens בטמפרטורה צבע של 5,000 K, ו- (4). שתי מצלמות ברזולוציה של קו (TVL) טלוויזיה 620. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 2: כיול קוביה (500 מ מ x 500 מ"מ x 300 מ"מ). דוגמה של כיול באמצעות 'כיול קוביה' שמוצג שתי נטיות שונות: (א) בצד ימין של הקוביה נדחף לכיוון מצלמות, (ב') הפנים של הקוביה הוא מקביל פניו של המצלמות. הנקודות האדומות מציינות את נקודות ההתייחסות בשימוש בשיטה זו כיול מסוים, תמיד חייב להיות מזוהה לפי הסדר ממוספרות. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 3: תלת ממדית מניחים על Sebastes miniatus. קצה החוטם ובסוף הזנב אותרו בכל מסגרת המצלמה כדי לאפשר מדידה סטריאו. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 4: אזור שנסקרו על ידי הכלי הנחתת. שטח אפקטיבי שנסקרו על ידי הכלי הנחתת היה מוגבל על-ידי המינימום Z מרחק, ואת המרחק 95% Z עבור כל המינים. שימו לב כי אזור זה ליצור אמצעי אחסון 'סופגנייה"בצורת סקר מסביב. הנחתת. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
בין 2013-2014, ערכנו סקרי 816 עם הנחתת סטריאו-וידאו (איור 1) מסתובב לאורך חוף קליפורניה המרכזי, MaxN ו- 95% Z מרחק (איור 4) נתונים שנאספו על יותר מ-20 מינים. נמצאו דפוסים ברורים יעיל לזיהוי מגוון מינים שנצפו, ככל הנראה בשל האינטראקציה של מינים גודל, צורה, צבע (איור 5). למשל, שם הדגל (Sebastes rubrivinctus) יש פסים ברורים על הדפנות ומאפשרים זיהוי בטוח במרחקים גדולים יותר מאשר מינים אחרים של גודל דומה. באופן דומה, הקנריים דג (Sebastes pinniger) הם גדולים יחסית גוף, אבל יש פיגמנטציה הדומה מינים אחרים, ובכך קשה יותר לזהות ממרחק (איור 5).
אנו משתמשים שני מינים כדי להדגים את החישובים של MaxN וערכים במרחק 95% Z: ננס דג (Sebastes wilsoni), Lingcod (O. elongatus). הראשון הוא דג בעל גוף קטן זה יכול להיות קשה לזהות ממרחק; הואיל elongatus O. הוא יחסית גדול, יש צורה ברורה, הוא יותר קל לזיהוי. מ 2013-2014, מידות 1,191 עבור ס wilsoni ומדידות 1,222 עבור O. elongatus נאספו. . אז, 95% quantiles של מרחקים שבה נצפו המינים הללו: 95% Z המרחקים היו 2.65 מ' ס' wilsoni ו- m 3.96 עבור או elongatus (איור 5) חושבו. המרחקים האלה 95% Z לתרגם לתחומים סקר יעיל של 18.6 מ'2 ו- 46.0 m2 S. wilsoni , או elongatus, בהתאמה. ניתוח האתחול פשוט אישר הדגימה מספיק גדלים התקבלו פלואורסנציה 95% Z מרחק ערכים. עבור שני המינים, ההערכה של 95% Z מרחק התייצב גדולות מ 50 סקרים המכיל המינים הללו היו שנדגמו, לספק ראיות חזקות כי גודל המדגם שבחרת היו מספקות יותר לאפיין אזור הדגימה הנחתת יעיל בשביל אלה מינים (איור 6).
MaxN ספירות לכל סקר הומרו ואז צפיפויות (מספר דגים/ז2). השתמשנו צפיפות הערכות מן הסקרים 816 כדי לבדוק את ההשערה הזאת Lingcod, דג פיגמי תיענה בעיקר על בתי גידול גבוה. עבור שני המינים, היו צפיפויות גדול משמעותית לגבי הקלה גבוה ובינוני לעומת בתי גידול נמוך הקלה (Kruskal-איי ווליס, p <<-001; איור 7). תוצאות אלו היו בקנה אחד עם שיוכי שדווחה בעבר בית גידול עבור שני המינים15. היו אין הבדלים בין בינוני גבוה בית גידול עבור מינים גם.
כדי להבין איך. הנחתת מסתובב לעומת מערכות מסורתיות מצלמה נייח, אנחנו מעריכים הבדלים בצפיפות, השתנות הערכות בין סיבוב של נחתת נייח מדומה. הנחנו שנחתת מצלמה יחידה נייחת טיפוסי היה מבט של שדה 90 מעלות. . הנחתת מסתובב יש מבט שדה 60 מעלות, והוא דורש 5 שניות הסיבוב כדי להשלים תצוגה 90 מעלות. באמצעות סקרים 261, בחרנו דגים תצפית נתונים מתוך השניות 5 האמצעי של הנחתת סבבים להקים MaxN. צפיפות ההערכות נייחים מדומה הנחתת היו סטנדרטית באמצעות האזורים מופחתת של כיסוי (כלומר, כ ¼ האזור של. הנחתת מסתובב). הבדלי צפיפות מרושע, המקדם של וריאציה בין לנדרס מסתובב, נייח מדומים הוערכו עם מבחן t של וולש. צפיפויות מתקבל על ידי ולצילום היו 18% גדולים יותר מאלה שהושגו עם מצלמות נייח (t של וולש21.7, p = 0.081, איור 8א). בנוסף, המקדם של וריאציה הייתה גדולה פי 1.8 עם המצלמה נייח בהשוואה סיבוב מצלמות (t של וולש15.1, p < 0.001, איור 8).
איור 5 : מרחקים Z שנצפה הזנים בחר. אדום פסים אנכיים מציינות את המרחק Z המינימלי (0.81 ז ממצלמות) מצד השמאל, ערך Z המרחק 95% בצד הימין. שים לב כי זה מייצג אזור ממוצע סקר יעיל. הנחתת עבור כל המינים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 6 : Bootstrapped ערכי מרחק Z. אתחול כדי להגדיל את גודל המדגם על תצפיות elongatus O. (א) ס wilsoni ו- (B). גודל מדגם הנע בין 3-300 היו bootstrapped אלף פעמים אחד כדי לחשב את המרחק הממוצע של 95% Z ולוודא שגודלי המדגם היו נאותים. שימו לב: ערכי ציר ה-y בטווח 2.0-2.6 m עבור wilsoni ס ומן m 2.6-4.0 עבור O. elongatus. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 7 : ההבדלים בית גידול עבור שני המינים בחר. צפיפות ממוצעת (± SE) (א) ס wilsoni ו- (B) או elongatus נמדדים על גידול רוק נמוך, בינוני, גבוה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 8 : ההבדלים בין מסתובב, נייח מדומים לנדרס. שתי הערכות של (א) אומר צפיפות (דגים/m2 ± SE) ו- (B) מקדם כלומר וריאציה (CV) ± SE עבור סקרים 261 מוצגים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
1 וידאו משלימים: אימות הכיול. כיול ונוכל לאמת לפני השימוש בשטח על ידי מדידת מטרות בגדלים ידוע במרחקים שונים. אנא לחץ כאן כדי לצפות בסרטון. (לחיצה ימנית כדי להוריד.)
וידאו משלים 2: סקר תת-ימי מדה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בסרטון. (לחיצה ימנית כדי להוריד.)
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
מדד MaxN מסורתיים המרקסיסטי מבוסס על הרעיון של ספירת מספר מינימלי מובטח של אנשים נוכחים במהלך סקר. אם מספר מסוים של דגים גלויים בו-זמנית בתוך מסגרת וידאו אחד, לא יכול להיות מתנה בכל פחות, אבל בגלל הדגים סלולרי והופץ heterogeneously, הסיכוי לראות את כל האנשים בו זמנית במהלך מסגרת וידאו אחת הוא נמוך . לכן סביר כי MaxN מסורתיים מעריך נכון דגים שפע16,17. בנוסף, זה הוכח כי MaxN מסורתי עשוי להציג ליניארי מוטה שלילית קשרים עם הגדלת דגים abundances16,18. זו עשויה להיות קשורה התופעה הרוויה ציוד לפיה השפע היחסי מדדי להיכשל לזהות אמת מגביר שפע19,20. לעומת זאת, היציבות לכאורה של אינדקס עם באמת בירידה שפע דגים יש כבר שנקרא 'hyperstability', עשוי להוביל בסופו של דבר ההתרסקות של דגים אוכלוסיות21,22. מחקר שנערך לאחרונה דווח כי בחוסר יציבות MaxN ניתן להקל על-ידי הגדלת ה הנסקר שדה ראייה16. במחקר הזה, היחס בין MaxN, שפע אמיתי הפך יותר ויותר קווית כמו שדה הראייה ניגש 100% (כלומר, 360 מעלות).
התוצאות של הסימולציה נייח המצלמה לציין חפיפה עם אלה תוצאות קודמות, להציע הערך MaxN עשוי לאפיין טוב יותר שפע דגים. לדוגמה, המקדם רשע המשוערת של סטיה צומצם בין הערכות צפיפות נגזר את. הנחתת מסתובב לעומת את. הנחתת מדומים נייח. זה סביר בשל העובדה כי דגים מופצים heterogeneously, וכי מצלמות נייח נוטים יותר "העלמה" הדג הנוכחי, אם. הנחתת הפונה לכיוון הלא נכון. לנדרס מסתובב למקסם את הדגימה מאמץ על ידי מדידות מלא של 360 מעלות סביב הכלי, ההשפעה נטו הנחות הן דגימה עלות השונות ושל עלייה הכוללת הכוח הסטטיסטי של המחקר. מחקרים עתידיים יכול יותר לטפל בבעיה זו על-ידי בדיקת ישירות נחתת מסתובב עם נחתת נייח נפרד בעיצוב סקר לזווג. באופן דומה, לא ניתן לבדוק ישירות למערכת היחסים בין MaxN, שפע אמיתי במחקר זה, מחקרים עתידיים ישירות יכול לבדוק את זה באמצעות סימולציה או או נשלט סביבות, כפי שנעשה בקמפבל (2015)16.
ביקורת אפשרית על הגישה MaxN ששונה הוא האפשרות של יחידים ספירה כפולה. כי. הנחתת עשה סיבוב מלא אחת לדקה, המין בנתיק עניין ב- ecosystem של נוטים להיות פעילים יחסית איטי נע תחת רוב תנאי השטח, אנחנו מאמינים שהסיכון של ספירה כפולה היה נמוך. בנוסף, נצפו מקרים שבו דגים להזין או לעזוב את האזור סקר במהלך שמונה לסיבובים. אמצעי זהירות נוספים כדי להימנע זוגי סופרים כגון שימוש הסיבוב עם המספר הגדול ביותר של אנשים על פי סוג נתון לספור מינים לא מזוהה נלקחו. מדדים אחרים הוצעו כמו המדדים של שפע דגים כגון מתכוון לספור; עם זאת, אלה גם הוכחו באופן עקבי להמעיט שפע אמיתי תוך הגדלת השתנות בין צפיפות הערכות16. MaxN מומלצת ולכן מדד מדויק יותר של שפע דגים. בעוד מדד MaxN ששונה שלנו אינה מבטיחה הערכה זהירה של המוחלט מספר מזערי של אינדיבידואלים, אנו בטוחים באופן כללי כי ששונה MaxN לגישה זו הערכות יותר שפע דגים נכון, הדג יתר הספירה היא של דאגה נמוכה יחסית.
צפייה בצד רבים וידאו-transect סקרים שימוש קבוע transect רוחב כדי להעריך צפיפות לכל הזנים. באופן דומה, גישה אחת באמצעות וידאו-סטריאו לנדרס יהיה להשתמש מקסימום מרחק-מן-מצלמה אחת כדי לחשב את השטח לשני שנסקרו ודגים צפיפות. שניהם עשויים להוביל אל תזלזל של מינים אשר רק באופן אמין המאפשר זיהוי אישי כדי מרחקים קטנים יותר מאשר הערכות רוחב23transect הקבוע. המרחק שאליו זן מזוהה באופן אמין נגרמת על ידי האינטראקציה של גורמים, כגון גודל, צורה, צבע דפוס, התנהגות דגים, כמו גם גורמים סביבתיים. השיטה במרחק 95% Z היא יתרון מיוחד כי הוא מהווה האינטראקציה של כל הגורמים הללו בו זמנית. לדוגמה, O. elongatus היה המין זה אנו מסוגלים לזהות את המרחק הגדול ביותר, ככל הנראה כתוצאה שלה צורת הגוף ברורים, גדולים, להאריך, נטייה התנהגותית שכב על קרקע. דג ורוד (Sebastes rosaceus) היה אחד מרחקים Z הקצר ביותר, סביר כי, כחבר subgenus Sebastomus , יש congeners כמה זה נראה דומה מאוד, קשה להבחין במרחקים מוגברת. על-ידי התרת ספציפית בתחומים שנסקרו על ידי. הנחתת, אולי נוכל להעריך בצורה מדויקת יותר שפע דגים. הגישה האתחול אימות גודל מדגם הוא מיושם בקלות ופשוט בסקרים אחרים, אנו מאמינים בשיטה של 95% Z מרחק יכול להתאים עוד יותר כדי להכיל את קו transect עיצוב הסקר. 95% Z מרחק ואז לייצג מרחק אופקי של זיהוי אמין עבור מינים שנצפו עם כלי הרכב שקועות או המופעלים מרחוק (רוב). בעתיד, חוקרים יכולים לחקור בעזרת מרחק תורת הדגימה דגם לדחיסות כפונקציה של detectability עם מרחק23,24.
כפי שאין טעם גדול עתודות לא-קח חלוצת ניהול25,26,27, אין צורך להגדיל שיטות דגימה שאינו תעשיית הכרייה, במיוחד בבתי גידול מים עמוקים צוללן לא נגיש סקרים. עם זאת, זה גם הכרחי כי טכניקות אלה מספקים נתונים מדויקים ומהימנים על הרכב אורך, שפע, מינים דגים... לנדרס הסרטונים הם כלי ניטור חדשה יחסית נמוכים, יכול להיות מופעל על כלי שיט קטנים יחסית של הזדמנות, וכוללות לוגיסטית לפעול יותר פשוט ROVs ו- submersibles תוך דרישת פחות ופחות כוח אדם מיומן. אמנם לא נדון בשיטות האלה, סטריאו-מצלמה לנדרס מסוגלים מדידות אורך מדויק עם שגיאה פחות מ- 2%. בנוסף, לנדרס יכול לפרוס במהירות מעל אזורים גיאוגרפיים גדולים, הגדלת הסקה סטטיסטית. אנו מצפים האינטרס ניטור כלים כדי להגביר את המחקר שיראה סוכנויות להדק תקציבים ולהפיץ בצורה יעילה יותר מאמץ הדגימה וידאו. שלנו שינוי של MaxN ו- 95% Z מרחק להתייחס מחקרים אקולוגיים בעתיד ניצול מסתובב לנדרס וידאו.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
המחברים אין לחשוף
Acknowledgments
עבודה זו מומן על ידי מוסד הטבע, תורמים פרטיים, קרן קרן המורשת משאבים, גורדון, קרן מור בטי, קרן הגנה סביבתית, קליפורניה ים גרנט תוכנית, התכנית המחקר NMFS קואופרטיב הלאומית של NOAA Saltonstall-קנדי גרנט #13-SWR-008 ימית למחקר יישומי וחקירה (רוזן דירק, ריק Botman, אנדי Lauerman, דוד Jefferies) שפותח, נבנה ומתוחזק הכלי הנחתת וידאו. אנו מודים ג'ים סיגר ותוכנות SeaGIS™ לקבלת תמיכה טכנית. קפטן, דייג מסחרי טים Maricich, צוות על הסיפון את התמיכה F/V דונה קתלין סיפק בפריסת את. הנחתת מ- 2012-2015. תודה לכל מי השתתף איסוף נתוני וידאו או ניתוח (אן Tagini, דונה קליין, סגן אמבר פיין, Bryon דאוני, מריסה פונטה, רבקה מילר, מאט מריפילד במרחק, וולטר Heady, סטיב Rienecke, EJ דיק ו ג'ון פילד).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| calibration cube | SeaGIS | http://www.seagis.com.au/hardware.html | 1000x1000x500 mm is the preferred dimensions. Other methods of calibration are available. |
| CAL calibration software | SeaGIS | http://www.seagis.com.au/bundle.html | |
| EventMeasure stereo measurement software | SeaGIS | http://www.seagis.com.au/event.html | |
| Statistical software | R Core Team 2017 (v. 3.4.0) | Bootstrapping code can be found: https://github.com/rfields2017/JoVE-Bootstrap-Function | |
| Spreadsheet Software | Microsoft Excel | ||
| 2 waterproof cameras | Deep Sea Power and Light | HD quality preferred | |
| 2 depth rated, waterproof lights | Deep Sea Power and Light : 3000 lumen LED with 5000k color temperature | ||
| DVR recorder | Stack LTD DVR | ||
| standard PC | Windows 10 preferred OS | ||
| rotating Lander platform | Marine Applied Research and Engineering (MARE) |
References
- Love, M. S., Yoklavich, M. M., Thorsteinson, L. K. The Rockfishes of the Northeast Pacific. , University of California Press. Berkley. (2002).
- Laidig, T. E., Watters, D. L., Yoklavich, M. M. Demersal fish and habitat associations from visual surveys on the central California shelf. Estuar. Coast. Shelf Sci. 83 (4), 629-637 (2009).
- Anderson, T. J., Yoklavich, M. M. Multiscale habitat associations of deepwater demersal fishes off central California. Fish. Bull. 105 (2), 168-179 (2007).
- Yoklavich, M. M., Cailliet, G. M., Sullivan, D. E., Lea, R. N., Love, M. S. Habitat associations deep-water rockfishes a submarine canyon an example of a natural refuge. Fish. Bull. 98 (3), 625-641 (2000).
- Status of the Pacific Coast Groundfish Fishery, Stock Assessment and Fishery Evaluation. , Pacific Fishery Management Council. Portland, OR. (2016).
- Cappo, M., Harvey, E., Malcolm, H., Speare, P. Potential of video techniques to monitor diversity, abundance and size of fish in studies of marine protected areas. Aquatic protected areas- What works best and how do we know. Beumer, J. P., Grant, A., Smith, D. C. , Proc. World Congr. on Aquat Protected Areas. Australian Soc. for Fish Bio. North Beach, Western Australia. 455-464 (2003).
- McLean, D. L., Green, M., Harvey, E. S., Williams, A., Daley, R., Graham, K. J. Comparison of baited longlines and baited underwater cameras for assessing the composition of continental slope deepwater fish assemblages off southeast Australia. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 98, 10-20 (2015).
- Parker, D., Winker, H., et al. Insights from baited video sampling of temperate reef fishes: How biased are angling surveys. Fish. Res. 179, 191-201 (2016).
- Boutros, N., Shortis, M. R., Harvey, E. S. A comparison of calibration methods and system configurations of underwater stereo-video systems for applications in marine ecology. Limnol. Oceanogr. Methodss. 13 (5), 224-236 (2015).
- Harvey, E. S., Cappo, M., Butler, J. J., Hall, N., Kendrick, G. A. Bait attraction affects the performance of remote underwater video stations in assessment of demersal fish community structure. Mar. Ecol. Prog. Ser. 350, 245-254 (2007).
- Watson, J. L., Huntington, B. E. Assessing the performance of a cost-effective video lander for estimating relative abundance and diversity of nearshore fish assemblages. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 483, 104-111 (2016).
- Easton, R. R., Heppell, S. S., Hannah, R. W. Quantification of Habitat and Community Relationships among Nearshore Temperate Fishes Through Analysis of Drop Camera Video. Mar. Coast. Fish. 7 (1), 87-102 (2015).
- Hannah, R. W., Blume, M. T. O. Tests of an experimental unbaited video lander as a marine fish survey tool for high-relief deepwater rocky reefs. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 430, 1-9 (2012).
- Starr, R. M., Gleason, M. G., et al. Targeting Abundant Fish Stocks while Avoiding Overfished Species: Video and Fishing Surveys to Inform Management after Long-Term Fishery Closures. Plos One. 11 (12), 0168645 (2016).
- Love, M. S. Certainly more than you want to know about the fishes of the Pacific Coast: a postmodern experience. , Really Big Press. Santa Barbara, CA. (2011).
- Campbell, M. D., Pollack, A. G., Gledhill, C. T., Switzer, T. S., DeVries, D. A. Comparison of relative abundance indices calculated from two methods of generating video count data. Fish. Res. 170, 125-133 (2015).
- Cappo, M., Speare, P., De'ath, G. Comparison of baited remote underwater video stations (BRUVS) and prawn (shrimp) trawls for assessments of fish biodiversity in inter-reefal areas of the Great Barrier Reef Marine Park. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 302 (2), 123-152 (2004).
- Schobernd, Z. H., Bacheler, N. M., Conn, P. B., Trenkel, V. Examining the utility of alternative video monitoring metrics for indexing reef fish abundance. Can. Jour. Fish. Aquat. Sci. 71 (3), 464-471 (2014).
- Hansen, M. J., Schorfhaar, R. G., Selgeby, J. H. Gill-Net Saturation by Lake Trout in Michigan Waters of Lake Superior. North Am. J. Fish. Manag. 18 (4), 847-853 (1998).
- Dauk, P. C., Schwarz, C. J. Catch estimation in the presence of declining catch rate due to gear saturation. Biometrics. 57 (1), 287-293 (2001).
- Hilborn, R., Walters, C. J. Quantitative Fisheries Stock Assessment Choice, Dynamics and uncertainty. , Springer. Dordrecht. (1992).
- Erisman, B. E., Allen, L. G., Claisse, J. T., Pondella, D. J., Miller, E. F., Murray, J. H. The illusion of plenty: hyperstability masks collapses in two recreational fisheries that target fish spawning aggregations. Can. Jour. Fish. Aquat. Sci. 68, 1705-1716 (2011).
- Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L. Distance Sampling: Estimating abundance of biological populations. , Chapman and Hill. London. (1993).
- Ronconi, R. A., Burger, A. E. Estimating seabird densities from vessel transects: Distance sampling and implications for strip transects. Aquat. Bio. 4 (3), 297-309 (2008).
- Caselle, J. E., Rassweiler, A., Hamilton, S. L., Warner, R. R. Recovery trajectories of kelp forest animals are rapid yet spatially variable across a network of temperate marine protected areas Recovery trajectories of kelp forest animals are rapid yet spatially variable across a network of temperate marine protected. Nat. Publ. Gr. , 1-14 (2015).
- Starr, R. M., Wendt, D. E., et al. Variation in Responses of Fishes across Multiple Reserves within a Network of Marine Protected Areas in Temperate Waters. Plos One. 10 (3), 0118502 (2015).
- Lester, S., Halpern, B., et al. Biological effects within no-take marine reserves: a global synthesis. Mar. Ecol. Prog. Ser. 384, 33-46 (2009).
