Summary
Vi beskriver en ny metode til optælling fisk, og estimering af relativ overflod (MaxN) og fisk tæthed ved hjælp af roterende stereo-video kamerasystemer. Vi viser også hvordan afstand fra kameraet (Z afstand) til at estimere artsspecifikke sporbarhed.
Abstract
Brug af video kamerasystemer i økologiske undersøgelser af fisk fortsætter med at få trækkraft som en levedygtig, ikke-udvindings metode til at måle fisk længder og vurdering fisk overflod. Vi udviklet og implementeret en roterende stereo-video kameraværktøj, der dækker en fuld 360 grader af stikprøver, som maksimerer prøveudtagning indsats i forhold til stationære kameraværktøjer. En række undersøgelser har detaljerede statisk, stereo-kamera systemer evne til at få meget nøjagtige og præcise målinger af fisk; fokus her var på udvikling af metodiske tilgange til at kvantificere fisk tæthed ved hjælp af roterende kamerasystemer. Den første fremgangsmåde var at udvikle en ændring af metrisk MaxN, der typisk er en konservativ optælling af det mindste antal fisk observeret på en given kamera undersøgelse. Vi omdefinere MaxN for at være det maksimale antal fisk observeret i enhver given rotation af kameraet. Når forholdsregler er truffet for at undgå dobbelttælling, kan denne metode for MaxN mere præcist afspejler sand overflod end der opnås fra et fast kamera. For det andet fordi stereo-video tillader fisk at blive kortlagt i tre-dimensionelle rum, kan præcise skøn af afstand fra kameraet opnås for hver fisk. Ved hjælp af 95% fraktil af observerede afstanden fra kameraet til at etablere artsspecifikke områder adspurgte, højde vi for forskelle i målbarhed blandt arter samtidig undgå fortynding tæthed skøn ved hjælp af den maksimale afstand en art var observeret. Regnskab for denne vifte af sporbarhed er kritisk at præcist skøn fisk mængder. Denne metode vil lette integrationen af roterende stereo-video værktøjer i både anvendt videnskab og forvaltning sammenhænge.
Introduction
Langs den amerikanske Pacific Coast er mange af de arter, der er vigtigt at kommercielle og rekreative bundfisk fiskeri (fxrockfish komplekse (Sebastes spp.) og Lingcod (Ophiodon elongatus)) stærkt forbundet med høj-relief, hård bund levesteder1,2,3,4,5. Stereo-video drop kameraer er en attraktiv ikke-udvindings værktøj til brug på klippefyldte vækststeder på grund af den relative lethed og enkelhed af drift. En bred vifte af stereo-video kamerasystemer er blevet udviklet og implementeret i det sydlige halvkugle, lavt vand økosystemer6,7,8,9,10, og for nylig, video drop-kameraer har fået trækkraft som et ledelsesværktøj til dybt vand rocky-reef miljøer langs Pacific Coast11,12,13. Vi forsøgte at ændre disse eksisterende stereo-kamera design ved hjælp af et stereo-kamerasystem (i det følgende benævnt "Lander") til mere effektivt karakterisere fiskebestande i høj-relief seafloors langs central Pacific Coast (Se tabel af Materialer). Lander anvendes var anderledes end eksisterende videosystemer, fordi kameraer var monteret til en central roterende bar, hvilket gav mulighed for en fuld 360° dækning af havbunden ved drop placering14. Landeren afsluttet en fuld omdrejning pr. minut, der tillod os at hurtigt karakterisere overflod og Fællesskabets sammensætning af et område og opnå samme grad af statistisk power med færre Lander installationer. (Se Starr (2016)14 for nærmere på detaljerne i Lander konfigurationen). Indledende tests i ordningen undersøgelse antydede, at otte rotationer af kameraer i vores undersøgelser var tilstrækkelig til at karakterisere arter overflod og rigdom. Denne bestemmelse blev foretaget af en observation af aftagende afkast i arter overflod og fisk tæthed over længere dråber. Vi anbefaler, at en pilot-undersøgelse herunder længere sættetid gange udføres i enhver ny ordning til at bestemme den optimale sættetiden for et givet økosystem/undersøgelse arter.
Ved hjælp af parrede stereo kameraer, begge samlet undersøgelse areal og absolut fisk tæthed kan beregnes for hver video undersøgelse; men brug af roterende kameraer nødvendiggjorde ændring af traditionelle fisk antal målinger. Stationære videosystemer bruger oftest "MaxN" som en konservativ antal fisk på en installation6,10. Traditionelle MaxN beskriver det maksimale antal fisk af en given art observeret sammen i et enkelt videobillede, for at undgå dobbelttælling en fisk, der har forlod og vendte tilbage til ramme. MaxN har derfor været et skøn over det mindste antal fisk kendt for at være til stede og kan undervurdere sand fisk overflod6,10. MaxN metriske blev omdefineret til at repræsentere det største antal fisk i hver fuld rotation af kameraer.
Den anden ændring til tidligere stereo video metoder var at tage højde for faktum, at arter af forskellige størrelser, farver, og figurerne har forskellige maksimale afstande af pålidelig identifikation. For eksempel, store arter såsom O. elongatus har en særskilt aflange form og pålideligt kan identificeres på meget større afstande sammenlignet med kryptiske og små arter såsom Squarespot Dragehovedfisk (Sebastes hopkinsi). Disse forskellige maksimale intervaller af målbarhed ændre området effektiv samplet af Lander for hver art. Fordi de stereo kameraer gør det muligt at placere hver fisk i tre-dimensionelle rum med en høj grad af nøjagtighed, man kan bestemme afstanden fra de kameraer, der hver fisk blev målt (dvs."Z afstanden", opkaldt efter den "z-aksen" som er vinkelret på den lige linje mellem kameraer). For hver art, den afstand, hvor 95% af alle personer blev observeret (herefter "95% Z afstand") blev anset for at være radiussen af området undersøgelse, og blev brugt til at beregne det samlede areal adspurgte. Ud over artsspecifikke karakteristika, vil identificerbarhed blive påvirket af miljøforhold såsom vand turbiditet. Fordi disse faktorer kan variere i tid og rum, er det vigtigt at bruge 95% Z statistikken kun i samlet. Selv om det vil være meget præcise for store prøver, kan enhver én enkelt undersøgelse variere i området adspurgte.
Protokollen nedenfor giver vejledning om, hvordan du opretter og bruger disse måleenheder. Selvom fokus var at karakterisere dybt vand klippefyldte vækststeder langs Pacific Coast, er den metode der beskrives for modificerede MaxN tælle umiddelbart gældende for enhver roterende drop-kamera system. Antallet af kamera rotationer skulle karakterisere fiskebestandene vil afhænge af lokale økosystem dynamics, men konceptualisering af den modificerede MaxN vil forblive den samme. På samme måde, mens vi brugte 3D Fotogrammetrisk software til at analysere stereo video, teknikker beskrevet heri er nemt anvendes på tværs af platforme, så længe den præcise placering af fisk i tre-dimensionelle rum er muligt. Derudover bør tilgang for at anvende en 95% Z afstand værdi overvejes i fremtiden undersøgelser med stereo-kameraer for at tage højde for artsspecifikke intervaller af sporbarhed og til mere præcist at beregne fisk overflod.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Bemærk: Screenshots af software trin er medtaget som Supplerende filer. Bemærk venligst at software trinene beskrevet nedenfor er specifikke for den valgte software (Se Tabel af materialer). Den samlede tilgang kan udvides til at omfatte enhver stereo softwareplatform.
1. Forbered Stereo-kamera optagelser til analyse
Bemærk: Kalibrering ved hjælp af en kalibrering cube anbefales. En kalibrering cube er en tre-dimensionel aluminiumsramme med netop placerede reflekterende prikker på overfladen. Når det bruges sammen med kalibreringssoftware, fører en kalibrering cube til større præcision og nøjagtighed end skakternet tilgange9.
- Kalibrere Lander kameraer med stereo-kalibrering software (figur 1 og figur 2; Se Tabel af materialer til software henstilling).
Bemærk: Kalibreringen kan verificeres før brug i feltet ved at måle mål for kendte størrelser på forskellige afstande (Se supplerende Video 1). Gennemsnitlige målefejl for en 50-cm mål i en afstand af 3 m (eller mindre) bør være inden for 2% af de kendte mål længde. Bemærk også, at en given kalibrering kun vil være gyldig, hvis kamerapositioner ikke ændrer i forhold til hinanden. Det er afgørende at passe og undgå utilsigtede skubbet af kameraer, indtil alle prøver er blevet udført. - Indsamle feltdata ved hjælp af en kalibreret Lander (figur 1, supplerende Video 2).
- Når feltundersøgelse er fuldført, skal du oprette et nyt projekt mappe, der indeholder både video og kalibrering filer.
Bemærk: I hvert projekt mappe der skal minimum fem filer: venstre og højre ". Cam"kalibrering filer, de venstre og højre video filer (. MP4 eller. AVI format kun), og listen over arter (.txt-format). - I stereo måling softwaren, starte en ny måling projekt og indlæse passende video og kalibrering filer.
Bemærk: Screenshots af alle software trin findes blandt de Supplerende filer.- Navigere til 'Måling' > 'Ny måling fil'.
- Angiv mappen billede ved at navigere til 'Billede' > 'sæt billede-bibliotek, og vælg den mappe, der indeholder alle projektfilerne.
- Indlæse den venstre kamera ". Cam"fil ved at navigere til 'Stereo' > 'Kameraer' > 'Venstre' > 'Ladning kamera fil' og vælge den relevante fil.
- Gentag trin 1.4.3 at indlæse de rigtige kamera ". Cam"fil
Bemærk: Disse filer indeholder kalibrering målinger for hvert kamera (f.eks., pixelstørrelse, billedformat, radial forvrængning, decentring forvrængning, etc.) og bruges til at måle fisk og beregne afstand-fra-kamera (dvs.Z afstand). - Definere film sekvens for den venstre videofil ved at navigere til 'Billede' > 'definere film sekvens' og vælge venstre kamera video fil.
- Læg venstre videofilen i måling software ved at vælge 'Billede' > 'belastning billede'.
Bemærk: Sørg for at 'Låse' boksen er markeret før pålæsning video filer. Dette giver mulighed for både videoer indlæses samtidigt. - Definere film sekvens og belastning videofil til den rigtige video ved hjælp af menuer «Stereo» > 'billede' > 'definere film sekvens' og 'Stereo' > 'billede' > 'belastning billede'.
- Indlæse listen over arter ved at navigere til 'Måling' > 'Attributter' > ' Rediger/belastning arter fil'.
- Angiv ID konjunkturbarometre under 'Felter' > 'Redigere værdien i feltet' og Gem fil for at oprette en. EMObs projekt.
- Synkronisere videoer ved hjælp af lys flash, handclap, koordineret universaltid (UTC) stempel eller nogen tid specifik hændelse, der opstår i begge videoer.
- Hvis du bruger UTC tidsstempel, ramme-skridt fremad i den venstre video indtil tidsstemplet starter et nyt andet. Andet ramme frem indtil lys flash eller handclap opstår.
- Ramme-skridt i den rigtige video frem indtil tidsstemplet passer præcist til den venstre video. Andet ramme skridt fremad indtil det nøjagtige tidspunkt lys flash eller handclap matcher den venstre video.
Bemærk: Det er vigtigt, at videoer synkroniseres til den samme ramme. Video synkronisering bør kontrolleres med jævne mellemrum ved hjælp af video tidsstemplet for at undgå kameraet rammen drift under analysen. En filmet hånd klappe kunne også bruges i starten og slutningen af videoen til at teste denne ret og venstre videoer var synkroniseret med den samme ramme.
- Klik på knappen "Låse" for at sikre, at videoer spiller sammen og opretholde synkronisering.
2. generere Point tæller og beregne MaxN
Bemærk: Hver fisk er i første omgang markeret med en 2D punkt til den laveste mulige taksonomiske opløsning. Fisk med usikker ID bør være markeret til senere gennemsyn.
- Vente med at begynde at tælle fisk indtil udgangen af en komplet kamera rotation til at sikre, at en fuld 360 grader anvendes. Også vente indtil sediment har ryddet (generelt < 1-2 min efter kontakt med bunden).
- Så snart landeren starter sin første rotation, højreklik for at definere en ny prøvetagningsperiode: 'Periodedefinitionerne' > 'Tilføj nyt start periode'. Angiv første periode navn som "01" og klik på "OK".
- Da landeren roterer, Begynd mærkning hver fisk, der kommer ind i rammen med en 2D punkt ved hjælp af venstre kameraet kun.
- For at tilføje et 2D, højreklik, Vælg 'Tilføj punkt' og vælge den korrekte arter navn. Mærke til den lavest mulige taksonomisk niveau, at vælge «spp.» for ukendte arter og klik "OK".
- Fortsætte med at markere hver ny fisk efter trin 2.2.1 indtil afslutningen af rotation.
- Gentag protokol procedurer 2.1-2.2 for hver yderligere Lander rotation - at sikre, at en ny periode er defineret ved starten af hvert kamera rotation.
Bemærk: Arter ophobning kurver blev brugt til at bestemme, at otte rotationer var, i gennemsnit, tilstrækkelig til at karakterisere fisk overflod i den foreliggende undersøgelse. Forskerne bør overveje at foretage indledende forsøg med ekstra kamera rotationer, over længere sættetid gange, at karakterisere det optimale antal kamera omdrejninger inden for en bestemt økosystem. - Beregne artsspecifikke tæller personer observeret pr. kamera rotation.
- Når alle rotationer har været optalt, eksportere 2D point ved at navigere til 'Måling' > 'Måling resuméer' > 'Pege målinger' og gemme 2D punkter som a.txt fil.
- Åbn den gemte 2D.txt punkt fil som et regneark og oprette en pivottabel arter vs rotation antallet at opsummere tæller (tabel 1) ved at navigere til 'Indsæt' > 'Pivottabel'. Vælg "Slægt og art" for "Row Label" og "Periode" for 'Kolonneetiketten'.
- Vælg MaxN for hver art ved at vælge det kamera rotation, der har det største antal individer af denne art (tabel 1).
- Fisk identificeret kun til slægten, Vælg en slægt-niveau MaxN baseret på rotation, der havde det største antal personer identificerede arter i denne særlige slægten.
Bemærk: Dette trin hjælper til at undgå dobbelttælling enkelte fisk, der var kun identificerbare til højere taksonomiske grupper (f.eks.kun til slægt eller familie). For eksempel i tabel 1, ' rotation 1' indeholdt 10 uidentificerede Sebastes spp. og 33 medlemmer af slægten Sebastes identificeret arter, hvorimod ' rotation 3' indeholdt kun to uidentificerede Sebastes spp. og 43 medlemmer af slægten Sebastes identificeret arter. Derfor ' rotation 3' ville blive brugt til MaxN greve af ukendt Sebastes spp. På denne måde, den konservative antagelse er lavet at 8 af uidentificerede Sebastes spp. i ' rotation 1' blev ikke fundet i ' rotation 8'. - Hvis flere rotationer har den samme MaxN tæller for en given art, skal du vælge den første rotation med MaxN for 3D punkt målinger.
- For hver art, tage 3D-målinger af fisk i rotation, at MaxN opstod.
- Brug de gemte 2D point indsamlet i trin 2.1-2.3 for at navigere til den nøjagtige samme fisk 3D måling.
- Zoom i mindst 4 X til bedre identificere spidsen af Snuden er fisk og kanter af caudale finner (figur 3).
Bemærk: Det kan være nødvendigt at ramme trin frem eller tilbage for at finde den bedste orientering af fiskene for en 3D måling. Den 'bedste' orientering er en, hvor både snude og kanterne af de caudale finner er synlige i begge kameraer. - Manuelt Klik på spidsen af snuden, så kanten af halen i venstre kameraet, og derefter gentage valget i samme rækkefølge i den rigtige video.
- Vælg identifikation af korrekte arter fra dropdown menuer som blev gjort i 2.2.1.
- Hvis et 3D længde måling ikke er muligt, for eksempel hvis hoved og hale af fisk ikke er synlige i begge kameraer, derefter markere en 3D punkt i stedet ved venstre at klikke på den samme position af fisk i både venstre og højre videoer. Udfyld felterne oplysninger som før og efterlade kommentar "Udelukke fra længde måling".
Bemærk: MaxN kan opstå på forskellige rotationer af kameraer til forskellige arter; dog for enhver given art, bør målinger ske i en rotation kun (tabel 1).
- Efter endt 3D-målinger for alle fisk, eksportere data as.txt fil til yderligere analyse.
- Navigere til 'Måling' > 'Måling resuméer' > '3D punkt og længde målinger' og save.txt fil at eksportere.
3. 95% Z afstand procedure for artsspecifikke undersøgelsesområder
Bemærk: 95% Z afstand er et skøn over den gennemsnitlige afstand en art kunne pålideligt identificeres i en given undersøgelse samtidig med undtagelse af vandets klarhed eller belysning usædvanlige forhold. Denne beregning tager hensyn til de gennemsnitlige oceanografiske forhold for en given undersøgelse og skal være re beregnet for hver ny undersøgelse.
- Bruge simple bootstrapping til at afgøre, om stikprøvestørrelse er stor nok til at karakterisere afstanden af pålidelig detektion for hver art.
- For hver prøve størrelsesklasse (fxprøve størrelse placeringer af 5 fisk), tage 1.000 tilfældige drager af den valgte stikprøvestørrelse med udskiftning af stikprøve befolkning og beregne middelværdien 95% fraktil af afstande af disse 1.000 trækker, og afbilde den resulterende asymptotiske kurve. Se medfølgende kode i supplerende filer 1 & 2.
- Kontroller, at tilstrækkelige prøver blev opnået ved at sammenligne de faktiske stikprøvestørrelse med 95% Z afstand asymptote med stigende stikprøvestørrelse.
- Beregne værdien 95% Z afstand som 95% fraktil af afstanden fra kameraet målt for en art på tværs af alle undersøgelser.
- Beregne den effektive areal adspurgte for hver art ved hjælp af 95% Z-værdien.
Bemærk: I tilfælde af en roterende Lander, 95% Z-værdien repræsenterer den ydre radius af en adspurgte skår, med den indre radius bestemmes af den fysiske opsætning af værktøjet og hvor tæt til basen kameraerne er stand til at observere. Da landeren roterer, en doughnut formet undersøgelse område er dannet (figur 4).- Beregne område adspurgte som:
Bemærk: For eksempel, en forholdsvis store arter som Yelloweye Dragehovedfisk (Sebastes ruberrimus) havde en 95% Z distance på 3,3 m og en effektiv undersøgelse område af 30.9 m2 pr. Lander installation: 34.3 m2 (ydre cirkel) - 3,4 m2 (indre cirkel) = 30.9 m2 (samlede undersøgelse område).
- Beregne område adspurgte som:
- Ved hjælp af det beregnede område adspurgte (trin 3.3.1), konvertere individuelle arter tæller (MaxN) i tæthed estimater for hver visuel undersøgelse ved hjælp af ligningen:
Bemærk: En lignende procedure kan bruges til at beregne en volumetrisk tæthed i stedet for en datadensitet; denne proces er dog ikke beskrevet her.
Tabel 1: eksempel MaxN oversigtstabel. Valg af MaxN for hver art er vist med rød og fed tekst. Bemærk, at en konservativ MaxN for uidentificerede Sebastes spp. blev bestemt ved rotation med de fleste Sebastes identificeret arter (rotation 3). Også, mens denne undersøgelse bruges otte kamera rotationer, kun fire rotationer er vist i tabel 1 for enkelhed. Processen for udvælgelse af MaxN er identisk uanset antallet af rotationer.
Figur 1: Stereo video Lander. Centrale hardware er nummereret (1) 300 m navlestrengen, (2) to digitale videooptagere (DVR) med flytbare 32 GB hukommelseskort inde vandtæt flasken, (3) to LED lyser udsende 3.000 lumen ved en farvetemperatur på 5.000 K og (4). to kameraer med 620 TV linje (TVL) opløsning. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 2: kalibrering cube (500 mm x 500 mm x 300 mm). Eksempel på en kalibrering med en kalibrering terning, vist i to forskellige retninger: (A) til højre for kuben er skubbet ud mod kameraer, og (B) i ansigtet af terningen er parallel til ansigt af kameraer. Røde prikker betegne de referencepunkter, der anvendes i denne særlige kalibreringsmetode og skal altid identificeres i nummereret rækkefølge. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 3: 3D måling placeret på Sebastes miniatus. Spidsen af snuden og slutningen af halen blev identificeret i hver kameraet rammen til stereo måling. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 4: område overvåget af værktøjet Lander. Effektivt var overvåget af værktøjet Lander afgrænses af minimum Z afstand, og 95% Z afstanden for hver art. Bemærk, at dette område oprettes en doughnut formet undersøgelse volumen omkring landeren. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Mellem 2013 og 2014 gennemførte vi 816 undersøgelser med skiftende stereo-video Lander (figur 1) langs den centrale Californiens kyst og indsamlede MaxN og 95% Z afstand (figur 4) data på mere end 20 arter. Der var klare mønstre i den effektive påviselige række arter observeret, sandsynligvis på grund af samspillet mellem arter størrelse, form og farve (figur 5). For eksempel, har Flag Dragehovedfisk (Sebastes rubrivinctus) forskellige striber på siderne giver mulighed for sikker identifikation på større afstande end andre arter af sammenlignelig størrelse. Ligeledes Kanariske Dragehovedfisk (Sebastes pinniger) er relativt store rørige, men har en pigmentering, der svarer til andre arter, hvilket gør det sværere at identificere på afstand (figur 5).
Vi bruger to arter til at vise beregninger af både MaxN og 95% Z afstand værdier: Pygmy Dragehovedfisk (Sebastes wilsoni) og Lingcod (O. elongatus). Førstnævnte er en lille-rørige fisk, der kan være vanskeligt at identificere på afstand; O. elongatus er relativt store, har en tydelig form, og er mere let identificerbare. Fra 2013-2014, blev 1,191 målinger for S. wilsoni og 1.222 målinger for O. elongatus indsamlet. Derefter, 95% quantiles af afstande hvor disse arter blev observeret: 95% Z afstande var 2,65 m S. wilsoni og 3.96 m for O. elongatus (figur 5) blev beregnet. Disse 95% Z afstande oversætte til effektiv undersøgelsesområder 18.6 m2 og 46.0 m2 for S. wilsoni og O. elongatus, henholdsvis. En simpel bootstrap analyse bekræftet at tilstrækkeligt prøve størrelser blev opnået for karakterisering af 95% Z afstand værdier. For begge arter, skøn over 95% Z afstand stabiliseret når større end 50 undersøgelser indeholdende disse arter var stikprøven, giver stærke beviser for at de valgte stikprøvestørrelser var mere end tilstrækkelige til at karakterisere det effektive Lander eksempelområdet for disse arter (figur 6).
MaxN tæller pr. undersøgelse blev derefter omdannet til tætheder (antal fisk/m2). Vi brugte tæthed skøn fra de 816 undersøgelser for at teste hypotesen at Lingcod og Pygmy Rockfish ville blive overholdt primært på høj relief levesteder. For begge arter, der var betydeligt større tætheder over høj- og lindring i forhold til lavt relief levesteder (Kruskal-Wallis, p <<. 001; Figur 7). Disse resultater var konsistente med tidligere rapporteret habitat foreninger for begge arter15. Der var ingen forskel mellem medium og høj relief levested for begge arter.
For at forstå hvordan den roterende Lander sammenlignet med traditionelle stationære kamerasystemer, vi skønnet forskelle i tæthed og variabilitet anslår mellem en roterende og en simuleret stationære Lander. Vi overtog en typisk stationær single-kamera Lander ville have en 90-graders synsfelt. Den roterende Lander har en 60-graders synsfelt, og kræver 5 sekunder af rotation til at fuldføre en 90-graders udsigt. Ved hjælp af 261 undersøgelser, valgte vi fisk observation data fra de midterste 5 sekunder efter Lander rotationer til at etablere MaxN. Tæthed skøn for den pseudo stationære Lander blev standardiseret ved hjælp af de reduceret dele af dækningen (dvs.ca ¼ område af den roterende Lander). Forskelle i gennemsnitlige tæthed og variationskoefficienten mellem roterende og pseudo stationære Landers blev vurderet med Welch's t-test. Mener tætheder fremstillet af roterende kameraet var 18% større end dem, der opnås med stationære kameraer (Welch's t21,7, p = 0.081, fig. 8A). Derudover variationskoefficienten var 1,8 gange større med den stationære kamera i forhold til roterende kameraer (Welch's t15.1, p < 0,001, figur 8).
Figur 5 : Z afstande observeret for udvalgte arter. Røde lodrette bjælker betegne den mindste Z afstand (0,81 m fra kameraer) til venstre og 95% Z afstand værdi til højre. Bemærk, at dette repræsenterer det gennemsnitlige effektive undersøgelse området omkring Lander for hver art. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 6 : Initialiseres Z afstand værdier. Bootstrapping for at øge stikprøvestørrelse for (A) S. wilsoni og (B) O. elongatus observationer. Prøvestørrelser spænder fra 3-300 var initialiseres 1.000 gange hver for at beregne gennemsnitlig 95% Z afstanden og kontrollere stikprøvestørrelserne var passende. Bemærk, at y-aksen værdier spænder fra 2.0-2,6 m for S. wilsoni og fra 2,6-4.0 m for O. elongatus. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 7 : Habitat forskelle for to udvalgte arter. Gennemsnitlige tætheder (± SE) (A) S. wilsoni og (B) O. elongatus målt på low, medium og høj relief rock habitat. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 8 : Forskelle mellem roterende og pseudo stationære landers. Begge estimater af (A) betyder densitet (fisk/m2 ± SE) og (B) betyder koefficient af variation (CV) ± SE for 261 undersøgelser præsenteres. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Supplerende Video 1: kalibrering verifikation. Kalibreringen kan verificeres før brug i feltet ved at måle mål for kendte størrelser på forskellige afstande. Venligst klik her for at se denne video. (Højreklik for at hente.)
Supplerende Video 2: undervands undersøgelse optagelser. Venligst klik her for at se denne video. (Højreklik for at hente.)
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Den traditionelle MaxN metrikværdi er baseret på ideen om at tælle et garanteret minimum antal personer til stede under en undersøgelse. Hvis et vist antal fisk kan samtidig ses i et enkelt videobillede, der ikke kan være noget færre gave, men fordi fisk er mobile og uensartet fordelt, sandsynligheden for at se alle individer samtidig under en enkelt videobillede er lav . Det er derfor sandsynligt, at traditionelle MaxN undervurderer sand fisk overflod16,17. Det er desuden påvist, at traditionelle MaxN kan vise ikke-lineære negativt forudindtaget relationer med stigende fisk mængder16,18. Dette kan relateres til fænomenet med gear mætning hvorved relativ overflod indeks ikke opdager true øger i overflod19,20. Omvendt, et indeks med virkelig faldende fisk overflod tilsyneladende stabilitet er blevet kaldt 'hyperstability', og kan i sidste ende fører til nedbrud af fisk populationer21,22. En nylig undersøgelse rapporterede, at ustabilitet i MaxN kunne afhjælpes ved at øge de adspurgte synsfelt16. I denne undersøgelse blev forholdet mellem MaxN og sand overflod mere og mere lineær da synsfeltet nærmede sig 100% (dvs., 360 grader).
Resultater fra stationære kamera simulation angiver kongruens med disse tidligere resultater, og tyder på, at værdien MaxN bedre kan karakterisere fisk overflod. For eksempel, blev den anslåede gennemsnitlige koefficient for variansen reduceret blandt tæthed skøn stammer fra de roterende Lander sammenlignet med pseudo stationære Lander. Dette er sandsynligvis skyldes, at fisk er uensartet fordelt, og at stationære kameraer er mere tilbøjelige til at 'savne' nuværende fisk hvis landeren vender den forkerte retning. Roterende Landers maksimere prøveudtagning indsats ved opmåling af fuld 360 grader rundt værktøjet, og Nettoeffekten er reduktioner til både prøveudtagning omkostninger og afvigelse, og en samlet stigning i den statistiske effekt af undersøgelsen. Fremtidige undersøgelser kunne bedre løse dette problem ved direkte test en roterende Lander med en separat stationære Lander i en parret survey design. På samme måde, vi var afskåret fra direkte test for forholdet mellem MaxN og sand overflod i denne undersøgelse, og fremtidige undersøgelser kunne direkte teste dette ved hjælp af enten simulation eller kontrollerede miljøer, som det var tilfældet i Campbell (2015)16.
En mulig kritik af den modificerede MaxN tilgang er muligheden for dobbelt tælle enkeltpersoner. Fordi landeren gjort en fuld omdrejning pr. minut, og de bentiske arter af interesse i økosystemet tendens til at være relativt stillesiddende og langsomt bevæger sig under de fleste forhold, mener vi, at risikoen for dobbelttælling var lav. Derudover blev tilfælde hvor fisk ville anløbe eller forlade området undersøgelse i løbet af de otte rotationer observeret. Yderligere forholdsregler for at undgå dobbelttælling såsom benytter rotation med det største antal individer af en given slægt hen til tælle uidentificerede arter blev taget. Andre målinger er blevet foreslået som indeks af fisk overflod som betyder tæller; men disse også har vist sig at konsekvent undervurdere sand overflod, mens stigende variation blandt tæthed anslår16. MaxN anbefales derfor som en mere præcis måling af fisk overflod. Mens vores modificerede MaxN metriske ikke garanterer et konservativt estimat af absolutte minimum antal individer, er vi samlet overbeviste om, at denne modificerede MaxN tilgang giver bedre skøn over sand fisk overflod, og at over tælle fisk er af forholdsvis lav bekymring.
Mange side-visning video-Transekttællinger undersøgelser brug en fast Transekttællinger bredde til at anslå tæthed for alle arter. På samme måde, en metode til at bruge stereo-video Landers ville være at bruge en maksimal afstand-fra-kamera til at beregne både område adspurgte og fisk tæthed. Begge dele kan føre til en undervurderes af arter, der er kun pålideligt identificerbare til mindre afstande end den faste Transekttællinger bredde skøn23. Den afstand, som en art identificeres pålideligt er forårsaget af interaktionen af faktorer som størrelse, form, farve mønster, fisk adfærd samt miljømæssige faktorer. Metoden 95% Z afstand er særlig fordelagtige, idet den tegner sig for samspillet mellem alle disse faktorer samtidig. For eksempel, var O. elongatus de arter, som vi er i stand til at identificere den største afstand, sandsynligvis som følge af sit særskilte, stor, aflang kropsform og adfærdsmæssige tendens til at lægge på havbunden. Rosenrøde Dragehovedfisk (Sebastes rosaceus) havde en af de korteste Z afstande, sandsynligvis fordi som medlem af Sebastomus subgenus, det har flere kongenere, der ligner meget hinanden og er vanskeligt at skelne på større afstande. Ved at tillade artsspecifikke områder overvåget af landeren, kan vi muligvis mere præcist estimere fisk overflod. Den bootstrap tilgang til stikprøve størrelse kontrol er enkel og let gennemføres i andre undersøgelser, og vi mener, metoden for 95% Z afstand kunne tilpasses yderligere til at rumme linje Transekttællinger survey design. 95% Z afstand ville derefter repræsenterer en vandret afstand på pålidelig detektion for arter observeret med dykkede eller fjernt drevne køretøj (ROV) værktøjer. I fremtiden, kan forskere undersøge bruger afstand prøveudtagning teori til model tæthed som en funktion af sporbarhed med afstand23,24.
Da der er større brug af no-tage reserver i fiskeriet forvaltning25,26,27, er der et stigende behov for ikke-udvindings stikprøver, især i dybt vand levesteder ikke er tilgængelige for diver undersøgelser. Det er dog også nødvendigt, at disse teknikker give nøjagtige, pålidelige data om fisk længde, overflod og arter sammensætning. Video Landers er en relativt ny overvågning værktøj, der har en lav pris, kan betjenes på relativt små fartøjer af lejlighed og er logistisk enklere at betjene end rov og undervandsfartøjer mens kræver færre og mindre dygtige personale. Mens ikke drøftet i disse metoder, kan stereo-kamera Landers nøjagtige længde målinger med fejl, mindre end 2%. Derudover kan Landers hurtigt implementeres over store geografiske områder, øge statistisk inferens. Vi forventer, at interessen for video overvågning værktøjer til at øge som forskning agenturer look at stramme budgetter og mere effektivt sprede prøveudtagning indsats. Vores ændring af MaxN og 95% Z afstand bør overvejes i fremtiden økologiske undersøgelser udnytte roterende video Landers.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne har intet at videregive
Acknowledgments
Dette arbejde blev finansieret af The Nature Conservancy og private donorer, ressourcer arv fonden Foundation, Gordon og Betty Moore Foundation, Environmental Defense Fund, Californien Sea Grant Program, NMFS nationale Cooperative Research Program og en NOAA Saltonstall-Kennedy Grant #13-Stålwirer-008. Marine anvendt forskning og efterforskning (Dirk Rosen, Rick Botman, Andy Lauerman og David Jefferies) udviklet, konstrueret og vedligeholdt værktøjet video Lander. Vi takke Jim Seager og SeaGIS™ software til teknisk support. Kaptajn og kommercielle fiskeren Tim Maricich og besætning ombord F/V Donna Kathleen givet støtte i implementering af Lander fra 2012-2015. Tak til alle, der deltog i video indsamling eller analyse (Anne Tagini, Donna Kline, løjtnant Amber Payne, Bryon Downey, Marisa Ponte, Rebecca Miller, Matt Merrifield, Walter Heady, Steve Rienecke, EJ Dick og John Field).
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).
