Usamos um protocolo de imagem de grande área de quatro etapas para coletar dados ecológicos para complexidade estrutural, composição da comunidade e análises demográficas de ecossistemas marinhos bentônicos. Em cada nova aplicação, os maiores desafios são definir a resolução necessária nas imagens brutas, determinar a extensão espacial da área a ser fotografada e garantir que tenhamos replicação adequada no nível do gráfico para uma análise científica precisa. Este protocolo enfatiza o valor das imagens de origem ao longo do processo de quatro etapas, garantindo que imagens de qualidade sejam coletadas, arquivadas e usadas para facilitar a extração de dados ecológicos detalhados para análises.
Esses fluxos de trabalho de manipulação e visualização de dados, especialmente aqueles que utilizam as imagens brutas, garantem a compatibilidade entre os dados coletados digitalmente no laboratório ou por mergulhadores em campo. Isso, por sua vez, permite a integração dessas abordagens aprimoradas digitalmente em conjuntos de dados de longo prazo existentes. Essa abordagem permite um aumento dramático na extensão espacial da replicação dos dados que coletamos, permitindo-nos fazer perguntas espacialmente explícitas e conduzir análises demográficas mais robustas.
Mais importante ainda, aumenta nossa capacidade de rastrear as mudanças ecológicas ao longo do tempo. Para começar, prenda os painéis da estrutura externa da estrutura da câmera aos painéis e colunas de montagem da câmera usando parafusos Phillips de 1 1/2 polegada de comprimento. Prepare duas câmeras DSLR com uma equipada com uma lente grande angular fixa e a segunda equipada com uma lente zoom.
Conecte e prenda a porta dome para montar as caixas das câmeras subaquáticas. Em seguida, prenda as alças com parafusos Phillips de 1/2 polegada de comprimento. Fixe a placa de montagem da câmera usando um parafuso de cabeça cilíndrica de 1 1/8 de polegada de comprimento.
Em seguida, insira as câmeras na caixa. E use a bomba de vácuo para definir a pressão da carcaça para cinco polegadas de mercúrio para verificar a integridade da vedação do O-ring. Agora, deslize a placa de montagem da câmera nos painéis da estrutura de montagem para instalar as caixas na moldura da câmera.
Prenda os mancais no lugar com parafusos de aperto manual. Para captura de imagem, inicie cada câmera em um intervalômetro definido para capturar a uma taxa de um quadro por segundo. Nade o sistema de câmera aproximadamente 1,5 metros acima dos bentos em um padrão de grade.
Execute uma segunda passagem em grade perpendicular à primeira, mantendo aproximadamente um metro de espaçamento entre cada passagem. Certifique-se de que as passagens se estendam no mínimo dois metros além dos limites da parcela para garantir sobreposição suficiente dentro da área da parcela alvo. Inicie o software para processamento de imagem em um sistema de computador.
Clique em Fluxo de trabalho, seguido de Adicionar pasta para carregar todas as imagens no projeto Agisoft Metashape. Depois que os arquivos forem carregados, selecione o layout de dados como Câmeras únicas, Adicione todas as imagens a um bloco. Remova imagens com excesso de água azul na cena.
Agora, clique em Fluxo de trabalho, seguido de Alinhar fotos para alinhar todas as imagens. Verifique se o conjunto de imagens foi alinhado com êxito verificando a porcentagem de câmeras alinhadas. Inspecione a nuvem de pontos esparsa gerada em busca de lacunas na cobertura ou desalinhamentos.
Certifique-se de que a caixa delimitadora englobe toda a nuvem de pontos esparsa antes de continuar. Modifique a caixa delimitadora, se necessário, usando as opções Redimensionar ou Girar região. Em seguida, desative o grupo de câmeras que contém as imagens da lente de zoom.
Construa a nuvem de pontos densa selecionando Fluxo de trabalho, seguido por Criar nuvem densa. Clique sequencialmente em Ferramentas, Executar Script, Extrair Meta PY Script para exportar as estimativas de pose da câmera. Em seguida, clique em Arquivo, seguido de Exportar e Exportar Pontos para exportar a nuvem de pontos densa.
Arraste e solte o arquivo de nuvem de pontos densos exportado no vc5prep-confident. arquivo bat localizado nos arquivos de programa do software de visualização. Compile os arquivos de dados exportados, incluindo os arquivos de pose da câmera, juntamente com os arquivos de programa gerados, em um único diretório para uso no software de visualização.
Use a ferramenta rugo para criar uma caixa de 10 metros por 10 metros na densa nuvem de pontos. Defina a dimensão máxima como 10 metros e a taxa de proporção como 1,0 para designar a área de destino de 100 metros quadrados para extração de dados. Em seguida, use a ferramenta cams para vincular as imagens de origem à nuvem de pontos densa.
Habilite vistas de várias imagens consultadas espacialmente de pontos no modelo. Para um levantamento de densidade, depois que as imagens forem vinculadas ao software, altere a distância focal da visualização em perspectiva para 100 milímetros para definir uma visualização pseudomapa da nuvem de pontos densa. Reduza o zoom para uma visão completa de cima para baixo do modelo.
Agora, use o arquivo de amostragem de quadrante fornecido para capturar a exibição no miniaplicativo da Web clicando em eval para a célula C1 e selecionando o botão de captura. Ative as câmeras e vincule imagens no fluxo de trabalho de amostragem de quadrante clicando em eval para as células C2 e C3 no script de amostragem de quadrante. Ligue a caixa de rugo feita anteriormente para a área de extração de dados de 100 metros quadrados.
No miniaplicativo da web, analise a seção de células de preparação C4 para amostrar 100 quadrantes de um metro quadrado cada. No endereço da Web de amostragem de quadrante, use imagens de origem para pesquisar em um quadrante. Use um clique duplo com o botão esquerdo do mouse para redirecionar o local de amostragem e clique em um botão taxonômico para designar o ponto de destino como uma amostra.
Para remover um ponto marcado, clique duas vezes com o botão esquerdo e não selecione nada. Compile todos os arquivos de amostragem localizados sob asterisco aux recruits test1 em um único diretório. Em seguida, renomeie cada arquivo para incluir o nome do site.
Adicione o arquivo de pesquisa do botão ao diretório. Execute o script na tela seguindo as instruções embutidas para agregar os dados de exemplo por site e grupo taxonômico. Para preparar dados para envio a um repositório, gere um arquivo de descrição de métodos que inclua detalhes de levantamento, como a área coberta, o sistema de câmeras, os marcadores de controle de solo e o padrão de coleta.
Em seguida, gere um arquivo de metadados de levantamento específico para o conjunto de dados da imagem, incluindo campos como nome do local, dados da coleção, coordenadas GPS, rolamentos da plotagem, profundidade de controle do solo e dados de escala, e o padrão de coleta e o sistema de câmera usado. Combine o arquivo de descrição, o arquivo de metadados e os arquivos de imagem em um único arquivo ZIP para ingestão no repositório de dados. A coleta bem-sucedida de imagens de grande área resultou na criação de uma densa reconstrução de nuvem de pontos com cobertura total de cima para baixo da área de pesquisa, enquanto a redundância inadequada na cobertura resultou em lacunas ou degradação total da nuvem de pontos.
Medidas de rugosidade linear extraídas de imagens de grandes áreas, ou LAI, pesquisas estreitamente alinhadas com medidas in situ de complexidade em todos os locais, além de outliers. A composição da comunidade bentônica e a cobertura percentual de grupos funcionais do LAI corresponderam às das pesquisas tradicionais de fotoquadrat. Invertebrados sésseis, particularmente a abundância de ouriços-do-mar, registrada usando métodos LAI foi consistentemente maior do que métodos in situ devido à cobertura abrangente da área em pesquisas LAI.
A segmentação de colônias de corais usando levantamentos LAI revelou distribuições de tamanho semelhantes de táxons de corais comuns em comparação com métodos in situ. O co-registro de nuvens de pontos densas permitiu o monitoramento das mudanças recifais ao longo do tempo, mesmo em ambientes dinâmicos com alto crescimento e perda estrutural, como demonstrado no Atol do Milênio.
