Name: a field primer for monitoring benthic ecosystems using structure-from-motion photogrammetry
Uploaded: 2021-04-15T12:30:00
Duration: 6 min 36 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Field Primer for Monitoring Benthic Ecosystems Using Structure-From-Motion Photogrammetry at JoVE.com

हम इस शोध को वित्त पोषित करने के लिए पॉल जी एलन फैमिली फाउंडेशन को धन्यवाद देते हैं और चट्टानों के संरक्षण में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की प्रेरणा के लिए रूथ गेट्स के आभारी हैं। हम इन तरीकों से संबंधित विचारशील चर्चा के लिए एनओएए और अन्य सहयोगियों को भी धन्यवाद देते हैं। अंत में, हम इन तरीकों के ड्रोन और पानी के नीचे वीडियो प्रदान करने के लिए कैटी फोली और पैट्रिक निकोल्स को धन्यवाद देते हैं।
हम इस काम में एक वित्त पोषण भागीदार के रूप में राष्ट्रीय मछली और वन्यजीव फाउंडेशन को स्वीकार करते हैं।

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	<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. 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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. 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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. 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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>

लेखकों के पास कोई प्रतिस्पर्धी वित्तीय हित या हितों के अन्य टकराव नहीं हैं।

यह अध्ययन दर्शाता है कि डीएसएलआर कैमरा और एक्शन कैमरा दोनों एक मानक डेस्कटॉप कंप्यूटर पर 10 घंटे से कम प्रोसेसिंग समय में 0.5 मिमी / पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन से बेहतर मॉडल का उत्पादन करते हैं। लागत के अलावा, डीएसएलआर और एक्शन कैमरा के बीच प्रमुख व्यापार क्रमशः बेहतर रिज़ॉल्यूशन बनाम तेज प्रसंस्करण समय है। हालांकि, रिपोर्ट किए गए प्रसंस्करण समय में केवल कम्प्यूटेशनल प्रोसेसिंग शामिल है। इस प्रकार, हालांकि एक्शन कैमरे के लिए कम्प्यूटेशनल समय कम है, लेकिन डीएसएलआर के साथ आवश्यक नहीं वीडियो से छवि निष्कर्षण में निवेश किए गए समय (10-20 मिनट) की एक महत्वपूर्ण मात्रा है। एक विकल्प छवि निष्कर्षण से बचने के लिए निरंतर शूटिंग मोड में एक्शन कैमरा का उपयोग करना है। इस उदाहरण में निरंतर शूटिंग मोड का उपयोग नहीं किया गया था, क्योंकि एक्शन कैमरा केवल 2 एफपीएस पर शूट कर सकता है, जिसके लिए एक पूर्ण मॉडल बनाने के लिए पर्याप्त छवियों को एकत्र करने के लिए काफी धीमी तैराकी-दर की आवश्यकता होती है। इस संबंध में, वीडियो मोड का उपयोग करते समय कंप्यूटर पर निरंतर शूटिंग मोड बनाम लंबे समय का उपयोग करके क्षेत्र में लंबे समय के बीच एक व्यापार होता है, छवियों को निकालना।
एक्शन कैमरे के लाभों में पानी के नीचे परिवहन और संचालन की सामर्थ्य और आसानी शामिल है। डीएसएलआर का मुख्य लाभ यह है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन छवियों का उत्पादन करता है; इसलिए, डीएसएलआर कैमरों को एक्शन कैमरों पर अनुशंसित किया जाता है जब पूर्व लागत-निषेधात्मक नहीं होता है। एक अध्ययन किस प्रकार के प्रश्नों को संबोधित करना चाहता है, उपयोग की जाने वाली विधि को निर्धारित करने में भी महत्वपूर्ण होगा। उदाहरण के लिए, एक एक्शन कैमरा उन वातावरणों में बेहतर हो सकता है जो अपेक्षाकृत समरूप हैं (जैसे, समुद्री घास के बिस्तर, मृत कोरल / मलबे के आवास), या जहां बड़े स्थानिक पैमानों पर केवल व्यापक सामुदायिक मैट्रिक्स (जैसे बहुतायत, विविधता) का मूल्यांकन किया जा रहा है। हालांकि, एक डीएसएलआर कैमरा उन मामलों में तैनात किया जा सकता है जहां व्यक्तिगत जीवों या सब्सट्रेट्स में ठीक पैमाने पर परिवर्तनों को ट्रैक करना रुचि का है।
चूंकि यह एक क्षेत्र विधि है, मॉडल आउटपुट विभिन्न पर्यावरणीय कारकों जैसे प्रकाश व्यवस्था, पानी की स्पष्टता, सतह की स्थिति, वृद्धि की मात्रा, और मछली या गैर-स्थिर बेंटिक संरचनाओं (जैसे, समुद्री घास) की गति पर निर्भर करेगा। यद्यपि इस विधि का उपयोग करना कब उपयुक्त है, इसकी कोई पूर्ण सीमा नहीं है, उच्च पानी की स्पष्टता, शांत सतह की स्थिति और थोड़ी वृद्धि के साथ थोड़ा बादल वाले दिन आमतौर पर सबसे अच्छे मॉडल का उत्पादन करते हैं। इसके अलावा, इन विधियों के लिए आवश्यक न्यूनतम गहराई की एक सीमा है। ये विधियां उन परिस्थितियों में अच्छी तरह से काम नहीं करती हैं जहां तस्वीरों के बीच कम ओवरलैप और प्रति फोटो कम विशिष्ट विशेषताओं के कारण 0.5 मीटर से कम पानी होता है। हालांकि, यह एक्शन कैमरे के एक और लाभ को उजागर करता है, यानी, वे छोटे होते हैं और इस प्रकार उथले गहराई पर उपयोग के लिए आसान होते हैं। इसके अलावा, एक छोटे व्यास स्पूल और उच्च फ्रेम दर (या व्यापक-कोण लेंस) बहुत उथले परिस्थितियों में छवि ओवरलैप में सुधार करसकते हैं।
कई अन्य डेटा प्रकारों को इस दृष्टिकोण के साथ एकीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ऑर्थोमोसेइक का उपयोग ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर 'इली' 26 का उपयोग करके कोरल24 और मनुष्यों 25 पर आणविक डेटा (जैसे, जीन और मेटाबोलाइट्स) के स्थानिक घनत्व को दिखाने के लिए किया गया है। एक ही मंच का उपयोग पर्यावरण में जानवरों, सूक्ष्मजीवों, वायरस और / या रसायनों के स्थानिक घनत्व को मैप करने के लिए भी किया जा सकता है। अन्य उदाहरणों ने भौगोलिक सूचना प्रणाली सॉफ्टवेयर10 का उपयोग करके ऑर्थोमोसैक पर स्थानिक रूप से बेंटिक प्रजातियों को एनोटेट करने के लिए एसएफएम का उपयोग किया है। इसके अलावा, एसएफएम द्वारा उत्पन्न 3 डी मॉडल का उपयोग निवास विशेषताओं जैसे कि रुगोसिटी और फ्रैक्टल आयाम का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। दरअसल, यहां उल्लिखित विधियों का उपयोग हाल ही में निवास स्थान की सतहों10 के लिए एक नया ज्यामितीय सिद्धांत प्राप्त करने के लिए किया गया था। अंत में, ऑर्थोमोसैक का उपयोग स्थानिक रूप से स्पष्ट कम्प्यूटेशनल मॉडल के लिए इनपुट सतहों के रूप में किया जा रहा है, जिससे गतिशील सिमुलेशन को मॉडल की 3 डी सतह पर रखा जा सकता है। बेंटिक आवासों की बड़ी छवियों और 3 डी प्रतिनिधित्व को आसानी से उत्पन्न करने में सक्षम होने के कारण समुद्री वैज्ञानिकों को अब तक अकल्पनीय प्रश्नों को संबोधित करने की अनुमति मिलीहै।
कुल मिलाकर, यहां डीएसएलआर कैमरों या अधिक लागत प्रभावी एक्शन कैमरों के साथ पानी के नीचे एसएफएम फोटोग्राममेट्री के संचालन के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल है। इन विधियों का उपयोग वैज्ञानिकों द्वारा उद्देश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है, बेंटिक पारिस्थितिक तंत्र के बारे में डेटा निकालने से लेकर सिलिको सिमुलेशन में 3 डी इनपुट सतहों को विकसित करने तक। हालांकि, इन प्रोटोकॉल का उपयोग गैर-वैज्ञानिकों द्वारा जैव विविधता, निवास स्थान जटिलता, सामुदायिक संरचना और अन्य पारिस्थितिक मैट्रिक्स के पैटर्न पर मूल्यवान जानकारी इकट्ठा करने के लिए नागरिक विज्ञान के प्रयासों के हिस्से के रूप में भी किया जा सकता है।

पारिस्थितिकी तंत्र प्रक्रियाएं स्वाभाविक रूप से गतिशील हैं और मात्रा निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है। पिछले दशक में पारिस्थितिक तंत्र को पकड़ने के लिए नई प्रौद्योगिकियों और उनकी गतिशीलता में वृद्धि देखी गई है, जिसमें व्यक्तिगत पारिस्थितिकी तंत्र सुविधाओं के 3 डी लेजर स्कैनिंग से लेकर बड़े क्षेत्रों 1,2,3 के उपग्रह रिमोट सेंसिंग तक शामिल हैं। बेंटिक आवासों में, संरचना पारिस्थितिकी तंत्र फ़ंक्शन8 के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़ी हुई है, जिससे ऐसे उपकरण बनते हैं जो एक साथ ज्यामिति और सामुदायिक संरचना की निगरानी के लिए विशेष रूप से पारिस्थितिक गतिशीलता को समझने के लिए मूल्यवान होते हैं। हालांकि, पानी के भौतिक गुणों (जैसे, अपवर्तन, विकृति, टर्बिडिटी) के कारण जलीय प्रणालियों में कई आधुनिक दृष्टिकोणों का उपयोग नहीं किया जा सकता है। लिडार (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) और कुछ हवाई सर्वेक्षण विधियों जैसी तकनीकें, बड़े स्थानिक पैमाने पर उपयुक्त हो सकती हैं, लेकिन बेंटिक आवासों में ठीक पैमाने पर परिवर्तनों का आकलन करने के लिए आवश्यक संकल्प प्राप्त नहीं कर सकती हैं। स्ट्रक्चर-फ्रॉम-मोशन (एसएफएम) फोटोग्रामेट्री विधियों को हाल ही में पानी के नीचे के आवास 4,5,6,7 के बड़े पैमाने पर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन ऑर्थोमोसेक और 3 डी सतह मॉडल का उत्पादन करने के लिए अनुकूलित किया गया है।
एसएफएम फोटोग्राममेट्री एक अपेक्षाकृत कम लागत वाली, सरल, गैर-आक्रामक और दोहराने योग्य विधि है जो जलीय पारिस्थितिक तंत्रमें बेंटिक पर्यावरण के बड़े पैमाने पर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन रिकॉर्ड के उत्पादन की अनुमति देती है। एसएफएम 3 डी मॉडल पुनर्निर्माण उत्पन्न करने के लिए 2 डी छवियों के अनुक्रम का उपयोग करता है। एसएफएम से उत्पन्न मॉडल का उपयोग संरचनात्मक जटिलता (जैसे, रुगोसिटी, आयामीता) 4,5,10,11,12 और सामुदायिक संरचना (जैसे, प्रजातियों की संरचना, जनसंख्या जनसांख्यिकी) 13,14,15 बेंटिक पारिस्थितिक तंत्र पर डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, चूंकि यह विधि अपेक्षाकृत सस्ती, त्वरित और दोहराने योग्य है, इसका उपयोग वैज्ञानिकों और गैर-वैज्ञानिकों दोनों द्वारा इन पारिस्थितिक तंत्रों पर मूल्यवान, उद्देश्यपूर्ण जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है। इसलिए, यह विधि नागरिक विज्ञान परियोजनाओं में उपयोग के लिए एक व्यवहार्य तकनीक है जहां नमूना प्रयास का मानकीकरण, पूर्वाग्रह को कम करना, प्रतिभागियों की भागीदारी और प्रशिक्षण में आसानी डेटा की गुणवत्ता और समग्र सफलताके लिए महत्वपूर्ण है।
यह लेख पानी के नीचे एसएफएम सर्वेक्षण करने के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल प्रदान करता है। इसके साथ ही, डीएसएलआर कैमरे के उपयोग की तुलना अधिक लागत प्रभावी 'एक्शन कैमरा' के साथ की गई है, और प्रत्येक के सापेक्ष फायदे और नुकसान को रेखांकित किया गया है। समग्र उद्देश्य वैज्ञानिकों और गैर-वैज्ञानिकों को बेंटिक एसएफएम सर्वेक्षण विधियों के साथ जितनी जल्दी हो सके परिचित करना है, बदले में, इस पद्धति के उपयोग को अधिक व्यापक रूप से बढ़ावा देकर, एक सरल, आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला प्रोटोकॉल प्रदान करके।  पानी के नीचे पारिस्थितिक समुदायों का अध्ययन करने के लिए इस पद्धति की विविधताओं को लागू करने वाले अध्ययनों के उदाहरणों के लिए, बर्न्स एट अल (2015)4, स्टोरलाज़ी एट अल (2016)18, वेंचुरा एट अल (2016 और 2018) 19,20, एडवर्ड्स एट अल ( 2017) 14, जॉर्ज एट अल ।
यहां वर्णित विधि के लिए दो-व्यक्ति स्नॉर्कल या स्कूबा टीम की आवश्यकता होती है। सर्वेक्षण स्थल का चयन होने के बाद, साइट के केंद्र में लाइन (चित्रा 1 ए) का एक स्पूल रखा जाता है, और अंशांकन टाइलें (चित्रा 1 बी) केंद्र से ~ 2 मीटर वितरित की जाती हैं। एक व्यक्ति (तैराक) कैमरे के साथ तैरता है और साइट की छवियों को कैप्चर करता है, जबकि दूसरा व्यक्ति (सहायक) साजिश के केंद्र में स्पूल करता है (चित्रा 1 सी)। सबसे पहले, तैराक लाइन के माध्यम से कैमरे को स्पूल से जोड़ता है और फिर फेस-डाउन तैरते हुए बेंथोस की निरंतर तस्वीरें लेना शुरू कर देता है और स्पूल से लाइन को खोलने के लिए आगे बढ़ता है। तैराक को हर समय सब्सट्रेट के ऊपर ~ 1 मीटर की ऊर्ध्वाधर दूरी बनाए रखनी चाहिए, तैरने के दौरान स्थलाकृति से मेल खाने के लिए अपनी स्थिति को समायोजित करना चाहिए। महत्वपूर्ण रूप से, स्पूल और कैमरे को जोड़ने वाली लाइन को हर समय तना हुआ रहना चाहिए ताकि सर्पिल में भी अंतर पैदा हो सके क्योंकि तैराक साजिश का सर्वेक्षण करता है। सहायक स्पूल को एक स्थिर, सीधी स्थिति में रखता है और यह सुनिश्चित करता है कि स्पूल न घूमे, और यह कि रेखा उलझ न जाए।
एक बार जब लाइन पूरी तरह से अनवाउंड हो जाती है, तो तैराक स्पूल के चारों ओर की रेखा को पीछे हटाने के लिए विपरीत दिशा में रुकता है, मुड़ता है और तैरता है। जैसे ही तैराक दिशा बदलता है, सहायक आउटगोइंग पथ के सटीक ओवरलैप को रोकने के लिए लाइन को हवा देने के लिए स्पूल को मोड़ता है। एक बार तैराक जितना संभव हो सके केंद्र के करीब होता है, तो कैमरा लाइन से अलग हो जाता है, और सहायक स्पूल और लाइन लेता है और साइट के केंद्रीय भाग से दूर तैरता है। तैराक तब कैमरे को केंद्र के ऊपर एक छोटे सर्पिल में ले जाकर साजिश के केंद्र की इमेजिंग समाप्त करता है। जबकि किसी क्षेत्र को प्रभावी ढंग से चित्रित करने के कई तरीके हैं, यहां वर्णित स्पूल-एंड-लाइन विधि गैर-आदर्श पर्यावरणीय परिस्थितियों में भी मजबूत है जहां कटा हुआ सतह का पानी, सूजन, या कम दृश्यता अन्यथा डेटा संग्रह में बाधा डाल सकती है। इन परिदृश्यों में, यह विधि स्नॉर्कलर्स / गोताखोरों को संलग्न रखती है और तैराक को नियंत्रित पथ पर रखकर छवियों के उच्च ओवरलैप को सुनिश्चित करती है।

<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

स्ट्रक्चर-फ्रॉम-मोशन (एसएफएम) फोटोग्राममेट्री एक तकनीक है जिसका उपयोग दो-आयामी (2 डी) छवियों के अनुक्रम से त्रि-आयामी (3 डी) पुनर्निर्माण उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। एसएफएम विधियां मानवजनित और प्राकृतिक परिदृश्य, भूगर्भिक संरचनाओं और स्थलीय और जलीय पारिस्थितिक तंत्र दोनों सहित कई प्रणालियों की निगरानी के लिए एक गैर-आक्रामक तरीके के रूप में तेजी से लोकप्रिय हो रही हैं। यहां, बेंटिक आवासों के 3 डी मॉडल उत्पन्न करने के लिए एसएफएम इमेजरी एकत्र करने के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल प्रदान किया गया है। इसके अतिरिक्त, डिजिटल सिंगल लेंस रिफ्लेक्स (डीएसएलआर) कैमरा बनाम कम महंगे एक्शन कैमरे को नियोजित करने की लागत, समय दक्षता और आउटपुट गुणवत्ता की तुलना की गई है। कम्प्यूटेशनल समय और रिज़ॉल्यूशन के बीच एक व्यापार देखा गया, जिसमें डीएसएलआर कैमरा दोगुने से अधिक रिज़ॉल्यूशन वाले मॉडल का उत्पादन करता है, लेकिन एक्शन कैमरे की तुलना में उत्पादन करने में लगभग 1.4 गुना अधिक समय लगता है। इस प्राइमर का उद्देश्य उन लोगों के लिए बेंटिक आवासों में एसएफएम डेटा एकत्र करने के लिए आवश्यक चरणों का गहन विवरण प्रदान करना है जो तकनीक से अपरिचित हैं और साथ ही साथ पहले से ही समान तरीकों का उपयोग कर रहे हैं।

इस उदाहरण में, कानेओहे बे, ओआहू, हवाई में पैच रीफ 13 पर स्थित रीफ साइट 2_7 को चित्रित किया गया था, और डीएसएलआर से 3,125 जेपीईजी तस्वीरें और एक्शन कैमरा वीडियो (तालिका 1) से 3,125 जेपीईजी फ्रेम कैप्चर का उपयोग ऑर्थोमोसैक और 3 डी मॉडल बनाने के लिए इनपुट के रूप में किया गया था। सामान्य वर्कफ़्लो में 5 चरण शामिल थे: 1) विरल बिंदु क्लाउड उत्पन्न करने के लिए तस्वीरों का संरेखण, 2) विरल बिंदु क्लाउड को स्केल करना और कैमरों को अनुकूलित करना, 3) घने बिंदु क्लाउड का निर्माण (इस चरण के दौरान गहराई के नक्शे भी उत्पन्न हुए थे), 4) डिजिटल ऊंचाई मॉडल (डीईएम) और ऑर्थोमोज़ेक का निर्माण, और 5) 3 डी मॉडल और बनावट उत्पन्न करना। ध्यान दें कि चरण 4 और 5 को उस क्रम में करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन उन्हें घने बिंदु बादल और गहराई के नक्शे को संसाधित करने के बाद किया जाना चाहिए। ऑर्थोमोज़ेक और डीईएम उत्पन्न करने से पहले मॉडल को जियोरेफरिंग करना चाहिए। इन चरणों और प्रसंस्करण विवरणों के लिए उपयोग की जाने वाली सेटिंग्स क्रमशः तालिका 2 और सामग्री तालिका में उल्लिखित हैं।
3 डी मॉडल और ऑर्थोमोसेइक्स उत्पन्न करने के तरीके के बारे में अधिक विस्तृत तरीकों के लिए पूरक सामग्री और सुका एट अल .23 देखें। विरल बिंदु क्लाउड जनरेशन, घने बिंदु क्लाउड जनरेशन, जाल मॉडल रेंडरिंग और टेक्सचर्ड मॉडल रेंडरिंग सहित हर चरण के लिए एक्शन कैमरा-व्युत्पन्न मॉडल के लिए प्रसंस्करण समय कम था। इससे डीएसएलआर मॉडल (9 घंटे 14 मिनट) की तुलना में एक्शन कैमरा मॉडल (6 घंटे 39 मिनट) के लिए काफी तेजी से समग्र प्रसंस्करण समय हुआ। मॉडल प्रोसेसिंग के लिए सटीक समय कम्प्यूटेशनल पावर और विशिष्ट हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के साथ भिन्न होगा।
डीएसएलआर कैमरे से छवियों का उपयोग करके उत्पन्न मॉडल में 2,848,358 विरल क्लाउड पॉइंट और 787,450,347 घने क्लाउड पॉइंट थे, जबकि एक्शन कैमरा छवियों से उत्पन्न मॉडल में केवल 2,630,543 विरल क्लाउड पॉइंट और 225,835,648 घने क्लाउड पॉइंट थे। इसके कारण डीएसएलआर मॉडल में क्रमशः डीएसएलआर- और एक्शन कैमरा-व्युत्पन्न मॉडल के लिए 0.442 और 0.208 मिमी / पिक्सेल के ऑर्थोमोसैक रिज़ॉल्यूशन वाले एक्शन कैमरा मॉडल की तुलना में 2 गुना से अधिक रिज़ॉल्यूशन था (तालिका 1)। एक्शन कैमरा मॉडल के सापेक्ष डीएसएलआर मॉडल के बेहतर रिज़ॉल्यूशन के बावजूद, दोनों विधियां दृश्य प्रतिनिधित्व में थोड़ा अंतर के साथ उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल का उत्पादन करने में सक्षम थीं जब ~ 113 मीटर2 रीफ क्षेत्र को 20 सेमी2 डिजिटल ऊंचाई मॉडल (चित्रा 2 शीर्ष पैनल) या 2 डी ऑर्थोमोज़ेक प्रोजेक्शन (चित्रा 2 मध्य पैनल) के रूप में दर्शाया गया था।
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig01.jpg"> चित्रा 1: संरचना-से-मोशन फोटोग्राममेट्री। (ए) सटीक स्थिति और हैंडलिंग के लिए संलग्न हैंडल और पोल के साथ तैराक दूरी को नियंत्रित करने के लिए एक स्पूल रिग का उदाहरण। (बी) अंशांकन टाइलें। (सी) तैराक (हरा) और सहायक (नारंगी) की सापेक्ष स्थिति के साथ तैरने वाले पथ का एक योजनाबद्ध। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig01large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61815/61815fig02.jpg"> चित्रा 2: डिजिटल ऊंचाई मॉडल और ऑर्थोमोसेइक की दृश्य तुलना। डिजिटल उन्नयन मॉडल (शीर्ष) और ऑर्थोमोसेइक्स (मध्य) डीएसएलआर (बाएं) और एक्शन कैमरा (दाएं) छवियों से निर्मित। निचला पैनल ऑर्थोमोसैक में सफेद बक्से में क्षेत्रों का एक ज़ूम है। शीर्ष पैनल में हीटमैप स्केल मीटर (मीटर) में पानी की सतह से दूरी का प्रतिनिधित्व करते हैं। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/61815fig02large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>कैनन ईओएस विद्रोही एसएल 3</td>
			<td>गोप्रो हीरो 7</td>
		</tr><tr><td>क़ीमत</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>कैमरा</td>
			<td>~ $ 600.00</td>
			<td>~ $ 220.00</td>
		</tr><tr><td>पानी के नीचे आवास</td>
			<td>~ $ 1,700.00</td>
			<td>ना</td>
		</tr><tr><td>कुल लागत</td>
			<td>~ $ 2,300.00</td>
			<td>~ $ 220.00</td>
		</tr><tr><td>तस्वीरें</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>फोटो फ़ाइल स्वरूप</td>
			<td>.jpeg</td>
			<td>.jpeg</td>
		</tr><tr><td>फोटो रिज़ॉल्यूशन</td>
			<td>24 मेगापिक्सेल</td>
			<td>12 मेगापिक्सेल (4K वीडियो से)</td>
		</tr><tr><td>संरेखित तस्वीरें / कुल तस्वीरें</td>
			<td>3125 / 3125</td>
			<td>3125 / 3125</td>
		</tr><tr><td>फोटोग्राममेट्री मैट्रिक्स</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>विरल बादल बिंदु</td>
			<td>2,848,358</td>
			<td>2,630,543</td>
		</tr><tr><td>घने बादल बिंदु</td>
			<td>787,450,347</td>
			<td>225,835,648</td>
		</tr><tr><td>चेहरे (3 डी मॉडल)</td>
			<td>11,919,451</td>
			<td>3,834,651</td>
		</tr><tr><td>डिजिटल उन्नयन मॉडल (DEM) संकल्प</td>
			<td>0.831 मिमी /</td>
			<td>1.77 मिमी /</td>
		</tr><tr><td>ऑर्थोमॉसिक रिज़ॉल्यूशन</td>
			<td>0.208 मिमी /</td>
			<td>0.442 मिमी /</td>
		</tr><tr><td>प्रसंस्करण समय</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>विरल बादल उत्पादन</td>
			<td>1 घंटे 23 मिनट</td>
			<td>1 घंटे 27 मिनट</td>
		</tr><tr><td>घने बादल उत्पादन</td>
			<td>4 घंटे</td>
			<td>3 घंटे 11 मिनट</td>
		</tr><tr><td>जाल मॉडल रेंडरिंग</td>
			<td>3 घंटे 32 मिनट</td>
			<td>1 घंटे 49 मिनट</td>
		</tr><tr><td>बनावट प्रतिपादन</td>
			<td>19 मिनट</td>
			<td>12 मिनट</td>
		</tr><tr><td>कुल कंप्यूटर प्रोसेसिंग समय</td>
			<td>9 घंटे 14 मिनट</td>
			<td>6 घंटे 39 मिनट</td>
		</tr></tbody></table>तालिका 1: सेटअप लागत, मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली तस्वीरें, फोटोग्राममेट्री मैट्रिक्स और प्रसंस्करण समय के बारे में विस्तृत जानकारी। प्रसंस्करण दोनों मॉडलों के लिए समान सेटिंग्स का उपयोग करके किया गया था। ध्यान दें कि प्रसंस्करण समय में फोटो संपादन, वीडियो से छवियां निकालने, फ़ोटो को फिर से संरेखित करने और मॉडल को संपादित करने और स्केल करने जैसे विभिन्न चरणों के लिए समय शामिल नहीं है।
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td>कैनन ईओएस विद्रोही एसएल 3</td>
			<td>गोप्रो हीरो 7</td>
		</tr><tr><td>छवियां</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>औसत फ़ाइल आकार</td>
			<td>~ 8.3 MB</td>
			<td>~ 4.7 MB</td>
		</tr><tr><td>फोटो अधिग्रहण</td>
			<td>निरंतर मोड</td>
			<td>4K वीडियो से निकाला गया</td>
		</tr><tr><td>रंग सुधार</td>
			<td>हस्तचालित</td>
			<td>हस्तचालित</td>
		</tr><tr><td>लेंस सुधार</td>
			<td>नहीं</td>
			<td>हाँ</td>
		</tr><tr><td>फोटोग्राममेट्री प्रक्रिया सेटिंग्स</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>विरल बादल उत्पादन</td>
			<td>सटीकता: उच्च</td>
			<td>सटीकता: उच्च</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>मुख्य बिंदु: 40,000</td>
			<td>मुख्य बिंदु: 40,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>टाई पॉइंट: 4,000</td>
			<td>टाई पॉइंट: 4,000</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>जेनेरिक प्रीसिलेक्शन: हाँ</td>
			<td>जेनेरिक प्रीसिलेक्शन: हाँ</td>
		</tr><tr><td>घने बादल उत्पादन</td>
			<td>मध्यम गुणवत्ता</td>
			<td>मध्यम गुणवत्ता</td>
		</tr><tr><td>3 डी जाल मॉडल पीढ़ी</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr><tr><td>स्रोत डेटा:</td>
			<td>गहराई के नक्शे</td>
			<td>गहराई के नक्शे</td>
		</tr><tr><td>गुण:</td>
			<td>मध्यम</td>
			<td>मध्यम</td>
		</tr><tr><td>चेहरे की गिनती:</td>
			<td>नीचा</td>
			<td>नीचा</td>
		</tr><tr><td>प्रक्षेप:</td>
			<td>सक्षम</td>
			<td>सक्षम</td>
		</tr><tr><td>शीर्ष रंगों की गणना करें:</td>
			<td>हाँ</td>
			<td>हाँ</td>
		</tr><tr><td>3 डी बनावट उत्पादन</td>
			<td rowspan="1"></td>
			<td rowspan="1"></td>
		</tr><tr><td>बनावट प्रकार:</td>
			<td>डिफ्यूज़ मैप</td>
			<td>डिफ्यूज़ मैप</td>
		</tr><tr><td>स्रोत डेटा:</td>
			<td>छवियां</td>
			<td>छवियां</td>
		</tr><tr><td>मैपिंग मोड:</td>
			<td>सामान्य</td>
			<td>सामान्य</td>
		</tr><tr><td>सम्मिश्रण मोड:</td>
			<td>पच्चीकारी</td>
			<td>पच्चीकारी</td>
		</tr><tr><td>बनावट आकार / गिनती:</td>
			<td>4096 / 1</td>
			<td>4096 / 1</td>
		</tr><tr><td>डिजिटल उन्नयन मॉडल (DEM)</td>
			<td>घने बादल से</td>
			<td>घने बादल से</td>
		</tr><tr><td>ऑर्थोमोसेक</td>
			<td>DEM से</td>
			<td>DEM से</td>
		</tr></tbody></table>तालिका 2: एकत्रित छवियों और फोटोग्राममेट्रिक प्रसंस्करण पर विस्तृत जानकारी। प्रसंस्करण दोनों मॉडलों के लिए समान सेटिंग्स का उपयोग करके किया गया था।
पूरक सामग्री। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61815/JoVE_SI_Roach.docx" target="_blank">कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें.</a>

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