Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

Методы для проведения обследований на основе образа бентических макробеспозвоночных и среды их обитания, подтверждается падение камеры обследования для Атлантический морской гребешок

Published: July 2, 2018 doi: 10.3791/57493
Automatic Translation
1, 1
1School for Marine Science and Technology, University of Massachusetts Dartmouth

Summary

Изображения на основе обследований является все более практический, неинвазивный метод для морской среды. Мы представляем протокол обследования падение камеры, что смета изобилие и распределение Атлантический морской гребешок (новозеландский Placopecten). Мы обсудим, как этот протокол может быть обобщена для других бентических макробеспозвоночных приложения.

Abstract

Подводный изображений уже давно используется в области морской экологии, но снижение расходов высокого разрешения камеры и хранения данных сделали подход более практичным, чем в прошлом. Опросы на основе изображений позволяют первоначальные образцы следует пересмотреть и неинвазивные по сравнению с методами традиционной обследования, которые обычно связаны с сетками или экскаваторы. Протоколы для обследований на основе изображений может сильно варьироваться, но должна определяться целевых видов поведения и обзор целей. Чтобы продемонстрировать это, мы описываем наши самые последние методы для Атлантического моря гребешок (Placopecten новозеландский) падение камеры обследования предоставить пример процедурного и представительных результатов. Процедура состоит из трех критических шагов, которые включают обследования, сбора данных и данных продуктов. Влияние поведения гребешок и обследования цели обеспечения независимой оценки США морской гребешок ресурса о процедуре обследования затем обсуждаются в контексте обобщение метода. В целом, широкую применимость и гибкость университета Массачусетса Дартмаут школы для морской науки и технологии (SMAST) падение камеры обзор демонстрирует метод может быть обобщена и применяется к различным сессильных беспозвоночных или Хабитат сосредоточено исследований.

Introduction

Атлантический морской гребешок (новозеландский Placopecten) является морских двустворчатых моллюсков, распределены по всему континентального шельфа северо-западной части Атлантического океана от залива Святого Лаврентия, Канада до мыса Хаттерас, Северная Каролина1. Морской гребешок промысел в Соединенных Штатах наблюдается беспрецедентное увеличение посадок и значением за последние пятнадцать лет и стал одним из страны высоких ценится рыболовства с посадками стоит примерно $440 млн в 2015 году2. Несмотря на это увеличение гребешок промыслового усилия значительно сократилось за последние 20 лет путем осуществления системы ротации области, которая направлена на защите районов с несовершеннолетних гребешки и сосредоточиться рыболовства в районах с более гребешки в высоком плотность1. Этот подход к управлению требует пространственно конкретной информации о морской гребешок плотности и размера, которая предоставляется несколько обследований, включая школу Дартмутского университета штата Массачусетс для морской науки и технологии (SMAST) падение камеры обзора.

Цель обзора камеры падение SMAST – предоставить независимую оценку США морской гребешок ресурса и его связанные обитания рыбных ресурсов менеджеры, мореведы и рыболовецких общин. Опрос был разработан совместно с морским гребешком рыбаков и применяет методы выборки квадрат, основанные на дайвинг исследования3,4. Первоначальные обследования в начале 2000-х, сосредоточена на оценке плотность морские гребешки в рамках закрытой части зоны продуктивного рыболовства, известный как банке Джорджес5, но опрос расширена для охвата большинства ресурсов гребешок в США и Канаде вод (≈100 000 км2),6,7. Информация от обследования включены в оценку запасов гребешок через процесс практикум по оценке запасов и надежно представил Совету управления рыболовства Новой Англии для помощи в ежегодных гребешок урожай распределение8. Кроме того данные обследования SMAST падение камеры внесла в многочисленных способов понимания экологии видов не гребешок7,9,10,11,12 и характеристики бентических Хабитат13,14,15. Этот широкой применимости демонстрирует метод может быть обобщена и применяется к различным сессильных беспозвоночных, потенциально помогают смягчить проблему расширения беспозвоночных рыболовства, опережая научных знаний и политики необходимо успешно управлять ими16. Кроме того, на основе изображений выборки является неинвазивным, по сравнению с традиционным населением методов выборки и все более доступным, из-за сокращения расходов высокого разрешения камеры и данных хранения17,18. Здесь представлены 2017 методы SMAST падение камеры обзора используется для управления гребешок на США часть Жорж банка чтобы проиллюстрировать процедуры. Мы обсуждаем суть этой процедуры для оказания помощи в его обобщение и применение других сессильных беспозвоночных.

Protocol

1. Обзор Дизайн

  1. Найти один или несколько коммерческих гребешок оффшорных судов доступны для 6 - 8-дневный интервалов.
  2. Постройте стальной пирамиды с внутренней раме где три камеры, свет и распределительная коробка для волоконно-оптического кабеля может быть (рис. 1). Убедитесь, что это одна камера высокого разрешения, цифровых фотокамер и два являются более низкое разрешение, но по-прежнему высокой четкости, видео камеры.

Figure 1
Рисунок 1: падение камеры обследования пирамиды с камерами и огни, используемые для сбора данных в 2017. Дартмутского университета штата Массачусетс, школа для морской науки и техники падение камеры обследования пирамиды с камерами и огни, используемые для сбора данных в 2017 году. Распределительная коробка, которая соединяет камеры и световые кабели волоконно-оптический кабель монтируется между двух баров с огнями и не отображается. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

  1. Используйте систематической выборки на местах обследование 5,6 км друг от друга в большинстве районов Жорж банк воспользовался рыболовства и 2,8 км друг от друга в двух областях значение1
    Примечание: Два ученых, капитана и помощника смогли обследования около 50 станций каждые 24 часа на сетке 5,6 км и 80 станций на сетке 2,8 км. Таким образом примерно 5 обследования поездок были необходимы для завершения обследования.

2. сбор данных

  1. Загрузка оборудования на судно.
  2. Настройка оборудования на палубе судна.
    1. Организовать пирамиды, давление чувствительных лебедка с волоконно оптический кабель на барабане и придает скольжения кольцо и давит на палубе судна. Убедитесь, что волокно оптического кабеля может запускаться от лебедки через Давид и пирамиды без касатьться троса лебедки судна.
    2. Используйте маленькие, временные швы наносить лебедка, Давид и Давид пластины на место.
    3. Провода давления чувствительные лебедка кабель питания в коробке предохранителей судна.
    4. Прикрепите соединительную коробку на пирамиды.
    5. Прикрепите камеры и огни пирамиды.
    6. Подключение камер и огни к распределительной коробке с камерой и световые кабели.
    7. Запустить волоконно-оптического кабеля через шкив и прикрепить к Давид.
    8. Подключите кабель судна гидравлическая лебедка для пирамиды.
  3. Настройка оборудования в рубке судна.
    1. Подключите и обеспечения настольного компьютера.
    2. Подключение 2 мониторов к компьютеру. Закрепите один монитор рядом с компьютером и вторым рядом с элементами управления для судна гидравлические лебедки.
    3. Подключите устройство глобального позиционирования системы (GPS) с настольным компьютером через USB порт.
    4. Подключите и защитить портативный компьютер с помощью мобильного поля сопоставления программы у штурвала корабля. Загрузите местах станции в компьютер до вылета.
    5. Подключите GPS-устройство к портативный компьютер через последовательный порт.
    6. Подключение камер и огни в рубке судна.
      1. «Палубе конец» рулевой выполнения волоконно-оптического кабеля подключите оптический скольжения кольцо на лебедке давления чувствительные.
      2. «Конец рулевой» рулевой выполнения волоконно-оптического кабеля подключите волоконно оптический интерфейс на настольном компьютере и легкие вилку.
      3. Запуск программы сбора данных поля с настольного компьютера. Убедитесь, что все камеры смонтированы на пирамиды и подключен к распределительной коробке автоматически показать, как связаны.
        Примечание: Если все камеры не показывать как подключен, сброс подключения камеры в рамках программы или устранить путем замены компонентов (камеры, соединительные кабели, кольцо, и т.д.) на систематической основе.
  4. Фотосъемка и запись данных на каждой станции.
    1. Запуск программы мобильные полевые сопоставления из портативного компьютера.
    2. Выберите инструмент «Марка» и перетащите значок назначения на станции, чтобы обеспечить отношение к станции.
    3. Медленно опустите выборки пирамиды к морскому дну с помощью судна гидравлические лебедки, когда станция была достигнута, и судно было остановлено.
      Примечание: Это сделано экипажем судна и давления чувствительные лебедка должна быть включена до снижения выборки пирамиды.
    4. Запуск программы сбора данных поля с настольного компьютера, в то время как пирамиды опускается до дна.
      1. Дважды щелкните поле «Краткое имя области» и введите имя для области.
        Примечание: Это только должно быть сделано для первой станции района.
      2. Нажмите кнопку «Запустить Cam капитанов» для отображения представления камеры и другую информацию на экране рядом с элементами управления гидравлическая лебедка.
    5. Переключитесь на мощность лампы.
    6. Захват данных квадрат после выборки пирамиды приземлился на морском дне.
      1. В программе сбора данных поля нажмите кнопку «Начать станция», чтобы начать запись видео.
        Примечание: Кнопка будет мигать красным во время записи видео.
      2. Нажмите кнопку «Принять снимки», когда появится четкое представление о морском дне, а затем нажмите кнопку «Сохранить все», чтобы захватить неподвижные изображения из всех представлений камеры одновременно.
      3. Нажмите кнопку «Записать в базу данных».
        Примечание: Это будет воспитывать новое диалоговое окно с глубины, местоположение, температуры, номер станции, квадрат числа, имя области и уникальный идентификационный номер, автоматически вводится в программное обеспечение.
      4. Введите количество гребешки, видели в цифровых еще камеры изображения в поле «Число гребешок» и введите любые комментарии в поле «Комментарии».
      5. Нажмите кнопку «Отправить данные» для записи данных о квадрат как строка в поле базы данных.
    7. Поднимите пирамиды, до тех пор, пока больше не видно дна.
    8. Медленно опустите пирамиды на морском дне и повторите шаги 2.4.6 и 2.4.7. до тех пор, пока данные для четырех quadrats был захвачен. Убедитесь, что пирамиды дрейфовал так что регистрируются различные квадрат изображения морского дна.
    9. Поднимите пирамиды выборки из морского дна в безопасное место рядом с судна.
    10. В то время как пирамиды воспитывается в конце станции.
      1. Нажмите кнопку «Конец станция» в программу сбора данных поля до конца записи видео и заранее программу до следующей станции.
      2. Нажмите кнопку «Выйти из программы», чтобы закрыть программу.
      3. Отключения питания огней.
      4. Нажмите кнопку «Захватить станцию» в программе сопоставления мобильных поля пометить станции как завершенную, а затем повторите шаг 2.4.2.
    11. Повторите предыдущие шаги раздела 2.4. до тех пор, пока будут завершены все обследования станций.
  5. Проведение калибровки падение камеры.
    1. Измерьте длину по крайней мере 30 клеток сетки проволочной сеткой с электронным суппортами. Марк клетки, которые измеряются.
    2. Прикрепите сетку к основанию пирамиды выборки с помощью бечевки или веревку. Убедитесь, что измеренная grid-нейроны находятся в камеру просмотров.
    3. Повторите шаги 2.4.3 до 2.4.6.2 для захвата изображения сетки.
      Примечание: Эта калибровка обычно делается перед первой станции, но может быть сделано до вылета в баке теста или в любое время в ходе обследования. Цель заключается в том, чтобы определить длину в мм соотношение пикселов для подтверждения квадрат размер и измерения характеристик в пределах изображения.
  6. Количественную оценку данных в цифровых изображений камеры квадрат.
    Примечание: Используйте изображения из других камер и видео как СПИД в этот процесс.
    1. Запуск программы сбора данных лаборатории и выберите профиль «Оцифровка».
    2. В раскрывающемся меню выберите год, площадь, камеры, станция и квадрат интерес.
    3. Нажмите кнопку «go», чтобы принести изображения на основе критериев, выбранных на шаге 2.6.2. в программу.
    4. В разделе «Подложки» установите флажки для типов субстрата, которые присутствуют. Смотрите14 для подробного описания типов субстрата и как они классифицируются.
    5. Количественно macrobenthic животных.
      Примечание: 50 таксонов макрозообентоса подсчитано или отметил как подарок или отсутствует. Полный список этих таксонов и как они отслеживаются можно найти в справочных13.
      1. Установите флажки для животных, которые присутствуют в разделе присутствие «Инвертирует».
      2. Введите количество каждого животного, наблюдается в разделе игр «Инвертирует».
      3. Нажмите на красную кнопку «SC» и точка каждого гребешок на изображении.
      4. Нажмите зеленую кнопку «НФ» и точка каждого морская звезда в изображении.
      5. Нажмите черную кнопку «CL» и точка каждого Клэппер (гребешок, который умер, но обе стороны корпуса еще присоединены к петля) в изображении.
      6. Нажмите на синюю кнопку «FI» и точка каждой рыбы в изображении.
      7. В разделе игр «Рыба» введите количество каждого типа рыбы наблюдается.
        Примечание: Для других животных, пунктирная программа автоматически подсчитывает количество точек и присваивает графов в соответствующую категорию. Для рыб, точками считаются автоматически, но пользователь должен определить тип рыб и сколько. Общее количество точек рыбы, учитываются в рамках программы должно соответствовать количество каждого типа рыбы, введенный пользователем.
    6. Нажмите кнопку «Отправить» для записи данных об изображении в виде строки в лабораторию базы данных и создать копию изображения с животными пунктиром.
    7. Выполните шаги 2.6.4 контроль качества. и 2.6.5.
      1. Изменить профиль в программе сбора данных лаборатории «ImageCheck.»
        Примечание: Это должно быть сделано лицом отличается от того, что шаги 2.6.4 и 2.6.5 для изображения.
      2. Повторите шаги 2.6.2 и 2.6.3. чтобы загрузить исходное изображение, пунктирная изображение и заполнить в субстрат и животных данные, введенные на профиль пользователя «Оцифровка».
      3. Просмотрите запись для точности и внесите необходимые изменения.
      4. Выберите кнопку «Отправить», чтобы перезаписать данные об изображении, представленный «Оцифровка» пользователя и пометить изображение как качество контролируется в лаборатории данных.
    8. Мера гребешки в изображения.
      Примечание: Гребешки частично видимым (закрывались наросты, частично в изображения, и т.д.) или Выкл морского дна не должна быть измерена.
      1. Запустите программу аннотатором изображения.
      2. Выберите «Файл» и затем «Load Image каталог» из раскрывающегося меню. Перейдите к пунктирной образ интерес и загрузить изображение в программу.
      3. Выберите заметку «линии» и нарисуйте линию от макушкой гребешок в верхней части оболочки гребешки.
      4. Повторите шаг 2.6.8.3. для всех измеримых гребешки в изображении.
      5. Выберите «Файл» и затем «Сохранить аннотации», чтобы создать лист распространение измерений.
      6. Преобразование измерения из пикселей миллиметров с помощью средняя пикселей соотношение миллиметров от 2,5.

3. данные продукты

  1. Вычислите пространственно конкретные оценки гребешок плотности и размера.
    1. Участка обследования станций с использованием картографического программного обеспечения.
    2. Раздел Обзор станции гребешок области управления симулятор (SAM) модели зон.
      Примечание: В США Atlantic морской гребешок промысел, Самс модель используется для морской гребешок изобилия и посадок8проекта. Все следующие шаги выполняются для каждой зоны МСОС.
    3. Средняя гребешок измерения для получения средней оболочки высоты гребешков.
    4. Расчет средней плотности и стандартные ошибки гребешки.
      1. Увеличьте размер квадрат с высоты средней оболочки гребешки в зоне Самс отрегулировать для частично видимым гребешки, учитываются по краю изображения19.
      2. Вычислите плотность, используя размер скорректированный квадрат и уравнения для 2-ступенчатый выборки для учета нескольких quadrats пробы на каждой станции20:
        (1)Equation 1
        (2)Equation 2
        где n = первичных выборочных единиц (станций), m = элементы на единицу первичной пробы (quadrats), Equation 3 = измеренное значение (количество гребешки) для элемента j в первичной единице, Equation 4 = выборочное среднее каждого элемента (квадрат) в основной блок i (станций), и Equation 5 = означает более двух этапов. Это стандартная ошибка это означает:
        (3)Equation 6
        где Equation 7 дисперсия среди средств основной единицы (станции).
  2. Вычислите общее и эксплуатируемых биомассы.
    1. Умножьте гребешок плотности по общей площади обследованных оценить количество гребешки в этом районе.
    2. Создание оболочки высота частотное распределение гребешок измерения с 5 мм размер ячеек.
    3. Умножьте 3.2.1. по частоте гребешки в каждом размера Бен от 3.2.2. чтобы получить количество гребешки в каждом размера Бен в этом районе.
    4. Умножьте оценкам мяса гребешки на середину каждого 5 мм размер бункера на количество гребешки в каждом размера Бен. Использование оболочки высоту мясо вес регрессий, указанной группой Совет по управлению рыболовством в Новой Англии гребешок плана развития оценить вес гребешок на размер в граммах21.
    5. Сумма веса мяса гребешки от 3.2.4. производить оценку общего гребешок биомассы. Преобразуйте гребешок биомассы из граммов в метрических тонн.
    6. Разделите сумму гребешков Мясо весов от 3.2.5. Общее количество гребешки с 3.2.1. чтобы получить средний вес одной гребешок.
    7. Умножьте количество гребешки на каждый размер Бен от 3.2.3. по коммерческим морским гребешком земснаряд избирательности уравнение, чтобы оценить количество эксплуатируемых гребешками22.
    8. Повторите шаги 3.2.5. и 3.2.6. с Количество эксплуатируемых гребешки от 3.2.7. для оценки биомассы гребешки эксплуатируемых размера и веса их средняя мяса.
  3. Создание карты распределения гребешок.
    1. Разделить сумму графов гребешок, гребешки с высоты корпуса менее 75 мм и морские гребешки с высот оболочки свыше 100 мм на каждой станции обследования, Общая площадь в цифровой фотокамера (9,2 м2) на каждой станции соответственно рассчитать общий морской гребешок, несовершеннолетних гребешок и плотность эксплуатируемых гребешок на каждой станции.
    2. Участок каждый плотность для каждой станции для сопоставления пространственное распределение общей, несовершеннолетних и эксплуатируемых гребешок изобилия, соответственно.

Representative Results

Обследования станций были взяты пробы в рамках пяти исследовательских поездок, проведенных с конца апреля до середины июля (рис. 2). Из-за вопросов погоды и видимости полоса в зоне SAMS, CL2-S-EXT не были взяты пробы и некоторые станции в других зонах также были сняты во время проверки контроля качества. Для всех других станций четырех высокого качества цифровых изображений были захвачены (рис. 3). Для всех изображений на этих станциях субстрат и macrobenthic животных были количественно и гребешки были измерены. Морской гребешок подсчитывает и измерения были разделены зоны Самс, позволяя численность, распределение и биомасса оценок, а также проверенные необработанных данных гребешок графов и измерений, чтобы оказываться на северо-востоке научный центр рыболовства и Новой Англии Совет по управлению рыболовством 1 августа для включения в ежегодный процесс выделения гребешок (таблицы 1 и 2). Для всех гребешков, были созданы карты распределения гребешок несовершеннолетних гребешки (оболочка высот менее 75 мм) и гребешки эксплуатируемых размера (оболочки высоты более чем на 100 мм) (рис. 4).

Figure 2
Рисунок 2: падение камеры станций на банке Джорджес 2017. Станции отображаются на судне с датами обследования и стратифицированной с высокий интерес пробы с станциями 2.8 км друг от друга и всех других областях, отобранных с станциями 5,6 км друг от друга. Черные линии и метки определяют гребешок области управления симулятор модель зоны используется для проекта морского гребешка изобилия и посадок. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3: пример цифровой видеокадр из обзора камеры 2017 падение на банке Джорджес. Для всего обследования банке Джорджес субстрат и macrobenthic животных были количественно и гребешки были измерены в 5216 изображения аналогичного качества. Все изображения можно просматривать на < http://bit.ly/scallopsurvey>. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Площадь Квад Станции Измеренные SH SC. за m2 SE Морские гребешки
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-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-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

Таблица 1: цифровых еще камеры данные обследования 2017 падение камеры Жорж банка. Результаты представлены гребешок области управления симулятор модели зон. В таблицу включены является скорректированный квадрат площадь (Quad), количество станций пробы, количество гребешок оболочки высоту (измеренные), высота средней оболочки гребешки, наблюдается в мм (ш), среднее количество гребешки на м2 (Sc. за м 2) с связанные стандартная ошибка (SE) и оценить количество гребешки в миллионах (гребешки). Не быть получены результаты для CL1-NA-S, потому что не гребешки были замечены.

Оценка общей биомассы Оценка эксплуатационных биомассы
Площадь МВТ MT SE МВТ MT SE
CL1-NA-N 18.28 13 900 4100 23,85 9900 2950
CL1-AC 24,87 1650 350 33.72 1350 300
CL1-NA-S -- -- -- -- -- --
CL2-N-NA 14.89 3200 1500 26.51 2100 980
CL2-S-AC 15.84 7360 685 23.47 4600 425
CL2-S-EXT 9.46 5150 440 17.1 1900 165
NF 16.26 600 260 27.59 500 200
NLS-AC-N 34.15 8900 3390 38,02 7800 2,990
NLS-AC-S 8.49 99,100 31,590 16.88 24 600 человек 7,830
NLS-EXT 16.73 16 200 15,590 19.54 7600 7,310
NLS-NA 20.4 53,000 22,100 25.13 30 700 США 12800
SCH 10.45 6600 1260 24.65 3300 620
SF 9.1 6800 1,080 17.33 2400 380

Таблица 2: оценки общего и эксплуатируемых биомассы на банке Джорджес 2017 падение камеры обзора. Результаты представлены на гребешок области управления симулятор областей модели. В таблицу включены вес мяса означает гребешок в g (МВт), общий вес гребешки в метрических тонн (МТ) и стандартная ошибка в метрических тоннах. Не быть получены результаты для CL1-NA-S, потому что не гребешки были замечены.

Figure 4
Рисунок 4: морской гребешок распределение и численность на банке Джорджес во время 2017. Гребешок распределение и численность на банке Джорджес во время 2017 для всех гребешков (вверху), гребешки меньше, чем высота оболочки 75 мм (средний) и гребешки больше, чем высота 100 мм оболочки (внизу) падение камеры обзора. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Discussion

Дизайн протоколы обследования являются гибкими, но очень важно рассмотреть вопрос о целевых видов поведения и обзор целей при обобщении эти протоколы. Обзор литературы и предварительных или первоначального исследования может использоваться для включения в обследования целевых видов поведения. К примеру меньше, чем один гребешок в 12,5 м2 (0.08 гребешки/м2) находится ниже устойчивого коммерческого рыболовства плотность23. Таким образом путем отбора проб четыре quadrats на станции, области образец станции связано с обнаружения гребешки в коммерческих плотности. Кроме того морских гребешков обычно объединяются, а не случайным образом распределены на морском дне, влияющих как станция интервалов влияет точность плотности оценкам24. Ряд исследований с использованием среднее и дисперсия данных из первоначальных исследований рассмотрены точность и определить, что 5,6 км было максимальное расстояние станции должен быть помещен отдельно5,25,26. Дизайн системной выборки обследования находился под влиянием цели обследования. Границы зон Самс изменения часто и часто после обследования были проведены21,27. Системные выборки позволяет избежать серьезной проблемой после стратификации границы для пространственной оценки, что воздействия случайно стратифицированной или оптимально выделенных обследование конструкций20. Равномерное распределение станций также облегчает обнаружение нового набора гребешок и картирования морского дна отложения и macroinvertebrate распределений28. Один шаг, где это не возможно рассматривать целевых видов поведения и обзор целей является идентификация судна, именно поэтому протокол начинается с этим шагом. Судно имеет важное значение для отбора проб на море и диктует последующие шаги Дизайн опроса. Для наших протоколов жизненно важно заниматься коммерческой рыбной промышленности содействовать транспарентности в методах обследования и уверенность в результатах опроса. Использование коммерческих рыболовных судов был впечатляющие способ включить промышленности в наши методы и размера и возможностей судов допускается для больших, тяжелых камеры аппарата и для обследования станций для выборки в необходимые сроки. Кроме того владельцы судов несут ответственность за все расходы, связанные с использованием судна и были компенсированы через распределение гребешок фунтов награжден национального управления океанических и атмосферных через программу резервирования исследования Атлантического гребешок 29. Хотя это не обязательно для участия промышленности в обследованиях, размер, возможности, и стоимость имеющихся судов должны рассматриваться до разработки других аспектов обследования.

Аспекты сбора и обработки данных протоколов представить самое главное преимущество, но и ограничение этого метода. Использование специализированного программного обеспечения и баз данных для количественного определения данных в пределах изображения происходит в значительных расходов. Однако использование этих продуктов SMAST падение камеры обследование представляет собой эволюцию программы началась в 1999 году и не является необходимым. Например когда программа впервые начала, гребешок графов были сделаны с ручкой и бумагой и свободного программного обеспечения теперь доступна для измерения в пределах изображения. Аналогично текущей цифровой фотокамерой был выбран как он был способен обнаруживать все классы размера гребешки и позволило примерно 200% увеличение без потери качества изображения (рис. 3), но более низкое разрешение, менее дорогие камеры используемые ранее в обследования смогли полностью обнаружить гребешки коммерческих размер30. Как с протоколами обследования дизайн, тип камеры должно увязываться с резолюции, необходимые для выявления целевых видов и достижения целей обследования. Захват изображений и записи видео на каждой станции обеспечивает значительное преимущество над традиционными обследования методы, обеспечивая непрерывное возможность пересмотреть проб и расширить анализ таксонов или характеристик Хабитат, изначально не считано или перечисление. Например, изображения с ежей и другие иглокожие первоначально отметил как представления или отсутствует в базе данных SMAST были пересмотрены количественно оценить их численность и биомасса через время12. В противоположность этому образцы от более традиционных методов обследования например экскаваторы или сеток брошенные в море и не могут быть пересмотрены. Однако достижения, которые позволяют для огромного количества изображений для получения и хранения может привести к миллионы изображений, собранных с лишь незначительная используются. Это во многом из-за ограничения времени и затрат, как люди нужны для извлечения данных и привести к большое количество неиспользованных информации31. Достижения в автоматизированного обнаружения животных и характеристик Хабитат может помочь решить эту головоломку.

Изображения на основе методов обследования может предоставить необходимые данные для мониторинга мелководьях и связанные Хабитат, но дополняющего протоколы, описанные здесь с другими методами, которые собирают биологических образцов является идеальным. Без отношений вес оболочки высота мяса гребешок, создаваемые на базе экскаватора выборки оценки биомассы не удастся. Кроме того отношения вес оболочки высота мяса гребешок варьируется в зависимости от времени и места на банке Джорджес, указывающее, что последовательно обновление уравнения, используемые для описания этой взаимосвязи является полезным32. Сочетание изображения и физические методы, основанные на образец также помогает в изучении предубеждения и предположения каждого метода. Измерение высот оболочки гребешки в падение камеры изображения с суппортами количественно уклоном измерения, связанные с кривизной объектив камеры и расстояние от изображения центр33. И наоборот парных сравнений между изображениями и буксирах земснаряд помогли определить, какая доля гребешки на морском дне на самом деле собирается и как доля изменяется с морским гребешком размер6.

Подводного изображения были использованы в области морской экологии для десятилетий17,34. Однако снижение расходов высокого разрешения камеры и хранения данных сделали подход более практичным, чем в прошлом. Методы, описанные в этом документе может быть обобщена и имеют широкую применимость, помогая содействовать разработке более обследований на основе образа. Говоря более конкретно процедуры показывают, как результаты могут быть использованы для получения данных, чтобы помочь управлять сессильных беспозвоночных (таблицы 1-2) и способствовать более широкому пониманию морской среды7,9,10 ,11,12,13,14,15.

Disclosures

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgments

Спасибо для студентов, сотрудников, капитанов и экипажей, которые приплыли на этих исследовательских поездок и владельцев, которые представили их судов. Благодаря Jaffarian т. для разработки программы сбора данных лаборатории, Electromechanica, Inc. для разработки в области программного обеспечения и оборудования, а также CVision консалтинг для разработки программы аннотатором изображения. Финансирование было предоставлено NOAA награды, NA17NMF4540043, NA17NMF4540034 и NA17NMF4540028. Мнения, высказанные здесь являются мнениями авторов и не обязательно отражают взгляды НОАА.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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).

Tags

Науки об окружающей среде выпуск 137 экологических наук морской экологии рыболовства Placopecten новозеландский совместных исследований управления ресурсами подводных изображений
Методы для проведения обследований на основе образа бентических макробеспозвоночных и среды их обитания, подтверждается падение камеры обследования для Атлантический морской гребешок
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter