Summary
Vi tilbyr en detaljert protokoll for å gjennomføre undervanns struktur-fra-bevegelse fotogrammetri undersøkelser for å generere 3D-modeller og orthomosaics.
Abstract
Struktur-fra-bevegelse (SfM) fotogrammetri er en teknikk som brukes til å generere tredimensjonale (3D) rekonstruksjoner fra en sekvens av todimensjonale (2D) bilder. SfM-metoder blir stadig mer populære som en ikke-invasiv måte å overvåke mange systemer på, inkludert menneskeskapte og naturlige landskap, geologiske strukturer og både terrestriske og akvatiske økosystemer. Her er det gitt en detaljert protokoll for innsamling av SfM-bilder for å generere 3D-modeller av bunnhabitater. I tillegg har kostnadene, tidseffektiviteten og utskriftskvaliteten ved å bruke et DSLR-kamera (Digital Single Lens Reflex) kontra et rimeligere actionkamera blitt sammenlignet. En avveining mellom beregningstid og oppløsning ble observert, med DSLR-kameraet som produserte modeller med mer enn dobbelt så høy oppløsning, men som tok omtrent 1,4 ganger lengre tid å produsere enn actionkameraet. Denne primeren tar sikte på å gi en grundig beskrivelse av trinnene som er nødvendige for å samle inn SfM-data i bunnhabitater for de som ikke er kjent med teknikken, så vel som for de som allerede bruker lignende metoder.
Introduction
Økosystemprosesser er naturlig dynamiske og kan være vanskelige å kvantifisere. Det siste tiåret har sett en økning i nye teknologier for å fange økosystemer og deres dynamikk i en rekke skalaer fra 3D-laserskanning av individuelle økosystemfunksjoner til satellittfjernmåling av store områder 1,2,3. I bunnhabitater er struktur nært knyttet til økosystemfunksjon8, noe som gjør verktøy som samtidig gir mulighet for overvåking av geometri og samfunnsstruktur spesielt verdifulle for å forstå økologisk dynamikk. Imidlertid kan mange moderne tilnærminger ikke brukes i akvatiske systemer på grunn av vannets fysiske egenskaper (f.eks. Brytning, forvrengning, turbiditet). Teknikker, som LiDAR (Light Detection and Ranging) og noen luftundersøkelsesmetoder, kan være hensiktsmessige på store romlige skalaer, men kan ikke oppnå oppløsningen som trengs for å vurdere finskalaendringer i bunnhabitater. Struktur-fra-bevegelse (SfM) fotogrammetrimetoder har nylig blitt tilpasset for å produsere storskala, høyoppløselig ortosaikk og 3D-overflatemodeller av undervannshabitater 4,5,6,7.
SfM fotogrammetri er en relativt billig, enkel, ikke-invasiv og repeterbar metode som gjør det mulig å generere storskala, høyoppløselige registreringer av bunnmiljøet i akvatiske økosystemer9. SfM bruker en sekvens av 2D-bilder for å generere 3D-modellrekonstruksjoner. Modellene generert fra SfM kan brukes til å samle inn data om strukturell kompleksitet (f.eks. rugøsitet, dimensjonalitet)4,5,10,11,12 og samfunnsstruktur (f.eks. artssammensetning, populasjonsdemografi)13,14,15 av bunnøkosystemer. Videre, da denne metoden er relativt billig, rask og repeterbar, kan den brukes av både forskere og ikke-forskere for å samle verdifull, objektiv informasjon om disse økosystemene. Derfor er denne metoden en levedyktig teknikk for bruk i borgervitenskapsprosjekter der standardisering av prøvetakingsinnsats, minimering av skjevhet, engasjement av deltakere og enkel opplæring er avgjørende for kvaliteten på dataene og generell suksess16,17.
Denne artikkelen gir en detaljert protokoll for gjennomføring av undervanns SfM-undersøkelser. Samtidig har bruken av et speilreflekskamera blitt sammenlignet med et mer kostnadseffektivt "actionkamera", og de relative fordelene og ulempene ved hvert av dem er skissert. Det overordnede målet er å gjøre forskere og ikke-forskere kjent med bentiske SfM-undersøkelsesmetoder så raskt som mulig ved å tilby en enkel, ofte brukt protokoll, som igjen fremmer bruken av denne metoden i større grad. For eksempler på studier som har anvendt variasjoner av denne metoden for å studere undervanns økologiske samfunn, se Burns et al. (2015) 4, Storlazzi et al. (2016) ) 18, Ventura et al (2016 og 2018) 19, 20, Edwards et al. (2017) 14, George et al. (2018) 21, Anelli et al. (2019) 22, og Torres-Pulliza et al. (2020) 10.
Metoden beskrevet her krever et to-personers snorkel- eller dykketeam. Etter at undersøkelsesstedet er valgt, plasseres en linjespole (figur 1A) i midten av stedet, og kalibreringsfliser (figur 1B) fordeles ~ 2 m fra midten. En person (svømmeren) svømmer med kameraet og tar bilder av stedet, mens den andre personen (assistenten) pleier spolen i midten av tomten (figur 1C). Først kobler svømmeren kameraet til spolen via linjen og begynner deretter å ta kontinuerlige bilder av benthos mens han svømmer med ansiktet ned og fremover for å slappe av linjen av spolen. Svømmeren bør til enhver tid opprettholde en vertikal avstand på ~ 1 m over underlaget, og justere posisjonen slik at den samsvarer med topografien når de svømmer. Det er viktig at linjen som forbinder spolen og kameraet forblir stram til enhver tid for å skape jevn avstand i spiralen når svømmeren kartlegger plottet. Assistenten holder spolen i stabil, oppreist stilling og sørger for at spolen ikke roterer, og at linjen ikke blir sammenflettet.
Når linjen er helt viklet, stopper svømmeren, snur og svømmer i motsatt retning for å rekylere linjen rundt spolen. Når svømmeren skifter retning, vrir assistenten spolen for å slynge linjen inn, nøyaktig 180° for å forhindre nøyaktig overlapping av den utgående banen. Når svømmeren er så nær sentrum som mulig, løsnes kameraet fra linjen, og assistenten tar spolen og linjen og svømmer bort fra den sentrale delen av området. Svømmeren fullfører deretter avbildningen av midten av plottet ved å flytte kameraet i en liten spiral over midten. Selv om det er flere måter å avbilde et område effektivt på, er spole-and-line-metoden beskrevet her robust selv under ikke-ideelle miljøforhold der hakkete overflatevann, dønninger eller lav sikt ellers kan hindre datainnsamling. I disse scenariene holder denne metoden snorklere / dykkere festet og sikrer høy overlapping av bilder ved å holde svømmeren på en kontrollert bane.
Protocol
1. Materialer
- Kamera
- Sørg for minimumsspesifikasjoner for holdbarhet og vanntett natur (eller et vanntett hus) og en minimumsbildefrekvens på 2 bilder / s (fps).
MERK: En minste bildefrekvens på ~ 4 fps ble brukt i dette eksemplet. - Digital Single Lens Reflex (DSLR) kamera
- Still inn kameraet til å ta bilder kontinuerlig med en bildeopptakshastighet mellom 2 bps og 5 fps.
- For å gjengi protokollen som er beskrevet for dette eksemplet, bruk et kamera i et undervannshus (se materialfortegnelse) med følgende innstillinger: manuell modus (M); f10, 18 mm; lukkerhastighet = 1/320; eksponeringskompensasjon = -1/3; bildekvalitet = høyest, ingen RAW; kjøremodus = kontinuerlig; autofokus = AI SERVO; ISO = Auto, max3200; filnummerering = Automatisk tilbakestilling; bilde automatisk rotering = Av; klokkeslett/dato = UTC.
- Actionkamera
- Sett til videomodus eller kontinuerlig opptaksmodus med høyest mulig oppløsning og bildefrekvens.
MERK: Actionkameraet kan også brukes i kontinuerlig modus så lenge bildefrekvensen er 2 bilder per sekund eller større. - Hvis du vil gjengi protokollen i dette eksemplet (se Materialfortegnelse), bruker du et vanntett actionkamera med følgende innstillinger: Videooppløsning = 4K (størrelsesforhold 4:3); bildefrekvens = 30 fps.
MERK: For actionkameraer kan det være lettere å feste snøret fra spolen til svømmeren i stedet for til kameraet. I dette eksemplet var snøret festet til svømmerens håndledd via en liten snor.
- Sett til videomodus eller kontinuerlig opptaksmodus med høyest mulig oppløsning og bildefrekvens.
- Sørg for minimumsspesifikasjoner for holdbarhet og vanntett natur (eller et vanntett hus) og en minimumsbildefrekvens på 2 bilder / s (fps).
- Spolerigg (figur 1A)
- Forsikre deg om at spolen er av riktig størrelse for å holde lengden på linjen som trengs for undersøkelsesstedets radius.
MERK: Spolens omkrets styrer avstanden mellom spiralsvømmelinjene, og lengden på linjen bestemmer prøveområdet. I dette eksemplet ble en spole med diameter ~ 8 tommer (~ 20 cm) brukt for ~ 50 tommer (~ 1,3 m) avstand mellom svømmelinjer. Se 9 for detaljer. - Velg en spolerigg med flenset kant (for jevn føring av linjen på og av spolen) og festepunkter for et håndtak og stang (for å kontrollere høyden fra underlaget). Forsikre deg om at spoleriggen er iboende negativt oppdrift eller laget slik med tillegg av vekter.
MERK: I dette eksemplet ble polyvinylklorid (PVC) rør for håndtaket og stangen brukt, og spolen ble 3D-trykt i polymelkesyreplast. Spolen kan imidlertid være så enkel som et stort PVC-rør eller en hvilken som helst annen rund gjenstand med ønsket diameter.- For hyppig bruk og / eller utfordrende feltforhold, velg en spole laget av et mer holdbart materiale som aluminium.
- Forsikre deg om at spolen ikke roterer på stangen eller spinner når den er i bruk.
- Fest linjen til spolen i den ene enden og til en avtakbar klips i den andre for tilkobling til kameraet.
MERK: Lengden på linjen definerer radiusen til nettstedet. Her ble 6 m linje brukt til steder på 12 m i diameter.
- Forsikre deg om at spolen er av riktig størrelse for å holde lengden på linjen som trengs for undersøkelsesstedets radius.
- Kalibrering fliser
- Selv om spesialiserte kalibreringsfliser ikke er nødvendige, må du sørge for at negativt flytende, gjenkjennelige objekter av kjent størrelse er inkludert i modellen for skala. Vurder overspenning og strømforhold for å sikre at egnede materialer brukes, slik at fliser forblir stasjonære under fotoinnsamling.
MERK: Her ble skalamarkørmaler tilgjengelig som en del av visse programmer trykt på vanntett papir, som var festet til 1-tommers tykke PVC-fliser. - Dykkere vil trenge et middel for å måle dybden på flisen. I vårt eksempel bruker vi en elektronisk dybdemåler (se Materialfortegnelse).
- Selv om spesialiserte kalibreringsfliser ikke er nødvendige, må du sørge for at negativt flytende, gjenkjennelige objekter av kjent størrelse er inkludert i modellen for skala. Vurder overspenning og strømforhold for å sikre at egnede materialer brukes, slik at fliser forblir stasjonære under fotoinnsamling.
- Fargekorrigering
- Sett hvitbalansen på kameraet til egendefinert. Ta et bilde av et 18% grått kort eller hvit dykkeskifer under vann før starten av hver SfM-undersøkelse. Gjør dette hver gang et nytt nettsted startes.
MERK: Bildet vil tillate fargekorrigering og vil også bidra til å skille de nedlastede bildene fra forskjellige nettsteder når du gjennomfører flere undersøkelser på samme dag.
- Sett hvitbalansen på kameraet til egendefinert. Ta et bilde av et 18% grått kort eller hvit dykkeskifer under vann før starten av hver SfM-undersøkelse. Gjør dette hver gang et nytt nettsted startes.
2. Detaljerte metoder
- Valg av nettsted
- Velg et område som har nok plass til å svømme hele spiralmønsteret (~113 m2 i dette eksemplet). I tillegg til området som kartlegges, innlemmes et lite bufferområde for å sikre at hele undersøkelsesområdet er tilstrekkelig fotografert til å gi data av høy kvalitet.
- Vurder evnen og utstyret til tomannsteamet. Grunne steder (< ~ 2 m) kan undersøkes på snorkel, mens dypere steder kan kreve SCUBA.
- Hvis du planlegger å inspisere stedet regelmessig, merk midtpunktet, der spoleriggen skal plasseres, med en tag eller en permanent struktur (f.eks. armeringsjern eller slaggblokk). I det minste, ta en global posisjoneringssystem koordinere slik at området kan flyttes med hjelp fra en utskrift av orthomosaic.
MERK: Permanente undervannsstrukturer krever vanligvis tillatelse. - Forbered nettstedet.
- Sett spolen midt på siden.
- Sett ut kalibreringsfliser og registrer dybden. Plasser kalibreringsfliser med forsiden opp, ~2 m fra midten.
MERK: I dette eksemplet ble 3 kalibreringsfliser plassert i en trekant rundt midten av området. Kalibreringsfliser bør være riktig vektet og plassert for å sikre minimal bevegelse under samlingen av bildene.
- Be svømmeren svømme med kameraet mens assistenten steller spolen.
- Assistenten setter stangen og den vedlagte spolen oppreist i midten av det valgte stedet og holder spoleriggen oppreist og stasjonær.
- Forsikre deg om at svømmeren fester siden av kameraet nærmest spolen til linjen og holder kameraet vendt rett ned ~ 1 m fra bunndyrene.
MERK: Hvis svømmeren må vippe kameraet, prøv å sørge for at det er vippet litt fremover i stedet for bakover for å unngå å samle bilder i svømmerens skygge. Å vippe kameraet litt fremover for både den ytre spiralen og returspiralen kan også fange bedre vinkler på bentosene og produsere bedre modeller, spesielt når det er overheng og hull. - Når kameraet er riktig plassert, begynner svømmeren å ta kontinuerlige bilder av benthos mens du svømmer fremover og opprettholder spenningen på linjen.
- Sørg for at svømmeren fortsetter å svømme i en spiral med jevn hastighet mens du tar bilder til linjen er helt viklet fra spolen.
MERK: Svømmeren bør prøve å holde en konstant avstand på ~ 1 m over benthos og svømme spiralen i moderat tempo for å sikre tilstrekkelig overlapping mellom bildene. Når du er i tvil, er tregere bedre. - I svært rugose miljøer (f.eks. korallrev), inkluderer en tredje arbeidstaker (andre assistent) som kan forhindre linjeforstyrrelser ved å sveve over midten av linjen og forsiktig løfte den over hindringer.
- Når snøret er helt løsnet, snur svømmeren retningen, setter kameraet på nytt om nødvendig, og svømmer kameraet i motsatt retning for å begynne å spole snøret tilbake på spolen mens han tar bilder. MERK: Svømming av omvendt spiral er ikke absolutt nødvendig, men vil vanligvis produsere bedre modeller.
- Hvis en enkelt spiralmetode er ønskelig for å spare tid, vil svømmeren løsne linjen fra kameraet og hoppe til trinn 2.4.12 mens assistenten vikler linjen og fjerner spoleriggen fra stedet.
- Så snart svømmeren begynner å svømme i motsatt retning, roterer assistenten spolen for å svinge linjen i 1/2 av en sving (180°) mot den nye svømmeretningen. Denne 1/2 svingen sikrer at svømmerens returbane er forskjøvet fra den opprinnelige banen for å gi større bildedekning av nettstedet.
- Sørg for at svømmeren fortsetter å ta bilder og svøm omvendt spiral til linjen er nesten helt tilbakespolt rundt spolen.
- Når avstanden mellom svømmeren og assistenten hindrer videre fremgang, vil svømmeren slutte å ta bilder for å løsne kameraet fra linjen og la assistenten fjerne spoleriggen fra midten av området.
- Når spolen er fjernet fra stedet, bilder svømmeren midten av stedet ved å holde kameraet vendt rett ned og flytte kameraet i et lite spiralmønster over midten av området.
3. Rydd opp i området.
- Plukk opp kalibreringsfliser og annet utstyr før du forlater stedet.
MERK: Legg aldri søppel eller utstyr på et sted. Forlat alltid et nettsted renere enn du fant det.
Representative Results
I dette eksemplet ble Reef Site 2_7 som ligger på Patch Reef 13 i Kāneʻohe Bay, Oʻahu, Hawaiʻi, avbildet, og 3 125 JPEG-bilder fra DSLR og 3 125 JPEG-rammeopptak fra actionkameravideoen (tabell 1) ble brukt som inndata for å lage orthomosaics og 3D-modeller. Den generelle arbeidsflyten besto av 5 trinn: 1) justering av bilder for å generere den sparsomme punktskyen, 2) skalering av den sparsomme punktskyen og optimalisering av kameraer, 3) bygging av den tette punktskyen (dybdekart ble også generert i løpet av dette stadiet), 4) bygging av den digitale høydemodellen (DEM) og ortosaisk, og 5) generering av 3D-modellen og tekstur. Merk at trinn 4 og 5 ikke nødvendigvis trenger å gjøres i den rekkefølgen, men de må utføres etter å ha behandlet den tette punktskyen og dybdekartene. Georeferering av modellene bør skje før generering av orthomosaic og DEM. Innstillingene som brukes for disse trinnene og behandlingsdetaljene, er beskrevet i henholdsvis tabell 2 og materialfortegnelse.
For mer detaljerte metoder for hvordan man genererer 3D-modeller og orthomosaics se Supplementary Material og Suka et al.23. Behandlingstiden var kortere for den actionkameraavledede modellen for hvert trinn, inkludert generering av sparsomme punktskyer, generering av tette punktskyer, gjengivelse av mesh-modeller og teksturert modellgjengivelse. Dette førte til en betydelig raskere total behandlingstid for actionkameramodellen (6 t 39 min) enn DSLR-modellen (9 t 14 min). Det nøyaktige tidspunktet for modellbehandling vil variere med regnekraft og spesifikke maskinvarekonfigurasjoner.
Modellen generert ved hjelp av bilder fra DSLR-kameraet inneholdt 2 848 358 sparsomme skypunkter og 787 450 347 tette skypunkter, mens modellen generert fra actionkamerabildene bare inneholdt 2 630 543 sparsomme skypunkter og 225 835 648 tette skypunkter. Dette førte til at DSLR-modellene hadde mer enn 2x oppløsningen enn actionkameramodellene med orthomosaics-oppløsninger på henholdsvis 0,442 og 0,208 mm/piksel for DSLR- og actionkamera-avledede modeller (tabell 1). Til tross for den bedre oppløsningen til DSLR-modellen i forhold til actionkameramodellen, var begge metodene i stand til å produsere modeller av høy kvalitet med liten forskjell i visuell representasjon når ~ 113 m 2 revområdet ble representert som en 20 cm 2 digital høydemodell (figur 2 topppaneler) eller 2D ortosaisk projeksjon (figur 2 midtpaneler).
Figur 1: Struktur-fra-bevegelse fotogrammetri. (A) Eksempel på en spolerigg for å kontrollere svømmeavstanden med et festet håndtak og stang for presis posisjonering og håndtering. (B) Kalibreringsfliser. (C) Et skjema over svømmestien med relative posisjoner til svømmeren (grønn) og assistenten (oransje). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 2: Visuell sammenligning av digitale høydemodeller og ortosaikk. Digitale høydemodeller (øverst) og orthomosaics (midten) konstruert fra DSLR (venstre) og actionkamera (høyre) bilder. Det nederste panelet er en zoom av områdene i de hvite boksene i ortosaikkene. Varmekartskalaene i topppanelet representerer avstanden fra vannoverflaten i meter (m). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
| Canon EOS Rebel SL3 | GoPro Hero 7 | |
| Kostnad | ||
| Kamera | ~ $ 600.00 | ~ $ 220.00 |
| Undervanns bolig | ~ $ 1,700.00 | NA |
| Totalkostnad | ~ $ 2,300.00 | ~ $ 220.00 |
| Bilder | ||
| Bildefilformat | .jpeg | .jpeg |
| Bilde oppløsning | 24 megapiksler | 12 megapiksler (fra 4K-video) |
| Justerte bilder / totalt antall bilder | 3125 / 3125 | 3125 / 3125 |
| Fotogrammetri beregninger | ||
| Sparsomme skypunkter | 2,848,358 | 2,630,543 |
| Tette skypunkter | 787,450,347 | 225,835,648 |
| Ansikter (3D-modell) | 11,919,451 | 3,834,651 |
| Oppløsning av digital høydemodell (DEM) | 0,831 mm/piksel | 1,77 mm/piksel |
| Ortosaisk oppløsning | 0,208 mm/piksel | 0,442 mm/piksel |
| Saksbehandlingstid | ||
| Sparsom skygenerering | 1 t 23 min | 1 t 27 min |
| Tett skygenerering | 4 timer | 3 t 11 min |
| Gjengivelse av nettmodell | 3 t 32 min | 1 t 49 min |
| Gjengivelse av tekstur | 19 min | 12 min |
| Total behandlingstid for datamaskinen | 9 t 14 min | 6 t 39 min |
Tabell 1: Detaljert informasjon om installasjonskostnader, bilder som brukes til å konstruere modellene, fotogrammetriberegninger og behandlingstid. Behandlingen ble gjort med de samme innstillingene for begge modellene. Merk at behandlingstiden ikke inkluderer tid til ulike trinn, for eksempel fotoredigering, uttrekking av bilder fra video, justering av bilder og redigering og skalering av modellene.
| Canon EOS Rebel SL3 | GoPro Hero 7 | |
| Bilder | ||
| Gjennomsnittlig filstørrelse | ~ 8,3 MB | ~ 4,7 MB |
| Foto oppkjøp | Kontinuerlig modus | Hentet fra 4K-video |
| Fargekorrigering | Håndbok | Håndbok |
| Korreksjon av objektiv | Nei | Ja |
| Innstillinger for fotogrammetri-prosess | ||
| Sparsom skygenerering | Nøyaktighet: Høy | Nøyaktighet: Høy |
| Nøkkelpunkt: 40.000 | Nøkkelpunkt: 40.000 | |
| Uavgjort poeng: 4,000 | Uavgjort poeng: 4,000 | |
| Generisk forhåndsvalg: Ja | Generisk forhåndsvalg: Ja | |
| Tett skygenerering | Middels kvalitet | Middels kvalitet |
| Generering av 3D-nettmodell | ||
| Kildedata: | Dybde Kart | Dybde Kart |
| Kvalitet: | Middels | Middels |
| Antall ansikter: | Lav | Lav |
| Interpolering: | Aktivert | Aktivert |
| Beregn toppunktfarger: | Ja | Ja |
| Generering av 3D-tekstur | ||
| Type tekstur: | Diffust kart | Diffust kart |
| Kildedata: | Bilder | Bilder |
| Kartlegging modus: | Generisk | Generisk |
| Overgangsmodus: | Mosaikk | Mosaikk |
| Tekstur størrelse / antall: | 4096 / 1 | 4096 / 1 |
| Digital høydemodell (DEM) | Fra tett sky | Fra tett sky |
| Ortosaisk | Fra DEM | Fra DEM |
Tabell 2: Detaljert informasjon om innsamlede bilder og fotogrammetrisk behandling. Behandlingen ble gjort med de samme innstillingene for begge modellene.
Supplerende materiale. Klikk her for å laste ned denne filen.
Discussion
Denne studien viser at både DSLR-kameraet og actionkameraet produserer modeller med bedre enn 0.5 mm / pikseloppløsning på mindre enn 10 timers behandlingstid på en standard stasjonær datamaskin. Den største avveiningen mellom DSLR og actionkamera, bortsett fra kostnad, er henholdsvis finere oppløsning versus raskere behandlingstid. De rapporterte behandlingstidene inkluderer imidlertid bare beregningsbehandlingen. Selv om beregningstiden er mindre for actionkameraet, er det en betydelig mengde tid (10-20 min) investert i bildeutvinning fra videoene som ikke er nødvendig med DSLR. Et alternativ er å bruke actionkameraet i kontinuerlig opptaksmodus for å unngå bildeutvinning. Kontinuerlig opptaksmodus ble ikke brukt i dette eksemplet, da actionkameraet bare kan skyte med 2 fps, noe som krever en betydelig langsommere svømmefrekvens for å samle nok bilder til å bygge en komplett modell. I denne forbindelse er det en avveining mellom lengre tid i feltet ved å bruke kontinuerlig opptaksmodus kontra lengre tid på datamaskinen, trekke ut bilder, når du bruker videomodus.
Fordelene med actionkameraet inkluderer overkommelig pris og enkel transport og drift under vann. Den største fordelen med DSLR er at den produserer bilder med høyere oppløsning; Derfor anbefales DSLR-kameraer fremfor actionkameraer når førstnevnte ikke er kostnadsuoverkommelig. Hva slags spørsmål en studie søker å ta opp, vil også være viktig for å bestemme metoden som brukes. For eksempel kan et actionkamera være å foretrekke i miljøer som er relativt homogene (f.eks. sjøgresssenger, døde korall-/steinspruthabitater), eller der bare brede samfunnsberegninger (som overflod, mangfold) blir vurdert over store romlige skalaer. Imidlertid kan et DSLR-kamera utplasseres i tilfeller der sporing av finskalaendringer i individuelle organismer eller substrater er av interesse.
Siden dette er en feltmetode, vil modellutgangene avhenge av ulike miljøfaktorer som belysning, vannklarhet, overflateforhold, mengde bølge og bevegelse av fisk eller ikke-stasjonære bunnstrukturer (f.eks. sjøgress). Selv om det ikke er noen absolutte terskler for når det er hensiktsmessig å bruke denne metoden, gir litt overskyede dager med høy vannklarhet, rolige overflateforhold og liten bølge vanligvis de beste modellene. Videre er det en grense for minimumsdybden som kreves for disse metodene. Disse metodene fungerer dårlig under forhold der det er mindre enn 0,5 m vann på grunn av lav overlapping mellom bilder og færre kjennetegn per bilde. Dette fremhever imidlertid en annen fordel med actionkameraet, nemlig at de er mindre og dermed lettere å bruke på grunnere dyp. Videre kan en spole med mindre diameter og høyere bildefrekvens (eller vidvinkelobjektiv) forbedre bildeoverlappingen under svært grunne forhold9.
Mange andre datatyper kan integreres med denne tilnærmingen. For eksempel har orthomosaics blitt brukt til å vise den romlige tettheten av molekylære data (f.eks. gener og metabolitter) på koraller 24 og mennesker 25 ved hjelp av åpen kildekode-programvaren 'ili'26. Den samme plattformen kan også brukes til å kartlegge romlige tettheter av dyr, mikroorganismer, virus og/eller kjemikalier i miljøet. Andre eksempler har brukt SfM for å kommentere bunndyr romlig på orthomosaics ved hjelp av geografisk informasjonssystemprogramvare 10. Videre kan 3D-modellene generert av SfM brukes til å estimere habitategenskaper som rugøsitet og fraktal dimensjon. Faktisk ble metodene som er skissert her nylig brukt til å utlede en ny geometrisk teori for habitatflater10. Til slutt brukes orthomosaics som inngangsflater for romlig eksplisitte beregningsmodeller, slik at dynamiske simuleringer kan legges på modellens 3D-overflate. Å enkelt kunne generere store bilder og 3D-representasjoner av bunnhabitater har gjort det mulig for havforskere å ta opp hittil uante spørsmål3.
Samlet sett er her en detaljert protokoll for å gjennomføre undervanns SfM-fotogrammetri med enten DSLR-kameraer eller mer kostnadseffektive actionkameraer. Disse metodene kan brukes av forskere til et bredt spekter av formål, fra å trekke ut data om bentiske økosystemer til å utvikle 3D-inngangsflater for i silico-simuleringer . Imidlertid kan disse protokollene også brukes av ikke-forskere som en del av borgervitenskapsarbeidet for å samle verdifull informasjon om mønstre av biologisk mangfold, habitatkompleksitet, samfunnsstruktur og andre økologiske beregninger.
Disclosures
Forfatterne har ingen konkurrerende økonomiske interesser eller andre interessekonflikter.
Acknowledgments
Vi takker Paul G. Allen Family Foundation for finansieringen av denne forskningen og er takknemlige for Ruth Gates for inspirasjonen til å bruke teknologi for å bevare rev. Vi takker også NOAA og andre samarbeidspartnere for gjennomtenkt diskusjon om disse metodene. Til slutt takker vi Catie Foley og Patrick Nichols for å gi drone og undervannsvideo av disse metodene.
Vi anerkjenner National Fish and Wildlife Foundation som finansieringspartner i dette arbeidet.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Action camera (GoPro Hero7 Black) | GoPro | Could be any waterproof action camera | |
| Adobe Lightroom | Adobe | Color correction | |
| Calibration tiles ( flat PVC board cut to size for Agisoft targets. Attach a dive weight underneath if expecting waves) | Any negatively buoyant object of known size and color. We recommend using the scale marker templates available from Agisoft Metashape software (v.1.6.0). | ||
| DSLR camera (Canon EOS Rebel SL3 ) | Canon | 3453C002AA | Could be any DSLR camera in a underwater housing |
| Line (plastic clothes line filament) | Any negatively buoyant line that is strong enough to withstand field use | ||
| Micro SDXC memory card (for GoPro) | |||
| Oceanic Veo 2.0 | Oceanic | Digital depth gauge | |
| SDXC memory card (for DSLR) | Any SDXC memory card should work, so long as there is enough space to hold all the pictures necessary to build the model | ||
| Spool (2 inch-long section of 8 inch diameter PVC pipe which was attached to a 3 feet section of 1 inch PVC pipe to form the stem | Any negatively buoyant, round object of the desired diameter | ||
| Underwater camera housing for DSLR (Ikelite 200DLM/C Underwater TTL Housing) | Ikelite | 6970.09 | Should be the specific water housing for the DSLR make and model |
| Windows 10 desktop computer with an Intel i9-9900K 8-core CPU, two Nvidia GeForceRTX 2070 SUPER GPUs, and 128 GB of RAM. | Processing |
References
- Levy, J., Hunter, C., Lukacazyk, T., Franklin, E. C. Assessing the spatial distribution of coral bleaching using small unmanned aerial systems. Coral Reefs. 37 (2), 373-387 (2018).
- Muller-Karger, F. E., et al. Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems. Ecological Applications. 28 (3), 749-760 (2018).
- Dornelas, M., et al. Towards a macroscope: Leveraging technology to transform the breadth, scale and resolution of macroecological data. Global Ecology and Biogeography. 28, 1937-1948 (2019).
- Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs. PeerJ. 2015 (3), 1077 (2015).
- House, J. E., et al. Moving to 3D: Relationships between coral planar area, surface area and volume. PeerJ. 2018 (6), 4280 (2018).
- Carlot, J., et al. Community composition predicts photogrammetry-based structural complexity on coral reefs. Coral Reefs. , 1-9 (2020).
- Young, G. C., Dey, S., Rogers, A. D., Exton, D. Cost and time-effective method for multi-scale measures of rugosity, fractal dimension, and vector dispersion from coral reef 3D models. PloS ONE. 12 (4), 0175341 (2017).
- Wilson, S. K., Robinson, J. P. W., Chong-Seng, K., Robinson, J., Graham, N. A. J. Boom and bust of keystone structure on coral reefs. Coral Reefs. 38 (4), 625-635 (2019).
- Pizarro, O., Friedman, A., Bryson, M., Williams, S. B., Madin, J. A simple, fast, and repeatable survey method for underwater visual 3D benthic mapping and monitoring. Ecology and Evolution. 7 (6), 1770-1782 (2017).
- Torres-Pulliza, D., et al. A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity. Nature Ecology & Evolution. 4, 1495-1501 (2020).
- Bayley, D., Mogg, A., Koldewey, H., Purvis, A. Capturing complexity: field-testing the use of 'structure from motion'derived virtual models to replicate standard measures of reef physical structure. PeerJ. 2019 (7), 6540 (2019).
- Leon, J. X., Roelfsema, C. M., Saunders, M. I., Phinn, S. R. Measuring coral reef terrain roughness using 'Structure-from-Motion' close-range photogrammetry. Geomorphology. 242, 21-28 (2015).
- Burns, J. H. R., et al. Assessing the impact of acute disturbances on the structure and composition of a coral community using innovative 3D reconstruction techniques. Methods in Oceanography. 15-16, 49-59 (2016).
- Edwards, C. B., et al. Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef. Coral Reefs. 36, 1291-1305 (2017).
- Piazza, P., et al. Underwater photogrammetry in Antarctica: long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue. Polar Biology. 42 (6), 1061-1079 (2019).
- Bonney, R., et al. Citizen science: A developing tool for expanding science knowledge and scientific literacy. BioScience. 59 (11), 977-984 (2009).
- Dickinson, J. L., Zuckerberg, B., Bonter, D. N. Citizen science as an ecological research tool: Challenges and benefits. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 41 (1), 149-172 (2010).
- Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G., Gibbs, A. E. End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology. Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).
- Ventura, D., Lasinio, G. J., Belluscio, A., Ardizzone, G. A low-cost drone based application for identifying and mapping of coastal fish nursery grounds Feeding ecology View project Habitat use of juvenile Diplodus species View project. Estuarine Coastal and Shelf Science. 171, 85-98 (2016).
- Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, M. F., Belluscio, A., Ardizzone, G. Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA). Remote Sensing. 10 (9), 1331 (2018).
- George, E. E., et al. Relevance of coral geometry in the outcomes of the coral-algal benthic war. bioRxiv. , (2018).
- Anelli, M., et al. Towards new applications of underwater photogrammetry for investigating coral reef morphology and habitat complexity in the Myeik Archipelago, Myanmar. Geocarto International. 34 (5), 459-472 (2017).
- Suka, R., et al. Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures. U.S. Dept. of Commerce, NOAA Technical Memorandum NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).
- Galtier d'Auriac, I., et al. Before platelets: the production of platelet-activating factor during growth and stress in a basal marine organism. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 285 (1884), 20181307 (2018).
- Bouslimani, A., et al. Molecular cartography of the human skin surface in 3D. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (17), 2120-2129 (2015).
- Protsyuk, I., et al. 3D molecular cartography using LC-MS facilitated by Optimus and 'ili software. Nature Protocols. 13 (1), 134-154 (2018).
