Waiting
Login processing...

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

Environment

Yansıma tabanlı anketler bentik Macroinvertebrates ve onların oturmaya elverişli için Atlantik deniz tarak tarafından açılan kamera anket örneği için yöntemleri

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

Summary

Temel görüntü etüt deniz çevresinin örnek için giderek daha pratik, non-invaziv bir yöntemdir. Biz bereket tahminleri bir damla kamera anket Protokolü ve Atlantik deniz tarak (Placopecten magellanicus) dağılımı mevcut. Biz nasıl bu iletişim kuralı uygulama diğer bentik macroinvertebrates için genelleştirilmiş tartışıyorlar.

Abstract

Sualtı Görüntüleme uzun deniz ekoloji alanında kullanılan ama Azalan maliyetler yüksek çözünürlüklü kameralar ve veri depolama yaklaşım daha pratik daha geçmişte yaptık. Yansıma tabanlı anketler için ilk örnekleri revisited izin ve genellikle ağlar veya dredges ilişkin geleneksel araştırma yöntemlerine göre non-invaziv vardır. Yansıma tabanlı anketler için protokolleri büyük ölçüde değişebilir ama hedef tür davranış ve anket hedefleri tarafından yönlendirilmesi. Bunu göstermek için yordam bir örnek ve temsilcisi sonuçları sağlamak bir Atlantik deniz tarak (Placopecten magellanicus) açılan kamera anketin en son bizim yöntemleri açıklanmaktadır. Yordamı anket tasarım, veri toplama ve veri ürünleri içerir üç kritik adım bölünür. Tarak davranış etkisi ve ABD deniz tarak kaynak bağımsız bir değerlendirme Anketi ameliyat sağlama anket hedefi sonra Yöntem genelleme bağlamında ele alınmıştır. Genel olarak, geniş uygulanabilirliği ve University of Massachusetts Dartmouth okul esnekliğini Deniz Bilimleri ve teknolojisi (SMAST) kamera anket damla için gösterir yöntemi yaygın ve sesil omurgasızlar çeşitli için uygulanan veya Habitat araştırma odaklı.

Introduction

Atlantik deniz tarak (Placopecten magellanicus) bir deniz kabuklu yumuşakça kıta sahanlığı Cape Hatteras, North Carolina1Kuzeybatı Atlantik Okyanusu'nun St. Lawrence, Amerika Birleşik Devletleri Körfez boyunca dağıtılmış olduğunu. Amerika Birleşik Devletleri deniz tarak balıkçılık iniş ve değer görülmemiş artar son on beş yıl içinde yaşadı ve ülkenin en yüksek değerli balıkçılık ile iniş $440 milyon 20152yaklaşık değer biri haline gelmiştir. Bu artış rağmen tarak balıkçılık çaba Juvenil tarak ile alanları korumak ve yüksek büyük tarak ile alanlarda balıkçılık odaklanmak amaçlayan bir alan döndürme sistemi uygulanması ile son 20 yıl içinde önemli ölçüde düşürülmüştür yoğunluğunu1. Bu yönetim anlayışıyla tarak yoğunluğu ve birkaç anketler University of Massachusetts Dartmouth okul için Deniz Bilimleri dahil ve teknoloji (SMAST) açılan kamera anket tarafından sağlanan boyutu dağınık şekilde özel bilgi gerektirir.

SMAST damla kamera anket balıkçılık kaynak yöneticileri, deniz bilim adamları ve balıkçı toplulukları ABD deniz tarak kaynak ve ilişkili yaşam bağımsız bir değerlendirmesini sağlamak için hedeftir. Anket tarak balıkçılar ile işbirliği içinde geliştirilen ve dalış çalışmalar3,4üzerinde dayalı quadrat örnekleme teknikleri uygular. Deniz tarağı Georges Bank5olarak bilinen balıkçılık üretken alanının kapalı bölümleri içinde yoğunluğunu tahmin etme üzerinde duruldu 2000'lerin ilk araştırmaları, ama anket ABD ve Kanada tarak kaynağında çoğunluğu kapsayacak şekilde genişletilmiş sular (≈100, 000 km2)6,7. Bilgi Anketi stok değerlendirme atölye sürecinde tarak stok değerlendirmesi dahil ve güvenilir bir şekilde yıllık tarak hasat ayırma8' yardım etmek için New England balıkçılık Yönetim Konseyi verilmektedir. Buna ek olarak, veri SMAST damla kamera anketi tarak olmayan türler7,9,10,11,12 ekoloji anlamak için çeşitli şekillerde katkıda bulunmuştur ve bentik habitat13,14,15karakterizasyonu. Bu geniş uygulanabilirliği yöntemi yaygın ve sesil omurgasızlar, potansiyel olarak bilimsel bilgi ve ilke geride bıraktı omurgasız su ürünleri genişleme sorunu hafifletmek için yardımcı çeşitli için uygulanan gösterir başarılı bir şekilde onları16yönetmek için gerekli. Ayrıca, görüntü tabanlı örnekleme non-invaziv geleneksel nüfus örnekleme yöntemleri ve giderek daha uygun fiyatlı nedeniyle yüksek çözünürlüklü kameralar ve veri depolama17,18maliyetlerinin azaltılması için karşılaştırılır. Burada 2017 yöntemleri Georges Bank ABD bölümünü tarak yönetimi için kullanılan SMAST damla kamera anketin yordamı örneklemek için sunulmuştur. Biz onun Generalization (Genelleştirme) ve diğer sesil omurgasızlar uygulamaya yardımcı olmak için bu yordamı arkasındaki mantığı tartışıyorlar.

Protocol

1. anket tasarım

  1. Bir veya daha fazla denizaşırı ticari tarak gemileri temin için 6 - 8 günlük aralıkları bulmak.
  2. Nerede üç kamera, ışık ve bir fiber optik kablo olabilir için bir bağlantı kutusu (Şekil 1) monte edilmiş bir iç çerçeve ile çelik bir piramit inşa. Dijital fotoğraf makinesi ve iki hala yüksek tanımlı video kameralar ama daha düşük çözünürlük çoğu yüksek çözünürlüklü bir kamera olduğundan emin olun.

Figure 1
Şekil 1: damla kamera anket piramit kameralar ve 2017 veri toplama için kullanılan ışık. University of Massachusetts Dartmouth, Deniz Bilimleri ve teknoloji kamera anket piramit kameralar ve 2017 veri toplama için kullanılan ışıkları ile bırakın. Kamera ve ışık kabloları bir fiber optik kablo birbirine bağlayan bir bağlantı kutusu ışıkları ile iki çubuk arasındaki monte ve gösterilmez. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

  1. Sistematik örnekleme tasarım araştırma istasyonları 5.6 km ayrı Georges Bank balıkçılık ve 2.8 km ayrı önem1 iki alanda kullanılan çoğu alanlarında eklemenizi sağlar
    Not: İki bilim adamı, bir Yüzbaşı ve bir arkadaşı 24 saatte 5.6 km ızgaralarında ve 2.8 km ızgara üzerinde 80 istasyonları yaklaşık 50 istasyonları anket başardık. Bu nedenle, yaklaşık 5 anket gezileri anketi tamamlamak için ihtiyaç vardı.

2. veri toplama

  1. Ekipman gemi üzerine yükleyin.
  2. Gemi güverte ekipmanları ayarlayın.
    1. Piramit, fiber optik ile hassas vinç davulunun üstündeki kablo ve slip halka ve üstünde-e doğru gemi güverte davit bağlı bir basınç düzenleyin. Fiber optik kablo vinç davit ve piramit gemi vinç kablo dokunmadan çalıştırabilirsiniz emin olun.
    2. Vinç, davit ve davit plaka yerine takmak için küçük, geçici kaynak kullanın.
    3. Tel basınç duyarlı vinç güç kablosunu geminin sigorta kutusu içine.
    4. Piramit için bağlantı kutusu ekleyin.
    5. Kameralar ve ışıklar Piramide ekleyin.
    6. Kameralar ve ışıklar bağlantı kutusu için kamera ve ışık kabloları bağlayın.
    7. Fiber Optik Kablo kasnak çalıştırın ve davit için ekleyin.
    8. Piramit için gemi hidrolik vinç kablosunu takın.
  3. Ekipman gemi kaptan köşkü olarak ayarlayın.
    1. Takın ve güvenli masaüstü bilgisayar.
    2. 2 monitör masaüstü bilgisayarınıza bağlayın. Bilgisayarın yakınına bir monitörü ve denetimleri yakınındaki ikinci geminin hidrolik vinç için güvenli.
    3. Küresel konumlandırma sistemi (GPS) aygıt masaüstü bilgisayar üzerinden için bir USB bağlantı noktasına bağlayın.
    4. Takın ve bir mobil alan eşleme program gemi dümen yakınındaki bir dizüstü bilgisayarınızın güvenliğini. Kalkış öncesi bilgisayar istasyonu mekanlar yüklemek.
    5. Dizüstü bilgisayara seri bir bağlantı noktası üzerinden bir GPS aygıtı bağlayın.
    6. Kameralar ve ışıklar için gemi Kaptan Köşkü bağlayın.
      1. Fiber optik kablo Kaptan Köşkü Çalıştır "güverte sonu" basınç duyarlı vinç optik kayma yüzüğü takın.
      2. Fiber optik kablo Kaptan Köşkü çalışması "Kaptan Köşkü sonu" fiber optik arabirimi masaüstü bilgisayar ve ışık güç kablosunu takın.
      3. Alan veri toplama programı masaüstü bilgisayardan başlatın. Bütün kameralar monte üzerinde piramit ve otomatik olarak bağlantı kutusu takılı emin olun bağlı olarak göstermek.
        Not: Eğer bütün kameralar olarak göstermek değil bağlı, program içinde kamera bağlantılarını sıfırlamasına veya bileşenleri (kamera, bağlantı kabloları, fişi ring, vb) sistematik bir şekilde swapping tarafından sorun giderme.
  4. Görüntüler ve her istasyondaki kayıt veri yakalama.
    1. Dizüstü bilgisayar mobil alan eşleme programını başlatın.
    2. "Mark" aracını seçin ve bir yatak istasyonuna sağlamak için bir istasyonu hedef simgesini sürükleyin.
    3. İstasyona ulaştı ve gemi durduruldu geminin hidrolik vinç kullanarak dalacak örnekleme Piramide yavaşça indirin.
      Not: Bu geminin mürettebatı tarafından yapılır ve basınç duyarlı vinç örnekleme piramit düşürücü önce açılması gerekir.
    4. Piramit için zemine indirilir iken alan veri toplama programı masaüstü bilgisayardan başlatın.
      1. "Alan kısa adı" kutusunu çift tıklatın ve alan için bir ad girin.
        Not: Bu yalnızca bir alan ilk istasyon için yapılması gereken.
      2. Hidrolik Vinç kontrolleri yakınındaki monitörde kamera görüntülerini ve diğer bilgileri görüntülemek için "Başlat kaptanları kam" düğmesini tıklatın.
    5. Gücüyle ışıklar için geçiş.
    6. Örnekleme piramit dalacak üzerinde indi bir kez quadrat veri yakalama.
      1. Alan veri toplama programı "Station video kayıt başlatmak için Başlat"'ı tıklatın.
        Not: video kayıt sırasında belgili tanımlık düğme kırmızı yanıp söner.
      2. Zemine açık bir görünümü görüntülendiğinde "Snapshots al", ardından "Aynı anda tüm kamera görünümlerden sabit bir görüntü yakalamak için Tümünü Kaydet" tıklatın.
      3. "Yazmak için veritabanı" düğmesini tıklatın.
        Not: Bu derinlik, konumu, sıcaklık, station numarası, quadrat numarası, alan adı ve yazılım tarafından otomatik olarak girilen bir benzersiz kimlik numarası ile yeni bir diyalog kutusu açılacaktır.
      4. Dijital sabit kamera görüntü "Tarak sayı" kutusunda görülen tarak sayısını girin ve herhangi bir yorum ve "Yorum" metin kutusuna yazın.
      5. Verileri quadrat hakkında bir satır alan veritabanına yazmak için "Veri Gönder" düğmesini tıklatın.
    7. Zemine artık görülebilir kadar piramit kaldır.
    8. Yavaş yavaş zemine Piramide düşürebilir ve 2.4.6 ve 2.4.7 numaralı adımları yineleyin. dört quadrats için veri olana yakalandı. Böylece zemine farklı quadrat görüntüler yakalanır piramit sürüklendi var emin olun.
    9. Zemine üzerinden örnekleme Piramit gemi yanında güvenli bir yere kaldırın.
    10. Uç istasyon ise piramidin ortaya çıkar.
      1. Video kaydı sonlandırmak için alan veri toplama programı ve önceden programı sonraki istasyona "Uç istasyon"'ı tıklatın.
      2. Programı kapatmak için "Bırak programı" düğmesini tıklatın.
      3. Güç Işıkları kapatın.
      4. "Yakalama istasyonu" İstasyonu tamamlandı olarak işaretlemek için mobil alan eşleştirme programı tıklatın sonra 2.4.2 arasındaki adımları yineleyin.
    11. Bölüm 2.4 ve önceki adımları yineleyin. tüm araştırma istasyonları tamamlayıncaya kadar.
  5. Bir kamera kalibrasyon damla yapmak.
    1. En az 30 ızgara hücreleri Tel ızgara elektronik kaliperler uzunluğunu ölçmek. Ölçülür hücreleri işaretlemek.
    2. Kılavuz örnekleme piramit sicim ya da ip kullanarak tabanına iliştirin. Ölçülen ızgara hücreleri kamera görüntülerini olduğundan emin olun.
    3. 2.4.3-2.4.6.2 esir alma imge kılavuz için adımları yineleyin.
      Not: Bu ayar genelde önce ilk istasyonu gerçekleştirilir ancak önce kalkış bir test tankı veya olan anket sırasında herhangi bir zamanda yapılabilir. Mm quadrat boyutu onaylamak ve belgili tanımlık imge içinde özellikleri ölçme için piksel oranı belirlemek için amaçtır.
  6. Dijital hareketsiz kamera quadrat imge içinde veri ölçmek.
    Not: Bu süreçte AIDS diğer kameralar ve video görüntüleri kullanın.
    1. Laboratuvar veri toplama programı başlatın ve "Makara" profili seçin.
    2. Yıl, alan, kamera, İstasyonu ve quadrat ilgi açılan menüden seçin.
    3. 2.6.2. adımda seçtiğiniz ölçütlere dayalı olarak bir resimdeki getirmek için "git" tıklayın. programa.
    4. "Yüzey" bölümünde mevcut yüzey tiplerinin kutularını tıklatın. 14 substrat türleri ve nasıl sınıflandırılır ayrıntılı bir açıklaması için bkz.
    5. Macrobenthic hayvanlar ölçmek.
      Not: macrobenthos 50 takson sayılan veya mevcut olarak veya yok kaydetti. Bu özellikleri ve nasıl izlenir tam listesi başvuru13' te bulunabilir.
      1. "Terslendiğine" durum bölümünde bulunan hayvanlar için kutuları tıklatın.
      2. "Terslendiğine" sayısı bölümünde gözlenen her hayvan sayısını girin.
      3. Görüntüdeki her tarak nokta ve kırmızı "SC" düğmesine basın.
      4. Yeşil "SF" düğme ve nokta görüntüdeki her deniz yıldızı tıklatın.
      5. Siyah "CL" düğmesini tıklatın ve her clapper nokta (vefat etti tarak, ama her iki kabuk hala bağlı menteşe için) görüntü.
      6. Mavi "FI" düğme ve nokta görüntüdeki her balık'ı tıklatın.
      7. "Balık" sayısı bölümünde gözlenen her balık türü sayısını girin.
        Not: Noktalı diğer hayvanlar için program otomatik olarak nokta sayısını sayar ve sayımları için uygun kategori atar. Balık için nokta otomatik olarak dikkate alınır, ancak Kullanıcı balık türünü tanımlamanız gerekir ve kaç. Program tarafından sayılır balık noktalar toplam sayısı Kullanıcı tarafından girilen her balık türü aynı olmalıdır.
    6. Görüntü laboratuarına bir satır ile ilgili verileri, veritabanı ve noktalı hayvanlarla görüntünün bir kopyasını oluşturmak yazmak için "Gönder" düğmesini tıklatın.
    7. Adımları 2.6.4 kalite kontrolünü gerçekleştirin. ve 2.6.5.
      1. "ImageCheck" için Laboratuvar veri toplama programı profili değiştirmek
        Not: Bu adımların 2.6.4 ve 2.6.5 görüntü için bir farklı bir kişi tarafından yapılmalıdır.
      2. 2.6.2 ve 2.6.3 adımları yineleyin. Orijinal görüntü, noktalı resim yüklemek ve "Makara" Kullanıcı profili tarafından girilen substrat ve hayvan veri doldurmak için.
      3. Doğruluk için girdiyi gözden geçirin ve gerekli değişiklikleri yapın.
      4. "Makara" Kullanıcı tarafından gönderilen görüntü ile ilgili verilerin üstüne yazmak için "Gönder" düğmesini seçin ve görüntü kalite kontrol laboratuar veritabanında olarak işaretleyin.
    8. Albümdeki gözlenen tarak ölçmek.
      Not: (büyümeleri, kısmen görüntü, vbtarafından kapatmamasını.) tarak kısmen görünür veya deniz yerden değil ölçülmelidir.
      1. Görüntü tanımlık programını başlatın.
      2. "Dosya" ve sonra "Yük yansıma dizini" açılır menüsünden seçin. Faiz noktalı resim için gidin ve programa resim yüklemek.
      3. "Çizgi ek açıklaması" seçin ve tarak kabuk üst tarak umbo bir çizgi çizin.
      4. 2.6.8.3 arasındaki adımları yineleyin. görüntüdeki tüm ölçülebilir tarak için.
      5. Ölçümlerin bir forma sayfası oluşturmak için "Dosya" ve sonra "Ek açıklamalar kaydedin" seçin.
      6. Ölçüleri piksellerden milimetre milimetre oranı ortalama piksel 2,5 kullanarak çevirme.

3. veri ürünleri

  1. Tarak yoğunluğu ve boyutu dağınık şekilde belirli tahminleri hesaplamak.
    1. Araştırma istasyonları haritalama yazılımı kullanarak çizmek.
    2. Tarak alan yönetim Simülatörü (SAMS) modeli bölgeleri bölüm anket istasyonlarına.
      Not: ABD Atlantik deniz tarak balıkçılık, SAMS modeli deniz tarak bereket ve iniş8proje için kullanılır. Tüm aşağıdaki adımları her SAMS bölge için yapılır.
    3. Fistolar ortalama kabuk yüksekliğini almak için Ortalama tarak ölçümleri.
    4. Ortalama yoğunluğu ve standart hataları tarağı hesaplayın.
      1. Ortalama kabuk yüksekliği ile tarak kısmen görünür tarak19görüntü kenarı boyunca sayılır için ayarlamak için SAMS bölgedeki quadrat boyutunu büyütür.
      2. Birden çok quadrats her İstasyonu20, örnek için hesap için ayarlanan quadrat boyutu ve denklemler için 2 aşamalı örnekleme tasarım kullanarak yoğunluk Hesapla:
        (1)Equation 1
        (2)Equation 2
        birincil örnek birimleri (istasyonları), burada n = m öğeleri birincil numune ünitesi (quadrats), başına = Equation 3 = ölçülen değer (sayıları tarağı) öğe j birincil birimi için ben, Equation 4 örnek ortalaması öğesi (quadrat) başına birincil birimde = ben (istasyonları), ve Equation 5 = iki-aşamaları üzerinde demek. Yani standart hatası olduğunu:
        (3)Equation 6
        nerede Equation 7 fark arasında birincil birimi (istasyonları) anlamına gelir.
  2. Toplam ve Etkilenme biyokütle hesaplayın.
    1. Tarak yoğunluğu tarak alan sayısını tahmin etmek için ankete Toplam alan tarafından çarpın.
    2. Tarak bir kabuk yükseklik frekans dağılımı 5 mm boyutu kutuları ile ölçümleri oluşturun.
    3. 3.2.1 çarpın. 3.2.2 her boyutu Kutusu'ndan tarak sıklığını tarafından. bölgedeki her boyutu Kutusu'ndaki tarak sayısını elde etmek için.
    4. Tarak her boyutu kutusu sayısına göre her 5 mm boyut bin orta noktada tarak tahmini et ağırlığını çarpın. New England balıkçılık Yönetim Konseyi tarak planı geliştirme ekibi tarafından belirtilen et ağırlık regresyonlar kabuk yüksekliğe tarak ağırlık gram21boyutta tahmin etmek için kullanın.
    5. 3.2.4 üzerinden tarak et ağırlık toplamı. Tahmini toplam tarak biyokütle üretmek için. Tarak biyokütle gram metrik tona dönüştürün.
    6. 3.2.5 üzerinden tarak et ağırlıkları toplamı bölün. Fistolar 3.2.1 üzerinden toplam sayısına göre. bir tarak ortalama kilo almak için.
    7. 3.2.3 her boyutu Kutusu'ndan, tarak sayısını çarpın. bir ticari tarak serpiştirmek tarafından etkilenme sayısını tahmin etmek için seçicilik denklem22Fistolar.
    8. 3.2.5 adımları yineleyin. ve 3.2.6. 3.2.7 üzerinden sömürülebilir tarak sayıları ile. Fistolar sömürülebilir boyutu ve onların ortalama et ağırlık biyokütle tahmin etmek için.
  3. Tarak dağıtım haritaları oluşturmak.
    1. Tarak sayar, kabuk heights 75 mm daha az ile tarak ve kabuk yükseklikleri sırasıyla genel olarak hesaplamak için her istasyondaki dijital fotoğraf makinesi (9.2 m2) Görüntülenen Toplam alan her anket Karakolu'na üzerinde 100 mm ile tarak toplamı bölmek tarak, juvenil tarak ve Etkilenme tarak yoğunluğu her istasyondaki.
    2. Her Yoğunluk kayma dağıtım genel, çocukça ve Etkilenme tarak bereket, sırasıyla eşleştirmek her istasyon için arsa.

Representative Results

Araştırma istasyonları geç Nisan mid-Temmuz için (Şekil 2) yapılan beş araştırma gezileri kapsamında örnek. Görünürlük ve hava sorunları nedeniyle, bir tarama alanı istasyonları SAMS bölgedeki CL2-S-EXT değil örnek ve bazı istasyonları diğer bölgelerde de düşürüldü kalite güvence kontrolü sırasında. Diğer istasyonları için dört yüksek kaliteli dijital hareketsiz görüntüler vardı (Şekil 3) ele geçirdi. Bu istasyonlar tüm görüntüleri, substrat ve macrobenthic hayvanlar sayılabilir ve tarak ölçüldü. Tarak sayar ve ölçümler kuzeydoğu balıkçılık bilim merkezi ve New England sağlanacak tarak sayar ve ölçümlerin, denetlenen ham veri ile birlikte bereket, dağıtım ve biyokütle tahminler için izin SAMS bölgesine göre bölümlenmiş Balıkçılık Yönetim Konseyi tarafından 1 Ağustos için yıllık tarak ayırma işlemini (Tablo 1 ve 2) içine dahil. Tarak dağıtım haritalar tüm tarak için oluşturulan Juvenil tarak (kabuk heights az 75 mm) ve tarak sömürülebilir boyutu (kabuk heights 100 mm'den daha büyük) (Şekil 4).

Figure 2
Şekil 2: 2017 yılında kamera istasyonları Georges Bank bırakın. İstasyonları anket tarihleri ile gemi tarafından görüntülenir ve istasyonları ile 2.8 km ayrı örneklenmiş yüksek ilgi alanları ve diğer tüm alanları istasyonları ile 5.6 km ayrı örneklenmiş tabakalı. Siyah çizgiler ve etiketleri proje deniz tarak bereket ve iniş için kullanılan tarak alan yönetim simülatörü modeli bölgeleri tanımlar. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 3
Şekil 3: örnek dijital fotoðraf 2017 açılan kamera anketi Georges Bank. Tüm Georges Bank anketin substrat ve macrobenthic hayvanlar sayılabilir ve tarak benzer kalite 5,216 Albümdeki ölçüldü. Tüm görüntüleri-ebilmek var olmak görüş vasıl < http://bit.ly/scallopsurvey>. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Alan Dört İstasyonları Ölçülen SH SC m2 başına SE Tarak
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

Tablo 1: dijital hareketsiz kamera verilerden 2017 açılan kamera anketi Georges Bankası. Sonuçlar tarak alan yönetim simülatörü modeli bölgeleri tarafından sunulur. Tabloda bulunan düzeltilmiş quadrat (Quad), Örneklenmiş Merkezi (istasyonları), tarak shell heights (ölçülür), ölçülen ortalama kabuk yükseklik mm (SH), tarak m2 (m Sc. başına başına ortalama sayısı olarak gözlenen tarağı sayısı sayısı alandır 2) ile ilişkili standart hata (SE) ve tarak milyonlarca sayısı tahmini (tarak). Çünkü hiçbir tarak gözlendi sonuçları CL1-NA-S için üretilen değil.

Tahmini toplam biyokütle Tahmini sömürülebilir biyokütle
Alan 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 1350 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-AC-N 34,15 8.900 3,390 38.02 7800 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 7600 7,310
NLS-NA 20,4 53,000 22,100 25.13 30,700 12800
SCH 10.45 6600 1.260 24.65 3300 620
SF 9.1 6,800 1,080 17.33 2400 380

Tablo 2: 2017 Georges bankanın toplam ve Etkilenme biyokütle tahminler bırakın kamera anket. Sonuçlar tarak alan yönetim simülatörü modeli alanlara göre sunulur. Tabloda bulunan ortalama tarak et ağırlık g (MW), tarak metrik ton (MT) toplam ağırlığı ve standart hata metrik ton vardır. Çünkü hiçbir tarak gözlendi sonuçları CL1-NA-S için üretilen değil.

Figure 4
Şekil 4: tarak dağıtım ve bereket Georges Bank sırasında 2017. Tarak dağıtım ve Georges Bank bereket sırasında 2017 için tüm tarak (üst), 75 mm kabuk yükseklik (orta) daha az Fistolar ve 100 mm kabuk yükseklik (alt) bir damla kamera Survey daha büyük Fistolar. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Discussion

Anket tasarım protokolleri esnektir ancak bu protokollerin genelleme zaman davranış ve anket hedefler hedef türler için önemlidir. Literatür ve ilk veya ilk çalışmalar hedef türler davranış anket tasarım dahil etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir tarak 12,5 m2 (0,08 tarak/m2) sürdürülebilir ticari balıkçılık yoğunluğu23' tür. Böylece, istasyon başına dört quadrats örnekleme tarafından İstasyonu örnek alanı tarak ticari yoğunluk itibariyle tespit için bağlıdır. Ayrıca, tarak genellikle toplanan yerine rastgele nasıl İstasyonu aralığı yoğunluğu duyarlığını etkileri etkileyen deniz tabanında dağıtılmış deniz24tahmin ediyor. Çeşitli çalışmalarda ilk çalışmalar ortalama ve varyans verilerini kullanarak hassas inceledi ve 5.6 km maksimum mesafe istasyonları dışında5,25,26konulmalıdır olduğunu belirler. Sistemik örnekleme tasarımı anket, anket hedefleri tarafından etkilenmiştir. Anketler yürütülen21,27edildikten sonra SAMS bölgelerine sınırlarını sık ve sık sık değiştirin. Sistemik örnekleme etkileri rastgele tabakalı veya20en iyi şekilde ayrılmış anket tasarımlar kayma tahminler için sınırları sonrası stratifikasyon ciddi sorunu önler. Tek tip ayırma istasyonları da yeni tarak işe alım ve eşleme deniz tabanı çökeller ve macroinvertebrate dağıtımları28algılama kolaylaştırır. Nereye hedef türler davranış ve anket hedefleri dikkate almak mümkün olmayabilir bir adım protokol bu adımla başlar neden olan bir anket gemi tanımlamasıdır. Bir gemi denizde örnekleme için önemlidir ve anket tasarım sonraki adımları belirler. Bizim iletişim kuralları için saydamlık anket yöntemleri ve anket sonuçları güven geliştirmek için ticari balıkçılık endüstrisi girişme önemli oldu. Ticari balıkçı tekneleri kullanarak bizim yöntemleri ve boyutu ve yetenekleri için bir büyük, ağır kamera aparatı ve gerekli zaman çizelgesi içinde tatmak anket istasyonları için izin verilen gemilerin Sanayi dahil etmek için etkili bir yol oldu. Ayrıca, gemi sahipleri gemi kullanımı ile ilgili tüm masraflar için sorumlu olduğunu ve tarak pound tarafından Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi Atlantik tarak araştırma Set-Aside programı aracılığıyla layık bir tahsisi yoluyla telafi 29. Sanayi anketleri, boyutu, yetenekleri meşgul gerek yoktur ve maliyetleri mevcut gemilerin diğer yönleri anket tasarım geliştirme önce kabul gerekir.

İletişim kurallarının veri toplama ve işleme yönleri en büyük avantajı, aynı zamanda bir sınırlama bu yöntemin mevcut. Özel yazılım ve veritabanları veri görüntüleri içinde ölçmek için önemli bir maliyetle geliyor. Ancak, SMAST damla kamera anket tarafından bu ürünlerin kullanımı 1999 yılında başlatılan programı bir evrimi temsil eder ve gerekli değildir. Örneğin, programın ilk başladığımda, tarak sayar kalem ve kağıt ile yapılan ve özgür yazılım yansımalarla ölçmek kullanılabilir şimdi. Tarak her boyutu sınıf algılama yeteneğine sahip ve yaklaşık % 200 büyütme (Şekil 3), görüntü kalitesi için kaybı olmadan izin benzer şekilde, geçerli dijital fotoğraf makinesi daha düşük çözünürlük, daha az pahalı kameralar seçildi daha önce olarak kullanılan anket tam olarak tarak ticari boyutu30algılamak başardık. Olarak anket tasarım iletişim kuralları ile kamera türü hedef türler algılamak ve anket hedeflere ulaşmak için gereken çözünürlük balanmalıdır. Esir alma imge ve video her istasyondaki kaydı sağlar geleneksel anket yöntemleri üzerinde önemli bir avantaj örnekleri tekrar ziyaret etmek ve analiz özellikleri veya değil başlangıçta izlenen habitat özellikleri genişletmek için sürekli yeteneği sağlayarak veya numaralandırılan. Örneğin, kum dolar ve diğer derisidikenliler olarak aslen belirtti sahip görüntüler sunmak da yok SMAST veritabanında onların bereket ve biyokütle ile saat12ölçmek revisited. Buna ek olarak, dredges veya ağlar gibi daha geleneksel anket yöntemleri örnekleri atılan denizde vardır ve revisited olamaz. Ancak, büyük miktarda alınır ve depolanan görüntüleri için izin gelişmeler kullanılmaktadır yalnızca küçük bir bölümü ile toplanan görüntüleri milyonlarca neden olabilir. İnsanlar veri çıkarma için gerekli olan ve unutilized bilgi31büyük miktarda neden gibi büyük ölçüde zaman ve maliyet kısıtlamaları nedeniyle bu. Hayvan ve habitat özellikleri otomatik algılama gelişmeler bu bilmece çözmek için yardımcı olabilir.

Temel görüntü anket yöntemleri macroinvertebrates ve ilişkili yaşam alanı izlemek için gerekli veri sağlayabilir, ancak burada biyolojik örnekler toplamak diğer yöntemleri ile açıklanan protokoller ilave idealdir. Serpiştirmek tabanlı örnekleme üzerinden oluşturulan bir tarak shell-yükseklik et ağırlık ilişkisi olmadan biyokütle tahminleri mümkün olmazdı. Ayrıca, tarak shell-yükseklik et ağırlık ilişki zaman ve Georges sürekli bu ilişki tanımlamak için kullanılan denklem güncelleştirme yararlı32olduğunu belirten banka konumunda göre değişir. Görüntü ve fiziksel örnek tabanlı teknikleri birleştirerek da önyargıları ve varsayımlar her yöntemin keşfetmek yardımcı olur. Tarak Shell yükseklik ölçme düşüş kamera görüntülerini kaliperler sayısal kamera lens eğriliği ile ilişkili bir ölçüm önyargı ve görüntü mesafesinde merkezi33. Bunun tersi olarak, görüntüleri ve serpiştirmek römorkörler arasında ikili karşılaştırmalar tarak deniz tabanı üzerinde ne oranda aslında toplanan ve nasıl oranı tarak boyutu6ile değişiklikleri tanımlamak yardımcı oldu.

Sualtı Görüntüleme deniz ekoloji alanında yıllardır17,34için kullanılmıştır. Ancak, Azalan maliyetler yüksek çözünürlüklü kameralar ve veri depolama yaklaşım daha pratik daha geçmişte yaptık. Bu makalede açıklanan yöntemleri yaygın ve geniş uygulanabilirliği, daha fazla görüntü tabanlı anketler gelişimi kolaylaştırmak için yardımcı vardır. Daha ayrıntılı olarak, yordamlar sonuçlar sesil omurgasızlar (Tablo 1-2) yönetmek ve deniz çevresi7,9,10 daha geniş bir anlayış katkıda yardımcı olmak için veriler üretmek için nasıl kullanılabileceğini gösterir ,11,12,13,14,15.

Disclosures

Yazarlar ifşa gerek yok.

Acknowledgments

Öğrenci, personel, kaptanları ve bu araştırma gezileri ve onların gemileri sağlanan sahipleri yelken ekipleri sayesinde. Laboratuvar veri toplama programı, Electromechanica, Inc alan yazılım ve donanımları geliştirmek için ve CVision danışmanlık için görüntü tanımlık programı geliştirmek için geliştirmek için T. Jaffarian sayesinde. Finansman sağlanan NOAA Ödülleri NA17NMF4540043, NA17NMF4540034 ve NA17NMF4540028 tarafından. Kez burada ifade yazarlar vardır ve mutlaka NOAA görüşlerini yansıtmamaktadır.

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

Çevre Bilimleri sayı: 137 Çevre Bilimleri deniz ekoloji balıkçılık Placopecten magellanicus Kooperatif araştırma kaynak yönetimi sualtı görüntüleme
Yansıma tabanlı anketler bentik Macroinvertebrates ve onların oturmaya elverişli için Atlantik deniz tarak tarafından açılan kamera anket örneği için yöntemleri
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