हम गिनती मछलियों के लिए एक नई विधि का वर्णन है, और सापेक्ष बहुतायत (MaxN) और मछली घनत्व का आकलन स्टीरियो घूर्णन-वीडियो कैमरा सिस्टम का उपयोग कर । हम यह भी दर्शाता है कि कैसे प्रजातियों विशेष जासूस का अनुमान करने के लिए कैमरे से दूरी (जेड दूरी) का उपयोग करने के लिए ।
मछली के पारिस्थितिक अध्ययन में वीडियो कैमरा सिस्टम का उपयोग करने के लिए एक व्यवहार्य, मछली लंबाई को मापने और मछली बहुतायत का आकलन के गैर निकालने पद्धति के रूप में कर्षण लाभ जारी है । हम विकसित और एक घूर्णन स्टीरियो-वीडियो कैमरा उपकरण है कि नमूना है, जो स्थिर कैमरा उपकरण की तुलना में नमूना प्रयास को अधिकतम करने के लिए एक पूर्ण ३६० डिग्री शामिल लागू किया गया । अध्ययन की एक किस्म स्थिर, स्टीरियो कैमरा सिस्टम की क्षमता विस्तृत करने के लिए मछली की अत्यधिक सटीक और सटीक माप प्राप्त है; यहां ध्यान केंद्रित methodological दृष्टिकोण के विकास पर मछली का घनत्व यों तो घूर्णन कैमरा सिस्टम का उपयोग कर रहा था । पहले दृष्टिकोण के लिए मीट्रिक MaxN, जो आम तौर पर एक दिया कैमरा सर्वेक्षण पर मनाया मछली की ंयूनतम संख्या के एक रूढ़िवादी गिनती है की एक संशोधन विकसित किया गया । हम MaxN को परिभाषित करने के लिए मछली की अधिकतम संख्या हो कैमरा प्रणाली के किसी भी रोटेशन में मनाया । जब सावधानियों दोहरी गिनती से बचने के लिए ले रहे हैं, MaxN के लिए इस विधि और अधिक सही है कि एक निश्चित कैमरे से प्राप्त की तुलना में सच बहुतायत को प्रतिबिंबित कर सकते हैं । दूसरे, क्योंकि स्टीरियो-वीडियो मछली तीन आयामी अंतरिक्ष में मैप किया जा करने के लिए अनुमति देता है, से दूरी की सटीक अनुमान-कैमरे से प्रत्येक मछली के लिए प्राप्त किया जा सकता है । का उपयोग करके कैमरे से मनाया दूरी के ९५% प्रतिशत की प्रजातियों की स्थापना के लिए विशिष्ट क्षेत्रों का सर्वेक्षण किया, हम प्रजातियों के बीच में पता लगाने में अंतर के लिए खाते जबकि अधिकतम दूरी एक प्रजाति का उपयोग करके कमजोर घनत्व के अनुमान से परहेज मनाया. पता लगाने की इस श्रेणी के लिए लेखांकन सही मछली बहुतायत का अनुमान करने के लिए महत्वपूर्ण है । यह पद्धति दोनों एप्लाइड विज्ञान और प्रबंधन संदर्भों में स्टीरियो-वीडियो उपकरण घूर्णन के एकीकरण की सुविधा होगी ।
अमेरिका के प्रशांत तट के साथ, वाणिज्यिक और मनोरंजन groundfish मत्स्य पालन के लिए महत्वपूर्ण प्रजातियों में से कई (जैसे, rockfish परिसर (Sebastes एसपीपी.) और Lingcod (Ophiodon elongatus)) दृढ़ता से जुड़े हुए है उच्च राहत, हार्ड नीचे निवास1,2,3,4,5। स्टीरियो-वीडियो ड्रॉप कैमरों रिश्तेदार आसानी और आपरेशन की सादगी के कारण रॉकी निवास में उपयोग करने के लिए एक आकर्षक गैर निष्कर्षण उपकरण हैं । स्टीरियो वीडियो कैमरा सिस्टम की एक किस्म विकसित किया गया है और दक्षिणी गोलार्द्ध में तैनात, उथले पानी पारिस्थितिकी प्रणालियों6,7,8,9,10, और हाल ही में, वीडियो ड्रॉप कैमरों गहरे पानी रॉकी के लिए एक प्रबंधन उपकरण के रूप में कर्षण प्राप्त किया है-प्रशांत तट के साथ चट्टान वातावरण11,12,13। हम एक स्टीरियो-वीडियो कैमरा सिस्टम का उपयोग करके इन मौजूदा स्टीरियो कैमरा डिजाइन को संशोधित करने की मांग की (इसके बाद के रूप में “उतरा” के लिए भेजा) और अधिक कुशलता से केंद्रीय प्रशांत तट के साथ उच्च राहत seafloors में मछली आबादी विशेषताएं (देखें तालिका सामग्री) । इस्तेमाल किया लैंडर मौजूदा वीडियो सिस्टम से अलग था क्योंकि कैमरे के एक केंद्रीय घूर्णन बार है, जो छोड़ स्थान14पर seafloor के कवरेज के एक पूर्ण ३६० डिग्री के लिए अनुमति के लिए मुहिम शुरू की थी । भूमिर प्रति मिनट एक पूर्ण रोटेशन है, जो हमें तेजी से बहुतायत और एक क्षेत्र के समुदाय की संरचना की विशेषता और कम भूमि वाले तैनाती के साथ सांख्यिकीय शक्ति के एक ही स्तर को प्राप्त करने की अनुमति पूरी की । (देखें स्टार (२०१६)14 अधिक विस्तार के लिए भूमिक विंयास की विशेष पर) । अध्ययन प्रणाली में प्रारंभिक परीक्षणों का सुझाव दिया है कि हमारे सर्वेक्षण में कैमरों के आठ rotations प्रजातियों बहुतायत और समृद्धि की विशेषता के लिए पर्याप्त थे । यह दृढ़ संकल्प प्रजातियों बहुतायत और अब बूंदों पर मछली घनत्व में रिटर्न कम के एक प्रेक्षण द्वारा किया गया था । हम अनुशंसा करते है कि अब समय सोख सहित एक प्रायोगिक अध्ययन किसी भी नई प्रणाली में आयोजित की एक दिया पारिस्थितिकी तंत्र/
युग्मित स्टीरियो कैमरे का उपयोग करके, दोनों कुल सर्वेक्षण क्षेत्र और पूर्ण मछली घनत्व प्रत्येक वीडियो सर्वेक्षण के लिए गणना की जा सकती है; हालांकि, घूर्णन कैमरों का उपयोग पारंपरिक मछली गणना मैट्रिक्स के संशोधन आवँयक है । स्टेशनरी वीडियो सिस्टम सबसे अधिक बार “MaxN” एक परिनियोजन6,10पर मछलियों की एक रूढ़िवादी गिनती के रूप में उपयोग करें । पारंपरिक MaxN एक दिया प्रजातियों में से अधिकतम संख्या का वर्णन एक ही वीडियो फ्रेम में एक साथ मनाया, क्रम में डबल एक मछली है कि छोड़ दिया है और फ्रेम करने के लिए वापस गिनती से बचने के लिए । MaxN इसलिए मछली की ंयूनतम संख्या के लिए वर्तमान जाना जाता है और सच है मछली बहुतायत6,10कम कर सकते है एक अनुमान है । MaxN मीट्रिक को कैमरों के प्रत्येक पूर्ण रोटेशन में देखा मछली की सबसे बड़ी संख्या का प्रतिनिधित्व करने के लिए परिभाषित किया गया था ।
पिछले स्टीरियो वीडियो तरीकों के लिए दूसरा संशोधन तथ्य यह है कि विभिंन आकार, रंग की प्रजातियों के लिए खाते में था, और आकार विश्वसनीय पहचान के विभिंन अधिकतम दूरी है । उदाहरण के लिए, O. elongatus जैसी बड़ी प्रजातियों में एक विशिष्ट विस्तृत आकार होता है और यह Squarespot Rockfish (Sebastes hopkinsi) जैसे छोटे और गुप्त प्रजातियों के साथ तुलना में बहुत अधिक दूरी पर मज़बूती से पहचाना जा सकता है । पता लगाने की इन विभिन्न अधिकतम पर्वतमाला प्रभावी क्षेत्र प्रत्येक प्रजाति के लिए भूमिक द्वारा नमूना बदल जाते हैं । क्योंकि स्टीरियो कैमरों हमें सटीकता की एक उच्च डिग्री के साथ तीन आयामी अंतरिक्ष में हर मछली जगह के लिए अनुमति देते हैं, एक कैमरों कि प्रत्येक मछली मापा गया था से दूरी निर्धारित कर सकते हैं (यानी, “जेड दूरी”, “के लिए नाम z-अक्ष” जो है सीधे कैमरों के बीच तैयार की रेखा को सीधा) । प्रत्येक प्रजातियों के लिए, जिस दूरी के भीतर सभी व्यक्तियों के ९५% मनाया गया (इसके बाद “९५% जेड दूरी”) के लिए सर्वेक्षण क्षेत्र की त्रिज्या माना जाता था, और कुल सर्वेक्षण क्षेत्र की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया गया था । प्रजातियों के अलावा विशिष्ट विशेषताओं, पहचान के पानी मैलापन जैसे पर्यावरणीय परिस्थितियों से प्रभावित हो जाएगा । इन कारकों समय और स्थान में भिंन हो सकते हैं, क्योंकि यह केवल कुल में ९५% Z सांख्यिकीय का उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण है । हालांकि यह बड़े नमूनों के लिए बहुत सटीक होगा, किसी भी एक व्यक्ति सर्वेक्षण क्षेत्र सर्वेक्षण में भिन्न हो सकते हैं.
नीचे विस्तृत प्रोटोकॉल कैसे बनाने के लिए और इन मैट्रिक्स का उपयोग करने पर मार्गदर्शन प्रदान करता है । हालांकि ध्यान प्रशांत तट के साथ गहरे पानी रॉकी वास विशेषताएं था, संशोधित MaxN गिनती के लिए वर्णित पद्धति आसानी से किसी भी घूर्णन ड्रॉप कैमरा प्रणाली के लिए लागू है । मछली आबादी को चिह्नित करने के लिए आवश्यक कैमरा घुमावों की संख्या स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र गतिशीलता पर निर्भर करेगी, लेकिन संशोधित MaxN के अवधारणा ही रहेंगे. इसी प्रकार, जबकि हम 3 डी photogrammetric सॉफ्टवेयर स्टीरियो वीडियो का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया, यहां वर्णित तकनीक आसानी से सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों भर में लागू कर रहे हैं, जब तक तीन आयामी अंतरिक्ष में मछली की सटीक स्थान संभव है । इसके अतिरिक्त, एक ९५% Z दूरी मान लागू करने के दृष्टिकोण स्टीरियो के साथ भविष्य के अध्ययन में माना जा सकता है-कैमरों प्रजातियों के लिए खाते के लिए-जासूस की विशिष्ट पर्वतमाला और अधिक सही मछली बहुतायत की गणना करने के लिए ।
पारंपरिक MaxN मीट्रिक एक सर्वेक्षण के दौरान उपस्थित व्यक्तियों की एक गारंटी ंयूनतम संख्या की गिनती के विचार पर predicated है । यदि मछली की एक निश्चित संख्या एक साथ एक वीडियो फ्रेम में दिखाई दे रहे हैं, वहां किसी …
The authors have nothing to disclose.
यह काम प्रकृति संरक्षण और निजी दाताओं, संसाधन विरासत कोष फाउंडेशन, गॉर्डन और बेट्टी मूर फाउंडेशन, पर्यावरण रक्षा कोष, कैलिफोर्निया सागर अनुदान कार्यक्रम, NMFS राष्ट्रीय सहकारी अनुसंधान कार्यक्रम, और एक NOAA द्वारा वित्त पोषित किया गया Saltonstall-कैनेडी अनुदान #13-SWR-008. मरीन एप्लाइड अनुसंधान और अंवेषण (कटार Rosen, रिक बोटमैन, एंडी Lauerman, और डेविड जेफ्रीज) विकसित, निर्माण और वीडियो जमीनी उपकरण बनाए रखा । हम तकनीकी सहायता के लिए जिम Seager और SeaGIS ™ सॉफ्टवेयर का शुक्र है । कप्तान और वाणिज्यिक मछुआरे टिम Maricich और चालक दल पर एफ/वी डोना कैथलीन 2012-2015 से जमीनी की तैनाती में सहायता प्रदान की । तुम सब जो वीडियो डेटा संग्रह या विश्लेषण (ऐनी Tagini, डोना Kline, लेफ्टिनेंट एंबर पायने, Bryon डाउनी, Marisa पोंटे, रेबेका मिलर, मैट Merrifield, वाल्टर मादक, स्टीव Rienecke, EJ डिक, और जॉन फील्ड) में भाग लेने के लिए धंयवाद ।
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) |