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要約

魚を数えると相対的な豊かさ (MaxN) とステレオ カメラ システムを回転を使用して魚の密度推定の新しい手法について述べる。我々 は、種特異的な検出能を推定するカメラ (Z 距離) からの距離を使用する方法も示します。

要約

魚の生態学的研究のカメラ システムの使用は、魚の長さを測定し推定魚量の実行可能な非抽出方法としてトラクションを得るために続けています。我々 は開発し、固定カメラ ツールと比較してサンプリングの努力を最大化するサンプリングの完全な 360 度をカバーする回転ステレオ ビデオ カメラ ツールを実装しました。魚の高精度で正確な測定を取得する静的なステレオ カメラ システムの能力の詳細な研究のさまざまなここでの焦点は回転カメラ システムを使用して魚の密度を数値化する方法論的アプローチの開発にあった。最初のアプローチは、MaxN は、保守的な魚数の最小数は、通常観察のカメラ調査にメトリックの変更を開発することでした。我々 は MaxN に最大魚観察カメラ システムの任意の特定の回転数を再定義します。ダブル カウントを避けるために予防措置を MaxN のこのメソッド可能性があります真の豊かさをより正確に反映固定カメラから得られるもの。第二に、ステレオ ビデオでは、魚を三次元空間にマッピングすることができます、ためには、それぞれの魚のカメラからの距離の正確な見積もりを取得できます。種特異的な地域調査を確立するカメラからの観測距離の 95% パーセン タイルを使用して、我々 は種は最大距離を用いた密度推定を希釈を回避しながら種の中で能の違いを考慮します。観察。能のこの範囲のための会計は魚元素を正確に推定するため重要です。この方法は応用科学と管理コンテキストの両方でステレオ ビデオ ツールを回転の統合を容易にするため。

概要

米国太平洋沿岸に沿う商業とレクリエーション鱈漁業 (例えば、複雑なロックフィッシュ (メバル属) とアイナメ (Ophiodon イネカメムシ)) に重要な種の多くは強く関連付けられて高浮彫、固い底生息地1,2,3,4,5。ステレオ ビデオ ドロップ カメラは、相対的な容易さと操作の簡単さのため岩が多い生息地で使用する魅力的な非抽出ツールです。様々 なステレオ ビデオ カメラ システムを開発し、-南半球、浅海生態系6,7,8,9,10で展開し、最近では、ビデオカメラ ドロップは太平洋沿岸11,12,13に沿って深層水岩礁域環境管理ツールとしてトラクションを得ています。我々 はより効率的に中央太平洋沿岸 (のテーブルを参照に沿う高救済海底の魚の個体数を特徴付けるためステレオ ビデオ カメラ システム (以下「ランダー」と呼ばれる) を使用してこれら既存のステレオ カメラのデザインを変更しよう材料)。カメラはドロップ場所14で海底の範囲の完全な 360 ° の許可、中央回転のバーに取り付けられていたために使用ランダー既存ビデオ システムよりも違いました。着陸機は、毎分、私たちは急速に豊かさと地域のコミュニティ構成の特徴し、少ないランダー展開と統計的検出力の同じレベルを達成するために完全な 1 回転を完了しました。(着陸構成の仕様に詳しくのスター (2016)14を参照)。私たちの調査でのカメラの回転を 8 種の豊富さと豊かさの特性を十分研究システムの予備実験が示唆。この決定は長い滴以上の種の豊富さと魚密度逓減の観察によって作られました。生態系/調査種の最適な浸漬時間を決定する新しいシステムでより長い浸漬時間を含む試験を実施することをお勧めします。

ペアのステレオ カメラを用いた調査面積両方と絶対魚密度を計算できます各ビデオの調査;しかし、カメラの回転の使用は、伝統的なフィッシュ カウント ・ メトリックの変更を必要とします。静止ビデオ システムは最もよく展開6,10魚の保守的な数として"MaxN"を使用します。伝統的な MaxN では、ダブル カウントが残っているし、フレームに戻って魚を避けるために 1 つのビデオ フレームで一緒に観察された特定種の魚の最大数について説明します。MaxN に存在する知られている魚の最小の数の見積もりをされているため、真魚豊富な6,10を過小評価する可能性があります。MaxN メトリックは、各カメラの回転で見られる魚の最大数を表すに定義されました。

前のステレオ ビデオのメソッドに 2 番目の変更だったという事実のための様々 なサイズ、色、その種を考慮して形状が確実な同定の別の最大距離を持っています。たとえば、 o. イネカメムシなど大型種独特の細長い形をしている、Squarespot メバル (メバル hopkinsi) など小さなと不可解な種と比較してはるかに大きい距離で確実に識別できます。能の最大範囲が異なるこれらそれぞれの種の着陸によってサンプリングされた効果的なエリアを変更します。ステレオ カメラを高精度 3 次元空間ですべての魚を置くことができる、ため 1 つは各魚がカメラからの距離を判断できます (すなわち、「Z 距離」、「z 軸」である名前を測定カメラの直線に垂直)。それぞれの種のすべての個人の 95%、(以下「95% Z 距離」) が観察された距離は調査領域の半径と考えられたし、調査対象総面積の計算に使用されました。種特異的な特性に加えて水濁度といった環境条件によって性が損なわれます。これらの要因は、時間と空間で異なりますので集計にのみ 95 %z 統計量を使用することが重要です。大型サンプルの高精度なできないが、任意の 1 つの個々 の調査は調査地で異なる場合があります。

下記プロトコルを作成し、これらの統計情報を使用する方法について説明します。フォーカスだった太平洋沿岸に沿う岩が多い生息地深海を特徴付けるが、変更された MaxN カウントの方法論は任意回転ドロップ カメラ システムへの適用が容易。魚類個体群の特性評価に必要なカメラの回転数は、地域の生態系のダイナミクスに依存が、変更された MaxN の概念は同じになります。同様に、ステレオ ビデオを分析する 3 D 写真測量ソフトを用い, に対し記載テクニックが簡単に適用ソフトウェア プラットフォーム間で三次元空間での魚の正確な位置は可能な限り。また、95 %z 距離の値を適用するアプローチと言える将来的にステレオ カメラ検出能の種特異的な範囲を考慮して、魚量をより正確に計算すると研究。

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プロトコル

注: ソフトウェアの手順のスクリーン ショットは、補助ファイルとして含まれています。なおソフトウェアの手順に従って、選択したソフトウェアに固有 (材料の表を参照してください)。全体的なアプローチは、あらゆるステレオ ソフトウェア プラットフォームに拡張できます。

1. 分析用ステレオ カメラの映像を準備します。

注: 校正キューブを使用して校正をお勧めします。校正キューブは表面に正確に配置された反射ドットの三次元アルミ フレームです。校正ソフトウェアと組み合わせて使用する場合、校正キューブは高い精度と市松模様のアプローチ9より精度につながります。

  1. ステレオ調整ソフトウェア (図 1および図 2; ソフトウェア推薦の材料表を参照してください) が着陸機カメラを調整します。
    注: 校正は、様々 な距離 (補助ビデオ 1参照) で知られていたサイズの目標を測定することによってフィールドで使用する前に確認することができます。既知のターゲットの長さの 2% 以内 (またはそれ以下) の 3 m の距離で 50 cm ターゲットの平均測定エラーをはずです。また、指定された校正のカメラの位置が互いに相対的に変更しない場合に有効であるに注意してください。世話をしすべてのサンプリングが実行されるまでは、カメラの意図しないめじろおしを避けるために不可欠です。
  2. (図 1、補足動画 2) 校正の着陸を使用してフィールドのデータを収集します。
  3. 調査が完了したら、ビデオおよび校正ファイルを含む新しいプロジェクト フォルダーを作成します。
    注: 各プロジェクト フォルダーする必要があります 5 つのファイルの最小値: 左と右"。カム"校正ファイル、左と右のビデオ ファイル (。MP4 または。AVI 形式の場合のみ)、および種のリスト (.txt 形式)。
  4. ステレオ計測ソフトウェアで新しい計測プロジェクトを起動し、適切なビデオおよび校正ファイルを読み込みます。
    注: ソフトウェアのすべてのステップのスクリーン ショット、補助ファイル間で利用できます。
    1. '測定' に移動 > '新しい計測ファイル'。
    2. '画像' に移動して画像のディレクトリを設定 > '設定画像ディレクトリ'、すべてのプロジェクト ファイルを含むフォルダーを選択します。
    3. 左のカメラをロード」。カム"ファイル 'ステレオ' に移動する > 'カメラ' > '左' > 'カメラ ファイルをロード'、適切なファイルを選択します。
    4. 1.4.3 右のカメラをロードする手順を繰り返します"。カム"ファイル
      注: これらのファイル(例えば、ピクセル サイズ、アスペクト比、橈骨の歪み、脱中心化の歪み等)、各カメラのキャリブレーションの測定が含まれて、魚を測定し、距離からのカメラの (すなわちZ を計算に使用します。距離) です。
    5. '画像' に移動して左のビデオ ファイルの映画のシーケンスを定義 > '映画のシーケンスを定義する' と左のカメラのビデオ ファイルを選択します。
    6. '画像' を選択することによって計測ソフトウェアに左のビデオ ファイルを読み込む > '負荷画像'。
      注: ビデオ ファイルを読み込む前に 'ロック' ボックスがオフを必ずです。これにより両方の映像が同時にロードします。
    7. ステレオ] メニューを使用して適切なビデオのムービー シーケンスと負荷ビデオ ファイルを定義 > '画像' > '映画のシーケンスを定義する' と 'ステレオ' > '画像' > '負荷画像'。
    8. '測定' に移動して種のリストを読み込む > '属性' > ' 編集/ロード種ファイル'。
    9. '情報フィールド' の下で調査の ID 情報を入力 > 'フィールドの値を編集' と作成するファイルを保存します。EMObs プロジェクト。
  5. 光フラッシュ、拍手、世界協定時刻 (UTC) タイムスタンプまたは両方のビデオで発生する時間特定のイベントを使用してビデオを同期します。
    1. UTC タイムスタンプを使用して、フレーム ステップはタイムスタンプが新しい第二開始するまで左のビデオで転送します。光フラッシュまたは拍手まで他のフレームを前方に発生します。
    2. フレーム ステップ タイム ・ スタンプが一致左ビデオまで前方右のビデオ。他のフレームは、正確な瞬間光フラッシュや拍手は、左のビデオと一致するまでに前進します。
      注: ビデオを同じフレームに同期することが重要です。ビデオの同期は、定期的にビデオのタイムスタンプを使用して解析中にカメラ フレーム ドリフトを回避するチェックする必要があります。撮影手拍手は、その権利をテストする先頭とビデオの最後でも使用でき、左の動画は、同じフレームに同期されました。
  6. ビデオは一緒に遊ぶし、の同期を維持できるように「ロック」ボタンをクリックしてします。

2. ポイント数を生成し、MaxN を計算します。

注: それぞれの魚には、最も低い可能な分類学的解像度に 2D 符が当初付いています。魚の不透明な ID は、後で確認できるマーク必要があります。

  1. 完全な 360 度が使用されていることを確認する完全なカメラの回転が終了するまで魚をカウントを開始するを待ちます。また土砂がクリアされるまで待ちます (一般的に < 下部と接触後 1-2 分)。
    1. 着陸船は、その最初の回転を開始、すぐに右クリックして新しいサンプル期間を定義: '期間の定義' > '追加新しい開始期間'。「01」と最初の期間名を入力し、"OK"をクリックします。
  2. 着陸機が回転すると、左のカメラのみを使用して 2D ポイントとフレームに入ってくる魚をマーキングを開始します。
    1. 2 D のポイントを追加するには、を右クリックして、'Add point' を選択し、正しい種名を選択します。可能性が低い分類学的レベル、未知の新種の"OK"をクリックして '属' を選択するラベルします。
    2. 回転の結論まで 2.2.1 のステップにしたがってそれぞれの新しい魚をマークし続けます。
  3. 各追加ランダー回転 - 新しい期間が各カメラの回転の開始時に定義されていることを確実にプロトコル手順 2.1 2.2 を繰り返します。
    注: 種累積曲線の決定 8 回転が、平均では、本研究では魚の量の特性を十分に使用されました。研究者は、特定のエコシステム内でカメラ回転の最適な数を表すための浸漬時間が長くなる上、追加のカメラの回転を予備テストの実施を検討してください。
  4. カメラの回転率個人の種特異的な数を計算します。
    1. 回転はすべてが列挙された後は、'測定' に移動して 2D ポイントをエクスポート > '測定概要' > '測定ポイント' と a.txt ファイルとして 2 D ポイントを保存します。
    2. スプレッドシートとして保存されている 2D.txt のポイント ファイルを開くし、「挿入」に移動してカウント (表 1) を要約する回転数対種のピボット テーブルを作成 > 'ピボット テーブル'.「列ラベル」「行ラベル」の「期間」「属と種」を選択します。
  5. (表 1) その種の個体数が一番多いのカメラの回転でそれぞれの種の MaxN を選択します。
  6. 属にだけ特定の魚、その特定の属の種に特定個人の最大数を持っていた回転に基づいて属レベル MaxN を選択します。
    注: この手順より高い taxonomic グループ (例えば、属または家族にのみ) に個人がダブル カウント個々 の魚を避けるために役立ちます。たとえば、表 1で '回転 1' に対し 10 未確認メバル属と属メバル種識別の 33 人のメンバーに含まれている' 回転 3' が含まれている唯一の 2 つの正体不明メバル属の 43 メンバー属種にメバルが識別されます。したがって ' 不明なメバル属の MaxN カウントに使用される回転 3'このように、保守的な仮定が行われた正体不明のメバル属の 8 'で識別された回転 1'' 回転 8'。
  7. 複数の回転がある特定の種の同じ MaxN カウント、3 D 点の測定の MaxN の最初の回転を選択します。
  8. それぞれの種の MaxN が発生した回転で魚の 3 D 測定を取る。
    1. 2.1 2.3 の手順で収集保存された 2D の点を使って、3次元計測のための正確な同じ魚に移動します。
    2. 魚の鼻と尾側フィン (図 3) の端の先端を識別する少なくとも 4 X ズームします。
      注: フレーム ステップ前方または後方 3次元計測のための魚の最適な向きを見つけるために必要になることがあります。鼻と尾側のフィンのエッジの両方が両方のカメラで目に見える 1 つは '最高' の方向も。
    3. 手動で左カメラで尻尾の端、鼻の先端をクリックし、右側のビデオで同じ順序で選択を繰り返します。
    4. 2.2.1 で終わったもののドロップ ダウン メニューから正しい種の同定を選択します。
    5. インスタンスの頭と魚の尾が両方のカメラで表示されない場合、マークの 3 D ポイント代わりに左と右の両方のビデオで魚の同じ位置を左クリックしてかどうか 3 D の長さの測定が不可能です。前に、として情報フィールドに入力し、「長さの測定から除外する」コメントを残します。
      注: MaxN が異なる種のカメラの異なる回転で発生します。ただし、任意の種が、測定は、1 回転だけ (表 1) で発生する必要があります。
  9. すべての魚のための 3 D 測定を完了すると、さらに詳しい分析データ as.txt ファイルをエクスポートします。
    1. '測定' に移動 > '測定概要' > '3 D ポイントと長さ測定' と save.txt ファイルをエクスポートします。

3. 95 %z 距離種特異的な調査区域のための手順

注: 95 %z 距離は種は水の透明度や照明の例外的な条件の場合を除いて、特定の研究で確実に識別できる平均の距離の推定値です。この計算で特定の研究の平均の海洋環境を考慮した各の新しい研究を再計算する必要があります。

  1. 単純なブートス トラップを使用して、サンプル サイズがそれぞれの種に対して信頼性の高い検出距離を特徴付けるために十分に大きいことを確認します。
    1. (例えば、5 つの魚のサンプル サイズ箱)、それぞれのサンプル サイズのクラスを取るため 1,000 ランダム サンプル人口からの交換を選択されたサンプル サイズの描画しますこれらの 1,000 の距離の 95% の等量を描画します、平均を計算して結果をプロット近似曲線。補足ファイル 1 & 2で提供されたコードを参照してください。
    2. サンプル サイズを増やしてと 95 %z 距離の漸近線と実際のサンプル サイズを比較することによって十分なサンプルが得られることを確認します。
  2. カメラからの距離すべての調査の間で種の測定の 95% の等量として 95 %z の距離値を計算します。
  3. 95 %z 値を使用してそれぞれの種に対して調査有効面積を計算します。
    注: 回転着陸の場合 95 %z 値を表す内側の半径で調査された帯状の外側半径ツールの物理的なセットアップによって決定され、どのようにカメラのベースに近い、観察することができます。着陸機が回転すると、'ドーナツ」状調査地が形成される (図 4)。
    1. として調査対象領域を計算します。
      figure-protocol-5939
      注: たとえば、比較的大きな種の Yelloweye メバル (メバル ruberrimus) 95 %z 距離 3.3 m と着陸船配置あたり 30.9 m2の効果的な調査エリアを持っていたよう: 34.3 m2 (外周) - 3.4 m2 (内円) = 30.9 m2 (総調査区域)。
  4. 計算された面積を使用して (ステップ 3.3.1) 変換個々 の種数 (MaxN) 式を使用して各 visual 調査の密度推定を調査しました。
    figure-protocol-6306
    注: 同様の手順で使える密度; よりもむしろ容積密度を計算するにはしかし、そのプロセスはここでは説明しません。

figure-protocol-6500
表 1: 例 MaxN サマリー テーブル。それぞれの種の MaxN の選択は、赤と太字のテキストで示されています。正体不明のメバル属の保守的な MaxN はほとんどメバル(3 回転) の種に特定の回転によって決定されることに注意してください。また、本研究は、8 つのカメラ回転を使用、4 回転は、簡略化のため表 1に表示されます。MaxN を選択するためのプロセスは、回転数に関係なく同じです。

figure-protocol-6881
図 1: ステレオ ビデオ ランダー。主要なハードウェアは、防水ボトル内のリムーバブルの 32 GB ストレージ カードの番号(1) 300 m 臍、 (2)の 2 つのデジタル ビデオ レコーダー (DVR)、2 つ led を色温度 5,000 K ので出力 3,000 ルーメン(3) (4)620 TV ライン (TVL) 解像度をもつ 2 台のカメラ。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-protocol-7429
図 2: 校正キューブ (500 × 500 × 300 mm)。2 つの異なる方向に示す '校正キューブ' と校正の例: (A)キューブの右側がカメラに向かって押し出さ、 (B)キューブの顔はカメラの面に平行。赤い点は、この特定の校正法で使用する参照ポイントを示すし、番号順に常に確認する必要があります。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-protocol-7915
図 3: 3次元計測がメバルの miniatus上に配置します。鼻と尾の端の先端は、各カメラのフレームを可能にするステレオ計測で識別されました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-protocol-8312
図 4: ランダー ツールで調査地。Z 距離とそれぞれの種に対して 95 %z 距離最小に囲まれたランダー ツールで調査した効果的なエリアでした。注: この領域が着陸船のまわりの「ドーナツ」形調査容積を作成します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

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結果

2013 から 2014 年の間の調査を 816 カリフォルニア中部の海岸と MaxN および 95% の収集の Z 距離 (図 4) ・ データよりも 20 種のステレオ ビデオの着陸機が回転 (図 1)。種のサイズ、形状、および着色 (図 5) の相互作用による可能性が高い、観察された種の効果的な検出範囲に明確なパターンがあった。た?...

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ディスカッション

伝統的な MaxN メトリック個人の調査中に存在の保証の最小数を数えるという前提です。魚数が 1 つのビデオ フレームで同時に表示されている場合、すべてが少なく、現在、できませんが、1 つのビデオ フレームの中に同時にすべての個人を見て可能性が低い魚は不均一分散であるため.したがって、伝統的な MaxN が真魚豊富な16,17を過小評価する可?...

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開示事項

著者がある何も開示するには

謝辞

この作品は、自然保護と民間のドナー、リソース遺産基金、ゴードンとベティ ・ ムーア財団、環境防衛基金、カリフォルニア州海グラント プログラム、NMFS 国立共同研究プログラムと、NOAA によって賄われていたケネディはグラント #13-SWR-008。海洋応用研究と探査 (Dirk ローゼン リック Botman、アンディ ・ Lauerman、デビッド ・ ジェフリーズ) 開発され、構築、ランダー ビデオツールを維持します。ジム シーガーと SeaGIS™ のソフトウェアのテクニカル サポートに感謝いたします。大尉および商業漁師ティム Maricich とクルー オンボード 2012-2015 からランダーを展開する F/Vドナ キャスリーン提供サポート。すべてのビデオのデータ収集または分析 (アン Tagini、ドナ · クライン、中尉アンバー ペイン、ブライオン ダウニー、魔理沙のポンテ、レベッカ ・ ミラー、マット メリフィールド、ウォルター Heady、スティーブ Rienecke、EJ ディック、ジョン ・ フィールド) に参加した人に感謝します。

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資料

NameCompanyCatalog NumberComments
calibration cubeSeaGIShttp://www.seagis.com.au/hardware.html1000x1000x500 mm is the preferred dimensions. Other methods of calibration are available. 
CAL calibration softwareSeaGIShttp://www.seagis.com.au/bundle.html
EventMeasure stereo measurement softwareSeaGIShttp://www.seagis.com.au/event.html
Statistical softwareR Core Team 2017 (v. 3.4.0)Bootstrapping code can be found: https://github.com/rfields2017/JoVE-Bootstrap-Function
Spreadsheet SoftwareMicrosoft Excel
2  waterproof camerasDeep Sea Power and LightHD quality preferred
2 depth rated, waterproof lightsDeep Sea Power and Light : 3000 lumen LED with 5000k color temperature
DVR recorderStack LTD DVR
standard PCWindows 10 preferred OS
rotating Lander platformMarine Applied Research and Engineering (MARE)

参考文献

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