Paul G. Allen Aile Vakfı'na bu araştırmayı finanse ettiği için teşekkür ediyoruz ve resiflerin korunmasına yardımcı olmak için teknolojiyi kullanma ilhamı için Ruth Gates'e minnettarız. Ayrıca, NOAA'ya ve diğer işbirlikçilere bu yöntemlerle ilgili düşünceli tartışmalar için teşekkür ederiz. Son olarak, Catie Foley ve Patrick Nichols'a bu yöntemlerin drone ve sualtı videosunu sağladıkları için teşekkür ederiz.
Ulusal Balık ve Yaban Hayatı Vakfı'nı bu çalışmada finansman ortağı olarak kabul ediyoruz.

1. Malzemeler
<ol><li>Kamera<ol><li>Dayanıklılık ve su geçirmez doğanın (veya su geçirmez bir muhafazanın) minimum spesifikasyonlarını ve minimum 2 kare / s (fps) kare hızını sağlayın. NOT: Bu örnekte ~4 fps minimum kare hızı kullanılmıştır.</li>
		<li>Dijital Tek Lensli Refleks (DSLR) fotoğraf makinesi<ol><li>Fotoğraf makinesini 2 fps ile 5 fps arasında bir fotoğraf çekim hızında sürekli çekim yapacak şekilde ayarlayın.</li>
			<li>Bu örnekte açıklanan protokolü yeniden oluşturmak için, su altı muhafazasında aşağıdaki ayarlara sahip bir kamera kullanın (bkz. Malzeme Tablosu): Manuel Mod (M); f10, 18 mm; enstantane hızı = 1/320; pozlama telafisi = -1/3; görüntü kalitesi = en yüksek, RAW yok; sürücü modu = sürekli; otomatik odaklama = AI SERVO; ISO = Otomatik, max3200; dosya numaralandırma = Otomatik sıfırlama; görüntü otomatik döndürme = Kapalı; saat/tarih = UTC.</li>
		</ol></li>
		<li>Aksiyon kamerası<ol><li>Mümkün olan en yüksek çözünürlükte ve kare hızında video moduna veya sürekli çekim moduna ayarlayın. NOT: Aksiyon kamerası, kare hızı saniyede 2 görüntü veya daha yüksek olduğu sürece sürekli modda da kullanılabilir.</li>
			<li>Bu örnekteki protokolü yeniden oluşturmak için (bkz. Malzemeler Tablosu), aşağıdaki ayarlara sahip su geçirmez bir aksiyon kamerası kullanın: Video çözünürlüğü = 4K (4:3 en boy oranı); kare hızı = 30 fps. NOT: Aksiyon kameraları için, çizgiyi makaradan yüzücüye sabitlemek kameraya değil, daha kolay olabilir. Bu örnekte, çizgi yüzücünün bileğine küçük bir kordon aracılığıyla tutturulmuştur.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Makara teçhizatı (Şekil 1A)<ol><li>Makaranın, etüt alanı yarıçapı için gereken çizgi uzunluğunu tutacak şekilde uygun boyutta olduğundan emin olun. NOT: Makaranın çevresi, spiral yüzme çizgilerinin aralığını kontrol eder ve çizginin uzunluğu numune alanını belirler. Bu örnekte, yüzme hatlarının ~50 inç (~1,3 m) aralığı için ~8 inç (~20 cm) çapında bir makara kullanılmıştır. Ayrıntılar için 9'a bakın.</li>
		<li>Flanşlı kenarlı bir makara teçhizatı (hattı makaranın içine ve dışına düzgün bir şekilde yönlendirmek için) ve bir tutamak ve kutup için bağlantı noktaları (alt tabakadan yüksekliği kontrol etmek için) seçin. Makara makinesinin doğası gereği negatif kaldırma kuvvetine sahip olduğundan veya ağırlık ilavesiyle yapıldığından emin olun. NOT: Bu örnekte, sap ve kutup için polivinil klorür (PVC) borular kullanılmış ve makara polilaktik asit plastikten 3D olarak basılmıştır. Bununla birlikte, makara büyük bir PVC boru veya istenen çapa sahip başka bir yuvarlak nesne kadar basit olabilir.<ol><li>Sık kullanım ve/veya zorlu saha koşulları için, alüminyum gibi daha dayanıklı bir malzemeden yapılmış bir makara seçin.</li>
			<li>Makaranın kutup üzerinde dönmediğinden veya kullanım sırasında dönmediğinden emin olun.</li>
		</ol></li>
		<li>Fotoğraf makinesine bağlamak için çizgiyi bir ucundaki makaraya, diğer ucundaki çıkarılabilir bir klipse sabitleyin. NOT: Çizginin uzunluğu, sitenin yarıçapını tanımlar. Burada, 12 m çapındaki sahalar için 6 m hat kullanılmıştır.</li>
	</ol></li>
	<li>Kalibrasyon kutucukları<ol><li>Özel kalibrasyon döşemeleri gerekli olmasa da, bilinen boyuttaki negatif yüzdürücü, tanınabilir nesnelerin ölçek modeline dahil edildiğinden emin olun. Uygun malzemelerin kullanıldığından emin olmak için dalgalanma ve mevcut koşulları göz önünde bulundurun, böylece fayanslar fotoğraf toplama sırasında sabit kalır. NOT: Burada, belirli yazılım programlarının bir parçası olarak kullanılabilen ölçek işaretleyici şablonları, 1 inç kalınlığındaki PVC karolara tutturulmuş su geçirmez kağıda basılmıştır.</li>
		<li>Dalgıçlar, kiremitin derinliğini ölçmek için bir araca ihtiyaç duyacaktır. Örneğimizde, elektronik bir derinlik ölçer kullanıyoruz (bkz.</li>
	</ol></li>
	<li>Renk düzeltme<ol><li>Fotoğraf makinesindeki beyaz dengesini özel olarak ayarlayın. Her SfM anketinin başlamasından önce su altında% 18 gri kartın veya beyaz dalış kayraklarının fotoğrafını çekin. Bunu her yeni site başlatıldığında yapın. NOT: Fotoğraf renk düzeltmeye izin verecek ve aynı gün içinde birden fazla anket yaparken indirilen görüntüleri farklı sitelerden ayırmaya yardımcı olacaktır.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Ayrıntılı yöntemler
<ol><li>Yer seçimi<ol><li>Spiral desenin tamamını yüzmek için yeterli alana sahip bir alan seçin (bu örnekte ~ 113 m2 ). İncelenen alana ek olarak, tüm anket alanının yüksek kaliteli veriler elde etmek için yeterince fotoğraflandığından emin olmak için küçük bir tampon alan ekleyin.</li>
		<li>İki kişilik ekibin yeteneğini ve ekipmanını düşünün. Sığ bölgeler (< ~ 2 m) şnorkel üzerinde incelenebilirken, daha derin alanlar SCUBA gerektirebilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Sahayı düzenli olarak tekrar tekrar araştırmayı planlıyorsanız, makara makinesinin yerleştirileceği merkez noktasını bir etiket veya kalıcı bir yapı (ör. inşaat demiri veya kül bloğu) ile işaretleyin. En azından, küresel bir konumlandırma sistemi koordinatı alın, böylece site ortomozaiğin bir çıktısından yardım alarak yeniden konumlandırılabilir. NOT: Kalıcı sualtı yapıları tipik olarak izin gerektirir.</li>
	<li>Siteyi hazırlayın.<ol><li>Makarayı sitenin ortasına yerleştirin.</li>
		<li>Kalibrasyon döşemelerini yerleştirin ve derinliklerini kaydedin. Kalibrasyon kutucuklarını yüzü yukarı bakacak şekilde, merkezden ~2 m uzağa yerleştirin. NOT: Bu örnekte, sitenin merkezi etrafındaki üçgene 3 kalibrasyon kutucuğu yerleştirilmiştir. Kalibrasyon karoları, fotoğrafların toplanması sırasında minimum hareket sağlamak için uygun şekilde ağırlıklandırılmalı ve konumlandırılmalıdır.</li>
	</ol></li>
	<li>Yüzücüye, asistan makarayı tutarken kamerayla yüzmesini söyleyin.<ol><li>Yardımcı, direği ve bağlı makarayı seçilen alanın ortasına dik olarak yerleştirir ve makara teçhizatını dik ve sabit tutar.</li>
		<li>Yüzücünün kameranın makaraya en yakın tarafını çizgiye tuttuğundan ve kamerayı benthos'tan ~ 1 m aşağıya bakacak şekilde tuttuğundan emin olun. NOT: Yüzücünün kamerayı eğmesi gerekiyorsa, yüzücünün gölgesinde görüntü toplanmasını önlemek için kameranın geriye değil hafifçe öne doğru eğildiğinden emin olun. Kamerayı hem dışa doğru spiral hem de geri dönüş spirali için hafifçe öne eğmek, benthos'un daha iyi açılarını yakalayabilir ve özellikle çıkıntılar ve delikler olduğunda daha iyi modeller üretebilir.</li>
		<li>Kamera düzgün bir şekilde konumlandırıldıktan sonra, yüzücü ileri doğru yüzerken ve hatta gerginliği korurken benthos'un sürekli görüntülerini çekmeye başlar.</li>
		<li>Yüzücünün, çizgi makaradan tamamen çözülene kadar fotoğraf çekerken tutarlı bir hızda spiral halinde yüzmeye devam ettiğinden emin olun. NOT: Yüzücü, benthos'un ~ 1 m üzerinde sabit bir mesafede kalmaya çalışmalı ve görüntüler arasında yeterli örtüşmeyi sağlamak için spirali ılımlı bir hızda yüzmelidir. Şüphe duyduğunuzda, daha yavaş daha iyidir.</li>
		<li>Son derece engebeli ortamlarda (örneğin, mercan resifleri), çizginin merkezinin üzerinde gezinerek ve yavaşça engellerin üzerinden kaldırarak çizgi dolaşmasını önleyebilen üçüncü bir işçi (ikinci asistan) ekleyin.</li>
		<li>Çizgi tamamen makarasız olduğunda, yüzücü yönleri tersine çevirir, gerekirse kamerayı yeniden takar ve fotoğraf çekerken çizgiyi makaranın üzerine geri sarmaya başlamak için kamerayı ters yönde yüzer. NOT: Ters spirali yüzmek kesinlikle gerekli değildir, ancak tipik olarak daha iyi modeller üretecektir.</li>
		<li>Zaman kazanmak için tek bir spiral yöntem isteniyorsa, yüzücü çizgiyi kameradan ayırır ve asistan çizgiyi sararken ve makara teçhizatını sahadan çıkarırken adım 2.4.12'ye atlar.</li>
		<li>Yüzücü ters yönde yüzmeye başlar başlamaz, asistan makarayı döndürerek çizgiyi yeni yüzme yönüne karşı bir dönüşün 1/2'sinde (180 °) sarar. Bu 1/2 dönüş, yüzücünün dönüş yolunun, alanın daha fazla fotoğraf kapsamı elde etmek için orijinal yoldan dengelenmesini sağlar.</li>
		<li>Yüzücünün fotoğraf çekmeye devam ettiğinden emin olun ve çizgi makaranın etrafına neredeyse tamamen sarılana kadar ters spirali yüzün.</li>
		<li>Yüzücü ve asistanın aralığı daha fazla ilerlemeyi engellediğinde, yüzücü kamerayı çizgiden ayırmak için fotoğraf çekmeyi bırakacak ve asistanın makara teçhizatını sitenin ortasından çıkarmasına izin verecektir.</li>
		<li>Makara sahadan çıkarıldıktan sonra, yüzücü kamerayı düz bir şekilde aşağı bakacak şekilde tutarak ve kamerayı sitenin merkezi üzerinde küçük bir spiral desende hareket ettirerek sitenin merkezini görüntüler.</li>
	</ol></li>
</ol>3. Siteyi temizleyin.
<ol><li>Sahadan ayrılmadan önce kalibrasyon kutucuklarını ve diğer ekipmanları alın. NOT: Bir sahada asla çöp veya ekipman bırakmayın. Bir siteyi her zaman bulduğunuzdan daha temiz bırakın.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Levy, J., Hunter, C., Lukacazyk, T., Franklin, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+the+spatial+distribution+of+coral+bleaching+using+small+unmanned+aerial+systems.">Assessing the spatial distribution of coral bleaching using small unmanned aerial systems.</a> Coral Reefs. 37 (2), 373-387 (2018).</li><li>Muller-Karger, F. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Satellite+sensor+requirements+for+monitoring+essential+biodiversity+variables+of+coastal+ecosystems.">Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems.</a> Ecological Applications. 28 (3), 749-760 (2018).</li><li>Dornelas, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+a+macroscope:+Leveraging+technology+to+transform+the+breadth,+scale+and+resolution+of+macroecological+data.">Towards a macroscope: Leveraging technology to transform the breadth, scale and resolution of macroecological data.</a> Global Ecology and Biogeography. 28, 1937-1948 (2019).</li><li>Burns, J. H. R., Delparte, D., Gates, R. D., Takabayashi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integrating+structure-from-motion+photogrammetry+with+geospatial+software+as+a+novel+technique+for+quantifying+3D+ecological+characteristics+of+coral+reefs.">Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs.</a> PeerJ. 2015 (3), 1077 (2015).</li><li>House, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Moving+to+3D:+Relationships+between+coral+planar+area,+surface+area+and+volume.">Moving to 3D: Relationships between coral planar area, surface area and volume.</a> PeerJ. 2018 (6), 4280 (2018).</li><li>Carlot, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Community+composition+predicts+photogrammetry-based+structural+complexity+on+coral+reefs.">Community composition predicts photogrammetry-based structural complexity on coral reefs.</a> Coral Reefs. , 1-9 (2020).</li><li>Young, G. C., Dey, S., Rogers, A. D., Exton, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cost+and+time-effective+method+for+multi-scale+measures+of+rugosity,+fractal+dimension,+and+vector+dispersion+from+coral+reef+3D+models.">Cost and time-effective method for multi-scale measures of rugosity, fractal dimension, and vector dispersion from coral reef 3D models.</a> PloS ONE. 12 (4), 0175341 (2017).</li><li>Wilson, S. K., Robinson, J. P. W., Chong-Seng, K., Robinson, J., Graham, N. A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Boom+and+bust+of+keystone+structure+on+coral+reefs.">Boom and bust of keystone structure on coral reefs.</a> Coral Reefs. 38 (4), 625-635 (2019).</li><li>Pizarro, O., Friedman, A., Bryson, M., Williams, S. B., Madin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple,+fast,+and+repeatable+survey+method+for+underwater+visual+3D+benthic+mapping+and+monitoring.">A simple, fast, and repeatable survey method for underwater visual 3D benthic mapping and monitoring.</a> Ecology and Evolution. 7 (6), 1770-1782 (2017).</li><li>Torres-Pulliza, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+geometric+basis+for+surface+habitat+complexity+and+biodiversity.">A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity.</a> Nature Ecology &amp; Evolution. 4, 1495-1501 (2020).</li><li>Bayley, D., Mogg, A., Koldewey, H., Purvis, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Capturing+complexity:+field-testing+the+use+of+'structure+from+motion'derived+virtual+models+to+replicate+standard+measures+of+reef+physical+structure.">Capturing complexity: field-testing the use of 'structure from motion'derived virtual models to replicate standard measures of reef physical structure.</a> PeerJ. 2019 (7), 6540 (2019).</li><li>Leon, J. X., Roelfsema, C. M., Saunders, M. I., Phinn, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+coral+reef+terrain+roughness+using+'Structure-from-Motion'+close-range+photogrammetry.">Measuring coral reef terrain roughness using 'Structure-from-Motion' close-range photogrammetry.</a> Geomorphology. 242, 21-28 (2015).</li><li>Burns, J. H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+the+impact+of+acute+disturbances+on+the+structure+and+composition+of+a+coral+community+using+innovative+3D+reconstruction+techniques.">Assessing the impact of acute disturbances on the structure and composition of a coral community using innovative 3D reconstruction techniques.</a> Methods in Oceanography. 15-16, 49-59 (2016).</li><li>Edwards, C. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-area+imaging+reveals+biologically+driven+non-random+spatial+patterns+of+corals+at+a+remote+reef.">Large-area imaging reveals biologically driven non-random spatial patterns of corals at a remote reef.</a> Coral Reefs. 36, 1291-1305 (2017).</li><li>Piazza, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Underwater+photogrammetry+in+Antarctica:+long-term+observations+in+benthic+ecosystems+and+legacy+data+rescue.">Underwater photogrammetry in Antarctica: long-term observations in benthic ecosystems and legacy data rescue.</a> Polar Biology. 42 (6), 1061-1079 (2019).</li><li>Bonney, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Citizen+science:+A+developing+tool+for+expanding+science+knowledge+and+scientific+literacy.">Citizen science: A developing tool for expanding science knowledge and scientific literacy.</a> BioScience. 59 (11), 977-984 (2009).</li><li>Dickinson, J. L., Zuckerberg, B., Bonter, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Citizen+science+as+an+ecological+research+tool:+Challenges+and+benefits.">Citizen science as an ecological research tool: Challenges and benefits.</a> Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 41 (1), 149-172 (2010).</li><li>Storlazzi, C. D., Dartnell, P., Hatcher, G., Gibbs, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=End+of+the+chain?+Rugosity+and+fine-scale+bathymetry+from+existing+underwater+digital+imagery+using+structure-from-motion+(SfM)+technology.">End of the chain? Rugosity and fine-scale bathymetry from existing underwater digital imagery using structure-from-motion (SfM) technology.</a> Coral Reefs. 35 (3), 889-894 (2016).</li><li>Ventura, D., Lasinio, G. J., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=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.">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.</a> Estuarine Coastal and Shelf Science. 171, 85-98 (2016).</li><li>Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, M. F., Belluscio, A., Ardizzone, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+and+classification+of+ecologically+sensitive+marine+habitats+using+unmanned+aerial+vehicle+(UAV)+imagery+and+object-based+image+analysis+(OBIA).">Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA).</a> Remote Sensing. 10 (9), 1331 (2018).</li><li>George, E. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relevance+of+coral+geometry+in+the+outcomes+of+the+coral-algal+benthic+war.">Relevance of coral geometry in the outcomes of the coral-algal benthic war.</a> bioRxiv. , (2018).</li><li>Anelli, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+new+applications+of+underwater+photogrammetry+for+investigating+coral+reef+morphology+and+habitat+complexity+in+the+Myeik+Archipelago,+Myanmar.">Towards new applications of underwater photogrammetry for investigating coral reef morphology and habitat complexity in the Myeik Archipelago, Myanmar.</a> Geocarto International. 34 (5), 459-472 (2017).</li><li>Suka, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Processing+photomosaic+imagery+of+coral+reefs+using+structure-from-motion+standard+operating+procedures.">Processing photomosaic imagery of coral reefs using structure-from-motion standard operating procedures.</a> U.S. Dept. of Commerce, NOAA Technical Memorandum NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93. , (2019).</li><li>Galtier d'Auriac, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Before+platelets:+the+production+of+platelet-activating+factor+during+growth+and+stress+in+a+basal+marine+organism.">Before platelets: the production of platelet-activating factor during growth and stress in a basal marine organism.</a> Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 285 (1884), 20181307 (2018).</li><li>Bouslimani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+cartography+of+the+human+skin+surface+in+3D.">Molecular cartography of the human skin surface in 3D.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (17), 2120-2129 (2015).</li><li>Protsyuk, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+molecular+cartography+using+LC-MS+facilitated+by+Optimus+and+'ili+software.">3D molecular cartography using LC-MS facilitated by Optimus and 'ili software.</a> Nature Protocols. 13 (1), 134-154 (2018).</li></ol>

Yazarların birbiriyle çelişen finansal çıkarları veya diğer çıkar çatışmaları yoktur.

Bu çalışma, hem DSLR fotoğraf makinesinin hem de aksiyon kamerasının, standart bir masaüstü bilgisayarda 10 saatten daha kısa bir işlem süresinde 0,5 mm / pikselden daha iyi çözünürlüğe sahip modeller ürettiğini göstermektedir. DSLR ve aksiyon kamerası arasındaki en büyük denge, maliyetin yanı sıra, sırasıyla daha hızlı işlem süresine karşı daha iyi çözünürlüktür. Ancak, bildirilen işlem süreleri yalnızca hesaplamalı işlemeyi içerir. Bu nedenle, aksiyon kamerası için hesaplama süresi daha az olmasına rağmen, DSLR ile gerekli olmayan videolardan görüntü çıkarmaya önemli miktarda zaman (10-20 dakika) yatırılmaktadır. Bir alternatif, görüntü çıkarmayı önlemek için aksiyon kamerasını sürekli çekim modunda kullanmaktır. Bu örnekte sürekli çekim modu kullanılmamıştır, çünkü aksiyon kamerası yalnızca 2 fps'de çekim yapabilir, bu da tam bir model oluşturmak için yeterli görüntü toplamak için önemli ölçüde daha yavaş bir yüzme hızı gerektirir. Bu bağlamda, video modunu kullanırken sürekli çekim modunu kullanarak sahada daha uzun süre ile bilgisayarda daha uzun süre kalmak, görüntüleri çıkarmak arasında bir denge vardır.
Aksiyon kamerasının avantajları arasında uygun fiyatlılık ve su altında taşıma ve kullanım kolaylığı bulunur. DSLR'nin en büyük avantajı daha yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmesi; Bu nedenle, DSLR fotoğraf makineleri, birincisi maliyet açısından engelleyici olmadığında aksiyon kameralarına göre önerilir. Bir çalışmanın ele almaya çalıştığı soru türleri, kullanılan yöntemin belirlenmesinde de önemli olacaktır. Örneğin, bir aksiyon kamerası nispeten homojen ortamlarda (örneğin, deniz çayırı yatakları, ölü mercan / moloz habitatları) veya yalnızca geniş topluluk metriklerinin (bolluk, çeşitlilik gibi) büyük mekansal ölçeklerde değerlendirildiği ortamlarda tercih edilebilir. Bununla birlikte, bir DSLR fotoğraf makinesi, bireysel organizmalardaki veya substratlardaki ince ölçekli değişikliklerin izlenmesinin ilgi çekici olduğu durumlarda kullanılabilir.
Bu bir saha yöntemi olduğundan, model çıktıları aydınlatma, su berraklığı, yüzey koşulları, dalgalanma miktarı ve balıkların veya sabit olmayan bentik yapıların (örneğin, deniz otu) hareketi gibi çeşitli çevresel faktörlere bağlı olacaktır. Bu yöntemin ne zaman kullanılmasının uygun olduğuna dair mutlak bir eşik olmamasına rağmen, yüksek su berraklığı, sakin yüzey koşulları ve az dalgalanma ile hafif bulutlu günler tipik olarak en iyi modelleri üretir. Ayrıca, bu yöntemler için gereken minimum derinliğin bir sınırı vardır. Bu yöntemler, fotoğraflar arasındaki düşük örtüşme ve fotoğraf başına daha az ayırt edici özellik nedeniyle 0,5 m'den az suyun bulunduğu koşullarda iyi çalışmaz. Bununla birlikte, bu, aksiyon kamerasının başka bir avantajını vurgulamaktadır, yani daha küçüktürler ve bu nedenle sığ derinliklerde kullanım için daha kolaydırlar. Ayrıca, daha küçük çaplı bir makara ve daha yüksek kare hızı (veya daha geniş açılı lens) çok sığ koşullarda görüntü örtüşmesini iyileştirebilir9.
Diğer birçok veri türü bu yaklaşımla tümleştirilebilir. Örneğin, ortomozaikler, açık kaynaklı yazılım 'ili'26'yı kullanarak mercanlar 24 ve insanlar25 üzerindeki moleküler verilerin (örneğin, genler ve metabolitler) uzamsal yoğunluğunu göstermek için kullanılmıştır. Aynı platform, çevredeki hayvanların, mikroorganizmaların, virüslerin ve / veya kimyasalların mekansal yoğunluklarını haritalamak için de kullanılabilir. Diğer örnekler, coğrafi bilgi sistemi yazılımı10'u kullanarak bentik türlerin ortomozaiklere mekansal olarak açıklama eklemek için SfM'yi kullanmıştır. Ayrıca, SfM tarafından oluşturulan 3D modeller, rugosite ve fraktal boyut gibi habitat özelliklerini tahmin etmek için kullanılabilir. Gerçekten de, burada özetlenen yöntemler yakın zamanda habitat yüzeyleri için yeni bir geometrik teori türetmek için kullanılmıştır10. Son olarak, ortomozaikler, mekansal olarak açık hesaplamalı modeller için giriş yüzeyleri olarak kullanılıyor ve dinamik simülasyonların modelin 3B yüzeyine bindirilmesine izin veriyor. Bentik habitatların büyük görüntülerini ve 3D temsillerini kolayca üretebilmek, deniz bilimcilerinin şimdiye kadar hayal edilmemiş soruları ele almalarını sağlamıştır3.
Genel olarak, DSLR kameralarla veya daha uygun maliyetli aksiyon kameralarıyla sualtı SfM fotogrametrisi yapmak için ayrıntılı bir protokol. Bu yöntemler, bilim adamları tarafından bentik ekosistemler hakkında veri çıkarmaktan, in silico simülasyonları için 3D giriş yüzeyleri geliştirmeye kadar çok çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Bununla birlikte, bu protokoller, bilim adamı olmayanlar tarafından biyoçeşitlilik, habitat karmaşıklığı, topluluk yapısı ve diğer ekolojik metrikler hakkında değerli bilgiler toplamak için vatandaş bilimi çabalarının bir parçası olarak da kullanılabilir.

Ekosistem süreçleri doğal olarak dinamiktir ve ölçülmesi zor olabilir. Son on yılda, ekosistemleri ve dinamiklerini, bireysel ekosistem özelliklerinin 3D lazer taramasından geniş alanların uydu uzaktan algılanmasına kadar bir dizi ölçekte yakalamak için yeni teknolojilerde bir artış görülmüştür 1,2,3. Bentik habitatlarda, yapı ekosistem fonksiyonu8 ile yakından bağlantılıdır, bu da geometriyi ve topluluk yapısını aynı anda izlemeye izin veren araçları ekolojik dinamikleri anlamak için özellikle değerli kılar. Bununla birlikte, suyun fiziksel özellikleri nedeniyle (örneğin, kırılma, bozulma, bulanıklık) su sistemlerinde birçok modern yaklaşım kullanılamaz. LiDAR (Işık Algılama ve Aralık) ve bazı hava araştırma yöntemleri gibi teknikler, büyük mekansal ölçeklerde uygun olabilir, ancak bentik habitatlardaki ince ölçekli değişiklikleri değerlendirmek için gereken çözünürlüğü elde edemez. Hareketten Yapı (SfM) fotogrametri yöntemleri son zamanlarda sualtı habitatlarının büyük ölçekli, yüksek çözünürlüklü ortomozaiklerini ve 3D yüzey modellerini üretmek için uyarlanmıştır 4,5,6,7.
SfM fotogrametrisi, sucul ekosistemlerdeki bentik ortamın büyük ölçekli, yüksek çözünürlüklü kayıtlarının oluşturulmasına izin veren nispeten düşük maliyetli, basit, invaziv olmayan ve tekrarlanabilir bir yöntemdir9. SfM, 3B model rekonstrüksiyonları oluşturmak için bir dizi 2B görüntü kullanır. SfM'den üretilen modeller, bentik ekosistemlerin yapısal karmaşıklığı (örneğin, rugosite, boyutsallık)4,5,10,11,12 ve topluluk yapısı (örneğin, tür kompozisyonu, popülasyon demografisi)13,14,15 hakkında veri toplamak için kullanılabilir. Ayrıca, bu yöntem nispeten ucuz, hızlı ve tekrarlanabilir olduğundan, hem bilim adamları hem de bilim adamı olmayanlar tarafından bu ekosistemler hakkında değerli, objektif bilgiler toplamak için kullanılabilir. Bu nedenle, bu yöntem, örnekleme çabasının standardizasyonunun, önyargının en aza indirilmesinin, katılımcıların katılımının ve eğitim kolaylığının veri kalitesi ve genel başarı için hayati önem taşıdığı vatandaş bilimi projelerinde kullanım için uygun bir tekniktir16,17.
Bu makale, sualtı SfM araştırmalarını yürütmek için ayrıntılı bir protokol sunmaktadır. Aynı zamanda, bir DSLR fotoğraf makinesinin kullanımı daha uygun maliyetli bir 'aksiyon kamerası' ile karşılaştırılmış ve her birinin göreceli avantajları ve dezavantajları özetlenmiştir. Genel amaç, bilim adamlarını ve bilim adamı olmayanları, basit, yaygın olarak kullanılan bir protokol sağlayarak, bu yöntemin kullanımını daha yaygın olarak teşvik ederek, bentik SfM anket yöntemleriyle mümkün olduğunca çabuk tanıştırmaktır.  Sualtı ekolojik topluluklarını incelemek için bu yöntemin varyasyonlarını uygulayan çalışmaların örnekleri için bakınız: Burns et al. (2015)4, Storlazzi et al. (2016)18, Ventura et al. (2016 and 2018)19,20, Edwards et al. (2017)14, George et al. (2018)21, Anelli et al. (2019)22 ve Torres-Pulliza et al. (2020)10.
Burada açıklanan yöntem iki kişilik bir şnorkel veya SCUBA ekibi gerektirir. Yüzey araştırması alanı seçildikten sonra, alanın ortasına bir çizgi makarası (Şekil 1A) yerleştirilir ve kalibrasyon karoları (Şekil 1B) merkezden ~ 2 m uzağa dağıtılır. Bir kişi (yüzücü) kamera ile yüzer ve sitenin görüntülerini yakalarken, ikinci kişi (asistan) arsanın ortasındaki makarayı yönlendirir (Şekil 1C). İlk olarak, yüzücü kamerayı çizgi üzerinden makaraya bağlar ve daha sonra makaradaki çizgiyi gevşetmek için yüzüstü ve ileriye doğru yüzerken benthos'un sürekli fotoğraflarını çekmeye başlar. Yüzücü, her zaman substratın üzerinde ~ 1 m'lik dikey bir mesafeyi korumalı ve yüzerken konumlarını topografyanınkiyle eşleşecek şekilde ayarlamalıdır. Önemli olarak, makarayı ve kamerayı birbirine bağlayan çizgi, yüzücü arsa üzerinde gezinirken spiralde eşit boşluk oluşturmak için her zaman gergin kalmalıdır. Yardımcı, makarayı sabit, dik bir konumda tutar ve makaranın dönmemesini ve çizginin karışmamasını sağlar.
Çizgi tamamen çözüldükten sonra, yüzücü durur, döner ve makaranın etrafındaki çizgiyi geri tepmek için ters yönde yüzer. Yüzücü yön değiştirirken, asistan giden yolun tam olarak çakışmasını önlemek için çizgiyi tam olarak 180 ° sarmak için makarayı çevirir. Yüzücü merkeze mümkün olduğunca yakın olduğunda, kamera çizgiden ayrılır ve asistan makarayı ve çizgiyi alır ve sitenin orta kısmından uzağa yüzer. Yüzücü daha sonra kamerayı merkez üzerinde küçük bir spiral halinde hareket ettirerek arsanın merkezini görüntülemeyi bitirir. Bir alanı etkili bir şekilde görüntülemenin birkaç yolu olsa da, burada açıklanan biriktirme ve çizgi yöntemi, dalgalı yüzey sularının, şişmenin veya düşük görünürlüğün veri toplamayı engelleyebileceği ideal olmayan çevresel koşullarda bile sağlamdır. Bu senaryolarda, bu yöntem şnorkelle yüzenleri / dalgıçları bağlı tutar ve yüzücüyü kontrollü bir yolda tutarak görüntülerin yüksek oranda üst üste binmesini sağlar.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Action camera (GoPro Hero7 Black)</td>
			<td>GoPro</td>
			<td></td>
			<td>Could be any waterproof action camera</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adobe Lightroom</td>
			<td>Adobe</td>
			<td></td>
			<td>Color correction</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Calibration tiles ( flat PVC board cut to size for Agisoft targets. Attach a dive weight underneath if expecting waves)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>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).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DSLR camera (Canon EOS Rebel SL3 )</td>
			<td>Canon</td>
			<td>3453C002AA</td>
			<td>Could be any DSLR camera in a underwater housing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Line (plastic clothes line filament)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Any negatively buoyant line that is strong enough to withstand field use</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Micro SDXC memory card (for GoPro)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Oceanic Veo 2.0</td>
			<td>Oceanic</td>
			<td></td>
			<td>Digital depth gauge</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SDXC memory card (for DSLR)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Any SDXC memory card should work, so long as there is enough space to hold all the pictures necessary to build the model&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>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</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Any negatively buoyant, round object of the desired diameter</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Underwater camera housing for DSLR (Ikelite 200DLM/C Underwater TTL Housing)</td>
			<td>Ikelite</td>
			<td>6970.09</td>
			<td>Should be the specific water housing for the DSLR make and model</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows 10 desktop computer with an Intel i9-9900K 8-core CPU, two Nvidia GeForceRTX 2070 SUPER GPUs, and 128 GB of RAM.&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Processing&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry

Hareketten yapı (SfM) fotogrametrisi, iki boyutlu (2B) görüntülerin bir dizisinden üç boyutlu (3B) rekonstrüksiyonlar üretmek için kullanılan bir tekniktir. SfM yöntemleri, antropojenik ve doğal manzaralar, jeolojik yapılar ve hem karasal hem de sucul ekosistemler dahil olmak üzere birçok sistemi izlemenin invaziv olmayan bir yolu olarak giderek daha popüler hale gelmektedir. Burada, bentik habitatların 3D modellerini oluşturmak için SfM görüntülerini toplamak için ayrıntılı bir protokol sağlanmıştır. Ek olarak, daha ucuz bir aksiyon kamerasına karşı Dijital Tek Lensli Refleks (DSLR) kamera kullanmanın maliyeti, zaman verimliliği ve çıktı kalitesi karşılaştırılmıştır. Hesaplama zamanı ve çözünürlük arasında bir denge gözlendi; DSLR fotoğraf makinesi iki kattan fazla çözünürlüğe sahip modeller üretti, ancak aksiyon kamerasından yaklaşık 1,4 kat daha uzun sürdü. Bu astar, tekniğe aşina olmayanlar ve zaten benzer yöntemler kullananlar için bentik habitatlarda SfM verilerini toplamak için gerekli adımların kapsamlı bir açıklamasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu örnekte, Kāneʻohe Körfezi, Oʻahu, Hawaiʻi'deki Patch Reef 13'te bulunan Reef Site 2_7 görüntülenmiş ve DSLR'den 3.125 JPEG fotoğraf ve aksiyon kamerası videosundan 3.125 JPEG kare çekimi (Tablo 1) ortomozaik ve 3D modeller oluşturmak için girdi olarak kullanılmıştır. Genel iş akışı 5 aşamadan oluşuyordu: 1) seyrek nokta bulutunu oluşturmak için fotoğrafların hizalanması, 2) seyrek nokta bulutunun ölçeklendirilmesi ve kameraların optimize edilmesi, 3) yoğun nokta bulutunun oluşturulması (bu aşamada derinlik haritaları da oluşturuldu), 4) dijital yükseklik modelinin (DEM) ve ortomozaik oluşturulması ve 5) 3B modelin ve dokunun oluşturulması. Aşama 4 ve 5'in mutlaka bu sırayla yapılması gerekmediğini, ancak yoğun nokta bulutu ve derinlik haritaları işlendikten sonra gerçekleştirilmeleri gerektiğini unutmayın. Modellerin coğrafi referanslanması, ortomozaik ve DEM oluşturulmadan önce yapılmalıdır. Bu aşamalar ve işleme ayrıntıları için kullanılan ayarlar sırasıyla Tablo 2 ve Malzeme Tablosu'nda özetlenmiştir.
3D modellerin ve ortomozaiklerin nasıl oluşturulacağına dair daha ayrıntılı yöntemler için Ek Materyal ve Suka ve ark.23'e bakınız. Seyrek nokta bulutu oluşturma, yoğun nokta bulutu oluşturma, örgü modeli oluşturma ve dokulu model oluşturma dahil olmak üzere her adım için aksiyon kamerasından türetilmiş model için işleme süresi daha kısaydı. Bu, aksiyon kamerası modeli için DSLR modelinden (9 saat 14 dakika) önemli ölçüde daha hızlı bir genel işlem süresi (6 saat 39 dakika) sağladı. Model işlemenin tam zamanı, hesaplama gücüne ve belirli donanım yapılandırmalarına göre değişir.
DSLR kameradan alınan görüntüler kullanılarak oluşturulan model, 2.848.358 seyrek bulut noktası ve 787.450.347 yoğun bulut noktası içerirken, aksiyon kamerası görüntülerinden oluşturulan model yalnızca 2.630.543 seyrek bulut noktası ve 225.835.648 yoğun bulut noktası içeriyordu. Bu, DSLR ve aksiyon kamerasından türetilmiş modeller için sırasıyla 0.442 ve 0.208 mm / piksel ortomozaik çözünürlüğe sahip aksiyon kamerası modellerinden 2 kat daha fazla çözünürlüğe sahip DSLR modellerinin daha fazla çözünürlüğe sahip olmasına yol açmıştır (Tablo 1). DSLR modelinin aksiyon kamerası modeline göre daha iyi çözünürlüğüne rağmen, her iki yöntem de ~ 113 m2 resif alanı 20 cm2 dijital yükseklik modeli (Şekil 2 üst paneller) veya 2D ortomozaik projeksiyon (Şekil 2 orta paneller) olarak temsil edildiğinde görsel temsilde çok az farkla yüksek kaliteli modeller üretebildi.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig01.jpg"> Resim 1: Yapı-Hareket-Hareket fotogrametrisi. (A) Hassas konumlandırma ve taşıma için takılı bir tutamak ve direk ile yüzücü mesafesini kontrol etmek için bir makara teçhizatı örneği. (B) Kalibrasyon karoları. (C) Yüzücü (yeşil) ve asistanın (turuncu) göreceli konumlarını içeren yüzme yolunun bir şeması. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig01large.jpg" target="_blank">Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig02.jpg"> Şekil 2: Dijital yükseklik modelleri ile ortomozaiklerin görsel karşılaştırması. DSLR (solda) ve aksiyon kamerası (sağda) görüntülerinden oluşturulan dijital yükseklik modelleri (üstte) ve ortomozaikler (ortada). Alt panel, ortomozaiklerdeki beyaz kutulardaki alanların yakınlaştırılmasıdır. Üst paneldeki ısı haritası ölçekleri, su yüzeyinden metre (m) cinsinden uzaklığı temsil eder. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig02large.jpg" target="_blank">Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Asi SL3</td>
			<td>GoPro Kahramanı 7</td>
		</tr><tr><td>Masraf</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Kamera</td>
			<td>~$600.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>Sualtı muhafazası</td>
			<td>~$1,700.00</td>
			<td>NA</td>
		</tr><tr><td>Toplam Maliyet</td>
			<td>~$2,300.00</td>
			<td>~$220.00</td>
		</tr><tr><td>Fotoğraf</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Fotoğraf dosyası formatı</td>
			<td>.jpeg</td>
			<td>.jpeg</td>
		</tr><tr><td>Fotoğraf çözünürlüğü</td>
			<td>24 Megapiksel</td>
			<td>12 Megapiksel (4K videodan)</td>
		</tr><tr><td>Hizalanmış fotoğraflar / toplam fotoğraflar</td>
			<td>3125 / 3125</td>
			<td>3125 / 3125</td>
		</tr><tr><td>Fotogrametri metrikleri</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Seyrek bulut noktaları</td>
			<td>2,848,358</td>
			<td>2,630,543</td>
		</tr><tr><td>Yoğun bulutlanma noktaları</td>
			<td>787,450,347</td>
			<td>225,835,648</td>
		</tr><tr><td>Yüzler (3B model)</td>
			<td>11,919,451</td>
			<td>3,834,651</td>
		</tr><tr><td>Dijital yükseklik modeli (DEM) çözünürlüğü</td>
			<td>0,831 mm/piksel</td>
			<td>1,77 mm/piksel</td>
		</tr><tr><td>Ortomozaik çözünürlük</td>
			<td>0,208 mm/piksel</td>
			<td>0,442 mm/piksel</td>
		</tr><tr><td>İşlem süreleri</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Seyrek bulut üretimi</td>
			<td>1 sa 23 dk</td>
			<td>1 sa 27 dk</td>
		</tr><tr><td>Yoğun bulut üretimi</td>
			<td>4 saat</td>
			<td>3 sa 11 dk</td>
		</tr><tr><td>Mesh modeli oluşturma</td>
			<td>3 sa 32 dk</td>
			<td>1 sa 49 dk</td>
		</tr><tr><td>Doku oluşturma</td>
			<td>19 dk</td>
			<td>12 dk</td>
		</tr><tr><td>Toplam bilgisayar işlem süresi</td>
			<td>9 sa 14 dk</td>
			<td>6 sa 39 dk</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 1: Kurulum maliyeti, modelleri oluşturmak için kullanılan fotoğraflar, fotogrametri ölçümleri ve işleme süresi hakkında ayrıntılı bilgi. İşleme, her iki model için de aynı ayarlar kullanılarak yapıldı. İşleme süresinin, fotoğraf düzenleme, videodan görüntü ayıklama, fotoğrafları yeniden hizalama, modelleri düzenleme ve ölçeklendirme gibi çeşitli adımlar için zamanı içermediğini unutmayın.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>Canon EOS Asi SL3</td>
			<td>GoPro Kahramanı 7</td>
		</tr><tr><td>Görüntü</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Ortalama dosya boyutu</td>
			<td>~ 8.3 MB</td>
			<td>~ 4.7 MB</td>
		</tr><tr><td>Fotoğraf çekimi</td>
			<td>Sürekli mod</td>
			<td>4K videodan çıkarıldı</td>
		</tr><tr><td>Renk düzeltme</td>
			<td>El ile</td>
			<td>El ile</td>
		</tr><tr><td>Lens düzeltme</td>
			<td>Hayır</td>
			<td>Evet</td>
		</tr><tr><td>Fotogrametri İşlem Ayarları</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Seyrek bulut üretimi</td>
			<td>Doğruluk: Yüksek</td>
			<td>Doğruluk: Yüksek</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Anahtar Nokta: 40.000</td>
			<td>Anahtar Nokta: 40.000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Kravat Noktası: 4.000</td>
			<td>Kravat Noktası: 4.000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>Genel Ön Seçim: Evet</td>
			<td>Genel Ön Seçim: Evet</td>
		</tr><tr><td>Yoğun bulut üretimi</td>
			<td>Orta Kalite</td>
			<td>Orta Kalite</td>
		</tr><tr><td>3D örgü modeli oluşturma</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>Kaynak veriler:</td>
			<td>Derinlik Haritaları</td>
			<td>Derinlik Haritaları</td>
		</tr><tr><td>Nitelik:</td>
			<td>Orta</td>
			<td>Orta</td>
		</tr><tr><td>Yüz sayısı:</td>
			<td>Alçak</td>
			<td>Alçak</td>
		</tr><tr><td>Enterpolasyon:</td>
			<td>Etkin</td>
			<td>Etkin</td>
		</tr><tr><td>Köşe renklerini hesaplayın:</td>
			<td>Evet</td>
			<td>Evet</td>
		</tr><tr><td>3D doku oluşturma</td>
			<td rowspan="1"></td>
			<td rowspan="1"></td>
		</tr><tr><td>Doku türü:</td>
			<td>Dağınık Harita</td>
			<td>Dağınık Harita</td>
		</tr><tr><td>Kaynak veriler:</td>
			<td>Görüntü</td>
			<td>Görüntü</td>
		</tr><tr><td>Eşleme modu:</td>
			<td>Jenerik</td>
			<td>Jenerik</td>
		</tr><tr><td>Karıştırma modu:</td>
			<td>Mozaik</td>
			<td>Mozaik</td>
		</tr><tr><td>Doku boyutu/sayısı:</td>
			<td>4096 / 1</td>
			<td>4096 / 1</td>
		</tr><tr><td>Dijital yükseklik modeli (DEM)</td>
			<td>Yoğun buluttan</td>
			<td>Yoğun Bulut'tan</td>
		</tr><tr><td>Ortomozaik</td>
			<td>DEM'den</td>
			<td>DEM'den</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 2: Toplanan görüntüler ve fotogrametrik işleme hakkında ayrıntılı bilgi. İşleme, her iki model için de aynı ayarlar kullanılarak yapıldı.
Ek Materyal. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/JoVE_SI_Roach.docx" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>

Watch this Scientific Journal Video about A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry at JoVE.com

A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

3D modeller ve ortomozaikler oluşturmak için sualtı hareketten yapı fotogrametri araştırmaları yapmak için ayrıntılı bir protokol sağlıyoruz.

Yapı-hareket-hareket-fotogrametri kullanarak bentik ekosistemleri izlemek için bir alan astarı

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) ...

a-field-primer-for-monitoring-benthic-ecosystems-using-structure-from

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Civil Engineering

Environment

Unit 1

Introduction to Surveying

SCIENTISTS IN ACTION

3.5K Görüntüleme.  University of Hawai'i Manoa. 3D modeller ve ortomozaikler oluşturmak için sualtı hareketten yapı fotogrametri araştırmaları yapmak için ayrıntılı bir protokol sağlıyoruz.

Video: A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry

The Benthic Exchange of O2, N2 and Dissolved Nutrients Using Small Core Incubations

The measurement of sediment-water exchange of gases and solutes in aquatic sediments provides data valuable for understanding the role of sediments in nutrient and gas cycles. After cores with intact sediment-water interfaces are collected, they are submerged in incubation tanks and kept under aerobic conditions at in situ temperatures. To initiate a time course of overlying water chemistry, cores are sealed without bubbles using a top cap with a suspended stirrer. Time courses of 4-7 sample points are used to determine the rate of sediment water exchange. Artificial illumination simulates day-time conditions for shallow photosynthetic sediments, and in conjunction with dark incubations can provide net exchanges on a daily basis. The net measurement of N2 is made possible by sampling a time course of dissolved gas concentrations, with high precision mass spectrometric analysis of N2:Ar ratios providing a means to measure N2 concentrations. We have successfully applied this approach to lakes, reservoirs, estuaries, wetlands and storm water ponds, and with care, this approach provides valuable information on biogeochemical balances in aquatic ecosystems.

The Benthic Exchange of O2, N2 and Dissolved Nutrients Using Small Core Incubations

Here, we present small core incubations for the measurement of sediment-water gas and solute exchange. These will provide reliable measurements of sediment-water exchange that assess the role of sediment in influencing biological and biogeochemical processes in aquatic ecosystems.

O Bentik Değişim<sub&gt; 2</sub&gt; K<sub&gt; 2</subKüçük Çekirdek KUluçkalar Kullanma&gt; ve Çözünmüş Besinler

The measurement of sediment-water exchange of gases and solutes in aquatic sediments provides data valuable for understanding the role of sediments in ...

Çevre

Modification and Application of a Leaf Blower-vac for Field Sampling of Arthropods

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropod populations in rice. When used in combination with an enclosure, application of this sampling device provides absolute estimates of the populations of arthropods as numbers per standardized sampling area. The sampling efficiency depends critically on the sampling duration. In a mature rice crop, a two-minute sampling in an enclosure of 0.13 m2 yields more than 90% of the arthropod population. The device also allows sampling of arthropods dwelling on the water surface or the soil in rice paddies, but it is not suitable for sampling fast flying insects, such as predatory Odonata or larger hymenopterous parasitoids. The modified blower-vac is simple to construct, and cheaper and easier to handle than traditional suction sampling devices, such as D-vac. The low cost makes the modified blower-vac also accessible to researchers in developing countries.

Assessment of arthropod abundance in crops is critical for investigating population dynamics and species interactions. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropods in rice.

Modifikasyon ve Arthropodların Saha Örnekleme için bir Yaprak Blower-vac Uygulama

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the ...

Reliable Method for Assessing Seed Germination, Dormancy, and Mortality under Field Conditions

We describe techniques for approximating seed bank dynamics over time using Helianthus annuus as an example study species. Strips of permeable polyester fabric and glue can be folded and glued to construct a strip of compartments that house seeds and identifying information, while allowing contact with soil leachate, water, microorganisms, and ambient temperature. Strips may be constructed with a wide range of compartment numbers and sizes and allow the researcher to house a variety of genotypes within a single species, different species, or seeds that have experienced different treatments. As opposed to individual seed packets, strips are more easily retrieved as a unit. While replicate packets can be included within a strip, different strips can act as blocks or can be retrieved at different times for observation of seed behavior over time. We used a high temperature glue gun to delineate compartments and sealed the strips once the seed and tags identifying block and removal times were inserted. The seed strips were then buried in the field at the desired depth, with the location marked for later removal. Burrowing animal predators were effectively excluded by use of a covering of metal mesh hardware cloth on the soil surface. After the selected time interval for burial, strips were dug up and seeds were assessed for germination, dormancy and mortality. While clearly dead seeds can often be distinguished from ungerminated living ones by eye, dormant seeds were conclusively identified using a standard Tetrazolium chloride colorimetric test for seed viability.

Here we present a protocol for assessing seed survivorship, germination and dormancy under field conditions using buried, labeled seed strips and tetrazolium chloride (TZ) viability testing.

Tarla Şartlarında Tohum çimlenme, dormansi ve Ölümlerini değerlendirilmesi için güvenilir yöntem

We describe techniques for approximating seed bank dynamics over time using Helianthus annuus as an example study species. Strips of permeable polyester ...

Field Experiments of Pollination Ecology: The Case of Lycoris sanguinea var. sanguinea

Plant-pollinator interactions have been studied for approximately one hundred years. During that time, many field methods have been developed to clarify the pollination effectiveness of each pollinator for visited flowers. Pollinator observations have been one of the most common methods to identify pollinators, and bagging and cage experiments have been conducted to show the effectiveness of specific pollinators. In a previous study of Lycoris sanguinea var. sanguinea, its effective pollinators, the visitation frequencies of each floral visitor, and its reproductive strategies were not identified. This study reports the observation that small bees visited flowers that were partially opened (breaking buds). To the best of our knowledge, this phenomenon has not been reported previously. Further, this study investigates the hypothesis that small bees can pollinate at that flowering stage. This study demonstrates the basic methods of field experiments in pollination ecology using L. sanguinea var. sanguinea. Pollinator observations and digital video showed the visitation frequencies of each floral visitor. Bagging and cage experiments revealed that these flowers could be pollinated fully and that breaking-bud pollination could be important for the pollination of this plant species. The advantages and disadvantages of each method are discussed, and recent developments, including laboratory experiments, are described.

Field Experiments of Pollination Ecology: The Case of Lycoris sanguinea var. sanguinea

To reveal the pollinator effectiveness of a given plant species, multiple methods of field experiments have been developed. This study demonstrates the basic methods of field experiments for pollination ecology using the case study of Lycoris sanguinea var. sanguinea and the novel pollination mechanism, breaking-bud pollination.

Tozlaşma Ekoloji Saha Deneyleri: Örneği<em&gt; Lycoris sanguinea</em&gt; Var.<em&gt; sanguinea</em

Plant-pollinator interactions have been studied for approximately one hundred years. During that time, many field methods have been developed to clarify ...

Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System

Life tables provide a means of measuring the schedules of birth and death from populations over time. They also can be used to quantify the sources and rates of mortality in populations, which has a variety of applications in ecology, including agricultural ecosystems. Horizontal, or cohort-based, life tables provide for the most direct and accurate method of quantifying vital population rates because they follow a group of individuals in a population from birth to death. Here, protocols are presented for conducting and analyzing cohort-based life tables in the field that takes advantage of the sessile nature of the immature life stages of a global insect pest, Bemisia tabaci. Individual insects are located on the underside of cotton leaves and are marked by drawing a small circle around the insect with a non-toxic pen. This insect can then be observed repeatedly over time with the aid of hand lenses to measure development from one stage to the next and to identify stage-specific causes of death associated with natural and introduced mortality forces. Analyses explain how to correctly measure multiple mortality forces that act contemporaneously within each stage and how to use such data to provide meaningful population dynamic metrics. The method does not directly account for adult survival and reproduction, which limits inference to dynamics of immature stages. An example is presented that focused on measuring the impact of bottom-up (plant quality) and top-down (natural enemies) effects on the mortality dynamics of B. tabaci in the cotton system.

Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System

Life tables allow quantification of the sources and rates of mortality in insect populations and contribute to understanding, predicting and manipulating population dynamics in agroecosystems. Methods for conducting and analyzing cohort-based life tables in the field for an insect with sessile immature life stages are presented.

Metodoloji geliştirme yaşam tabloları alanını kullanarak Whitefly, Bemisia tabaci, pamuk gibi bir Model sistemi içinde sesil böcekler için için

Life tables provide a means of measuring the schedules of birth and death from populations over time. They also can be used to quantify the sources and ...

Ecosystem Fabrication (EcoFAB) Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

Beneficial plant-microbe interactions offer a sustainable biological solution with the potential to boost low-input food and bioenergy production. A better mechanistic understanding of these complex plant-microbe interactions will be crucial to improving plant production as well as performing basic ecological studies investigating plant-soil-microbe interactions. Here, a detailed description for ecosystem fabrication is presented, using widely available 3D printing technologies, to create controlled laboratory habitats (EcoFABs) for mechanistic studies of plant-microbe interactions within specific environmental conditions. Two sizes of EcoFABs are described that are suited for the investigation of microbial interactions with various plant species, including Arabidopsis thaliana, Brachypodium distachyon, and Panicum virgatum. These flow-through devices allow for controlled manipulation and sampling of root microbiomes, root chemistry as well as imaging of root morphology and microbial localization. This protocol includes the details for maintaining sterile conditions inside EcoFABs and mounting independent LED light systems onto EcoFABs. Detailed methods for addition of different forms of media, including soils, sand, and liquid growth media coupled to the characterization of these systems using imaging and metabolomics are described. Together, these systems enable dynamic and detailed investigation of plant and plant-microbial consortia including the manipulation of microbiome composition (including mutants), the monitoring of plant growth, root morphology, exudate composition, and microbial localization under controlled environmental conditions. We anticipate that these detailed protocols will serve as an important starting point for other researchers, ideally helping create standardized experimental systems for investigating plant-microbe interactions.

Ecosystem Fabrication EcoFAB Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

This article describes detailed protocols for ecosystem fabrication of devices (EcoFABs) that enable the studies of plants and plant-microbe interactions in highly controlled laboratory conditions.

Ekosistem imalat (EcoFAB) protokolleri laboratuvar ekosistemlerinin bitki-mikrop etkileşimleri çalışma için tasarlanmış inşası için

Beneficial plant-microbe interactions offer a sustainable biological solution with the potential to boost low-input food and bioenergy production. A ...

Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the approach more practical than in the past. Image-based surveys allow for initial samples to be revisited and are non-invasive compared to traditional survey methods that typically involve nets or dredges. Protocols for image-based surveys can vary greatly but should be driven by target species behavior and survey objectives. To demonstrate this, we describe our most recent methods for an Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus) drop camera survey to provide a procedural example and representative results. The procedure is divided into three critical steps that include survey design, data collection, and data products. The influence of scallop behavior and the survey goal of providing an independent assessment of the U.S. sea scallop resource on the survey procedure are then discussed in the context of generalizing the method. Overall, the broad applicability and flexibility of the University of Massachusetts Dartmouth School for Marine Science and Technology (SMAST) drop camera survey demonstrates the method could be generalized and applied to a variety of sessile invertebrates or habitat focused research.

Image based surveying is an increasingly practical, non-invasive method to sample the marine environment. We present the protocol of a drop camera survey that estimates the abundance and distribution of the Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus). We discuss how this protocol can be generalized for application to other benthic macroinvertebrates.

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

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the ...

Construction of a Low-cost Mobile Incubator for Field and Laboratory Use

Incubators are essential for a range of culture-based microbial methods, such as membrane filtration followed by cultivation for assessing drinking water quality. However, commercially available incubators are often costly, difficult to transport, not flexible in terms of volume, and/or poorly adapted to local field conditions where access to electricity is unreliable. The purpose of this study was to develop an adaptable, low-cost and transportable incubator that can be constructed using readily available components. The electronic core of the incubator was first developed. These components were then tested under a range of ambient temperature conditions (3.5 &#176;C - 39 &#176;C) using three types of incubator shells (polystyrene foam box, hard cooler box, and cardboard box covered with a survival blanket). The electronic core showed comparable performance to a standard laboratory incubator in terms of the time required to reach the set temperature, inner temperature stability and spatial dispersion, power consumption, and microbial growth. The incubator set-ups were also effective at moderate and low ambient temperatures (between 3.5 &#176;C and 27 &#176;C), and at high temperatures (39 &#176;C) when the incubator set temperature was higher. This incubator prototype is low-cost (&lt; 300 USD) and adaptable to a variety of materials and volumes. Its demountable structure makes it easy to transport. It can be used in both established laboratories with grid power or in remote settings powered by solar energy or a car battery. It is particularly useful as an equipment option for field laboratories in areas with limited access to resources for water quality monitoring.

This paper describes a method for building an adaptable, low-cost and transportable incubator for microbial testing of drinking water. Our design is based on widely available materials and can operate under a range of field conditions, while still offering the advantages of higher-end laboratory-based models.

Ucuz mobil kuluçka makinesi inşaat alanı ve labaratuar kullanımı için

Incubators are essential for a range of culture-based microbial methods, such as membrane filtration followed by cultivation for assessing drinking water ...

Cereal Crop Ear Counting in Field Conditions Using Zenithal RGB Images

Ear density, or the number of ears per square meter (ears/m2), is a central focus in many cereal crop breeding programs, such as wheat and barley, representing an important agronomic yield component for estimating grain yield. Therefore, a quick, efficient, and standardized technique for assessing ear density would aid in improving agricultural management, providing improvements in preharvest yield predictions, or could even be used as a tool for crop breeding when it has been defined as a trait of importance. Not only are the current techniques for manual ear density assessments laborious and time-consuming, but they are also without any official standardized protocol, whether by linear meter, area quadrant, or an extrapolation based on plant ear density and plant counts postharvest. An automatic ear counting algorithm is presented in detail for estimating ear density with only sunlight illumination in field conditions based on zenithal (nadir) natural color (red, green, and blue [RGB]) digital images, allowing for high-throughput standardized measurements. Different field trials of durum wheat and barley distributed geographically across Spain during the 2014/2015 and 2015/2016 crop seasons in irrigated and rainfed trials were used to provide representative results. The three-phase protocol includes crop growth stage and field condition planning, image capture guidelines, and a computer algorithm of three steps: (i) a Laplacian frequency filter to remove low- and high-frequency artifacts, (ii) a median filter to reduce high noise, and (iii) segmentation and counting using local maxima peaks for the final count. Minor adjustments to the algorithm code must be made corresponding to the camera resolution, focal length, and distance between the camera and the crop canopy. The results demonstrate a high success rate (higher than 90%) and R2 values (of 0.62-0.75) between the algorithm counts and the manual image-based ear counts for both durum wheat and barley.

We present a protocol for counting durum wheat and barley ears, using natural color (RGB) digital photographs taken in natural sunlight under field conditions. With minimal adjustments for camera parameters and some environmental condition limitations, the technique provides precise and consistent results across a range of growth stages.

Mısır gevreği kesik kulak alanında sayma Zenithal RGB görüntüleri kullanarak koşulları

Ear density, or the number of ears per square meter (ears/m2), is a central focus in many cereal crop breeding programs, such as wheat and barley, ...

Fluorescently Labeled Bacteria as a Tracer to Reveal Novel Pathways of Organic Carbon Flow in Aquatic Ecosystems

Elucidating trophic interactions, such as predation and its effects, is a frequent task for many researchers in ecology. The study of microbial communities has many limitations, and determining a predator, prey, and predatory rates is often difficult. Presented here is an optimized method based on the addition of fluorescently labelled prey as a tracer, which allows for reliable quantitation of the grazing rates in aquatic predatory eukaryotes and estimation of nutrient transfer to higher trophic levels.

Presented here is a protocol for a single-cell, epifluorescence microscopy-based technique to quantify grazing rates in aquatic predatory eukaryotes with high precision and taxonomic resolution.