底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップ カメラ調査による例示のイメージ調査法

N. David Bethoney; Kevin D. E. Stokesbury

doi:10.3791/57493

この記事について

要約
要約
概要
プロトコル
結果
ディスカッション
開示事項
謝辞
資料
参考文献
転載および許可

要約

イメージベースの調査は、海洋環境をサンプルにますます実用的な非侵襲的方法です。豊かさを推定するドロップカメラ調査のプロトコルや大西洋の海ホタテ (Placopecten magellanicus) の分布を紹介しています。我々は他の水生への適用のこのプロトコルを一般化できる方法について説明します。

要約

水中映像は長い海洋の生態学の分野で使用されていますが、高解像度カメラとデータストレージのコストアプローチより実用的な過去に。イメージベースの調査許可再訪する初期サンプルのと非侵襲的な通常ネットまたは浚渫を含む従来の調査方法と比較してです。イメージベースの調査のためのプロトコルが大きく異なるが、種行動と調査目標によって駆動する必要があります。これを示すためには、手順の例と代表的な結果を提供する大西洋の海ホタテ (Placopecten magellanicus) のドロップカメラの調査のための私たちの最も最近の方法をについて説明します。プロシージャは調査の設計、データ収集、データ製品は、3 つの重要なステップに分かれています。ホタテ挙動の影響および調査手続に関する米国海ホタテリソースの独立した評価を提供する調査の目標は、メソッドを一般化のコンテキスト、説明します。全体的にみて、幅広い適用性と柔軟性のマサチューセッツ州ダートマス大学海洋科学と技術 (スマステ) ドロップカメラ調査を示しますメソッドを一般化し、無柄の無脊椎動物の様々な適用可能性がありますか生息地では、研究を焦点を当てた。

概要

大西洋の海ほたて (Placopecten magellanicus) は、ハッテラス岬、ノースカロライナ¹カナダ、セント・ローレンス湾から北西部の大西洋の大陸棚全体に分散海洋二枚貝の軟体動物です。アメリカ合衆国海ホタテガイ漁業過去の 15 年にわたって着陸と値の前例のない増加を経験している、国の最高の値を持つ漁業価値約 $ 4 億 4000 万 2015年²の着陸との 1 つになりました。ホタテ漁獲努力量この増加にもかかわらず少年スカラップを有する区域を保護し、高の大きなホタテとエリアの釣りを集中を目的と領域の回転システムの実装により過去 20 年間で大幅に削減されています密度¹。この管理方法は、帆立貝の密度とサイズ、いくつかの海洋科学のマサチューセッツ大学ダートマス校を含む調査および技術 (スマステ) ドロップカメラ調査によって提供される空間的に固有の情報を必要とします。

スマステドロップカメラ調査の目的は、漁業資源、海洋科学者と漁村米国海ホタテリソースとその関連する生息地の独立した評価を提供することです。調査はホタテ漁師と共同開発された、ダイビング研究³^,⁴方形サンプリング手法を適用します。米国およびカナダでホタテのリソースの大部分をカバーするジョルジュ銀行⁵、として知られている漁業の生産領域の閉じた部分内の海のホタテ貝の密度推定に焦点を当てた 2000 年代初頭の初期調査、調査拡大水 (≈100, 000 km²)⁶^,⁷。調査からの情報は、株式評価ワークショッププロセスをホタテの株式評価に組み込むし、確実にニューイングランド漁業管理協議会年間ホタテ収穫割り当て⁸を支援するために提供されています。加えて、スマステドロップカメラ調査からのデータは、ノンスカ種⁷^,⁹^,¹⁰^、¹¹^,¹²の生態を理解するためのさまざまな方法で貢献していますそして底生息地¹³^,¹⁴^,¹⁵の性格描写。この幅広い適用性を示しますメソッドを一般化し、さまざまな科学的知見と政策を上回っている無脊椎動物の漁業の拡大の問題を軽減するために潜在的に助ける無柄の無脊椎動物に適用できます。¹⁶正常に管理するために必要な。さらに、イメージ・ベースのサンプリングは、従来人口サンプリング方法と高解像度カメラとデータストレージ¹⁷^,¹⁸のコストを減少させることによりますます手頃な価格比較して非侵襲的です。ここで手順を例示する 2017 Georges 銀行の米国の部分に貝柱の管理に使用されるスマステドロップカメラ調査法が掲載されています。その汎化とその他の付着の無脊椎動物への応用を支援するこの手順の背後にある理論的根拠について論じる。

プロトコル

1. 調査設計

6 - 8 日間隔で 1 つまたは複数沖商業帆立貝容器利用可能なを見つけます。
3 つのカメラ、ライト、および光ケーブルをすることができます繊維のジャンクションボックスが (図 1) をマウントインテリアフレームと鋼のピラミッドを構築します。一台のカメラが高解像度デジタルスチルカメラおよび 2 つは解像度が低いだけで、依然として高い定義、ビデオカメラを確認します。

figure-protocol-339
図 1: カメラと 2017 年にはデータ収集のために使用されるライトドロップカメラ調査ピラミッド。マサチューセッツ大学ダートマス、海洋科学と技術のための学校は、カメラと 2017 年にはデータ収集のために使用されるライトをカメラ調査ピラミッドをドロップします。光ファイバケーブルにカメラと光ケーブルを接続するジャンクション・ボックスがライトと 2 つのバーの間にマウントされているされは表示されません。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。

漁業と 2.8 km 離れて重要性¹の 2 つの領域で利用 Georges 銀行のほとんどの区域で調査局 5.6 km を離れて配置するのに体系的なサンプリングのデザインを使用します。
注: 2 つの科学者、キャプテン、仲間が 5.6 km グリッド上のすべての 24 時間と 80 駅 2.8 km グリッドで約 50 局の調査にできた。したがって、約 5 つの調査旅行は、調査を完了する必要でした。

2. データの収集

船の上に機器をロードします。
船の甲板上の設備を設定します。
1. ピラミッド、敏感なウインチ光ファイバーとケーブルドラムとスリップリングと船の甲板にダビットに接続されて圧力を配置します。ファイバー光ファイバーケーブルが船のウィンチ用ロープに触れることがなくダビットとピラミッドのウインチから実行できますを確認します。
2. 小さく、一時的な溶接を使用して、ダビット、ダビット、ウィンチのプレートを所定の位置に貼付します。
3. 容器のヒューズボックスに圧力敏感なウインチの電源ケーブルを配線します。
4. ピラミッドにジャンクション・ボックスを取り付けます。
5. ピラミッドにカメラとライトを取り付けます。
6. ジャンクション・ボックスにカメラとライトをカメラと光ケーブルで接続します。
7. シーブを介して光ファイバケーブルを実行、ダビットに取り付けます。
8. ピラミッドに船舶油圧ウインチケーブルを取り付けます。
船の操舵室に機器を設定します。
1. 接続し、デスクトップコンピューターを保護します。
2. 2 台のモニターをデスクトップコンピューターに接続します。安全なコンピューターの近くの 1 つのモニターとコントロールの近くに船の油圧ウインチの 2 番目。
3. 全地球測位システム (GPS) デバイスをデスクトップコンピューター経由でUSB ポートに接続します。
4. 接続し、船舵近くモバイルフィールドマッピングプログラムでラップトップコンピューターを保護します。駅の場所を出発する前にコンピューターに読み込みます。
5. シリアルポート経由でラップトップコンピューターに GPS デバイスを接続します。
6. 船の操舵室にカメラとライトを接続します。
  1. 圧力敏感なウィンチで光のスリップリングに光ファイバケーブルの操舵室の実行の「デッキの端」を取り付けます。
  2. デスクトップコンピューターと光プラグの繊維光学インターフェイスへ繊維光学ケーブルの操舵室の実行の「操舵室の端」を取り付けます。
  3. デスクトップコンピューターからフィールドデータ収集プログラムを起動します。すべてのカメラピラミッドでマウント、ジャンクション・ボックスに自動的に差し込まれていることを確認表示が接続されています。
    メモ: 接続としてすべてのカメラが表示されない場合、プログラム内でカメラ接続をリセットまたは体系的な方法でコンポーネント (カメラ、接続ケーブル、スリップリング、等) を交換することでトラブルシューティングを行います。
画像と各ステーションのレコードデータをキャプチャします。
1. ラップトップコンピューターから携帯電話のフィールドマッピングプログラムを起動します。
2. 「マーク」ツールを選択し局への方位を提供するために駅にターゲットアイコンをドラッグします。
3. 駅に達しているし、船が停止されているときに船の油圧ウインチを使用して海底にサンプリングピラミッドをゆっくりと下ろします。
  注: これは、船の乗組員と圧力敏感なウインチは、サンプリングピラミッドを下げる前にオンにする必要があります。
4. 海底にピラミッドを引き下げられること、デスクトップコンピューターからフィールドデータ収集プログラムを起動します。
  1. 「地域の短い名前」ボックスをダブルクリックし、地域の名前を入力します。
    注: これはのみ領域の最初の駅で行う必要があります。
  2. 油圧ウインチコントロールの近くにモニターにカメラのビューおよびその他の情報を表示する「キャプテンカムの起動」ボタンをクリックします。
5. ライトに電源に切り替えます。
6. サンプリングピラミッドが海底に上陸した後は、方形のデータをキャプチャします。
  1. フィールドデータ収集プログラムでビデオの録音を開始する「駅の開始」をクリックします。
    注: ボタンは、ビデオを記録しながら赤を点滅します。
  2. 海底の明確なビューが表示されたら、「スナップショットを取る」をクリックし、同時にすべてのカメラビューから静止画像をキャプチャする「すべてを保存」をクリックしてします。
  3. 「データベースへの書き込み」ボタンをクリックします。
    注: これは、深さ、位置、温度、駅番号、方形番号、エリア名、およびソフトウェアによって自動的に入力する一意の識別番号を持つ新しいダイアログボックスが表示されます。
  4. ホタテの「貝柱カウント」ボックスでデジタル静止カメラ画像に見られる数を入力し、「コメント」ボックスにコメントを入力します。
  5. Field データベースに行として方形区についてデータを書き込む「データの送信」ボタンをクリックしてします。
7. 海底を見てもはやことができるまでは、ピラミッドを持ち上げます。
8. ゆっくりと海底にピラミッドを下げるし、2.4.6、2.4.7 の手順を繰り返します。草藪のデータまでを取り込んだ。海底の異なる方形画像がキャプチャされるようにピラミッドが漂ってきたことを確認します。
9. 船の横に安全な位置に海底からサンプリングのピラミッドを上げます。
10. 駅は、ピラミッドが発生している間に終了します。
  1. フィールドデータ収集プログラムビデオ録画を終了して次の駅に事前プログラムでは、「エンドステーション」をクリックします。
  2. プログラムを終了するには、「プログラムの終了」をクリックします。
  3. ライトの電源を切ります。
  4. 駅を完了としてマークするモバイルフィールドマッピングプログラムを「キャプチャ駅」をクリック、2.4.2 の手順を繰り返します。
11. セクション 2.4 の前の手順を繰り返します。まで、すべての調査地点を完了しています。
カメラ校正ドロップを行います。
1. 電子ノギスでワイヤーグリッドの少なくとも 30 のグリッドセルの長さを測定します。測定セルをマークします。
2. ひもまたはロープを使用してサンプリングピラミッドの底辺にグリッドを接続します。測定グリッドセルがカメラビューであることを確認します。
3. 2.4.3 に 2.4.6.2 グリッドの画像をキャプチャする手順を繰り返します。
  注: この校正は通常最初の駅の前に行われる、試験槽内調査中にいつでもでも出発前に行うことができます。目的はピクセル比方形サイズを確認すると、イメージ内の機能を測定するミリメートルの長さを決定することです。
方形画像がカメラ内のデータを定量化します。
注: は、このプロセスに役立ちますとして他のカメラのビデオから画像を使用します。
1. ラボのデータ収集プログラムを起動し、「デジタル化」プロファイルを選択します。
2. ドロップダウン・メニューから年、領域、カメラ、駅、および関心の方形区を選択します。
3. 2.6.2 のステップで選択した条件に基づいてイメージを持って来る"go"をクリックします。プログラム。
4. 「基板」セクションで存在している基板の種類ボックスをクリックします。¹⁴基板の種類と分類方法の詳細な説明を参照してください。
5. 生動を定量化します。
  注: マクロベントスの 50 のイチイがカウントまたは存在または不在を指摘しました。これらのイチイ、彼らを追跡する方法の完全な一覧は、リファレンス¹³で見つけることが。
  1. 「反転」の存在である動物のボックスをクリックしてします。
  2. 「反転」数] セクションでそれぞれの動物の数を入力します。
  3. 「SC」の赤いボタンとドットイメージで帆立貝各をクリックします。
  4. 緑色の"SF の"ボタンとドットの画像の各海の星をクリックします。
  5. 黒の「CL」ボタンをクリックしてし各クラッパーをドット (死亡したホタテがシェル両側はまだ接続されてヒンジ) イメージで。
  6. "FI"の青いボタンとドットのイメージにそれぞれの魚をクリックします。
  7. 「魚」の数セクションで観察した魚の種類ごとの数を入力します。
    注: 他の点線の動物プログラム自動的にドットの数をカウント、カウントを適切なカテゴリに割り当てます。魚、ドット自動的に数えられます、しかし、ユーザーは、魚の種類を識別する必要がありますどのように多くと。プログラムによって数えられる魚ドットの合計数は、ユーザーが入力した各魚の種類数を一致しなければなりません。
6. 研究室に行としてイメージに関するデータデータベースし、点在動物イメージのコピーを作成を作成する"submit"ボタンをクリックします。
7. 2.6.4 の手順の品質管理を実行します。2.6.5。
  1. 「ImageCheck」ラボのデータ収集プログラムでプロファイルを変更
    注: これは、2.6.4 とイメージの 2.6.5 の手順を完了する 1 つから別の人が行ってください。
  2. 2.6.2 と 2.6.3 の手順を繰り返します。元の画像、点線のイメージを読み込んで、「デジタル化」のユーザープロファイルで入力基板と動物のデータを入力します。
  3. 精度のエントリを確認し、必要な変更を加えます。
  4. 「デジタル化」のユーザーによって提出されたイメージに関するデータを上書きする"submit"ボタンを選択し、研究室データベースの制御品質としてイメージをマークします。
8. 画像にみられるホタテを測定します。
  注: ホタテの部分的に目に見える (部分的に画像などの増殖によって隠されて). または海底を測定しないでください。
  1. 画像の注釈ツールプログラムを起動します。
  2. ドロップダウンメニューから「ファイル」をクリックし、"負荷画像ディレクトリ"を選択します。目的の点線画像に移動し、プログラムにイメージをロードします。
  3. 「行コメント」を選択しホタテ貝殻上ホタテの突起物から線を描画します。
  4. 2.6.8.3 の手順を繰り返します。イメージですべての測定可能なホタテ。
  5. 「ファイル」し「保存注釈」測定の拡散シートを作成するを選択します。
  6. 2.5 ミリメートル比平均ピクセルを使用して、ピクセルから測定をミリメートルに変換します。

3. データ製品

ホタテの密度とサイズの空間的特定の見積もりを計算します。
1. マッピングソフトウェアを使用して調査地点をプロットします。
2. ホタテエリア管理シミュレータ (SAMS) モデルゾーンによってパーティション調査局。
  注: 米国の大西洋海ホタテガイ漁業 SAM モデルが海ホタテ豊富と着陸⁸プロジェクトに使用されています。次の手順のすべては SAM ゾーンごとに行われます。
3. 平均ホタテホタテの平均は、シェルの高さを取得する測定。
4. 平均密度とホタテの標準誤差を計算します。
  1. 部分的に目に見えるホタテ画像¹⁹の縁に沿ってカウントを調整する SAMS ゾーンでのホタテの平均は、シェルの高さによって方形サイズを増やします。
  2. 各ステーション²⁰でサンプリングされる複数の区画を考慮して調整された方形サイズと 2 段サンプリングのデザインの方程式を使用して密度を計算します。
    (1)
    (2)
    n = プライマリサンプル単位 (局) m 主サンプル単位 (方形) 要素を = = プライマリユニットで要素 j の測定値 (ホタテのカウント)、プライマリユニット要素 (方形) ごとの標本平均 = 私 (局) と=、2 段以上を意味します。この平均値の標準誤差は次のとおりです。
    (3)
    どこプライマリユニット (局) の手段の間で分散です。
合計と利用可能なバイオマスを計算します。
1. ホタテホタテの地区の数を推定する調査対象総面積密度を乗算します。
2. 5 mm サイズのビンの帆立貝の殻の高さ頻度分布の測定を作成します。
3. 3.2.1 を乗算します。3.2.2 から各サイズのビンでホタテの頻度。地区に各サイズのビンでホタテの数を取得します。
4. 各 5 mm サイズ箱の中間点でホタテの貝柱と各サイズの箱の数によって推定される肉重量を掛けます。グラム²¹サイズでホタテの重量を推定するのにニューイングランド漁業管理協議会ホタテ計画開発チームによって指定された肉重量回帰するのにシェルの高さを使用します。
5. 3.2.4 からホタテの肉の重量を合計します。帆立貝の総バイオマスの推定値を出す。グラムからトンのホタテバイオマスを変換します。
6. 3.2.5 から貝柱肉の重みの合計を除算します。3.2.1 からホタテ数の合計。1 つの貝柱の平均重量を取得します。
7. 3.2.3 から各サイズのビンでホタテの数を乗算します。商業帆立貝浚渫によって悪用の数を推定する選択性方程式ホタテ²²です。
8. 3.2.5 の手順を繰り返します。3.2.6。3.2.7 から悪用可能なホタテのカウント。悪用可能なサイズとその平均肉重量のホタテのバイオマスを推定します。
帆立貝の分布マップを作成します。
1. シェルの高さ 75 mm 未満とホタテとシェルの高さ 100 mm 以上それぞれ全体を計算する各ステーションでデジタルスチルカメラ (9.2 m²) で表示した総面積によって各調査地点とホタテ、ホタテカウントの合計を分割します。ホタテ、少年帆立貝、各駅で悪用可能なホタテ貝密度。
2. それぞれ、全体的な少年、および悪用のホタテの豊かな空間分布をマップする各ステーションの各密度をプロットします。

結果

調査局は、(図 2) 7 月中旬 4 月下旬から実施した 5 つの研究旅行の一部としてサンプリングされました。可視性、天候の問題により CL2 S EXT は採取しない SAM ゾーンで局と他のゾーンにいくつかの局の散布も品質保証チェック中に削除されました。他の駅は、4 つの高品質のデジタル静止画像がキャプチャ (図 3)。これらの駅のすべての画像、基板と底生動物の定量を行ったし、ホタテを測定しました。ホタテをカウントし、測定は、SAM ゾーン北東漁業科学センターとニューイングランドに提供できるようにホタテカウントの測定、監査対象の生データと共に、個体数、分布及びバイオマスの見積もりによって分割されました。8 月 1 回ホタテ割り当てプロセス (表 1 および 2) に包含のための漁業管理協議会。すべてホタテの貝柱分布マップが作成された少年ホタテ (シェルの高さ 75 mm 未満)、および悪用可能なサイズ (シェルの高さ 100 mm 以上) のホタテ (図 4)。

figure-results-668
図 2: 2017 年にジョルジュ・銀行カメラステーションを削除します。局は調査日の容器によって表示および成層駅 2.8 km 離れてサンプリング高の関心のある分野と、ステーション 5.6 km 離れてサンプリングされた他のすべての領域。黒線とラベル、ホタテエリア管理シミュレータモデルゾーンプロジェクト海ホタテ豊かさと上陸するために使用を識別します。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。

figure-results-1115
図 3: Georges 銀行 2017 ドロップカメラ調査から例デジタル静止画像。全体の Georges 銀行の調査では、基板と底生動物の定量を行ったし、同様の品質の 5,216 画像で測定したホタテ。すべての画像を見ることができます < http://bit.ly/scallopsurvey>。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。

エリア	クワッド	ステーション	測定	SH	M²あたり理学博士	SE	ホタテ
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-ナ-S	--	7	0	--	< 0.02	--	--
CL2 N ナ	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

表 1: Georges 銀行 2017 ドロップカメラ調査からデジタルスチルカメラデータ。ホタテエリア管理シミュレータモデルゾーンでの結果が掲載されています。テーブルに含まれる調整された方形領域 (クワッド) 局サンプリング (局) ホタテシェル高さ測定 (測定)、ホタテの mm (SH)、ホタテの m²(理学博士あたり m あたりの平均数で観測された平均殻高の数の数²) 関連する標準誤差 (SE) と貝柱と数百万人の数の見積もり (ホタテ)。ホタテが認められなかったために、CL1-ナ-S の結果を生成できません。

	総現存量の推定			利用可能なバイオマスの推定
エリア	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	1,350	300
CL1-ナ-S	--	--	--	--	--	--
CL2 N ナ	14.89	3,200	1,500	26.51	2,100	980
CL2 S AC	15.84	7,360	685	23.47	4,600	425
CL2 S EXT	9.46	5,150	440	17.1	1,900	165
NF	16.26	600	260	27.59	500	200
NLS AC N	34.15	8,900	3,390	38.02	7,800	2,990
NLS-AC-S	8.49	99,100	31,590	16.88	24,600	7,830
NLS EXT	16.73	16,200	15,590	19.54	7,600	7,310
NLS NA	20.4	53,000	22,100	25.13	30,700	12,800
SCH	10.45	6,600	1,260	24.65	3,300	620
SF	9.1	6,800	1,080	17.33	2,400	380

表 2: 2017 Georges 銀行の合計と利用可能なバイオマスの推定ドロップカメラ調査します。ホタテエリア管理シミュレータモデル地域での結果が掲載されています。テーブルに含まれる平均貝柱肉重量 g (MW) で、ホタテのメートルトン (MT) での総重量、メートルトンで標準エラー。ホタテが認められなかったために、CL1-ナ-S の結果を生成できません。

figure-results-6639
図 4: 帆立貝の分布と豊かさの Georges 銀行 2017年中です。ホタテ分布とジョルジュ銀行 2017 年にすべてホタテ (上) の間に豊富なシェル高さ 75 mm (中央) より小さいホタテし、ホタテ 100 mm シェルの高さ (下) ドロップカメラ調査からより大きい。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。

ディスカッション

調査設計プロトコルは、柔軟なしかし、これらのプロトコルを一般化するとき、ターゲット種行動と調査目的を考慮することが重要。文献レビューと予備または初期の研究は、調査設計にターゲット種の動作を組み込む使用できます。たとえば、12.5 m² (0.08 ホタテ/m²) で 1 未満のホタテは、持続可能な漁業密度²³以下です。したがって、駅ごと草藪をサンプリングすることによってサンプル駅は商業密度でホタテの検出にリンクされます。さらに、海のホタテは駅間隔が密度の精度に影響を与える影響を及ぼす海底にランダムに分散のではなく、通常の集計は²⁴を見積もっています。初期の研究から平均と分散のデータを使用していくつかの研究は、精度を検討し、その 5.6 km が最大距離の駅が離れて⁵^,²⁵^,²⁶をされるべきであるかを判断します。アンケートの全身サンプリングデザインは、調査の目的によって影響されました。SAM ゾーンの境界は、後調査実施²¹^,²⁷に、頻繁かつ頻繁に変化します。全身サンプリングの影響はランダムに成層し、最適な割り当てられた調査設計²⁰空間の見積もりのための境界の後の成層の深刻な問題を回避できます。ステーションの均一配分も新しいホタテ募集とマッピングの海底堆積物と昆虫分布²⁸の検出を容易にします。対象種の行動と調査目的を考慮できないこと場合があります 1 つのステップは、プロトコルがこの手順で始まる理由は調査船の id です。船は海でのサンプリングに不可欠で、調査設計の後続の手順を指示します。私達のプロトコルの調査方法の透明性と調査結果への信頼を促進する商業漁業に従事することが重要だった。商業漁船を使用しては、業界は、私たちの方法、サイズ、大型で重いカメラ装置と必要なタイムライン内でサンプリング調査局許可船の機能をインパクトのある方法でした。さらに、船主の船舶の使用に伴うすべての費用に責任があったし、ホタテポンド、国立海洋大気局大西洋ホタテ研究縮小されたことプログラムを通じて授与の配分を通じて補償されました。²⁹. 調査、サイズ、機能、業界に従事する必要はありませんが、船舶のコストは、調査設計の他の側面を開発する前に考慮する必要があります。

プロトコルのデータのコレクションおよび処理の側面は、最大の利点だけでなく、このメソッドの制限を提示します。カスタムソフトウェアおよびイメージ内のデータを数値化するデータベースの使用は相当なコストがかかります。しかし、スマステドロップカメラ調査によるこれらの製品の使用は 1999 年に開始したプログラムの進化を表す、必須ではありません。たとえば、プログラムが初めて起動したときホタテカウントは、ペンと紙で作られた、無料ソフト、画像内で測定します。同様に、現在のデジタルスチルカメラとして選ばれたホタテのすべてのサイズのクラスを検出できるされ損失なしの画質 (図 3)、約 200% の倍率の低い解像度より高価なカメラが以前の使用調査された商業サイズ³⁰のホタテを完全に検出することができます。として、調査設計プロトコルをカメラの種類必要がありますにリンク対象種を検出し、調査の目的を達成するために必要な解像度。イメージをキャプチャし、各ステーションのビデオ録画サンプルを再検討し、分類する最初に追跡された生息地の特徴分析を展開する連続機能を提供することによって従来の調査方法上の重要な利点を提供しますまたは。列挙。たとえば、砂ドルと、もともと他の棘皮動物画像の提示やスマステデータベースには存在しない彼らの豊かさと時間¹²によるバイオマスの定量化が見直されました。対照的に、浚渫やネットなどの従来の調査方法からサンプルは破棄された海で、再訪することはできません。ただし、膨大な量の画像を撮影し、保存を可能にする進歩は、利用されているごく一部の収集されている画像の数百万につながります。これは、主に時間とコストの制約のため未利用情報³¹大量になりデータの抽出に必要な人間。動物と生息環境の自動検出の進歩は、この難問に対処を助けるかもしれない。

イメージベース調査方法は大型無脊椎動物と関連付けられた生息地の監視に必要なデータを提供できますが、理想的な生体試料を収集する他の方法とここで説明したプロトコルを補うことです。浚渫機ベースのサンプリングから作成されたホタテシェル高さ肉重量関係なくバイオマス推定不可能でした。さらに、ホタテ貝殻高さ肉重量関係はこの関係を記述するための方程式を一貫して更新が有益な³²であることを示す Georges 銀行の場所と時間によって異なります。イメージと身体のサンプルベースの技法を組み合わせることは、先入観と各メソッドの前提条件の探索にもつながります。ホタテの殻の高さの計測ドロップでノギスでカメラ画像は、関連付けられているカメラのレンズの曲率測定バイアスを定量化し、センター³³の画像からの距離。逆に、画像と浚渫トウの間の一対比較は海の底にホタテの割合は実際に収集され、ホタテサイズ⁶の割合がどのように変化を定義を助けた。

水中映像は、何十年も¹⁷^,³⁴海洋生態学の分野で使用されています。ただし、高解像度カメラとデータストレージのコストアプローチより実用的にした過去。本稿で説明する方法は一般化することができ、幅広い適用性より多くのイメージベースの調査の開発を促進することがあります。具体的には、手順表示結果を使用して、付着無脊椎動物 (表 1-2) を管理し、海洋環境⁷^,⁹^,^{10 の広範な理解に貢献するためのデータを作成する方法} ^,¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴^,¹⁵。

開示事項

著者が明らかに何もありません。

謝辞

学生、スタッフ、キャプテン、およびこれらの研究旅行とその船舶を提供する所有者の航海の乗組員に感謝します。T. Jaffarian 研究室データ収集プログラム、Electromechanica、株式会社フィールドソフトウェアおよび機器を開発するための開発のためと CVision コンサルティング画像 annotator プログラムを開発するためにありがとう。資金は提供された NOAA 賞 NA17NMF4540043、NA17NMF4540034、および NA17NMF4540028 によって。表明ビューは、これらの者は、および NOAA の見解を必ずしも反映されません。

資料

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

参考文献

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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
Cochran, W. G. Sampling Techniques. 3rd ed. , John Wiley & Sons. New York. (1977).
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).
Yochum, N., DuPaul, W. D. Size-selectivity of the northwest Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus) dredge. J. Shellfish Res. 27, 265-271 (2008).
Brand, A. R. Scallop ecology: distributions and behaviour. Scallops: biology, ecology and aquaculture. Shumway, S. , Elsevier B.V. Amsterdam. (1991).
Krebs, C. J. Ecological Methodology. , Harper & Row Publishers Inc. New York. (1989).
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).
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).
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).
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).
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Research Set-Aside Program. , Available from: https://www.nefsc.noaa.gov/coopresearch/rsa_program.html (2017).
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).
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).
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).
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).
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).

転載および許可

このJoVE論文のテキスト又は図を再利用するための許可を申請します

許可を申請

さらに記事を探す

137 Placopecten magellanicus

This article has been published

Video Coming Soon

Keep me updated: