Name: Yapı-hareket-hareket-fotogrametri kullanarak bentik ekosistemleri izlemek için bir alan astarı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-04-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 36 s
Description: Keşfedin, yapı-hareket-hareket-fotogrametri kullanarak bentik ekosistemleri izlemek için bir alan astarı. Bu yöntem, su altı ortamlarının yüksek çözünürlüklü 3D modellerini oluşturarak biyoçeşitlilik ve habitat karmaşıklığı verileri toplamayı sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

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/pubmed?term=((Assessing+the+spatial+distribution+of+coral+bleaching+using+small+unmanned+aerial+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Satellite+sensor+requirements+for+monitoring+essential+biodiversity+variables+of+coastal+ecosystems%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Applications%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Towards+a+macroscope%3A+Leveraging+technology+to+transform+the+breadth%2C+scale+and+resolution+of+macroecological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Global+Ecology+and+Biogeography%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Integrating+structure-from-motion+photogrammetry+with+geospatial+software+as+a+novel+technique+for+quantifying+3D+ecological+characteristics+of+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Moving+to+3D%3A+Relationships+between+coral+planar+area%2C+surface+area+and+volume%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Community+composition+predicts+photogrammetry-based+structural+complexity+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Cost+and+time-effective+method+for+multi-scale+measures+of+rugosity%2C+fractal+dimension%2C+and+vector+dispersion+from+coral+reef+3D+models%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+ONE%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Boom+and+bust+of+keystone+structure+on+coral+reefs%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+simple%2C+fast%2C+and+repeatable+survey+method+for+underwater+visual+3D+benthic+mapping+and+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology+and+Evolution%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+geometric+basis+for+surface+habitat+complexity+and+biodiversity%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">A geometric basis for surface habitat complexity and biodiversity.</a> Nature Ecology & 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/pubmed?term=((Capturing+complexity%3A+field-testing+the+use+of+%27structure+from+motion%27derived+virtual+models+to+replicate+standard+measures+of+reef+physical+structure%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Measuring+coral+reef+terrain+roughness+using+%27Structure-from-Motion%27+close-range+photogrammetry%5BTitle%5D)+AND+%22Geomorphology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Assessing+the+impact+of+acute+disturbances+on+the+structure+and+composition+of+a+coral+community+using+innovative+3D+reconstruction+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Large-area+imaging+reveals+biologically+driven+non-random+spatial+patterns+of+corals+at+a+remote+reef%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Underwater+photogrammetry+in+Antarctica%3A+long-term+observations+in+benthic+ecosystems+and+legacy+data+rescue%5BTitle%5D)+AND+%22Polar+Biology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Citizen+science%3A+A+developing+tool+for+expanding+science+knowledge+and+scientific+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22BioScience%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Citizen+science+as+an+ecological+research+tool%3A+Challenges+and+benefits%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Ecology%2C+Evolution%2C+and+Systematics%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((End+of+the+chain%3F+Rugosity+and+fine-scale+bathymetry+from+existing+underwater+digital+imagery+using+structure-from-motion+%28SfM%29+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Coral+Reefs%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?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%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Mapping+and+classification+of+ecologically+sensitive+marine+habitats+using+unmanned+aerial+vehicle+%28UAV%29+imagery+and+object-based+image+analysis+%28OBIA%29%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sensing%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Relevance+of+coral+geometry+in+the+outcomes+of+the+coral-algal+benthic+war%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Towards+new+applications+of+underwater+photogrammetry+for+investigating+coral+reef+morphology+and+habitat+complexity+in+the+Myeik+Archipelago%2C+Myanmar%5BTitle%5D)+AND+%22Geocarto+International%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Processing+photomosaic+imagery+of+coral+reefs+using+structure-from-motion+standard+operating+procedures%5BTitle%5D)+AND+%22U.S.+Dept.+of+Commerce%2C+NOAA+Technical+Memorandum+NOAA-TM-NMFS-PIFSC-93%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Before+platelets%3A+the+production+of+platelet-activating+factor+during+growth+and+stress+in+a+basal+marine+organism%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Royal+Society+B%3A+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Molecular+cartography+of+the+human+skin+surface+in+3D%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((3D+molecular+cartography+using+LC-MS+facilitated+by+Optimus+and+%27ili+software%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">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><tbody><tr><td>Aksiyon kamerası (GoPro Hero7 Siyah)</td><td>GoPro</td><td></td>, <td>herhangi bir su geçirmez aksiyon kamerası</td></tr><tr><td>Adobe Lightroom</td><td>Adobe</td><td></td><td>Renk düzeltme</td></tr><tr><td>Kalibrasyon fayansları (Agisoft hedefleri için boyuta göre kesilmiş düz PVC tahta) olabilir. Dalga bekliyorsanız altına bir dalış ağırlığı ekleyin)</td><td></td><td></td><td>Bilinen boyut ve renkte herhangi bir negatif yüzer nesne. Agisoft Metashape yazılımında (v.1.6.0) bulunan ölçek işaretleyici şablonlarını kullanmanızı öneririz.</td></tr><tr><td>DSLR fotoğraf makinesi (Canon EOS Rebel SL3 )</td><td>Canon</td><td>3453C002AA</td><td>Su altı muhafazasındaki herhangi bir DSLR fotoğraf makinesi olabilir</td></tr><tr><td>Hat (plastik giysi ipi filamenti)</td><td></td><td></td><td>Saha kullanımına dayanacak kadar güçlü herhangi bir negatif yüzer hat</td></tr><tr><td>Micro SDXC hafıza kartı (GoPro için)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oceanic Veo 2.0</td><td>Oceanic</td><td></td><td>Digital derinlik ölçer</td></tr><tr><td>SDXC hafıza kartı ( DSLR)</td><td></td><td></td> <td>Herhangi bir SDXC hafıza kartı, modeli oluşturmak için gerekli tüm resimleri tutmak için yeterli alan olduğu sürece çalışmalıdır&nbsp;</td></tr><tr><td>Makara (gövdeyi oluşturmak için 1 inç PVC borunun 3 fitlik bir bölümüne tutturulmuş 8 inç çapındaki PVC borunun 2 inç uzunluğundaki bölümü</td><td>İstenilen çapta herhangi bir negatif yüzer, yuvarlak nesne</td>DSLR için su altı kamera muhafazası (Ikelite 200DLM/C Sualtı TTL Muhafazası)Ikelite 6970.09 DSLR markası ve modeli için özel su muhafazası olmalıdır <td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Intel i9-9900K 8 çekirdekli CPU'ya, iki Nvidia GeForceRTX 2070 SUPER GPU'ya ve 128 GB RAM'e sahip Windows 10 masaüstü bilgisayar.</td><td></td><td></td><td>İşleme&nbsp;</td></tr></tbody></table>

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

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>

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) ...

Bu protokol, sualtı ekosistemlerinin üç boyutlu modellerini üretmek için sahada görüntülerin nasıl toplanacağına dair basit bir genel bakış sağlar. Bu teknik, topluluk kompozisyonu, geometrik özellikler ve sistem karmaşıklığı hakkındaki soruları yanıtlamamıza yardımcı olan büyük ölçekli, yüksek çözünürlüklü 3B modeller üretmek için veri toplanmasına izin verir. Bu yöntem, biyolojik çeşitlilik kalıpları, habitat karmaşıklığı, topluluk yapısı ve diğer ekolojik ölçütler hakkında değerli bilgiler toplamak için bentik ekosistemleri incelemek için kullanışlıdır. Çoğu saha yönteminde olduğu gibi, güvenli ve erişilebilir bir site seçtiğinizden ve hava koşullarının uygun olduğu bir gün seçtiğinizden emin olun. Yöntemi ilk kez deniyorsunuz: Metin el yazmasında açıklanan ayarlarla bir su altı muhafazasına bir DSLR fotoğraf makinesi kurun. Su geçirmez bir aksiyon kamerası kullanıyorsanız, mümkün olan en yüksek çözünürlük ve kare hızında video veya sürekli çekim moduna ayarlayın. Video çözünürlüğünü 4K ve kare hızını saniyede 30 kare olarak ayarlayın. Flanşlı kenarlı bir makara teçhizatı ve bir tutamak ve direk için bağlantı noktaları seçin. Makara teçhizatının doğası gereği negatif olarak yüzer olduğundan veya ağırlık eklenerek bu şekilde yapıldığından emin olun. Sık kullanım veya zorlu saha koşulları için alüminyum gibi daha sağlam bir malzemeden yapılmış bir makara seçin. Makaranın kullanım sırasında direk üzerinde dönmediğinden veya dönmediğinden emin olun. Kameraya bağlanmak için ipi bir uçta makaraya ve diğer uçta çıkarılabilir bir klipse sabitleyin. Özel kalibrasyon karoları gerekli olmasa da, ölçek için modele negatif olarak yüzen, bilinen boyutta tanınabilir nesnelerin dahil edildiğinden emin olun. Fayansların sabit kalması için uygun malzemelerin kullanıldığından emin olmak için dalgalanma ve akım koşullarını göz önünde bulundurun.fotoğraf toplama sırasında. Dalgıçlara, elektronik derinlik ölçer gibi döşemenin derinliğini ölçmek için bir araç sağlayın. Spiral desenin tamamını yüzmek için yeterli alana sahip bir site seçin. İncelenmekte olan alana ek olarak, tüm araştırma alanının yüksek kaliteli veriler elde etmek için yeterince fotoğraflandığından emin olmak için küçük bir tampon alan ekleyin. Mümkünse, biri şnorkelle dalışta sığ alanları araştırmak ve diğeri tüplü olarak daha derin alanları araştırmak için iki kişilik bir ekip oluşturun. Sahayı düzenli olarak incelemeyi planlıyorsanız, makara teçhizatının yerleştirileceği merkez noktasını bir etiket veya kalıcı bir yapı ile işaretleyin. En azından, ortomozaik bir çıktının yardımıyla sitenin yeniden konumlandırılabilmesi için küresel bir konumlandırma sistemi koordinatı alın. Makarayı sitenin ortasına yerleştirin, ardından kalibrasyon karolarını yerleştirin ve ölümlerini kaydedin. Kalibrasyon karolarını yüzü yukarı bakacak şekilde, merkezden yaklaşık iki metre uzağa yerleştirin. Yüzücünün, kameranın makaraya en yakın tarafını çizgiye taktığından ve kamerayı benthostan yaklaşık bir metre uzakta, düz bir şekilde aşağı bakacak şekilde tuttuğundan emin olun. Daha sonra yüzücü kamerayla yüzerken, asistan makaraya bakar. Asistan, direği ve bağlı makarayı seçilen alanın ortasına dik olarak yerleştirir ve makara teçhizatını dik ve sabit tutar. Kamera düzgün bir şekilde yerleştirildikten sonra, yüzücü ileri doğru yüzerken ve çizgi üzerindeki gerilimi korurken bentosların sürekli görüntülerini çekmeye başlar ve yüzücünün misina makaradan tamamen çözülene kadar fotoğraf çekerken tutarlı bir hızda spiral şeklinde yüzmeye devam etmesini sağlar. Mercan resifleri gibi son derece zorlu ortamlarda, çizginin merkezinin üzerinde gezinerek ve onu engellerin üzerinden nazikçe kaldırarak çizginin dolaşmasını önleyebilecek üçüncü bir işçi ekleyin. Misina tamamen çözüldüğünde, yüzücü yönleri tersine çevirir, gerekirse kamerayı yeniden takar ve fotoğraf çekerken misinayı makaraya geri sarmaya başlamak için kamerayı ters yönde yüzer. Zamandan tasarruf etmek için tek bir spiral yöntem isteniyorsa, yüzücü ipi kameradan ayırmalı ve asistan ipi sararken ve makara teçhizatını sahadan çıkarırken sahanın merkezini görüntülemeye geçmelidir. Yüzücü ters yönde yüzmeye başlar başlamaz, asistan makarayı döndürerek ipi yeni yüzme yönünün tersine yarım tur sarar. Bu, yüzücünün dönüş yolunun, sitenin daha fazla fotoğraf kapsamını sağlamak için orijinal yoldan kaydırılmasını sağlar. Yüzücünün fotoğraf çekmeye devam ettiğinden ve misina makaranın etrafına neredeyse tamamen geri sarılana kadar ters spirali yüzdüğünden emin olun. Yüzücüler ve asistanların aralığı daha fazla ilerlemeyi engellediğinde, yüzücü fotoğraf çekmeyi durdurabilir, böylece kamera hattan ayrılabilir ve asistan makara teçhizatını sitenin merkezinden çıkarabilir. Makara sahadan çıkarıldıktan sonra, yüzücü kamerayı düz bir şekilde aşağı bakacak şekilde tutarak ve kamerayı sahanın merkezi üzerinde küçük bir spiral desende hareket ettirerek sahanın merkezini görüntüler. İşiniz bittiğinde siteyi temizleyin. Asla bir sitede çöp veya ekipman bırakmayın ve her zaman bulduğunuzdan daha temiz bir site bırakın. Bu protokol, K'deki Patch Reef 13'te bulunan resif sitesi 2_7'yi görüntülemek için kullanıldı.

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

Research

JoVE Journal

Environment

Çevre

Balıklar sayma ve göreli bolluk (MaxN) ve stereo-video kamera sistemleri dönen kullanarak balık yoğunluğu tahmin için yeni bir yöntem açıklanmaktadır. Ayrıca kamera (Z mesafe) mesafeden species-specific algılama tahmin etmek için nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Sualtı Stereo video araçları kullanarak balık yoğunluğu miktarının için yeni yöntemler geliştirilmesi

Temel görüntü etüt deniz çevresinin örnek için giderek daha pratik, non-invaziv bir yöntemdir. Biz bereket tahminleri bir damla kamera anket Protokolü ve Atlantik deniz tarak (Placopecten magellanicus) dağılımı mevcut. Biz nasıl bu iletişim kuralı uygulama diğer bentik macroinvertebrates için genelleştirilmiş tartışıyorlar.

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

Burada, ekolojik veri çıkarma, analiz ve uygulama için hazır coğrafi referanslı ve zaman serisi hizalı çıktılarla sonuçlanan, önemli ölçüde basitleştirilmiş ve tam otomatik bir görüntü işleme boru hattı da dahil olmak üzere, su altı fotogrametri verilerinin toplanması ve işlenmesi için bir protokol sunulmaktadır.

Reefshape: Bentik Habitat İzleme için Zaman Serisi Sualtı Fotogrametri Verilerinin Verimli Bir Şekilde Toplanması ve Otomatik İşlenmesi için Bir Sistem

Bu protokol, mercan resifi toplulukları için yapısal karmaşıklık, topluluk bileşimi ve nüfus demografisi ölçümlerini çıkarmak için kullanılan dört aşamalı bir geniş alan görüntüleme anketi metodolojisini kapsar. Toplanan görüntülerin kalitesi ve kaynak görüntülere entegre erişim, protokolün her adımında önceliklendirilir.

Geniş Alan Görüntüleme ile Sualtı Ortamlarının Yapısının, Bileşiminin ve Değişiminin Ölçülmesi

Protokol dört entegre aşamadan oluşur: İnsansız Hava Aracı (İHA) araştırması, yeraltı gerçeklik veri toplama, bitki örtüsünün endeksi hesaplaması ve kıyı sulak alan bitki topluluklarının yapay zeka destekli sınıflandırması ve haritalanması. Sonuç olarak, kıyı sulak alan habitatlarının korunması ve yönetimi için ekoloji, çevresel izleme ve karar alma süreçlerinde uygulamaları destekleyen çok katmanlı bir coğrafi uzanımsal veri seti ortaya çıkmıştır.

Dron ve Yer Verileri kullanarak Boreal Kıyı Sulak Alan Bitki Topluluklarının Haritalanması ve Sınıflandırılması için Yarı Otomatik Yöntem

Burada, tortu-su gazı ölçümü ve çözünen madde değişimi için küçük çekirdek inkübasyonları sunuyoruz. Bunlar, sucul ekosistemlerdeki biyolojik ve biyojeokimyasal süreçleri etkilemede tortunun rolünü değerlendiren tortu-su değişiminin güvenilir ölçümlerini sağlayacaktır.

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

ürünlerde eklembacaklı bolluk değerlendirilmesi nüfus dinamikleri ve türlerin etkileşimleri araştırmak için kritik öneme sahiptir. Burada pirinç eklembacaklılar emme örneklemesi için bir yaprak üfleyici-vac değiştirilmesini ve uygulanmasını açıklar.

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

Burada gömülü, etiketli tohum şeritler ve tetrazolyum klorür (TZ) canlılık testi kullanılarak tarla koşullarında tohum hayatta kalma, çimlenme ve dormansi değerlendirmek için bir protokol mevcut.

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

Belirli bir bitki türünün tozlaştırıcılar etkinliğini göstermek için, saha deneyleri birden çok yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışma Lycoris sanguinea var. Sanguinea vaka çalışması ve yeni tozlaşma mekanizması, kırma-tomurcuk tozlanma kullanarak tozlaşma ekoloji için tarla denemeleri temel yöntem gösterilmektedir.

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

Yaşam tabloları miktar kaynaklarının ve mortalite oranları böcek nüfus izin ve anlama, tahmin ve agroecosystems nüfus dinamikleri işleme katkıda bulunur. İletken ve kohort dayalı yaşam tabloları sesil olgunlaşmamış yaşam evreleri ile bir böcek için alanı analiz yöntemleri sunulmaktadır.

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

Keşfedin, yapı-hareket-hareket-fotogrametri kullanarak bentik ekosistemleri izlemek için bir alan astarı. Bu yöntem, su altı ortamlarının yüksek çözünürlüklü 3D modellerini oluşturarak biyoçeşitlilik ve habitat karmaşıklığı verileri toplamayı sağlar.

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

Daha fazla video keşfet