Summary

Разработка новых методов для количественной оценки плотности рыбы с помощью подводного стерео видео инструменты

Published: November 20, 2017
doi:

Summary

Мы опишем новый метод для подсчета рыб и оценки относительного изобилия (MaxN) и плотность рыбы с использованием вращающихся систем стерео видео камеры. Мы также демонстрируют, как использовать расстояние от камеры (расстояние Z) для оценки вегетационных обнаруживаемости.

Abstract

Использование систем видео камеры в экологических исследованиях рыб по-прежнему набрать обороты как жизнеспособной, недобывающих метод измерения длины рыбы и оценки изобилие рыбы. Мы разработали и внедрили вращающегося инструмента стерео видео камеры, который охватывает полный 360 градусов выборки, который максимизирует усилия выборки, по сравнению с инструментов стационарные камеры. Целый ряд исследований подробно статические, стерео камеры систем возможность получения очень точной и точные измерения рыбы; Здесь акцент был сделан на разработке методологических подходов к количественной оценки плотности рыбы с использованием вращающихся систем видеонаблюдения. Первый подход было разработать модификацию метрики, MaxN, который обычно является консервативной количество минимальное количество рыб наблюдается на обследование камеры. Мы пересмотреть MaxN быть максимальное количество рыбы в любой заданной вращение камеры системы. Когда меры предосторожности во избежание двойного учета, этот метод MaxN может более точно отражать истинного изобилия чем полученные от фиксированной камеры. Во-вторых потому что стерео видео позволяет рыбы должны быть сопоставлены в трехмерном пространстве, точные оценки расстояния от камеры можно получить для каждой рыбы. С помощью персентили 95% наблюдаемых расстояния от камеры для установления вегетационных обследованных районах, мы объяснить различия в обнаруживаемость среди видов избегая разбавления оценки плотности, используя максимальное расстояние, на которое был вид отмечено. Бухгалтерский учет для этого диапазона обнаруживаемость имеет решающее значение для точно оценить обилия рыбы. Эта методология будет способствовать интеграции вращающихся инструментов стерео видео в прикладной науки и управления контекстах.

Introduction

Вдоль тихоокеанского побережья США многие из видов важно донной коммерческого и рекреационного рыболовства (например, морского окуня комплекс (Sebastes spp.) и Lingcod (Ophiodon удлинённый)) прочно ассоциируется с горельеф, твердое дно обитания1,2,3,4,5. Стерео видео падение камеры являются привлекательным недобывающих инструментом для использования в скалистых местах обитания из-за относительной легкости и простота в эксплуатации. Разнообразные системы стерео видео камеры разработаны и развернуты в Южном полушарии, мелководные экосистемы6,,78,9,10, и Недавно видео падения камеры получили тяги как инструмент управления для глубоководных сред скалистых рифов вдоль тихоокеанского побережья11,12,13. Мы стремились изменить эти существующие конструкции стерео камеры с помощью стерео видео камеры системы (далее именуемые как «Ландер») более эффективно охарактеризовать популяций рыб в seafloors горельеф вдоль побережья центральной части Тихого океана (см. таблицы Материалы). Спускаемый аппарат используется был отличается от существующих систем видео, потому что камеры были установлены в центральной вращающейся бар, что позволило полный 360° охвата морского дна на месте падения14. Спускаемый аппарат завершен один полный оборот в минуту, что позволило нам быстро характеризуют изобилия и состав сообществ области и достичь того же уровня статистической мощности с меньшим количеством Lander развертывания. (См.14 Старр (2016) для более подробно об особенностях Lander конфигурации). Предварительные испытания в системе изучения предложил, что восемь вращений камеры в наших обследований были достаточно, чтобы характеризовать видовое разнообразие и богатство. Это определение было сделано наблюдение убывающей доходности видовое разнообразие и плотность рыбы над больше капель. Мы рекомендуем провести экспериментальное исследование, включая больше раз вымочить в любой новой системе для определения оптимального замочить времени для данной экосистемы/исследование видов.

С помощью парных стерео камер, оба обследования площадь и плотность абсолютной рыбы может рассчитываться для каждого видео обследования; Однако использование вращающихся камеры требует модификации традиционных рыбы фото метрик. Стационарные системы видео наиболее часто используют «MaxN» как консервативной количество рыб на развертывание6,10. Традиционные MaxN описывает максимальное количество рыбы данного вида, наблюдается вместе в один кадр видео, во избежание двойного учета рыбу, которая ушел и вернулся в кадр. MaxN таким образом оценку минимальное количество рыб, известных присутствовать и могут недооценивать правда рыба изобилии6,10. MaxN метрики была пересмотрена представлять наибольшее количество рыбы, видели в каждом полное вращение камеры.

Вторая модификация предыдущей стерео видео методов было учитывать тот факт, что видов различных размеров, цвета, и фигуры имеют разные максимальные расстояния надежной идентификации. Например крупные виды, такие как O. удлинённый имеют собственный продолговатую форму и могут быть достоверно определены на гораздо больших расстояниях, по сравнению с малыми и загадочные видов, таких как морской окунь Squarespot (Sebastes hopkinsi). Эти различные максимальный диапазоны обнаруживаемости изменить эффективная площадь пробы, спускаемый аппарат для каждого вида. Потому что стерео камеры позволяют нам разместить каждую рыбу в трехмерном пространстве с высокой степенью точности, можно определить расстояние от камеры, которые каждая рыба была измерена (т.е., «расстояние Z», названный для «z», которая является перпендикулярно к прямой линии, между камерами). Для каждого вида расстояние, в пределах которого 95% всех людей наблюдались (далее «расстояние 95% Z») считался радиус обследования области и была использована для расчета общей площади обследованных. В дополнение к поставляемому характеристики будет затронуто идентифицируемости экологических условий, таких как мутность воды. Поскольку эти факторы могут меняться во времени и пространстве, важно использовать 95% Z статистика только в совокупности. Хотя он будет весьма точным для крупных выборок, любой один индивидуальный опрос может варьироваться в районе опрошенных.

Протокол, ниже приведены рекомендации по для создания и использования этих показателей. Хотя основное внимание было охарактеризовать глубоководных Роки Хабитат вдоль побережья Тихого океана, по методике, описанной для модифицированных MaxN количество легко применимы к любой вращающейся системе падение камеры. Число вращений камеры, необходимых для характеристики популяций рыб будет зависеть от динамики местных экосистем, но концептуализации модифицированных MaxN останется прежним. Аналогичным образом в то время как мы использовали 3D фотограмметрическое программное обеспечение для анализа стерео видео, методы, описанные здесь легко применяются платформ программного обеспечения, до тех пор, как точное местоположение рыбы в трехмерном пространстве возможно. Кроме того подход применения значение 95% Z расстояния может рассматриваться в будущих исследований с стерео камерами для учета для вегетационных диапазонов обнаруживаемости и более точно рассчитать изобилие рыбы.

Protocol

Примечание: Скриншоты программного обеспечения шаги включены как Дополнительные файлы. Пожалуйста, обратите внимание, что описанные ниже шаги программного обеспечения являются специфическими для выбранной программы (см. Таблицу материалов). Общий подход может расп?…

Representative Results

Период 2013 и 2014 мы провели 816 обследований с вращающейся стерео видео Ландер (рис. 1) вдоль центрального побережья Калифорнии и собранные MaxN и 95% Z расстояние (рис. 4) данные по более чем 20 видов. Там были умелой в эффективному обнаружению диа?…

Discussion

Традиционные MaxN метрики основывается на идею подсчета гарантированное минимальное количество лица во время обследования. Если определенное количество рыбы одновременно видны в одном кадре видео, не может быть любой меньше настоящее, но потому, что рыбы, мобильных и гетерогенно распре…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа финансировалась природы и частных доноров, фонд Фонд Наследие ресурсов, Гордон и Бетти Мур фонд, Фонд защиты окружающей среды, Калифорния море Грант программы, НСМР национальной программы совместных исследований и NOAA Грант Салтонстол Кеннеди #13-SWR-008. Морских прикладных исследований и разведки (Дирк Розен, Рик Ботман, Энди Lauerman и Дэвид Jefferies) разработали, построена и поддерживается инструмент видео Lander. Мы благодарим Джим Seager и SeaGIS™ программного обеспечения для получения технической поддержки. Капитан и коммерческих Рыбак Tim Maricich и членов экипажа на борту F/V Donna Кэтлин предоставляет поддержку в развертывании посадочный модуль с 2012-2015 годы. Спасибо всем, кто участвовал в видео сбора или анализа (Anne Tagini, Donna Kline, лейтенант Amber Пейн, Bryon Дауни, Marisa Ponte, Ребекка Миллер, Мэтт Меррифилд, Уолтер пьянящий, Стив Rienecke, Дик EJ и Джон поле).

Materials

calibration cube SeaGIS http://www.seagis.com.au/hardware.html 1000x1000x500 mm is the preferred dimensions. Other methods of calibration are available. 
CAL calibration software SeaGIS http://www.seagis.com.au/bundle.html
EventMeasure stereo measurement software SeaGIS http://www.seagis.com.au/event.html
Statistical software R Core Team 2017 (v. 3.4.0) Bootstrapping code can be found: https://github.com/rfields2017/JoVE-Bootstrap-Function
Spreadsheet Software Microsoft Excel
2  waterproof cameras Deep Sea Power and Light HD quality preferred
2 depth rated, waterproof lights Deep Sea Power and Light : 3000 lumen LED with 5000k color temperature
DVR recorder Stack LTD DVR
standard PC Windows 10 preferred OS
rotating Lander platform Marine Applied Research and Engineering (MARE)

References

  1. Love, M. S., Yoklavich, M. M., Thorsteinson, L. K. . The Rockfishes of the Northeast Pacific. , (2002).
  2. Laidig, T. E., Watters, D. L., Yoklavich, M. M. Demersal fish and habitat associations from visual surveys on the central California shelf. Estuar. Coast. Shelf Sci. 83 (4), 629-637 (2009).
  3. Anderson, T. J., Yoklavich, M. M. Multiscale habitat associations of deepwater demersal fishes off central California. Fish. Bull. 105 (2), 168-179 (2007).
  4. Yoklavich, M. M., Cailliet, G. M., Sullivan, D. E., Lea, R. N., Love, M. S. Habitat associations deep-water rockfishes a submarine canyon an example of a natural refuge. Fish. Bull. 98 (3), 625-641 (2000).
  5. . . Status of the Pacific Coast Groundfish Fishery, Stock Assessment and Fishery Evaluation. , (2016).
  6. Cappo, M., Harvey, E., Malcolm, H., Speare, P., Beumer, J. P., Grant, A., Smith, D. C. Potential of video techniques to monitor diversity, abundance and size of fish in studies of marine protected areas. Aquatic protected areas- What works best and how do we know. , 455-464 (2003).
  7. McLean, D. L., Green, M., Harvey, E. S., Williams, A., Daley, R., Graham, K. J. Comparison of baited longlines and baited underwater cameras for assessing the composition of continental slope deepwater fish assemblages off southeast Australia. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 98, 10-20 (2015).
  8. Parker, D., Winker, H., et al. Insights from baited video sampling of temperate reef fishes: How biased are angling surveys. Fish. Res. 179, 191-201 (2016).
  9. Boutros, N., Shortis, M. R., Harvey, E. S. A comparison of calibration methods and system configurations of underwater stereo-video systems for applications in marine ecology. Limnol. Oceanogr. Methodss. 13 (5), 224-236 (2015).
  10. Harvey, E. S., Cappo, M., Butler, J. J., Hall, N., Kendrick, G. A. Bait attraction affects the performance of remote underwater video stations in assessment of demersal fish community structure. Mar. Ecol. Prog. Ser. 350, 245-254 (2007).
  11. Watson, J. L., Huntington, B. E. Assessing the performance of a cost-effective video lander for estimating relative abundance and diversity of nearshore fish assemblages. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 483, 104-111 (2016).
  12. Easton, R. R., Heppell, S. S., Hannah, R. W. Quantification of Habitat and Community Relationships among Nearshore Temperate Fishes Through Analysis of Drop Camera Video. Mar. Coast. Fish. 7 (1), 87-102 (2015).
  13. Hannah, R. W., Blume, M. T. O. Tests of an experimental unbaited video lander as a marine fish survey tool for high-relief deepwater rocky reefs. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 430, 1-9 (2012).
  14. Starr, R. M., Gleason, M. G., et al. Targeting Abundant Fish Stocks while Avoiding Overfished Species: Video and Fishing Surveys to Inform Management after Long-Term Fishery Closures. Plos One. 11 (12), 0168645 (2016).
  15. Love, M. S. . Certainly more than you want to know about the fishes of the Pacific Coast: a postmodern experience. , (2011).
  16. Campbell, M. D., Pollack, A. G., Gledhill, C. T., Switzer, T. S., DeVries, D. A. Comparison of relative abundance indices calculated from two methods of generating video count data. Fish. Res. 170, 125-133 (2015).
  17. Cappo, M., Speare, P., De’ath, G. Comparison of baited remote underwater video stations (BRUVS) and prawn (shrimp) trawls for assessments of fish biodiversity in inter-reefal areas of the Great Barrier Reef Marine Park. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 302 (2), 123-152 (2004).
  18. Schobernd, Z. H., Bacheler, N. M., Conn, P. B., Trenkel, V. Examining the utility of alternative video monitoring metrics for indexing reef fish abundance. Can. Jour. Fish. Aquat. Sci. 71 (3), 464-471 (2014).
  19. Hansen, M. J., Schorfhaar, R. G., Selgeby, J. H. Gill-Net Saturation by Lake Trout in Michigan Waters of Lake Superior. North Am. J. Fish. Manag. 18 (4), 847-853 (1998).
  20. Dauk, P. C., Schwarz, C. J. Catch estimation in the presence of declining catch rate due to gear saturation. Biometrics. 57 (1), 287-293 (2001).
  21. Hilborn, R., Walters, C. J. . Quantitative Fisheries Stock Assessment Choice, Dynamics and uncertainty. , (1992).
  22. Erisman, B. E., Allen, L. G., Claisse, J. T., Pondella, D. J., Miller, E. F., Murray, J. H. The illusion of plenty: hyperstability masks collapses in two recreational fisheries that target fish spawning aggregations. Can. Jour. Fish. Aquat. Sci. 68, 1705-1716 (2011).
  23. Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L. . Distance Sampling: Estimating abundance of biological populations. , (1993).
  24. Ronconi, R. A., Burger, A. E. Estimating seabird densities from vessel transects: Distance sampling and implications for strip transects. Aquat. Bio. 4 (3), 297-309 (2008).
  25. Caselle, J. E., Rassweiler, A., Hamilton, S. L., Warner, R. R. Recovery trajectories of kelp forest animals are rapid yet spatially variable across a network of temperate marine protected areas Recovery trajectories of kelp forest animals are rapid yet spatially variable across a network of temperate marine protected. Nat. Publ. Gr. , 1-14 (2015).
  26. Starr, R. M., Wendt, D. E., et al. Variation in Responses of Fishes across Multiple Reserves within a Network of Marine Protected Areas in Temperate Waters. Plos One. 10 (3), 0118502 (2015).
  27. Lester, S., Halpern, B., et al. Biological effects within no-take marine reserves: a global synthesis. Mar. Ecol. Prog. Ser. 384, 33-46 (2009).

Play Video

Cite This Article
Denney, C., Fields, R., Gleason, M., Starr, R. Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools. J. Vis. Exp. (129), e56635, doi:10.3791/56635 (2017).

View Video