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Métodos para los estudios basados en imágenes de macroinvertebrados bentónicos y su hábitat ejemplificado por la encuesta de la cámara de caída para la concha de peregrino de mar Atlántico

Published: July 2, 2018 doi: 10.3791/57493

Summary

Topografía basada en imágenes es un método cada vez más práctico, no invasivo para el medio marino de la muestra. Presentamos el protocolo de un estudio de la cámara de caída que estima la abundancia y distribución de la Vieira del mar Atlántico (Placopecten magellanicus). Se discute cómo se puede generalizar este protocolo para su aplicación a otros macroinvertebrados bentónicos.

Abstract

La proyección de imagen subacuática ha sido utilizada en el campo de la Ecología Marina pero disminuyendo los costos de almacenamiento de datos y cámaras de alta resolución han hecho el enfoque más práctico que en el pasado. Encuestas de imagen permiten muestras iniciales ser revisadas y son no invasivos en comparación con métodos de encuesta tradicionales que generalmente involucran redes o dragas. Protocolos para las encuestas basadas en la imagen pueden variar mucho pero deben ser impulsados por objetivos de comportamiento y estudio de especies objetivo. Para demostrar esto, describimos nuestros métodos más recientes de una encuesta de cámara gota de mar Atlántico Vieira (Placopecten magellanicus) proporcionar un ejemplo de procedimiento y resultados representativos. El procedimiento se divide en tres pasos críticos que incluyen diseño de la encuesta, recogida de datos y productos de datos. La influencia del comportamiento de la Vieira y el objetivo de la encuesta de proporcionar una evaluación independiente del recurso de vieiras de mar de Estados Unidos en el procedimiento de encuesta luego se discuten en el contexto de generalizar el método. En general, la amplia aplicabilidad y flexibilidad de la Universidad de Massachusetts Dartmouth escuela de ciencias marinas y tecnología (SMAST) caída de encuesta de la cámara muestra el método podría ser generalizado y aplicado a una variedad de invertebrados sésiles o Hábitat se centró la investigación.

Introduction

La concha de peregrino de mar Atlántico (Placopecten magellanicus) es un molusco bivalvo marino distribuido a lo largo de la plataforma continental del océano Atlántico noroeste del Golfo de San Lorenzo, Canadá a cabo Hatteras, Carolina del norte1. La pesquería de ostión de mar en los Estados Unidos ha experimentado aumentos sin precedentes en aterrizajes y valor en los últimos quince años y se ha convertido en uno de mayor pesca valorados del país con aterrizajes digno de aproximadamente $ 440 millones en el 20152. A pesar de este aumento, esfuerzo de pesca de la Vieira se ha reducido sustancialmente en los últimos 20 años a través de la implementación de un sistema de rotación de área que pretende proteger áreas con ostiones juveniles y enfocar la pesca en áreas con grandes vieiras en alta densidad1. Este enfoque de gestión requiere de información espacial específica en Vieira densidad y tamaño, que es proporcionado por varios estudios como la Universidad de Massachusetts Dartmouth escuela de ciencias marinas y tecnología (SMAST) gota cámara encuesta.

El objetivo de la encuesta de cámara SMAST gota es proporcionar a los administradores de recursos pesqueros, los científicos marinos y comunidades de pescadores con una evaluación independiente de los recursos de Estados Unidos mar Vieira y su hábitat asociado. La encuesta fue desarrollada en colaboración con los pescadores de ostión y aplica técnicas de muestreo de quadrat basadas en buceo estudios3,4. Estudios iniciales en la década de 2000 que se centró en estimar la densidad de conchas de mar en porciones cerradas de un área productiva de la pesquería conocida como Georges Bank5, pero la encuesta ampliada para cubrir la mayoría del recurso concha de peregrino en Estados Unidos y Canadá aguas (≈100, 000 km2) de6,7. Información de la encuesta ha sido incorporado en la evaluación de stock de Vieira a través del proceso del taller de evaluación de Stock y siempre fiable para el Consejo de administración de pesca de Nueva Inglaterra para ayudar en la anual Vieira cosecha asignación8. Además, los datos de la encuesta de cámara SMAST gota ha contribuido en numerosas formas de entender la ecología de especies de Vieira no7,9,10,11,12 y la caracterización de hábitats bénticos13,14,15. Esta aplicabilidad amplia muestra el método podría ser generalizado y aplicado a una variedad de invertebrados sésiles, potencialmente ayudar a aliviar el problema de la expansión de las pesquerías invertebrados superando el conocimiento científico y la política necesarias para gestionar con éxito el16. Además, basado en imágenes el muestreo es no invasiva comparado con métodos de muestreo de la población tradicional y cada vez más asequibles debido a la disminución de los costos de alta resolución cámaras y datos almacenamiento17,18. Aquí se presentan los métodos de 2017 de la encuesta de cámara SMAST gota para gestión de Vieira en la parte de los Estados Unidos de Georges Bank para ejemplificar el procedimiento. Se discute la lógica de este procedimiento para ayudar en su generalización y aplicación a otros invertebrados sésiles.

Protocol

1. diseño de la encuesta

  1. Encontrar uno o más vasos Vieira comercial offshore disponibles para 6 - 8 días intervalos.
  2. Construir una pirámide de acero con un marco interior donde tres cámaras, luces y una caja para una fibra óptica puede ser montaron (figura 1). Asegúrese de que una cámara esté todavía cámara digital y dos son de baja resolución, pero todavía alta definición, cámaras de vídeo de alta resolución.

Figure 1
Figura 1: pirámide de encuesta cámara de gota con cámaras y luces usadas para la recolección de datos en 2017. La Universidad de Massachusetts Dartmouth, la escuela de ciencias marinas y tecnología de la gota cámara encuesta pirámide con cámaras y luces usadas para la recolección de datos en el año 2017. Una caja de empalme que conecta la cámara y los cables de luz con un cable de fibra óptica está montada entre las dos barras con luces y no se muestra. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

  1. Utilice un diseño de muestreo sistemático para colocar estaciones de encuesta 5.6 km aparte en la mayoría de las áreas del Banco de Georges utilizados por las pesca y aparte 2.8 km en dos áreas de importancia1
    Nota: Dos científicos, un capitán y un compañero fueron capaces de encuesta cerca de 50 estaciones cada 24 horas en la parrilla de 5,6 kilómetros y 80 estaciones de la red de 2,8 km. Por lo tanto, se necesitan aproximadamente 5 viajes de estudio para completar la encuesta.

2. recolección de datos

  1. Equipo en la nave de la carga.
  2. Configurar el equipo en la cubierta del buque.
    1. Organizar la pirámide, una presión sensible con fibra óptica por cable en un tambor y conectados a anillos colectores y pescante en la cubierta del buque. Asegúrese de que la fibra óptica puede correr desde el torno por el pescante a la pirámide sin tocar el cable del cabrestante de la nave.
    2. Usar soldaduras pequeñas, temporales para fijar placa winch y davit pescante en su lugar.
    3. Cable cable de alimentación de cabrestante sensibles de presión en la caja de fusibles del buque.
    4. Fije la caja a la pirámide.
    5. Coloque cámaras y luces a la pirámide.
    6. Conecte cámaras y luces a la caja de conexiones con cables de luz y cámara.
    7. Ejecute el cable de fibra óptica a través de la polea y coloque en el pescante.
    8. Fije el cable del cabrestante hidráulico buque a la pirámide.
  3. Configurar equipos en timonera de la embarcación.
    1. Enchufe y asegurar la computadora de escritorio.
    2. Conectar a 2 monitores a la computadora de escritorio. Asegure un monitor cerca de la computadora y el segundo cerca de los controles para el torno hidráulico de la nave.
    3. Conecte un dispositivo de sistema (GPS) de posicionamiento global a la computadora mediante un puerto USB.
    4. Conecte y asegure un ordenador portátil con un programa de mapeo de campo móvil cerca el timón del buque. La ubicación de la estación de carga en la computadora antes de la salida.
    5. Conecte un dispositivo GPS al portátil mediante un puerto serial.
    6. Conecte cámaras y luces a la timonera de la embarcación.
      1. Coloque el "final de la cubierta" del funcionamiento de la caseta del cable de fibra óptica óptico anillo de resbalón en el cabrestante sensibles de presión.
      2. Coloque el "fin de la caseta" de funcionamiento de la caseta del cable de fibra óptica para la interfaz óptica de fibra en la computadora de escritorio y el enchufe de luz.
      3. En marcha el programa de recolección de datos de campo de la computadora de escritorio. Asegúrese de que todas las cámaras montadas en la pirámide y enchufado en la caja de conexiones automáticamente ver como conectado.
        Nota: Si todas las cámaras no aparece como conectado, restablecer las conexiones de la cámara dentro del programa o solucionar cambiando los componentes (cámara, conectar cables, anillos colectores, etcetera) de manera sistemática.
  4. Capturar imágenes y grabar datos en cada estación.
    1. Inicie el programa de asignación de campo móvil de la computadora portátil.
    2. Seleccione la herramienta de "marca" y arrastre el icono de destino a una estación para proporcionar un rodamiento a la estación.
    3. Baje lentamente la pirámide de toma de muestras en el lecho marino con cabrestante hidráulico de la nave cuando se ha llegado a la estación y la nave se ha detenido.
      Nota: Esto se hace por la tripulación del buque y el cabrestante sensibles de presión debe ser encendido antes de bajar de la pirámide de toma de muestras.
    4. En marcha el programa de recolección de datos de campo de la computadora de escritorio mientras la pirámide en el fondo marino.
      1. Haga doble clic en la caja "Nombre corto de la zona" e introduzca un nombre para el área.
        Nota: Esto sólo debe hacerse para la primera estación de una zona.
      2. Haga clic en el botón "Lanzar capitanes Cam" para mostrar las vistas de cámara y otra información en el monitor cerca de los controles de torno hidráulico.
    5. Alimenten a las luces.
    6. Capturar datos de quadrat una vez que la pirámide de toma de muestras ha aterrizado en el lecho marino.
      1. En el programa de recolección de datos de campo, haga clic en "Start Station" para iniciar la grabación de vídeo.
        Nota: El botón parpadeará en rojo mientras está grabando el video.
      2. "Tomar fotos" cuando una visión clara del fondo marino aparece, haga clic en "Save All" para capturar una imagen fija de todas las vistas de cámara al mismo tiempo.
      3. Haga clic en el botón "Escribir a base de datos".
        Nota: Esto hará que aparezca un nuevo cuadro de diálogo con profundidad, ubicación, temperatura, número de la estación, número cuadrado, nombre del área y un número único de identificación introducidos automáticamente por el software.
      4. Introduzca el número de vieiras en la imagen de cámara fija digital en el cuadro de "Recuento de Vieira" y escribir algún comentario en el apartado de "Comentarios".
      5. Haga clic en el botón "Enviar datos" para escribir los datos sobre el cuadrado como una fila en la base de datos de campo.
    7. Levantar la pirámide, hasta que ya no puede verse el fondo marino.
    8. Lentamente baje la pirámide en el fondo marino y repita los pasos 2.4.6 y 2.4.7. hasta datos para cuatro cuadrantes ha sido capturado. Asegúrese de que la pirámide ha derivado para que se capturan imágenes de quadrat diferentes del lecho marino.
    9. Levantar la pirámide de toma de muestras del fondo del mar a una posición segura al lado de la nave.
    10. Fin de la estación mientras se eleva la pirámide.
      1. Haga clic en "Estación final" en el programa de recolección de datos de campo para terminar la grabación de vídeo y el programa de avance a la siguiente estación.
      2. Haga clic en el botón de "programa salir" para cerrar el programa.
      3. Apague las luces.
      4. Haga clic en "Capturar la estación" en el programa de asignación de campo móvil para marcar la estación como completada y luego repita el paso 2.4.2.
    11. Repita los pasos anteriores de la sección 2.4. hasta han terminado todas las estaciones de encuesta.
  5. Llevar a cabo una gota de calibración de cámara.
    1. Mida la longitud de al menos 30 células de la rejilla de una rejilla de alambre con pinzas de electrónicas. Marque las celdas que se miden.
    2. Coloque la rejilla en la base de la pirámide de toma de muestras con Bramante o cuerda. Asegúrese de que las células de la rejilla medidos son las vistas de cámara.
    3. Repita los pasos del 2.4.3 a 2.4.6.2 para capturar imágenes de la red.
      Nota: Esta calibración se realiza generalmente antes de la primera estación pero puede realizarse antes de la salida en un tanque de prueba o en cualquier momento durante el estudio. El propósito es determinar la longitud en mm para proporción de píxeles para confirmar tamaño de quadrat y medir las características en las imágenes.
  6. Cuantificar datos de digital cámara quadrat de imágenes fijas.
    Nota: Utilizar imágenes de las otras cámaras y el video como ayudas en este proceso.
    1. Inicie el programa de recolección de datos de laboratorio y seleccione el perfil de "Digitalización".
    2. En el menú desplegable, seleccione el año, zona, cámara, estación y quadrat de interés.
    3. Haga clic en "go" para traer una imagen basada en los criterios seleccionados en el paso 2.6.2. en el programa.
    4. En la sección de "Sustrato", haga clic en las casillas de los tipos de sustrato que están presentes. Ver14 para una descripción detallada de los tipos de sustrato y cómo se clasifican.
    5. Cuantificar el Resumen animales.
      Nota: 50 taxones de macrobentos contados o señalar como presente o ausente. Una lista completa de estos taxones y cómo siguieron puede encontrarse en la referencia13.
      1. Haga clic en las casillas de los animales que están presentes en la sección de presencia "Invierte".
      2. Introduzca el número de cada animal en la sección de cuenta "Invierte".
      3. Haga clic en el botón rojo de "SC" y punto cada Vieira en la imagen.
      4. Haga clic en el botón verde de "SF" y punto cada estrella de mar en la imagen.
      5. Haga clic en el botón negro "CL" y punto cada chapaleta (concha de peregrino que ha muerto, pero ambos lados de la carcasa estén fijados a bisagra) en la imagen.
      6. Haga clic en el botón azul de "FI" y punto cada pescado en la imagen.
      7. En la sección de cuenta de "Pescado", introduzca el número de cada tipo de pez observado.
        Nota: Para otros animales el punteado el programa cuenta el número de puntos y automáticamente asigna las cuentas a la categoría adecuada. Para los peces, se cuentan automáticamente puntos, pero el usuario debe identificar que tipo de peces y cuántos. El número total de puntos peces contados por el programa debe coincidir con el número de cada tipo de pescado, introducido por el usuario.
    6. Haga clic en el botón "enviar" para escribir los datos de la imagen como una fila en el laboratorio de bases de datos y crean una copia de la imagen con los animales punteados.
    7. Realizar un control de calidad de pasos 2.6.4. y 2.6.5.
      1. Cambiar el perfil en el programa de recolección de datos de laboratorio a "ImageCheck."
        Nota: Esto debe hacerse por una persona diferente de la que completó los pasos 2.6.4 y 2.6.5 para la imagen.
      2. Repita los pasos 2.6.2 y 2.6.3. para cargar la imagen original, imagen de puntos y rellenar datos del sustrato y el animal entrados por el perfil de usuario de "Digitalización".
      3. Revisar entrada para precisión y realice los cambios necesarios.
      4. Seleccione el botón "enviar" para sobrescribir los datos de la imagen presentada por el usuario de "Digitalización" y marque la imagen como calidad controlada en la base de datos de laboratorio.
    8. Medida de vieiras con observados en imágenes.
      Nota: Vieiras parcialmente visibles (oscurecidas por crecimientos, en parte en la imagen, etcetera.) o del piso de mar no debe ser medido.
      1. En marcha el programa de anotador de imagen.
      2. Seleccione "Archivo" y "Directorio de carga" en el menú desplegable. Desplácese hasta la imagen de puntos de interés y cargar la imagen en el programa.
      3. Seleccione la anotación de"línea" y trazar una línea desde el umbo de Vieira a la parte superior de la concha.
      4. Repita el paso 2.6.8.3. para vieiras medibles todos en la imagen.
      5. Seleccione "Archivo" y luego "Guardar anotaciones" para crear una hoja de cálculo de las mediciones.
      6. Convertir a las medidas de píxeles milímetros usando los pixeles promedio mm relación de 2.5.

3. datos productos

  1. Calcular las estimaciones espacialmente específicas de Vieira densidad y tamaño.
    1. Trama de las estaciones de encuesta utilizando software de mapeo.
    2. Estaciones de encuesta de partición de zonas de modelo simulador de gestión área de Vieira (SAMS).
      Nota: En la pesquería de Vieira mar atlántica de Estados Unidos, el modelo Sam se utiliza para proyectar la abundancia de concha de mar y aterrizajes8. Todos los pasos siguientes se hacen para cada zona de Sam.
    3. Ostión media medidas para obtener la altura de media concha de Vieira.
    4. Calcular las densidades medias y errores estándar de vieiras.
      1. Aumentar el tamaño del cuadrado por la altura de media concha de Vieira en la zona de SAMS para ajustar parcialmente visibles vieiras contados a lo largo del borde de la imagen19.
      2. Calcular la densidad usando el cuadrado ajustado tamaño y ecuaciones para un diseño de muestreo de 2 etapas para tener en cuenta múltiples cuadrantes siendo muestreadas en cada estación20:
        (1)Equation 1
        (2)Equation 2
        donde n = unidades de muestra primaria (estaciones), m = elementos por unidad de muestra primaria (cuadrantes), Equation 3 = valor medido (Condes de vieiras) para elemento j en la unidad principal, Equation 4 = media de la muestra por elemento (cuadrado) en la unidad principal que (estaciones), y Equation 5 = la decir sobre las dos etapas. El error estándar de esta media es:
        (3)Equation 6
        donde Equation 7 es la varianza entre la unidad principal (estaciones).
  2. Calcular la biomasa total y explotable.
    1. Multiplicar la densidad de Vieira por el área total de encuestados para estimar el número de vieiras en el área.
    2. Crear una distribución de frecuencia de altura de concha de Vieira mediciones con contenedores de tamaño de 5 mm.
    3. 3.2.1 se multiplican. por la frecuencia de vieiras en cada compartimiento tamaño de 3.2.2. para obtener el número de vieiras en cada compartimiento de tamaño en la zona.
    4. Multiplicar el peso estimado de carne de vieiras en el punto medio de cada compartimiento de tamaño de 5 mm por el número de vieiras en cada compartimiento de tamaño. Utilizar la altura de la concha a regresiones de peso carne especificado por el equipo de desarrollo de Plan de Vieira del Consejo de administración del pesca de Nueva Inglaterra para estimar el peso de Vieira en el tamaño en gramos21.
    5. Suma el peso de la carne de vieiras de 3.2.4. para producir una estimación de la biomasa total de Vieira. Convertir la biomasa de concha de peregrino de gramos a toneladas métricas.
    6. Dividir la suma de pesos de la carne de Vieira de 3.2.5. por el número total de vieiras de 3.2.1. para obtener el peso promedio de una Vieira.
    7. Multiplicar al número de vieiras en cada compartimiento tamaño de 3.2.3. por una rastra comercial Vieira ecuación de selectividad para estimar el número de explotación vieiras22.
    8. Repita los pasos 3.2.5. y 3.2.6. con las cuentas de vieiras explotables de 3.2.7. para estimar la biomasa de vieiras de tamaño explotable y su peso de carne promedio.
  3. Crear mapas de distribución de Vieira.
    1. Dividir la suma de cuentas de vieiras, vieiras con alturas de caparazón inferior a 75 mm y las vieiras con alturas de shell más de 100 mm en cada estación de estudio por el área total en la cámara digital (9,2 m2) en cada estación para calcular respectivamente en general Vieira, juvenil Vieira y Vieira explotables densidad en cada estación.
    2. Parcela de cada densidad para cada estación mapear la distribución espacial de la abundancia total, juvenil y explotación Vieira, respectivamente.

Representative Results

Las estaciones de encuesta fueron muestreadas como parte de cinco viajes de investigación llevado a cabo desde finales de abril a mediados de julio (figura 2). Debido a problemas de tiempo y visibilidad, una hilera de estaciones en la zona de SAMS no se muestrearon CL2-S-EXT y algunos en otras zonas también cayeron durante controles de calidad. Para todas las estaciones, cuatro alta calidad digital de imágenes fijas fueron capturados (figura 3). Para todas las imágenes de estas estaciones, sustrato y resumen los animales se cuantificaron y se midieron vieiras. Concha cuenta y las medidas fueron repartidas por la zona de SAMS lo que permite estimaciones de abundancia, biomasa y distribución, junto con datos auditados de Vieira conteos y mediciones, para el centro de pesca noreste y Nueva Inglaterra Consejo de gestión de pesca por el 1 de agosto para su inclusión en el proceso anual de asignación de Vieira (cuadros 1 y 2). Mapas de distribución de Vieira fueron creados para todos vieiras, vieiras juveniles (shell alturas menos de 75 mm) y las vieiras de tamaño explotable (alturas de cáscara superiores a 100 mm) (figura 4).

Figure 2
Figura 2: estaciones de cámara en el Banco de Georges de la gota en 2017. Las estaciones se muestran por el buque con las fechas de estudio y estratificadas con áreas de alto interés muestreados con estaciones separada 2,8 km y todas las demás áreas muestreadas con estaciones de 5.6 km de distancia. Etiquetas y líneas negras identifican zonas de modelo de simulador de gestión de área de Vieira para proyectar aterrizajes y abundancia de concha de mar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: imagen fija digital de ejemplo de la encuesta de la cámara de caída 2017 sobre Georges Bank. Para la encuesta de banco de Georges entera, substrato y resumen los animales se cuantificaron y vieiras se midieron en 5.216 imágenes de calidad similar. Todas las imágenes pueden verse en < http://bit.ly/scallopsurvey>. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Zona Cuádruple Estaciones de Mide SH SC. por m2 SE Vieiras
CL1-NA-N 2.6 101 858 105 0.98 0.29 761
CL1-AC 2.6 155 81 106 0.06 0.01 66
CL1-NA-S -- 7 0 -- < 0.02 -- --
CL2-N-NA 2.6 16 58 87 0.43 0.2 214
CL2-S-AC 2.6 435 556 93,6 0.14 0.01 465
CL2-S-EXT 2.5 147 660 77,6 0.48 0.04 545
NF 2.6 54 13 88 0.02 0.01 39
NLS-CA-N 2.7 31 72 120 0.27 0.1 260
NLS-CA-S 2.5 39 2.718 72.7 9.7 3.09 11.676
NLS-EXT 2.6 14 170 95.1 2.24 2.16 966
NLS-NA 2.6 42 696 99.1 2 0,83 2.597
SCH 2.5 137 138 71.3 0.15 0.03 631
SF 2.5 126 219 74.4 0.19 0.03 747

Tabla 1: datos de la cámara todavía Digital de la encuesta de la cámara de caída 2017 de Georges Bank. Resultados se presentan por zonas de modelo simulador de gestión de área de Vieira. Incluidos en la tabla es el área del cuadrado ajustado (Quad), el número de estaciones muestreadas (estaciones), el número de alturas de la concha de Vieira medido (medido), a la altura de media concha de Vieira en mm (SH), el número medio de vieiras por m2 (SC. por m 2) con asociado error estándar (SE) y una estimación del número de vieiras en millones (vieiras). Resultados para CL1-NA-S no podrían ser producidos porque no vieras fueron observados.

Estimación de la biomasa Total Estimación de la biomasa explotable
Zona MW MT SE MW MT SE
CL1-NA-N 18.28 13.900 4.100 23.85 9.900 2.950
CL1-AC 24.87 1.650 350 33.72 1.350 300
CL1-NA-S -- -- -- -- -- --
CL2-N-NA 14.89 3.200 1.500 26.51 2.100 980
CL2-S-AC 15.84 7.360 685 23.47 4.600 425
CL2-S-EXT 9.46 5.150 440 17.1 1.900 165
NF 16.26 600 260 27.59 500 200
NLS-CA-N 34.15 8.900 3.390 38.02 7.800 2.990
NLS-CA-S 8.49 99.100 31.590 16.88 24.600 7.830
NLS-EXT 16.73 16.200 15.590 19.54 7.600 7.310
NLS-NA 20.4 53.000 22.100 25.13 30.700 12.800
SCH 10.45 6.600 1.260 24.65 3.300 620
SF 9.1 6.800 1.080 17.33 2.400 380

Tabla 2: estimaciones de la biomasa total y aprovechable para el 2017 Georges Bank drop encuesta cámara. Resultados se presentan por áreas modelo de simulador de gestión de área de Vieira. En la tabla figuran el peso de la carne de Vieira promedio en g (MW), el peso total de vieiras en toneladas métricas (MT) y el error estándar en toneladas métricas. Resultados para CL1-NA-S no podrían ser producidos porque no vieras fueron observados.

Figure 4
Figura 4: distribución y abundancia en el Banco de Georges de Vieira durante 2017. Vieira y en el Banco de Georges en 2017 para todos vieiras (superior), vieiras a menos de 75 mm de altura de concha (centro) y vieiras mayores de 100 mm de altura de concha (parte inferior) de una encuesta de la cámara de caída. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Discussion

Los protocolos de diseño de la encuesta son flexibles, pero es fundamental tener en cuenta las especies objetivos de comportamiento y estudio al generalizar estos protocolos. Revisión de la literatura y los estudios preliminares o iniciales permite incorporar el comportamiento de las especies objetivo en diseño de la encuesta. Por ejemplo, menos de una Vieira en 12,5 m2 (0.08 vieiras/m2) es inferior a pesca comercial sustentable densidad23. Así, por cuatro cuadrados por estación de muestreo, del área de muestra está vinculado a la detección de vieiras en densidad comercial. Además, mar vieiras se agregan generalmente en lugar de distribuidos al azar en el fondo del mar, que influyen en cómo repercute en la precisión de densidad espacio estación estima24. Varios estudios usando los datos de media y varianza de estudios iniciales examinaron precisión y determinan que 5,6 km que las estaciones de la distancia máxima deben colocarse aparte5,25,26. El diseño de muestreo sistémico de la encuesta fue influenciado por los objetivos de la encuesta. Los límites de las zonas de Sam cambian con frecuencia y a menudo después de estudios han sido realizados21,27. Muestreo sistémico evita el grave problema de la estratificación de los límites para las estimaciones espaciales que efectos al azar estratificaron o diseños de estudio óptimo asignado20. Distribución uniforme de las estaciones también facilita la detección de nuevo reclutamiento de Vieira y sedimentos del fondo marino de asignación y macroinvertebrados distribuciones28. El paso donde no puede ser posible considerar especies objetivos de comportamiento y estudio es la identificación de un buque de la encuesta, razón por la cual el protocolo comienza con este paso. Un buque es esencial para la toma de muestras en el mar y dicta los pasos posteriores del diseño de la encuesta. De nuestros protocolos, fue vital para la industria pesquera comercial para fomentar la transparencia en los métodos de encuesta y la confianza en los resultados de la encuesta. Utilizando embarcaciones de pesca comercial era una forma impactante con la industria en nuestros métodos y el tamaño y las capacidades de los recipientes permitidas un aparato de cámara grande, pesado y para las estaciones de encuesta ser muestreados dentro de la línea de tiempo necesario. Además, los propietarios de buques eran responsables de todos los costos asociados con el uso de la embarcación y fueron indemnizados a través de una asignación de Vieira libras otorgado por la Administración Nacional Oceánica y atmosférica a través del programa de retirada de tierras de investigación Vieira Atlántico 29. aunque no es necesario participar en encuestas, el tamaño, la capacidad de la industria, y los costos de los barcos disponibles deben ser considerados antes de desarrollar otros aspectos de su diseño de la encuesta.

Los aspectos de recogida y tratamiento de datos de los protocolos presentan la mayor ventaja, sino una limitación de este método. El uso de software a la medida y bases de datos para cuantificar datos dentro de imágenes viene a un costo sustancial. Sin embargo, el uso de estos productos por la encuesta de cámara SMAST gota representa una evolución de un programa iniciado en 1999 y no es esencial. Por ejemplo, cuando el programa comenzó, cuenta Vieira fueron hecha con lápiz y papel y software libre ya está disponible para medir dentro de imágenes. Del mismo modo, la cámara digital actual fue elegido ya que fue capaz de detectar todas las clases de tamaño de vieiras y permitido para aproximadamente 200% de aumento sin pérdida de calidad de imagen (figura 3), pero menor resolución, cámaras menos costosas utilizado anteriormente en el estudio fueron capaces de detectar plenamente vieiras de tamaño comercial de30. Como con los protocolos de diseño de encuesta, el tipo de cámara deberá estar vinculado a la resolución necesaria para detectar las especies objetivo y alcanzar los objetivos de la encuesta. Captura de imágenes y grabación de video en cada estación ofrece una considerable ventaja sobre métodos de muestreo tradicionales proporcionando la capacidad continua para revisar muestras y ampliar el análisis a taxa o no inicialmente con las características del hábitat o enumerados. Por ejemplo, imágenes con conchas y otros equinodermos conocidos originalmente como presentes o ausentes en la base de datos SMAST fueron revisitados para cuantificar su abundancia y la biomasa a través del tiempo12. En contraste, las muestras de los métodos tradicionales de estudio como dragas o redes son desechados en el mar y no pueden examinarse de nuevo. Sin embargo, los avances que permiten grandes cantidades de imágenes a ser tomadas y almacenadas pueden resultar en millones de imágenes se recogen con sólo una pequeña fracción se utiliza. Esto es en gran parte debido a restricciones de tiempo y costo como los seres humanos son necesarios para la extracción de los datos y dan lugar a cantidades grandes de información31. Avances en la detección automatizada de los animales y las características del hábitat pueden ayudar a abordar este problema.

Métodos de encuesta basada en imágenes pueden proporcionar los datos necesarios para vigilar los macroinvertebrados y hábitat asociado, sino complementar los protocolos descritos aquí con otros métodos que recogen muestras biológicas es ideal. Sin una relación de peso de shell-altura carne Vieira, creada a partir de muestras basadas en la rastra, las estimaciones de biomasa no sería posibles. Además, la relación de peso de Vieira carne shell-altura varía con la hora y el lugar en el Banco Georges indicando que actualizar constantemente la ecuación utilizada para describir esta relación beneficiosa32. Combinación de imagen y técnicas físicas basadas en la muestra también ayuda en la exploración de los prejuicios y supuestos de cada método. Medición de alturas de conchas de vieiras en gota imágenes de las cámaras con pinzas cuantificaron un sesgo de medición asociado a la curvatura de la lente de la cámara y distancia de la imagen centro de33. Por el contrario, las comparaciones apareadas entre imágenes y draga de arrastre han ayudado a definir qué proporción de conchas en el fondo del mar son realmente recogidos y cómo cambia la proporción de tamaño festón6.

La proyección de imagen subacuática se ha utilizado en el campo de la ecología marina para décadas17,34. Sin embargo, disminuyendo los costos de almacenamiento de datos y cámaras de alta resolución han hecho el enfoque más práctico que en el pasado. Los métodos descritos en este documento se pueden generalizar y tienen aplicabilidad amplia, ayudando a facilitar el desarrollo de más estudios basados en imágenes. Más específicamente, los procedimientos muestran cómo los resultados se pueden utilizar para producir datos que ayuden a gestionar los invertebrados sésiles (tablas 1-2) y contribuir a una comprensión más amplia del medio ambiente marino7,9,10 ,11,12,13,14,15.

Disclosures

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgments

Gracias a los estudiantes, personal, capitanes y tripulaciones que navegaban en estos viajes de investigación y los dueños que sus buques. Gracias a T. Jaffarian para desarrollar el programa de recolección de datos de laboratorio, Electromechanica, Inc. para desarrollar el software de campo y el equipo y a la consultoría de CVision para desarrollar el programa de anotador de imagen. La financiación fue proporcionada por NOAA premios NA17NMF4540043, NA17NMF4540034, NA17NMF4540028. Las opiniones aquí expresadas son las de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones de la NOAA.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Bobcat, 43.3mm, F-Mount, 6600x4400, 1.9/2.4 fps, Color, GigE Vision Imperx PoE-B6620C-TF00 Digital Still Camera
Ace - EV76C560, 1/1.8", C-Mount, 1280x1024, 60fps, Color, CMOS, GigE  Basler acA1300-60g HD video camera
Stock MV 40-25 Housing. Black Anodized Aluminum, 5.3" standard dome port, DBCR2008M connector   Sexton MV 40-25 Underwater housing for digital still camera
Stock MV 25-25 Housing. Black Anodized Aluminum, 3.4" standard dome port, DBCR2008M connector   Sexton MV 25-25 Underwater housing for HD video camera
Optical Slip Ring MOOG 180-2714-00 Transmission of power and electrical signals to rotating cable on winch
Fiber Optic Cable Cortland OCG0010 Transmission of power and electrical signals from junction box to vessel deck/wheelhouse
Wheelhouse Run  Electromechanica EM0117-02 Segment of fiber optic wire adapted to plug into optical slip ring on one end and light power and computer on the other
Underwater Junction Box Electromechanica EM0117-01 Connection of power and electrical signals from camera and lights to hybrid cable
Camera Cable SubConn DIL8F/LS2000/10FT/LS2000/DIL8M Transmission of power and electrical signals from camera to junction box
Light Cable SEACON HRN-S0484 Transmission of power and electrical signals from lights to junction box
Desktop Computer Various Custom Windows based operating system with fiber optic interface
Hydraulic Winch Diversified Marine Custom Tension sensitive winch for deployment and retrieval of fiber optic cable
Steel Pyramid Blue Fleet Welding Custom Apparatus for deploying cameras and lights
Steel Davit Blue Fleet Welding Custom Suspends fiber optic cable over the side of the vessel
Fiberglass sheave in metal housing Diversified Marine Custom Attaches to davit, guides fiber optic cable over the side of the vessel and into the water
Sealight Sphere 6500, Day Light White, Flood DeepSea Power & Light 712-045-201-0A-01 Underwater LED light
GPSMAP 78 Garmin  01-00864-00 Global Positioing System device
ArcPad 10.2  ESRI N/A Mobile field mapping program
Undersea Vision Acquisition System Electromechanica UVAS Field data collection program
Digitzer University of Massachusetts, Dartmouth N/A Lab data collection program
FishAnnotator Cvision Consulting 0.3.0 Image annotator program
ArcMap 10.4  ESRI N/A Mapping software

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References

  1. Stokesbury, K. D. E., O'Keefe, C. E., Harris, B. P. Fisheries Sea Scallop, Placopecten magellanicus. Scallops: Biology, Ecology, Aquaculture, and Fisheries. Shumway, S., Parsons, G. J. , 3rd ed, Elsevier B.V. Amsterdam. (2016).
  2. NMFS (National Marine Fisheries Service). Fisheries Economics of the United States, 2015. , U.S. Dept. of Commerce, NOAA Tech Memo. NMFS-F/SPO-170 (2015).
  3. Stokesbury, K. D. E., Himmelman, J. H. Spatial distribution of the giant scallop Placopecten magellanicus in unharvested beds in the Baie des Chaleurs, Québec. Mar. Ecol. Prog. Ser. 96, 159-168 (1993).
  4. Stokesbury, K. D. E., Himmelman, J. H. Examination of orientation of the giant scallop, Placopecten magellanicus, in natural habitats. Can. J. Zool. 73, 1945-1950 (1995).
  5. Stokesbury, K. D. E., Harris, B. P., Marino, M. C., Nogueira, J. I. Estimation of sea scallop abundance using a video survey in off-shore USA waters. J. Shellfish Res. 23, 33-44 (2004).
  6. Malloy, R. Jr, Bethoney, N. D., Stokesbury, K. D. E. Applying dredge and optical methods to compare sediment classification and size frequency of the sea scallop (Placopecten magellanicus). J. Shellfish Res. 34 (2), 657 (2015).
  7. Bethoney, N. D., Zhao, L., Chen, C., Stokesbury, K. D. E. Identification of persistent benthic assemblages in areas with different temperature variability patterns through broad-scale mapping. PLoS ONE. 12 (5), e0177333 (2017).
  8. NEFSC (Northeast Fisheries Science Center). Stock assessment for Atlantic sea scallops in 2014. 59th Northeast Regional Stock Assessment Workshop (59th SAW) Assessment Report. , U.S. Dept. of Commerce. NEFSC Ref. Doc. 14-09 (2010).
  9. MacDonald, A. M., Adams, C. F., Stokesbury, K. D. E. Abundance estimates of skates (Rajidae) on the continental shelf of the northeastern USA using a video survey. Trans. Am. Fish. Soc. 139, 1415-1420 (2010).
  10. Marino, M. C. II, Juanes, F., Stokesbury, K. D. E. Effect of closed areas on populations of sea star Asterias spp. On Georges Bank. Mar. Ecol. Prog. Ser. 347, 39-49 (2007).
  11. Marino, M. C. II, Juanes, F., Stokesbury, K. D. E. Spatio-temporal variations of sea star Asterias spp. distributions between sea scallop Placopecten magellanicus beds on Georges Bank. Mar. Ecol. Prog. Ser. 382, 59-68 (2009).
  12. Rosellon-Druker, J. Describing echinoderm (Echinodermata) populations on Georges Bank and evaluating direct and indirect effects of marine protected areas on these populations. , University of Massachusetts Dartmouth. Ph.D thesis (2016).
  13. Stokesbury, K. D. E., Harris, B. P. Impact of limited short-term sea scallop fishery on epibenthic community of Georges Bank closed areas. Mar. Ecol. Prog. Ser. 307, 85-100 (2006).
  14. Harris, B. P., Stokesbury, K. D. E. The spatial structure of local surficial sediment characteristics on Georges Bank, USA. Cont. Shelf. Res. 30, 1840-1853 (2010).
  15. Harris, B. P., Cowles, G. W., Stokesbury, K. D. E. Surficial sediment stability on Georges Bank in the Great South Channel and on eastern Nantucket Shoals. Cont. Shelf. Res. 49, 65-72 (2012).
  16. Anderson, S. C., Mills-Flemming, J., Watson, R., Lotze, H. K. Rapid Global Expansion of Invertebrate Fisheries: Trends, Drivers, and Ecosystem Effects. PLoS ONE. 6 (3), e14735 (2011).
  17. Murphy, H. M., Jenkins, G. P. Observational methods used in marine spatial monitoring of fishes and associated habitats: A review. Mar. Freshw. Res. 61, 236-252 (2010).
  18. Monk, J. How long should we ignore imperfect detection of species in the marine environment when modelling their distribution. Fish. Fish. 15, 352-358 (2014).
  19. O'Keefe, C. E., Carey, J. D., Jacobson, L. D., Hart, D. R., Stokesbury, K. D. E. Comparison of scallop density estimates using the SMAST scallop video survey data with a reduced view field and reduced counts of individuals per image. Appendix 3. 50th Northeast Regional Stock Assessment Workshop (50th SAW) Assessment Report. , U.S. Dept. of Commerce. NEFSC Ref. Doc. 10-17 (2010).
  20. Cochran, W. G. Sampling Techniques. 3rd ed. , John Wiley & Sons. New York. (1977).
  21. NEFMC. Final Framework 28 to the Atlantic Sea Scallop Fishery Management Plan with Environmental Assessment, Regulatory Impact Review, and Regulatory Flexibility Analysis. , Newburyport, MA. Available from: http://www.nefmc.org/scallops/index.html (2017).
  22. Yochum, N., DuPaul, W. D. Size-selectivity of the northwest Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus) dredge. J. Shellfish Res. 27, 265-271 (2008).
  23. Brand, A. R. Scallop ecology: distributions and behaviour. Scallops: biology, ecology and aquaculture. Shumway, S. , Elsevier B.V. Amsterdam. (1991).
  24. Krebs, C. J. Ecological Methodology. , Harper & Row Publishers Inc. New York. (1989).
  25. Stokesbury, K. D. E. Estimation of sea scallop, Placopecten magellanicus, abundance in closed areas of Georges Bank. Trans. Am. Fish. Soc. 131, 1081-1092 (2002).
  26. Adams, C. F., Harris, B. P., Stokesbury, K. D. E. Geostatistical comparison of two independent video surveys of sea scallop abundance in the Elephant Trunk Closed Area, USA. ICES J Mar Sci. 65, 995-1003 (2008).
  27. NEFMC. Final Framework 27 to the Atlantic Sea Scallop Fishery Management Plan with Environmental Assessment, Regulatory Impact Review, and Regulatory Flexibility Analysis. , Newburyport, MA. Available from: http://www.nefmc.org/scallops/index.html (2016).
  28. CIE (Center for Independent Experts). Individual Peer Review Report. Review of Sea Scallop Survey Methodologies and their Integration for Stock Assessment and Fishery Management. , New England Fisheries Science Center Scallop Survey Methods Peer Review Meeting 17-19 March 2015, New Bedford, MA (2015).
  29. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Research Set-Aside Program. , Available from: https://www.nefsc.noaa.gov/coopresearch/rsa_program.html (2017).
  30. Marino, M. C. II, O'Keefe, C. E., Jacobson, L. D. Selectivity and efficiency of large camera video data from the SMAST video survey during 2003 - 2006: Appendix B7. 45th Northeast Regional Stock Assessment Workshop (45th SAW) Assessment Report. , U.S. Dept. of Commerce. NEFSC Ref. Doc. 07-16 (2007).
  31. Chang, J., Hart, D. R., Shank, B. V., Gallagher, S. M., Honig, P., York, A. D. Combining imperfect automated annotations of underwater images with human annotations to obtain precise and unbiased population estimates. Methods Oceanogr. 17, 169-186 (2016).
  32. Hennen, D. R., Hart, D. R. Shell height-to-weight relationships for Atlantic sea scallops (Placopecten magellanicus) in offshore U.S. waters. J. Shellfish Res. 31 (4), 1133-1144 (2012).
  33. Jacobson, L. D., et al. Measurement errors in body size of sea scallops (Placopecten magellanicus) and their effect on stock assessment models. Fish. Bull. 108, 233-247 (2010).
  34. Mallet, D., Pelletier, D. Underwater video techniques for observing coastal marine biodiversity: A review of sixy years of publications (1952-2012). Fish. Res. 154, 44-62 (2014).

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Ciencias ambientales número 137 ciencias ambientales Ecología Marina pesca Placopecten magellanicus investigación gestión de recursos imágenes bajo el agua
Métodos para los estudios basados en imágenes de macroinvertebrados bentónicos y su hábitat ejemplificado por la encuesta de la cámara de caída para la concha de peregrino de mar Atlántico
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Bethoney, N. D., Stokesbury, K. D.More

Bethoney, N. D., Stokesbury, K. D. E. Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop. J. Vis. Exp. (137), e57493, doi:10.3791/57493 (2018).

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