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

doi: 10.3791/57493 Published: July 2, 2018

Summary

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

Abstract

Imagem latente subaquática tem sido muito utilizado no campo da ecologia marinha, mas diminuindo os custos de armazenamento de dados e câmeras de alta resolução fizeram a abordagem mais prática do que no passado. Pesquisas com base em imagem permitem amostras iniciais a ser revisitado e são não-invasivo em comparação com métodos tradicionais de pesquisa que envolvem redes ou dragas. Protocolos para pesquisas com base em imagem podem variar muito, mas devem ser conduzidos por objectivos de comportamento e de levantamento de espécies alvo. Para demonstrar isso, descrevemos nossos métodos mais recentes para uma pesquisa de câmera mar Atlântico Vieira (Placopecten magellanicus) gota fornecer um exemplo de procedimento e resultados representativos. O procedimento é dividido em três etapas essenciais que incluem o projeto de pesquisa, coleta de dados e dados de produtos. A influência do comportamento de vieiras e o objetivo da pesquisa de fornecer uma avaliação independente do recurso vieiras do mar dos Estados Unidos sobre o procedimento de inquérito são então discutidas no contexto de generalizar o método. Em geral, a ampla aplicabilidade e flexibilidade da Universidade de Massachusetts Dartmouth escola para marinhos da ciência e tecnologia (SMAST) larga pesquisa câmera demonstra o método poderia ser generalizado e aplicado a uma variedade de invertebrados sésseis ou pesquisa de habitat concentrado.

Introduction

Vieira mar Atlântico (Placopecten magellanicus) é um molusco bivalves marinho distribuído ao longo da plataforma continental do Oceano Atlântico noroeste, no Golfo de St Lawrence, Canadá para Cape Hatteras, Carolina do Norte1. A pesca de vieiras do mar nos Estados Unidos tem experimentado aumentos sem precedentes nos desembarques e valor nos últimos quinze anos e tornou-se uma das pescas de valorizado mais altas do país com desembarques vale aproximadamente US $ 440 milhões em 20152. Apesar deste aumento, o esforço de pesca Vieira foi substancialmente reduzido nos últimos 20 anos através da implementação de um sistema de rotação de área que visa proteger as áreas com vieiras juvenis e focar a pesca em zonas com maiores vieiras em alta densidades de1. Esta abordagem de gestão requer informações espacialmente específicas sobre Vieira densidade e tamanho, que é fornecido por várias pesquisas, incluindo a Universidade de Massachusetts Dartmouth escola de ciência Marinha e levantamento de câmera de gota de tecnologia (SMAST).

O objetivo da pesquisa de câmera SMAST gota é fornecer uma avaliação independente do recurso de vieiras do mar dos EUA e os seus habitats associados gerenciadores de recursos haliêuticos, cientistas marinhos e as comunidades piscatórias. A pesquisa foi desenvolvida em colaboração com os pescadores de vieiras e aplica técnicas de amostragem quadrat baseadas no mergulho de3,de estudos4. Levantamentos iniciais, no início de 2000 focada em estimar a densidade de vieiras do mar dentro porções fechadas de uma área produtiva da pesca conhecido como Georges Bank5, mas a pesquisa expandido para cobrir a maioria do recurso Vieira nos EUA e no Canadá águas (≈100, 000 km2),6,7. Informações da pesquisa foi incorporadas à avaliação de estoque Vieira através do processo da oficina de avaliação de estoque e confiantemente fornecidas ao Conselho de gestão das pescas Nova Inglaterra, para auxiliar na anual Vieira colheita alocação8. Além disso, dados da pesquisa SMAST gota câmera tem contribuído de várias formas para a compreensão da ecologia de espécies não-Vieira7,9,10,11,12 e a caracterização dos habitats bênticos13,14,15. Esta ampla aplicabilidade demonstra o método poderia ser generalizado e aplicado a uma variedade de invertebrados sésseis, potencialmente, ajudar a aliviar o problema da expansão da pesca invertebrada, ultrapassando o conhecimento científico e política necessários para gerenciar com êxito os16. Além disso, com base em imagem de amostragem é não-invasivo em relação aos métodos de amostragem de população tradicional e cada vez mais acessíveis devido a diminuição de custos de alta resolução câmeras e dados armazenamento17,18. Aqui os métodos de 2017 da gota SMAST câmera pesquisa utilizado para gestão de vieiras na porção dos EUA do banco Georges são apresentados para exemplificar o procedimento. Vamos discutir a lógica por trás deste procedimento para ajudar na sua generalização e a aplicação de outros invertebrados sésseis.

Protocol

1. projeto de pesquisa

  1. Encontre um ou mais navios de offshore Vieira comercial disponíveis para 6 - 8 dias intervalos.
  2. Construa uma pirâmide de aço com uma moldura interior onde três câmeras, luzes e uma caixa de junção para uma fibra óptico cabo pode ser montagem (Figura 1). Certifique-se de que uma câmera é um ainda câmera digital e dois são de baixa resolução, mas ainda alta definição, câmeras de vídeo de alta resolução.

Figure 1
Figura 1: pirâmide de levantamento de câmera de gota com câmeras e luzes utilizadas para coleta de dados em 2017. A Universidade de Massachusetts Dartmouth, escola de ciência Marinha e tecnologia larga câmera pesquisa pirâmide com câmeras e luzes utilizadas para coleta de dados em 2017. Uma caixa de junção que conecta a câmera e os cabos de luz para um cabo de fibra óptica é montada entre as duas barras com luzes e não é mostrada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. Usar um projeto de amostragem sistemática para desmontar tudo estações de pesquisa 5,6 km na maioria das áreas do banco Georges utilizados pela pesca e 2,8 km separado em duas áreas de importância1
    Nota: Dois cientistas, um capitão e um amigo foram capazes de observar cerca de 50 estações da grelha de 5,6 km a cada 24 horas e 80 estações da grelha de 2,8 km. Portanto, aproximadamente 5 viagens de pesquisa foram necessários para concluir o inquérito.

2. coleta de dados

  1. Equipamento a bordo do navio de carga.
  2. Montar o equipamento no convés do navio.
    1. Organize a pirâmide, uma pressão sensível guincho com fibra óptica cabo em um tambor e anexado ao anel deslizante e turcos para o convés do navio. Garantir que a fibra óptico cabo pode executar a partir o guincho através do turco e à pirâmide sem tocar o cabo do guincho do navio.
    2. Use soldas pequenas e temporárias para fixar a placa de guincho, turcos e turcos no lugar.
    3. Cabo de alimentação de guincho sensíveis de pressão do fio na caixa de fusíveis do navio.
    4. Anexe a caixa de junção à pirâmide.
    5. Anexe as câmeras e luzes para a pirâmide.
    6. Conecte câmeras e luzes para a caixa de junção com a câmera e os cabos de luz.
    7. Execute o cabo de fibra óptica através de polias e anexe que Turco.
    8. Conecte o cabo de guincho hidráulico de navio à pirâmide.
  3. Montar o equipamento na casa do leme do navio.
    1. Ligar e proteger o computador de mesa.
    2. Conecte 2 monitores para o computador desktop. Fixe um monitor perto do computador e o segundo perto os controles para guincho hidráulico do navio.
    3. Conecte um dispositivo posicionamento global do sistema (GPS) para o computador desktop através de uma porta USB.
    4. Ligar e proteger um computador portátil com um programa de mapeamento de campo móvel perto do leme do navio. Carrega os locais da estação para o computador antes da partida.
    5. Conecte um dispositivo GPS ao computador portátil através de uma porta serial.
    6. Conecte as câmeras e luzes para a casa do leme do navio.
      1. Fixe a extremidade de"baralho" da execução de leme de fibra óptica cabo óptico anel deslizante, o guincho de pressão sensível.
      2. Anexe o fim de"Leme" da gerência da casa do leme de cabo de fibra óptica para a interface de fibra óptica no computador desktop e a ficha de luz.
      3. Lançar o programa de coleta de dados de campo do computador desktop. Certifique-se de que todas as câmeras montagem na pirâmide e conectado à caixa de junção automaticamente mostrar como conectado.
        Nota: Se todas as câmeras não mostram como conectado, redefinir as conexões da câmera dentro do programa ou solucionar problemas, trocando componentes (câmera, conectando os cabos, anel deslizante, etc.) de forma sistemática.
  4. Capture imagens e gravar dados em cada estação.
    1. Inicie o programa de mapeamento de campo móvel do computador portátil.
    2. Selecione a ferramenta "marca" e arraste o ícone de alvo para uma estação para fornecer um rolamento para a estação.
    3. Abaixe lentamente a pirâmide de amostragem para o fundo do mar usando o guincho hidráulico do navio quando chegou-se a estação e a nave tenha sido interrompido.
      Nota: Isto é feito pela tripulação do navio e o guincho sensíveis de pressão deve estar ativado antes da redução da pirâmide de amostragem.
    4. Lançar o programa de coleta de dados de campo do computador desktop enquanto a pirâmide é a descer para o fundo do mar.
      1. Dê um duplo clique a caixa de "Área nome curto" e digite um nome para a área.
        Nota: Isto só precisa ser feito para a primeira estação de uma área.
      2. Clique no botão "Lançar capitães Cam" para exibir os pontos de vista da câmera e outras informações sobre o monitor de perto os controles de guincho hidráulico.
    5. Ligue o poder para as luzes.
    6. Capture dados quadrat, uma vez que a pirâmide de amostragem pousou no fundo do mar.
      1. No programa de coleta de dados de campo, clique em "Iniciar a estação" para iniciar a gravação de vídeo.
        Nota: O botão pisca vermelho enquanto o vídeo está a gravar.
      2. Clique em "Tirar Snapshots" quando aparece uma visão clara do fundo do mar e, em seguida, clique em "Salvar tudo" para capturar uma imagem parada de todos os modos de câmera simultaneamente.
      3. Clique no botão "Escrever para banco de dados".
        Nota: Isto irá abrir uma nova caixa de diálogo com a profundidade, localização, temperatura, número da estação, número quadrat, nome da área e um número de identificação único inserido automaticamente pelo software.
      4. Digite o número de vieiras visto na imagem de câmera digital ainda na caixa "Contagem de vieiras" e digite qualquer comentário na caixa de "Comentários".
      5. Clique no botão "Enviar dados" para gravar os dados sobre o quadrat como uma linha no banco de dados de campo.
    7. Levante a pirâmide, até o fundo do mar não pode mais ser visto.
    8. Lentamente, abaixe a pirâmide para o fundo do mar e repita etapas 2.4.6 e 2.4.7. até dados para quatro pessoas tem sido capturado. Certifique-se de que a pirâmide tem derivou para que quadrat diferentes imagens do fundo do mar são capturadas.
    9. Elevar a pirâmide de amostragem do fundo do mar para uma posição segura ao lado do navio.
    10. Fim da estação, enquanto a pirâmide está sendo gerada.
      1. Clique em "Estação final" no programa de coleta de dados de campo para terminar a gravação de vídeo e programa de avanço para a próxima estação.
      2. Clique no botão "Parar o programa" para fechar o programa.
      3. Desliga a energia para as luzes.
      4. Clique em "Capture Station" no programa de mapeamento de campo móvel para marcar a estação como concluída, em seguida, repita a etapa 2.4.2.
    11. Repita as etapas anteriores da secção 2.4. até que todas as estações de pesquisa foram concluídas.
  5. Conduza uma gota de calibração de câmera.
    1. Meça o comprimento pelo menos 30 células de grade de uma grade de arame com compassos de calibre eletrônicos. Marca as células que são medidas.
    2. Anexe a grade para a base da pirâmide de amostragem usando barbante ou corda. Certifique-se de que as células da grade medidos são as vistas de câmera.
    3. Repita as etapas 2.4.3 para 2.4.6.2 para capturar imagens da grade.
      Nota: Esta calibração geralmente é feita antes da primeira estação, mas pode ser feita antes da partida em um tanque de testes ou a qualquer momento durante a pesquisa. O objetivo é determinar o comprimento em mm a proporção de pixel para confirmar tamanho quadrat e medir características dentro as imagens.
  6. Quantificar dados dentro digital ainda imagens de câmera quadrat.
    Nota: Use imagens de outras câmeras e o vídeo como aids neste processo.
    1. Lançar o programa de coleta de dados de laboratório e selecione o perfil "Digitalize seus".
    2. No menu suspenso, selecione o ano, área, câmera, estação e quadrat de interesse.
    3. Clique em "ir" para trazer uma imagem com base nos critérios selecionados na etapa 2.6.2. para o programa.
    4. Na seção "Substrato", clique nas caixas para os tipos de substrato que estão presentes. Ver14 para uma descrição detalhada dos tipos de substrato e como eles são classificados.
    5. Quantificar animais de escorrência.
      Nota: 50 táxons da macrofauna são contados ou indicados como presente ou ausente. Uma lista completa desses táxons e como eles são controlados pode ser encontrada na referência13.
      1. Clique nas caixas para os animais que estão presentes na seção de presença "Inverte".
      2. Digite o número de cada animal observado na seção de contagem "Inverte".
      3. Clique no botão vermelho "SC" e ponto cada Vieira na imagem.
      4. Clique no botão verde "SF" e ponto cada estrela do mar na imagem.
      5. Clique no botão "CL" preto e ponto cada badalo (vieiras que tem morrido, mas ambos os lados do escudo são ainda ligado à dobradiça) na imagem.
      6. Clique no botão azul "FI" e ponto cada peixe na imagem.
      7. Na seção de contagem de "Peixe", digite o número de cada tipo de peixe observado.
        Nota: Para os outros animais pontilhados o programa automaticamente conta o número de pontos e atribui as contagens para a categoria apropriada. Para peixes, pontos são contados automaticamente, mas o usuário deve identificar que tipo de peixe e quantos. O número total de peixes pontos contados pelo programa deve corresponder ao número de cada tipo de peixe inserido pelo usuário.
    6. Clique no botão "enviar" para gravar os dados sobre a imagem como uma linha para o laboratório de banco de dados e criar uma cópia da imagem com os animais pontilhados.
    7. Realize um controle de qualidade das etapas 2.6.4. e 2.6.5.
      1. Alterar o perfil no programa de coleta de dados de laboratório para "ImageCheck."
        Nota: Isto deve ser feito por uma pessoa diferente daquele que concluiu as etapas 2.6.4 e 2.6.5 para a imagem.
      2. Repita as etapas 2.6.2 e 2.6.3. para carregar a imagem original, a imagem pontilhada e preencha com substrato e animal dados inseridos pelo perfil do usuário "Digitalize seus".
      3. Rever a entrada para a exatidão e faça as alterações necessárias.
      4. Selecione o botão "enviar" para substituir os dados sobre a imagem enviada pelo usuário "Digitalize seus" e marcar a imagem como qualidade controlada no banco de dados de laboratório.
    8. Vieiras de medida observadas nas imagens.
      Nota: Vieiras parcialmente visíveis (obscurecidas por crescimentos, em parte, na imagem, etc.) ou no chão do mar não deve ser medido.
      1. Lançamento do programa de annotator de imagem.
      2. Selecione "Arquivo" e depois "Carregar imagem Directory" do menu drop-down. Navegue até a imagem pontilhada de interesse e carregar a imagem no programa.
      3. Selecione a anotação de"linha" e desenhe uma linha do umbo de Vieira para a parte superior da concha de Vieira.
      4. Repita a etapa 2.6.8.3. para todas as vieiras mensuráveis na imagem.
      5. Selecione "Arquivo" e depois "Salvar anotações" para criar uma planilha de medições.
      6. Converta medidas de pixels em milímetros usando os pixels médios relação milímetros de 2,5.

3. dados produtos

  1. Calcule estimativas espacialmente específicas de tamanho e densidade de vieiras.
    1. Plotagem de estações de pesquisa usando o software de mapeamento.
    2. Estações de pesquisa de partição por zonas do modelo simulador de gestão de área de Vieira (SAMS).
      Nota: Na pesca de vieiras do mar Atlântico dos Estados Unidos, o modelo de SAMS é usado para projetar a abundância de vieiras do mar e desembarques8. Todas as etapas a seguir são feitas para cada zona de SAMS.
    3. Guirlanda média medições para obter a altura de concha média de vieiras.
    4. Calcule as densidades médios e erros padrão de vieiras.
      1. Aumente o tamanho da quadrat pela altura da concha média de vieiras na zona SAMS para ajustar para vieiras parcialmente visíveis contadas ao longo da borda da imagem19.
      2. Calcule a densidade usando o tamanho ajustado quadrat e equações para um projeto de amostragem de 2 estágios para contabilizar várias pessoas sendo amostradas em cada estação20:
        (1)Equation 1
        (2)Equation 2
        onde n = amostra primária unidades (estações), m = elementos por unidade de amostra primária (pessoas), Equation 3 = valor medido (Condes de vieiras) para o elemento j na unidade primária, Equation 4 = amostra média por elemento (quadrat) na unidade primária eu (estações), e Equation 5 = o dizer sobre as duas etapas. O erro-padrão de dizer é:
        (3)Equation 6
        onde Equation 7 é a variância entre meios de unidade primária (estações).
  2. Calcule a biomassa total e explorável.
    1. Multiplica Vieira densidade por área total pesquisada para estimar o número de vieiras na área.
    2. Crie uma distribuição de frequência de altura de concha de Vieira medições com escaninhos de tamanho 5 mm.
    3. Multiplica 3.2.1. pela frequência de vieiras em cada bin tamanho de 3.2.2. para obter o número de vieiras em cada escaninho de tamanho na área.
    4. Multiplique o peso estimado carne de vieiras no ponto médio de cada bin de tamanho 5 mm pelo número de vieiras em cada escaninho de tamanho. Use a altura da concha regressões de peso de carne especificados pela equipe de desenvolvimento do Conselho Nova Inglaterra das pescas gestão Vieira plano para estimar o peso de Vieira no tamanho em gramas21.
    5. Soma o peso de carne de vieiras de 3.2.4. para produzir uma estimativa da biomassa total de vieiras. Converta biomassa Vieira de gramas para toneladas métricas.
    6. Divida a soma dos pesos de carne Vieira de 3.2.5. pelo número total de vieiras de 3.2.1. para obter o peso médio de uma Vieira.
    7. Multiplique o número de vieiras em cada bin tamanho de 3.2.3. por uma draga Vieira comercial equação de seletividade para estimar o número de explorável vieiras22.
    8. Repita as etapas 3.2.5. e 3.2.6. com os Condes de vieiras exploráveis de 3.2.7. para estimar a biomassa de vieiras de tamanho explorável e seu peso médio de carne.
  3. Crie mapas de distribuição de vieiras.
    1. Dividir a soma das contagens de vieiras, vieiras com alturas de concha inferior a 75 mm e vieiras com alturas de casca mais de 100 mm em cada estação de pesquisa por área total vista na câmara fotográfica digital (9,2 m2) em cada estação respectivamente calcular total Vieira, Vieira juvenil e densidade de vieiras exploráveis em cada estação.
    2. Traça cada densidade para cada estação para mapear a distribuição espacial da abundância total, juvenil e exploráveis Vieira, respectivamente.

Representative Results

Estações de pesquisa foram amostradas como parte de cinco viagens de pesquisa realizado no final de abril a meados de julho (Figura 2). Devido a questões de tempo e visibilidade, uma faixa de algumas estações na zona de SAMS CL2-S-EXT não foram amostrados e em outras zonas também foram retiradas durante as verificações de garantia de qualidade. Para todas as outras estações, quatro de alta qualidade Digitas ainda imagens foram capturadas (Figura 3). Para todas as imagens nestas estações, substrato e escorrência animais foram quantificados e vieiras foram medidas. Contagens de vieiras e medições foram divididas por zona SAMS permitindo estimativas de abundância, de distribuição e de biomassa, juntamente com dados brutos auditadas de contagens de vieiras e medições, deve ser fornecido para o centro de ciência de pesca do nordeste e Nova Inglaterra Conselho de gestão das pescas por 1 de agosto para inclusão no processo de alocação de vieiras anual (tabelas 1 e 2). Mapas de distribuição Vieira foram criados para todas as vieiras, vieiras juvenis (alturas de shell menos de 75 milímetros) e vieiras de tamanho explorável (alturas de concha superiores a 100 mm) (Figura 4).

Figure 2
Figura 2: Drop de estações de câmera em Georges Bank em 2017. As estações são exibidas pelo navio com as datas de levantamento e estratificadas, com áreas de elevado interesse amostradas com estações de 2,8 km de distância e todas as outras áreas amostradas com estações 5,6 km distante. Rótulos e linhas pretas identificam zonas do modelo simulador de gestão de área de vieiras usadas para projetar os desembarques e abundância de vieiras do mar. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: imagem digital da pesquisa no banco de Georges câmera gota 2017 exemplo. Para a pesquisa de Georges Bank inteira, substrato e escorrência animais foram quantificados e vieiras foram medidas em 5.216 imagens de qualidade semelhante. Todas as imagens podem ser vistas em < http://bit.ly/scallopsurvey>. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Área Quad Estações de Medido SOARES SC. por m2 SE Vieiras
CL1-AT-N 2.6 101 858 105 0,98 0,29 761
CL1-AC 2.6 155 81 106 0,06 0.01 66
CL1-AT-S -- 7 0 -- < 0.02 -- --
CL2-N-NA 2.6 16 58 87 0,43 0.2 214
CL2-S-AC 2.6 63W 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-AC-N 2.7 31 72 120 0,27 0.1 260
NLS-AC-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-AT 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

Tabela 1: dados Digital câmera ainda a pesquisa de câmera de 2017 gota de Georges Bank. Os resultados são apresentados por zonas do modelo simulador de gestão de área de vieiras. Incluído na tabela é a área de quadrat ajustado (Quad), o número de estações amostradas (estações), o número de alturas concha Vieira medido (medido), a altura média concha de vieiras observada em mm (SH), o número médio de vieiras por m2 (SC. por m 2) com o associado erro padrão (SE) e uma estimativa do número de vieiras em milhões (vieiras). Resultados para CL1-at-S não poderiam ser produzidos porque não vieiras foram observadas.

Estimativa da biomassa Total Estimativa da biomassa explorável
Área MW MT SE MW MT SE
CL1-AT-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-AT-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-AC-N 34.15 8.900 3.390 38,02 7.800 2.990
NLS-AC-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-AT 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

Tabela 2: estimativas da biomassa total e explorável para o banco de Georges 2017 larga pesquisa câmera. Os resultados são apresentados por áreas de modelo simulador de gestão de área de vieiras. Estão incluídos na tabela o peso de carne média vieiras em g (MW), o peso total de vieiras em toneladas métricas (MT) e o erro padrão em toneladas métricas. Resultados para CL1-at-S não poderiam ser produzidos porque não vieiras foram observadas.

Figure 4
Figura 4: vieiras distribuição e abundância no banco Georges durante 2017. Vieira distribuição e abundância no banco Georges durante 2017 para todas as vieiras (topo), vieiras menos de 75 mm de altura de concha (médio) e vieiras maiores do que 100 mm shell altura (inferior) de uma pesquisa de câmera de gota. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Discussion

Os protocolos de projeto de pesquisa são flexíveis, mas é fundamental considerar as espécies-alvo objectivos vistoria e comportamento ao generalizar estes protocolos. Revisão de literatura e estudos preliminares ou iniciais podem ser usados para incorporar o comportamento de espécies alvo em projeto de pesquisa. Por exemplo, menos de um Vieira em 12,5 m2 (0,08 vieiras/m2) é abaixo de pesca comercial sustentável densidade23. Assim, por quatro pessoas por estação de amostragem, a área de amostra da estação está ligada à detecção de vieiras em densidade comercial. Além disso, o mar vieiras são geralmente agregadas ao invés de distribuídos aleatoriamente no fundo do mar, influenciando como espaçamento estação impacto sobre a precisão da densidade estima24. Vários estudos utilizando dados de média e variância de estudos iniciais examinaram precisão em determinar que 5,6 km foi que as estações de distância máxima devem ser colocadas afastados5,25,26. O design de amostragem sistêmica da pesquisa foi influenciado por objetivos de pesquisa. Os limites das zonas de SAMS mudam frequentemente e muitas vezes depois inquéritos foram realizados21,,27. Amostragem sistemática evita o grave problema do pós-estratificação de limites para estimativas espaciais que impactos aleatoriamente estratificada ou otimamente alocada pesquisa projeta20. Distribuição uniforme das estações também proporciona detecção de novo recrutamento de vieiras e sedimentos do fundo do mar de mapeamento e de distribuições de macroinvertebrados28. O um passo de onde não seja possível considerar espécies-alvo, objectivos de comportamento e de pesquisa é a identificação de um navio de pesquisa, por isso o protocolo começa com esta etapa. Um navio é essencial para amostragem no mar e dita as etapas subsequentes do projeto de pesquisa. Para nossos protocolos, era vital para envolver a indústria da pesca comercial para promover a transparência em métodos de pesquisa e confiança nos resultados de pesquisa. Usar os navios de pesca comercial foi uma maneira impactante para incluir a indústria em nossos métodos e o tamanho e capacidades dos navios permitidos para um aparelho de câmera grande, pesado e para estações de pesquisa, a amostra dentro do cronograma necessário. Além disso, armadores foram responsáveis por todos os custos associados à utilização de navio e foram compensados através de uma alocação de libras Vieira premiado pela National Oceanic and Atmospheric Administration através do programa de retirada de pesquisa Scallop Atlântico 29. embora não é necessário envolver a indústria em pesquisas, o tamanho, recursos e custos dos navios disponíveis devem ser considerados antes de desenvolver outros aspectos do projeto de pesquisa.

Os aspectos de coleta e processamento de dados dos protocolos apresentam a grande vantagem, mas também uma limitação deste método. O uso de software personalizado e bancos de dados para quantificar dados dentro de imagens tem um custo substancial. No entanto, a utilização destes produtos pelo levantamento SMAST gota câmera representa uma evolução de um programa iniciado em 1999 e não é essencial. Por exemplo, quando o programa começou, vieiras contagens foram feitas com papel e caneta e software livre está disponível para medir dentro de imagens. Da mesma forma, a câmera fotográfica digital atual foi escolhida como foi capaz de detectar todas as classes de tamanho de vieiras e permitido para aproximadamente 200% ampliação sem perda de qualidade de imagem (Figura 3), mas a resolução menor, menos caras câmeras usado anteriormente na pesquisa foram capazes de detectar totalmente vieiras de tamanho comercial30. Como com os protocolos de projeto de pesquisa, o tipo de câmera deve estar ligado a resolução necessária para detectar as espécies-alvo e alcançar objetivos de pesquisa. Captura de imagens e gravação de vídeo em cada estação oferece uma vantagem significativa sobre os métodos tradicionais de pesquisa, fornecendo a capacidade contínua de revisitar as amostras e expandir a análise de táxons ou características de habitat não inicialmente controladas ou enumerado. Por exemplo, imagens com dólares de areia e outros equinodermos originalmente observados como presentes ou ausentes no banco de dados SMAST são revisitados para quantificar a sua abundância e biomassa através de do tempo12. Em contraste, amostras de métodos mais tradicionais de pesquisa como dragas ou redes são descartados no mar e não podem ser revisitadas. No entanto, os avanços que permitem uma enorme quantidade de imagens a ser tomadas e armazenado podem resultar em milhões de imagens coletadas com apenas uma pequena fração sendo utilizada. Este é em grande parte devido a restrições de tempo e custos, como os seres humanos são necessários para a extração de dados e resultam em grandes quantidades de informações não utilizadas31. Avanços na detecção automática de animais e as características de habitat podem ajudar a resolver este dilema.

Métodos de pesquisa de imagem com base podem fornecer os dados necessários para monitorar os macroinvertebrados e habitat associado, mas complementar os protocolos descritos aqui com outros métodos que coletar amostras biológicas é ideal. Sem uma relação de peso de carne da concha-altura Vieira, criada a partir de amostragem baseada em draga, estimativas de biomassa não seria possíveis. Além disso, a relação de peso de carne da concha-altura vieira varia com tempo e local no banco de Georges indicando que constantemente atualizando a equação usada para descrever essa relação é benéfica,32. Combinação de imagem e técnicas baseadas em amostra físicas também auxilia em explorar os preconceitos e pressupostos de cada método. Medindo alturas de concha de vieiras em soltar imagens da câmera com pinças quantificados um viés de medição associado com a curvatura da lente da câmera e distância da imagem do centro de33. Por outro lado, emparelhadas comparações entre imagens e draga reboca ajudaram a definir qual a proporção de vieiras no fundo do mar são na verdade recolhidos e como a proporção muda com vieiras tamanho6.

Imagem latente subaquática tem sido usado no campo da ecologia marinha para décadas17,34. No entanto, diminuindo os custos de armazenamento de dados e câmeras de alta resolução fizeram a abordagem mais prática do que no passado. Os métodos descritos neste artigo podem ser generalizados e têm ampla aplicabilidade, ajudando a facilitar o desenvolvimento de mais pesquisas com base em imagem. Mais especificamente, os procedimentos mostram como os resultados podem ser utilizados para produzir dados para ajudar a gerenciar os invertebrados sésseis (tabelas 1-2) e contribuir para uma compreensão mais ampla do ambiente marinho7,9,10 ,11,12,13,14,15.

Disclosures

Os autores não têm nada para divulgar.

Acknowledgments

Graças a alunos, funcionários, capitães e tripulações que navegou sobre essas viagens de pesquisa e proprietários que forneceu os seus navios. Graças a Jaffarian de T. para desenvolver o programa de coleta de dados de laboratório, PBX eletromecânico, Inc. para desenvolver o software de campo e equipamento e a CVision consultoria para desenvolver o programa de imagem annotator. O financiamento foi fornecido por prêmios de NOAA, NA17NMF4540043, NA17NMF4540034 e NA17NMF4540028. As opiniões aqui expressadas são as dos autores e não refletem necessariamente as opiniões da 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).
Métodos para pesquisas com base em imagem de macroinvertebrados bentônicos e seu Habitat, exemplificado pela pesquisa câmera Drop para o Oceano Atlântico Vieira
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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).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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