Bu eser doğayı ve özel bağışçılar, kaynakları mirası Fonu Vakfı, Gordon ve Betty Moore Vakfı, çevre savunma fonu, Kaliforniya deniz hibe programı, NMFS Ulusal kooperatif araştırma programı ve bir NOAA tarafından finanse edildi Saltonstall-Kennedy Grant #13-SWR-008. Deniz uygulamalı araştırma ve araştırma (Dirk Rosen, Rick Botman, Andy Lauerman ve David Jefferies), inşa geliştirilip video Lander aracı. Jim Seager ve SeaGIS™ yazılım teknik destek için teşekkür ediyoruz. Kaptan ve ticari balıkçı Tim Maricich ve onboard Lander dan 2012-2015 dağıtmanın F/V Donna Kathleen sağlanan destek ekibi. Video veri toplama veya analiz (Anne Tagini, Donna Kline, Teğmen Amber Payne, Bryon Downey, Marisa Ponte, Rebecca Miller, Matt Merrifield, Walter Heady, Steve Rienecke, EJ Dick ve John Field) katılan herkese teşekkür ederim.

Not: Ekran görüntüleri yazılım adımları Ek dosyaolarak dahil edilir. Lütfen aşağıda açıklanan yazılım adımları için seçilen yazılımı belirli olduğunu unutmayın (bkz. Tablo malzeme). Genel yaklaşım herhangi bir stereo yazılım platformu için genişletilebilir.
1. Stereo kamera görüntüleri analiz için hazırlayın
Not: Kalibrasyon kalibrasyon küp kullanarak önerilir. Kalibrasyon küp bir üç boyutlu alüminyum-noktalı tam olarak konumlandırılmış yansıtıcı yüzeyi karedir. Ayarlama yazılımıyla birlikte kullanıldığında, bir kalibrasyon küp büyük hassasiyet ve doğruluk Dama Tahtası yaklaşımlar9' dan yol açar.
<ol><li>Stereo-ayarlama yazılımıyla (Resim 1 ve Şekil 2 Malzemeleri tablo için bir yazılım tavsiye görmek;) Lander kameralarla kalibre. Not: Kalibrasyon önce alanda kullanım hedefleri değişen mesafelerde (bkz. ek Video 1) bilinen boyutlarda ölçerek doğrulanabilir. Ortalama ölçüm hata mesafelerde 3 m (veya daha az) 50 cm hedef için bilinen hedef uzunluğu %2 içinde olmalıdır. Ayrıca belirli bir kalibrasyon sadece kamera konumlarını birbirlerine göre değiştirmezseniz geçerli olacaktır. Kendine iyi bak ve istenmeyen tüm örnekleme sahne aldı kadar kameraların jostling önlemek çok önemlidir.</li>
	<li>Kalibre edilmiş Lander (şekil 1, ek Video 2) kullanarak alan veri toplamak.</li>
	<li>Saha çalışması tamamlandıktan sonra kalibrasyon ve video dosyalarını içeren yeni bir proje klasörü oluşturun. Not: her projede ağıl orada beş dosyaları en az ihtiyacı: sol ve sağ ". Kam"kalibrasyon dosyaları, sol ve sağ video dosyalarını (. MP4 veya. AVI formatında sadece) ve türlerin listesi (.txt biçiminde).</li>
	<li>Stereo ölçüm yazılımındaki yeni bir ölçüm proje başlatmak ve uygun video ve Kalibrasyon dosyaları yükleyin. Not: Ekran görüntüleri tüm yazılım adımları Ek dosyalarıarasında kullanılabilir.<ol>
<li>'Ölçüm' gidin > 'Yeni ölçüm dosyası'.</li>
		<li>'Resim' giderek resmi dizin ayarla > 'Set resim dizini' ve tüm proje dosyaları içeren klasörü seçin.</li>
		<li>Sol kamera yükleme ". Kam"dosya 'Stereo' giderek > 'Kamera' > 'Sol' > 'Yük kamera dosya' ve uygun dosyayı seçerek.</li>
		<li>Adımı yineleyin 1.4.3 doğru kamera yüklemek için ". Kam"dosya Not: Bu dosyalar (örneğin, piksel boyutu, en boy oranı, Radyal bozulma, decentring bozulma, vb) her bir kamera için kalibrasyon ölçümleri içeren ve balık ölçmek ve mesafe---dan-kamera (Yani, Z hesaplamak için kullanılan mesafe).</li>
		<li>Film sıra sol video dosyası için 'Resmi' giderek tanımla > 'film sıra define' ve sol kamera video dosyasını seçerek.</li>
		<li>'Resim' seçerek ölçüm yazılımı içine sol video dosyasını yüklemek > 'yük resim'. Not: video dosyalarını yüklemeden önce 'Kilit' kutusunun işaretli olmadığından emin olun. Bu her iki videoları aynı anda yüklenmesine izin verir.</li>
		<li>Film dizi ve yük 'Stereo' menüleri kullanarak doğru video video dosyası tanımlayın > 'resim' > 'film sıra define' ve 'Stereo' > 'resim' > 'yük resim'.</li>
		<li>'Ölçüm' giderek türlerin listesini yükle > 'Öznitelikleri' > ' Düzenle/yük türler dosyası'.</li>
		<li>Anket kimlik bilgileri altında 'Bilgi alanları' girin > 'Alan değeri Düzenle' ve oluşturmak için dosyayı kaydedin bir. EMObs proje.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Işık flaş, alkışı, Eşgüdümlü Evrensel Saat (UTC) damga veya her iki videoları herhangi bir zaman belirli olayı kullanarak video senkronize.<ol>
<li>UTC zaman damgası kullanıyorsanız, çerçeve-adım ileri sol videoda zaman damgası yeni bir ikinci başlayana kadar. Başka çerçeve ileriye ışık flaş veya alkışı kadar oluşur.</li>
		<li>Çerçeve-adım zaman damgası kadar ileriye doğru video sol video tam olarak eşleşir. Başka çerçeve tam an ışık flaş veya alkışı sol video eşleşen kadar öne. Not: Videoları aynı kareye eşitlenmesi önemlidir. Video senkronizasyonu video zaman damgası kamera çerçeve drift Çözümleme sırasında önlemek için kullanarak periyodik kontrol edilmelidir. Bir filme el clap da başlangıç ve video sonunda dogru sınamak için kullanılabilir ve sol videoları aynı kareye senkronize.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Video birlikte oynamak ve eşitleme korumak emin olmak için "Kilit" düğmesini tıklatın.</li>
</ol>2. nokta sayıları oluşturmak ve MaxN hesaplamak
Not: Her balık başlangıçta 2D noktasına en düşük olası taksonomik çözünürlüğü ile işaretlenir. Belirsiz kimliği ile balık daha sonra gözden geçirilmek üzere işaretlenmiş olmalıdır.
<ol><li>Tam 360 derece kullanılan emin olmak için tam kamera döndürme sonuna kadar balıkları saymak başlamak için sabırsızlanıyorum. Ayrıca tortu temizlenir vardır kadar bekleyin (genellikle < 1-2 dk sonra alt ile temas).<ol>
<li>İniş aracı, ilk dönüş başlar başlamaz, sağ yeni bir örnek dönemi tanımlamak için tıklatın: 'Dönem tanımlamaları' > 'Ekle yeni başlangıç dönemi'. "01" olarak ilk dönem adı girin ve "Tamam" ı tıklatın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Lander döner, çerçeve içine sadece sol kamera ile 2D ile an gelir her balık işaretleme başlar.<ol>
<li>2D bir nokta eklemek için sağ tıklatın, 'Ekle'ye gelin' seçin ve doğru tür adı seçin. Bilinmeyen türler ve tıkırtı "OK" 'spp.' seçerek en düşük taksonomik düzeye, etiket.</li>
		<li>Rotasyon sonuç kadar adım 2.2.1 göre her yeni balık işaretlemeye devam.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İletişim kuralı yordamlar 2.1-2.2 her ek Lander rotasyon - yeni bir dönem her kamera rotasyon başlangıcında tanımlanır sağlanması için yineleyin. Not: Türler birikimi eğrileri sekiz rotasyonlar, ortalama olarak, balık bolluk içinde çalışmanın karakterize etmek yeterli olduğunu belirlemek için kullanılmıştır. Araştırmacılar ön ile munzam fotoğraf makinesi rotasyonlar, kamera rotasyonlar belirli bir ekosistem içinde optimum sayısını tanımlamak için daha uzun emmek süreleri üzerinde deneylerini düşünmelisiniz.</li>
	<li>Kamera rotasyon gözlenen bireylerin Species-Specific sayıları hesaplamak.<ol>
<li>Tüm rotasyonlar numaralandırılan sonra 'Ölçüm' giderek 2D puan vermeniz > 'Ölçüm özetleri' > 'Gelin ölçümler' ve 2D Puan a.txt dosyası olarak kaydedin.</li>
		<li>Bir elektronik tablo olarak kaydedilmiş 2D.txt noktası dosyasını açın ve 'Ekle' giderek sayıları (Tablo 1) özetlemek üzere döndürme numarasını vs türlerin bir Özet Tablo oluşturmak > 'Özet Tablo'. "Cins ve türlerin" 'Satır etiketi' ve "Dönem" için 'İçin sütun etiketini' seçin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>MaxN her tür için bu tür (Tablo 1) bireylerin en büyük sayıda kamera rotasyon seçerek seçin.</li>
	<li>Sadece cins için tanımlanan balıklar için bu belirli cins içinde tür için tanımlanan en büyük sayisi vardı rotasyon dayalı bir cins düzeyi MaxN seçin. Not: Bu adımı yalnızca tanımlanabilir daha yüksek taksonomik gruplara (örneğin, yalnızca cins ya da aile için) çift sayma bireysel balık önlemeye yardımcı olur. Örneğin, Tablo 1' ' döndürme 1' bulunan 10 tanımlanamayan Sebastes spp. ve 33 Bu cinsin türler için tanımlanan Sebastes ise ' döndürme 3' bulunan sadece iki kimliği belirsiz Sebastes spp. ve 43 üyeleri Sebastes türler için tanımlanan cins. Bu nedenle ' döndürme 3' bilinmeyen Sebastes spp. MaxN sayısı için kullanılacak Bu şekilde, muhafazakar varsayım bu yapılır kimliği belirsiz Sebastes spp. 8 ' döndürme 1' tespit edildi ' dönüş 8'.</li>
	<li>Çoklu rotasyonlar aynı MaxN sayısı belirli bir tür için ise MaxN ile ilk dönüş için 3B nokta ölçümleri seçin.</li>
	<li>Her tür balık 3D ölçümler MaxN oluştu rotasyon alır.<ol>
<li>Adımlar 2,1 2,3 toplanan kaydedilmiş 2D puan 3 boyutlu ölçüm için tam olarak aynı balık gitmek için kullanın.</li>
		<li>Balık burnu ve caudal fins (şekil 3) kenarlarını ucu daha iyi tanıtmayı en az 4 X zoom. Not: Kare adımı öne veya arkaya balık en iyi yönünü 3 boyutlu ölçüm için bulmak için gerekli olabilir. 'En iyi' yönlendirme bir burun ve caudal fins kenarlarını her ikisi fotoğraf makinesi görünür nerede var.</li>
		<li>El ile burun, sonra kenarına, sol fotoğraf kuyruk ucu tıklayın sonra doğru video aynı sırada seçimi yineleyin.</li>
		<li>Doğru tür kimlik 2.2.1 içinde olduğu gibi açılan menüleri seçin.</li>
		<li>Örnek baş ve kuyruk balıkların her ikisi fotoğraf makinesi görünür değilse o zaman işaretlemek için 3B nokta yerine sol ve sağ videoları aynı pozisyonda balık sol tıklayarak bir 3D uzunluk ölçüm mümkün değilse. Önce bilgi alanları doldurun ve "uzunluk ölçüm hariç" yorum. Not: Fotoğraf makineleri farklı türleri için farklı rotasyonları MaxN ortaya çıkabilir; Ancak, herhangi bir belirli türler için bir rotasyon sadece (Tablo 1) ölçümleri gerçekleşmelidir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bütün balıklar için 3D ölçümleri tamamladıktan sonra daha ayrıntılı bir çözümleme için veri as.txt dosyasını dışarı aktarmak.<ol>
<li>'Ölçüm' gidin > 'Ölçüm özetleri' > '3D noktası ve uzunluk ölçüleri' ve save.txt dosya vermek için.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. %95 Z uzaktan yordam species-specific anket alanlar için
Not: Bir tür güvenilir durumlarda su netlik veya aydınlatma olağanüstü koşullarının hariç sırasında verilen bir çalışmada teşhis ortalama mesafe tahmini % 95'i Z mesafedir. Bu hesaplama belirli bir çalışma ortalama oşinografik koşullarını dikkate alır ve her yeni çalışma için yeniden hesaplanmış olması gerekecektir.
<ol><li>Sade önyüklemeyi örnek boyutu her tür için güvenilir algılama mesafesi karakterize etmek büyük olup olmadığını belirlemek için kullanın.<ol>
<li>Her örnek boyutu sınıf (örneğin, örnek boyutu kutuları 5 balık), almak için 1000 rasgele seçilen örnek boyutunun değiştirilmesi ile örnek popülasyondan çizer ve mesafeler bu %1.000 95 parametreli çizer ortalamasını hesaplamak ve sonucu olan arsa asimtotik eğri. Bkz: ek dosyalar 1& 2 sağlanan kodu.</li>
		<li>Yeterli örnekleri gerçek örnek boyutu örnek boyutunun artırılması ile % 95'i Z mesafe asimptot ile karşılaştırarak elde edilmiştir doğrulayın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Kamera mesafe üzerinden bir tür için tüm anketler arasında ölçülen % 95 parametreli olarak % 95'i Z Uzaklık değerini hesaplamak.</li>
	<li>Ankete katılanların % 95'i Z değeri kullanarak her tür için etkili alanı hesaplayın. Not: dönen bir Lander söz konusu olduğunda anketin bir tarama alanı, dış RADIUS iç yarıçap ile aracın fiziksel Kur tarafından belirlenen ve nasıl kameralar tabanına yakın % 95'i Z değeri temsil gözlemlemek mümkün. Lander döndükçe, bir 'şeklinde çörek' anket alanı oluşturulur (şekil 4).<ol>
<li>Olarak anket alanını hesaplamak: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56635/56635eq1.jpg"> Not: Örneğin, nispeten büyük bir tür gibi Yelloweye Rockfish (Sebastes ruberrimus) 3.3 m % 95'i Z uzaktan ve Lander dağıtım başına 30,9 m2 lik etkili Anket: 34,3 m2 (dış çemberi) - 3.4 m2 (iç Daire) = 30,9 m2 (Toplam Anket alanı).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Hesaplanan alanı kullanarak (3.3.1. adım) dönüştürmek bireysel türlerin sayıları (MaxN) yoğunluk tahminleri denklemi kullanarak görsel her anket için içine araştırılmıştır: <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/56635/56635eq2v3.jpg"> Not: Benzer bir yordam yerine bir alan yoğunluğu hacimsel yoğunluğu hesaplamak için kullanılabilir; Ancak, bu işlem burada açıklanmıyor.</li>
</ol><img alt="Table 1" src="/files/ftp_upload/56635/56635table1.jpg"> Tablo 1: örnek MaxN Özet Tablosu. MaxN seçim için her tür red ve kalın metinle gösterilmiştir. Not tanımlanamayan Sebastes spp. için muhafazakar bir MaxN döndürme tarafından tanımlanan türler (rotasyon 3) en Sebastes belirlendi. De, bu çalışmada kullanılan sekiz kamera rotasyonlar iken, sadece dört rotasyonlar kolaylık için Tablo 1 ' de görüntülenir. MaxN seçme işlemi rotasyonlar sayısından bağımsız olarak aynıdır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig1.jpg"> Resim 1: Stereo video Lander. Anahtar donanım numarası (1) 300 m göbek, (2) iki dijital video kaydediciler (DVR) su geçirmez şişe içinde çıkarılabilir 32 GB depolama kartları ile bir renk sıcaklık 5000 K ve Çıkış 3.000 lümen (3) iki LED ışıklar (4). iki kamera ile 620 TV hattı (TVL) kararlılık. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56635/56635fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig2.jpg"> Şekil 2: Kalibrasyon küp (500 x 500 x 300 mm). Bir kalibrasyon iki farklı yönelimleri gösterilen bir küp' kalibrasyon ile örnek: (A) sağ tarafındaki küp kameralar doğru itilir ve (B) küp çehresini kameralar yüze paralel. Kırmızı noktalar bu belirli kalibrasyon yönteminde kullanılan referans noktaları belirtmek ve her zaman numaralı sırada tanımlanmalıdır. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56635/56635fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig3.jpg"> Şekil 3: 3 boyutlu ölçüm Sebastes miniatusyerleştirilir. Burun ve kuyruk sonu ucu stereo ölçüm için izin vermek için her kamera çerçeve içinde tespit edildi. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56635/56635fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56635/56635fig4.jpg"> Şekil 4: alan Lander aracı tarafından incelenmiştir. Etkili alan Lander aracı tarafından incelenen Z mesafe ve her tür için % 95'i Z mesafe en az çevriliydi. Bu alan bir 'şeklinde çörek' anket birim Lander çevresinde oluşturulan unutmayın. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56635/56635fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>

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

Yazarlar ifşa yoktur

Geleneksel MaxN metrik bireyler bir anket sırasında mevcut garantili en az sayıda sayım fikri üzerine esas olan. Balık belirli sayıda aynı anda tek bir video kare görünür durumdaysa, herhangi bir daha az hediye olamaz ama balık mobil ve heterogeneously dağıtılmış olduğundan, tüm bireylerin aynı anda tek bir video kare sırasında görme olasılığı düşüktür . Bu nedenle geleneksel MaxN gerçek balık bolluk16,17hafife yüksektir. Buna ek...

ABD Pasifik Sahil boyunca birçok ticari ve eğlence groundfish balıkçılık için (örneğin, rockfish karmaşık (Sebastes spp.) ve Lingcod (Ophiodon elongatus)) önemli türlerin güçlü ile ilişkili olan yüksek kabartma, alt zor habitatları1,2,3,4,5. Stereo-video damla kameralar göreceli kolaylığı ve işlemin basitliği nedeniyle kayalık yaşam alanları kullanmak için çekici bir sigara extractive araçlardır. Stereo-video kamera sistemleri çeşitli geliştirilen ve Güney yarımkürede, sığ su ekosistemleri6,7,8,9,10' da, dağıtılabilir ve Son zamanlarda, video damla-kameralar Pacific Coast11,12,13boyunca derin su rocky resif ortamları için bir yönetim aracı olarak çekiş kazanmıştır. Varolan bu stereo kamera tasarımları daha verimli bir şekilde yüksek kabartma seafloors Orta Pasifik kıyısında (bakınız tablo, Balık nüfus karakterize etmek için (bundan sonra "İniş" anılacaktır) bir stereo-video kamera sistemi kullanılarak değiştirmek istedi Malzemeler). Çünkü kameralar tam 360 ° zemine açılan konumu14kapsama için izin verilen bir merkez dönen bar monte edildi kullanılan Lander varolan video sistemleri farklıydı. İniş aracı dakikada hızla bolluk ve topluluk kompozisyon bir alanın karakterize ve istatistiksel gücü daha az Lander dağıtımları ile aynı düzeyde ulaşmak bize izin veren bir tam dönüş tamamlandı. (Bkz: Starr (2016)14 Lander yapılandırma ayrıntılarını daha fazla ayrıntı için). Çalışma sisteminde Ön testler araştırmalarımızda fotoğraf makinelerinin sekiz rotasyonlar türlerin bolluk ve zenginlik karakterize etmek yeterli olduğunu ileri sürdü. Bu belirleme döner azalan bir gözlem tarafından türlerin bolluk ve balık yoğunluğu daha uzun damla üzerinde yapıldı. Öneririz uzun emmek süreleri dahil olmak üzere bir pilot çalışma verilen ekosistem/çalışma türler için en uygun emmek zamanı belirlemek için herhangi bir sistem olarak yürütülmelidir.
Eşleştirilmiş stereo kameralar kullanarak, her ikisi de Toplam Anket alan ve video her anket için mutlak balık yoğunluğu hesaplanabilir; Ancak, kameralar dönen kullanım geleneksel balık sayısı ölçümleri değişiklik gerektirdiği. Sabit görüntü sistemleri "MaxN" balıklar bir dağıtım6,10muhafazakar sayısı olarak en sık kullandığınız. Geleneksel MaxN birlikte iki sayım yaptı ve çerçeve için döndürülen bir balık önlemek için tek bir video kare içinde gözlenen belirli bir tür balık en fazla sayısını açıklar. MaxN bu nedenle mevcut olduğu bilinen balık en az sayıda bir tahmin edilmiş ve gerçek balık bolluk6,10hafife. MaxN metrik kameralar her tam rotasyon içinde görülen balık en fazla temsil etmek için tanımlandı.
Aslında bu tür irili ufaklı, renk, hesap için önceki stereo video yöntemleri için ikinci değişiklik oldu ve şekiller farklı maksimum mesafe güvenilir kimlik. Örneğin, O. elongatus gibi büyük türler farklı bir uzun şekil ve güvenilir bir şekilde Squarespot Rockfish (Sebastes hopkinsi) gibi küçük ve şifreli türleri ile karşılaştırıldığında çok daha büyük mesafelerde belirlenebilir. Algılama bu farklı maksimum aralıklar için her tür Lander tarafından örnek etkili alanı olarak değiştirin. Stereo kameralar bize her balık yüksek bir doğruluk derecesi ile üç boyutlu uzayda yerleştirmek izin çünkü kimse her balıktı kameralar olan uzaklığı belirleyebilirsiniz ("olan z ekseni için" adlıYani, "Z mesafe", ölçülen dik kameralar arasında çizilmiş düz çizgi). Her tür için içinde (bundan sonra "% 95'i Z mesafe") tüm bireylerin % 95'i gözlendi mesafe anket alan yarıçap olarak kabul edildi ve ankete toplam alanını hesaplamak için kullanılır. Species-Specific özelliklere ek olarak identifiability suyun bulanıklık gibi çevresel koşullar tarafından etkilenebilir. Bu faktörler zaman ve mekan içinde düzeyinde değişiklik yapabileceğiniz için % 95'i Z Hayatinizda yalnızca toplam olarak kullanılması önemlidir. Süre o-ecek var olmak büyük örnekler için son derece hassas, herhangi bir bireysel Anketi ankete alanında farklı olabilir.
Protokol aşağıda ayrıntılı yönergeler bu ölçümler oluşturmak sağlar. Pasifik Sahili boyunca derin kayalık habitat karakterize etmek için odak noktası oldu değiştirilmiş MaxN sayım için açıklanan metodoloji dönen herhangi bir damla-kamera sistemine kolayca uygun olsa da. Kamera rotasyonlar balık nüfusu tanımlamak için gerekli yerel ekosistemi dinamikleri üzerinde bağlıdır, ancak değiştirilmiş MaxN kavramsallaştırma aynı kalır. Oysa biz fotogrametrik yazılımı 3D stereo video olarak çözümlemeye, Balık üç boyutlu uzayda tam yerini mümkün olduğu sürece benzer şekilde, burada açıklanan teknikleri kolay yazılım platformları arasında uygulanır. Ayrıca, % 95'i Z uzaklık değeri uygulama yaklaşımı gelecekte çalışmaları ile stereo-kameralar tespit species-specific aralıkları için hesap ve daha doğru bir şekilde balık bolluk hesaplamak için düşünülebilir.

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

development of new methods for quantifying fish density using underwater stereo-video tools

Balıkların ekolojik çalışmalar video kamera sistemlerinin kullanımı çekiş ölçüm balık uzunlukları ve tahmin balık Bereket uygun, Sigara extractive yöntemi olarak kazanmak için devam ediyor. Geliştirilen ve örnekleme, örnekleme çaba sabit kamera araçları için karşılaştırıldığında en üst düzeye çıkaran bir tam 360 derece kapsar dönen bir stereo-video kamera araç uygulanmaktadır. Çalışmalar çeşitli statik, stereo-kamera sistemleri son derece doğru ve hassas ölçümler balık elde yeteneği detaylı sahip; odak burada dönen kamera sistemleri kullanarak balık yoğunluğunu ölçmek için yöntembilimsel yaklaşımlar geliştirilmesi üzerinde yapıldı. İlk yaklaşım genellikle balık en az sayıda muhafazakar sayısıdır MaxN verilen kamera anket gözlenen metrik bir değişiklik geliştirmekti. MaxN balık kamera sistemi verilen herhangi bir döndürme içinde gözlenen en fazla sayısı olarak tanımlıyoruz. İki sayım önlemek için önlemler alındığında, bu yöntem MaxN için sabit kameradan alınan daha gerçek bereket daha doğru bir şekilde yansıtabilir. İkinci olarak, stereo-video üç boyutlu uzayda eşlenmesi için balık verdiğinden, mesafe makinesinden kesin tahminleri her balık için elde edilebilir. Ankete species-specific alanları kurmak için % 95 persentil gözlenen mesafe--dan fotoğraf makinesi kullanarak, biz türler arasında algılama farklılıkları için bir tür olduğunu maksimum mesafe kullanarak yoğunluğu tahminleri sulandrarak kaçınırken hesap gözlenen. Muhasebe algılama aralığı için balık zenginliği doğru tahmin için çok önemlidir. Bu metodoloji stereo video araçları uygulamalı bilim ve yönetim bağlamlarda dönen entegrasyon kolaylaştıracaktır.

2013 ve 2014 arasında 816 Araştırmaları Merkezi California Sahili ve 20'den fazla türü üzerinde toplanan MaxN ve % 95'i Z mesafe (şekil 4) veri boyunca dönen stereo-video Lander (şekil 1) ile yürütülen. Türler, büyük olasılıkla türün boyutu, şekli ve rengi (şekil 5) etkileşim nedeniyle görülmektedir tespit etkili aralığında açık desenleri vardı. Örneğin, farklı mesaf...

Watch this Scientific Journal Video about Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools at JoVE.com

Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools

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

The use of video camera systems in ecological studies of fish continues to gain traction as a viable, non-extractive method of measuring fish lengths and ...

development-new-methods-for-quantifying-fish-density-using-underwater

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Environment

9.2K Görüntüleme.  Moss Landing Marine Laboratories. 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.

Video: Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools

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

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

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

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

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

Çevre

Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster (Nephrops norvegicus)

We present a protocol related to a video-tracking technique based on the background subtraction and image thresholding that makes it possible to individually track cohoused animals. We tested the tracking routine with four cohoused Norway lobsters (Nephrops norvegicus) under light-darkness conditions for 5 days. The lobsters had been individually tagged. The experimental setup and the tracking techniques used are entirely based on the open source software. The comparison of the tracking output with a manual detection indicates that the lobsters were correctly detected 69% of the times. Among the correctly detected lobsters, their individual tags were correctly identified 89.5% of the times. Considering the frame rate used in the protocol and the movement rate of lobsters, the performance of the video tracking has a good quality, and the representative results support the validity of the protocol in producing valuable data for research needs (individual space occupancy or locomotor activity patterns). The protocol presented here can be easily customized and is, hence, transferable to other species where the individual tracking of specimens in a group can be valuable for answering research questions.

Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster Nephrops norvegicus

Here we present a protocol to individually track animals over a long period of time. It uses computer vision methods to identify a set of manually constructed tags by using a group of lobsters as case study, simultaneously providing information on how to house, manipulate, and mark the lobsters.

Cohoused suda yaşayan hayvanların uzun süreli Video izleme: Norveç ıstakoz (Nephrops norvegicus) ve günlük Lokomotor aktivite bir vaka çalışması

We present a protocol related to a video-tracking technique based on the background subtraction and image thresholding that makes it possible to ...

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

Structure-from-motion (SfM) photogrammetry is a technique used to generate three-dimensional (3D) reconstructions from a sequence of two-dimensional (2D) images. SfM methods are becoming increasingly popular as a noninvasive way to monitor many systems, including anthropogenic and natural landscapes, geologic structures, and both terrestrial and aquatic ecosystems. Here, a detailed protocol is provided for collecting SfM imagery to generate 3D models of benthic habitats. Additionally, the cost, time efficiency, and output quality of employing a Digital Single Lens Reflex (DSLR) camera versus a less expensive action camera have been compared. A tradeoff between computational time and resolution was observed, with the DSLR camera producing models with more than twice the resolution, but taking approximately 1.4-times longer to produce than the action camera. This primer aims to provide a thorough description of the steps necessary to collect SfM data in benthic habitats for those who are unfamiliar with the technique as well as for those already using similar methods.

We provide a detailed protocol for conducting underwater structure-from-motion photogrammetry surveys to generate 3D models and orthomosaics.

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) ...

Behavioral Tracking and Neuromast Imaging of Mexican Cavefish

Cave-dwelling animals have evolved a series of morphological and behavioral traits to adapt to their perpetually dark and food-sparse environments. Among these traits, foraging behavior is one of the useful windows into functional advantages of behavioral trait evolution. Presented herein are updated methods for analyzing vibration attraction behavior (VAB: an adaptive foraging behavior) and imaging of associated mechanosensors of cave-adapted tetra, Astyanax mexicanus. In addition, methods are presented for high-throughput tracking of a series of additional cavefish behaviors including hyperactivity and sleep-loss. Cavefish also show asociality, repetitive behavior and higher anxiety. Therefore, cavefish serve as an animal model for evolved behaviors. These methods use free-software and custom-made scripts that can be applied to other types of behavior. These methods provide practical and cost-effective alternatives to commercially available tracking software.

Here, we present methods for high-throughput study of a series of the Mexican cavefish behaviors and vital staining of a mechanosensory system. These methods use free-software and custom-made scripts, providing a practical and cost-effective method for the studies of behaviors.

Davranışsal izleme ve Meksika Cavefish Neuromast görüntüleme

Cave-dwelling animals have evolved a series of morphological and behavioral traits to adapt to their perpetually dark and food-sparse environments. Among ...

Davranış

Automatic Image Processing to Determine the Community Size Structure of Riverine Macroinvertebrates

Body size is an important functional trait that can be used as a bioindicator to assess the impacts of perturbations in natural communities. Community size structure responds to biotic and abiotic gradients, including anthropogenic perturbations across taxa and ecosystems. However, the manual measurement of small-bodied organisms such as benthic macroinvertebrates (e.g., &gt;500 &#181;m to a few centimeters long) is time-consuming. To expedite the estimation of community size structure, here, we developed a protocol to semi-automatically measure the individual body size of preserved river macroinvertebrates, which are one of the most commonly used bioindicators for assessing the ecological status of freshwater ecosystems. This protocol is adapted from an existing methodology developed to scan marine mesozooplankton with a scanning system designed for water samples. The protocol consists of three main steps: (1) scanning subsamples (fine and coarse sample size fractions) of river macroinvertebrates and processing the digitized images to individualize each detected object in each image; (2) creating, evaluating, and validating a learning set through artificial intelligence to semi-automatically separate the individual images of macroinvertebrates from detritus and artifacts in the scanned samples; and (3) depicting the size structure of the macroinvertebrate communities. In addition to the protocol, this work includes the calibration results and enumerates several challenges and recommendations to adapt the procedure to macroinvertebrate samples and to consider for further improvements. Overall, the results support the use of the presented scanning system for the automatic body size measurement of river macroinvertebrates and suggest that the depiction of their size spectrum is a valuable tool for the rapid bioassessment of freshwater ecosystems.

The article is based on the creation of an adapted protocol to scan, detect, sort, and identify digitized objects corresponding to benthic river macroinvertebrates using a semi-automatic imaging procedure. This procedure allows the acquisition of the individual size distributions and size metrics of a macroinvertebrate community in about 1 h.

Riverine Makroomurgasızlarının Topluluk Boyut Yapısını Belirlemek için Otomatik Görüntü İşleme

Body size is an important functional trait that can be used as a bioindicator to assess the impacts of perturbations in natural communities. Community ...

Long-term Behavioral Tracking of Freely Swimming Weakly Electric Fish

Long-term behavioral tracking can capture and quantify natural animal behaviors, including those occurring infrequently. Behaviors such as exploration and social interactions can be best studied by observing unrestrained, freely behaving animals. Weakly electric fish (WEF) display readily observable exploratory and social behaviors by emitting electric organ discharge (EOD). Here, we describe three effective techniques to synchronously measure the EOD, body position, and posture of a free-swimming WEF for an extended period of time. First, we describe the construction of an experimental tank inside of an isolation chamber designed to block external sources of sensory stimuli such as light, sound, and vibration. The aquarium was partitioned to accommodate four test specimens, and automated gates remotely control the animals&#39; access to the central arena. Second, we describe a precise and reliable real-time EOD timing measurement method from freely swimming WEF. Signal distortions caused by the animal&#39;s body movements are corrected by spatial averaging and temporal processing stages. Third, we describe an underwater near-infrared imaging setup to observe unperturbed nocturnal animal behaviors. Infrared light pulses were used to synchronize the timing between the video and the physiological signal over a long recording duration. Our automated tracking software measures the animal&#39;s body position and posture reliably in an aquatic scene. In combination, these techniques enable long term observation of spontaneous behavior of freely swimming weakly electric fish in a reliable and precise manner. We believe our method can be similarly applied to the study of other aquatic animals by relating their physiological signals with exploratory or social behaviors.

We describe a set of techniques for studying spontaneous behavior of freely swimming weakly electric fish over an extended period of time, by synchronously measuring the animal&#39;s electric organ discharge timing, body position and posture both accurately and reliably in a specially designed aquarium tank inside a sensory isolation chamber.

Serbestçe Yüzme Zayıf Elektrik Balık Uzun vadeli Davranış Takip

Long-term behavioral tracking can capture and quantify natural animal behaviors, including those occurring infrequently. Behaviors such as exploration and ...

Nörobilim

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

Digital imaging and processing technology have evolved to facilitate the expansion of large-area imaging surveys, which increase our capacity to study the status, trends, and dynamics of organisms living in subtidal habitats. By creating photo-realistic digital twins for ex situ analyses, these approaches allow small field teams to collect substantially more data than was previously possible. Here we present a four-step, large-area imaging survey pipeline and analysis methodology, including image collection, model construction, ecological analysis, and data curation, that has been developed and refined through experimentation over the past decade. Each step described has a consistent focus on the unique value of the original source imagery. While types of data extracted from large-area image surveys are vast, we include here workflows to extract ecological data for structural complexity, community composition, and demographic analyses valuable for monitoring and hypothesis-driven efforts. We additionally include recommendations for metadata standards, which complement the collection of large-area imaging data and support archival efforts facilitating transparency and collaboration between research groups.

This protocol covers a four-step large-area imaging survey methodology used to extract metrics of structural complexity, community composition, and population demographics for coral reef communities. The quality of imagery collected and integrated access to the source imagery are prioritized within each step of the protocol.

Digital imaging and processing technology have evolved to facilitate the expansion of large-area imaging surveys, which increase our capacity to study the ...

Quantifying Fish Swimming Behavior in Response to Acute Exposure of Aqueous Copper Using Computer Assisted Video and Digital Image Analysis

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction. However, these responses may be subtle, and measurement can be challenging. Using juvenile white sturgeon (Acipenser transmontanus) with copper exposures, this paper illustrates techniques used for quantifying behavioral responses using computer assisted video and digital image analysis. In previous studies severe impairments in swimming behavior were observed among early life stage white sturgeon during acute and chronic exposures to copper. Sturgeon behavior was rapidly impaired and to the extent that survival in the field would be jeopardized, as fish would be swept downstream, or readily captured by predators. The objectives of this investigation were to illustrate protocols to quantify swimming activity during a series of acute copper exposures to determine time to effect during early lifestage development, and to understand the significance of these responses relative to survival of these vulnerable early lifestage fish. With mortality being on a time continuum, determining when copper first affects swimming ability helps us to understand the implications for population level effects. The techniques used are readily adaptable to experimental designs with other organisms and stressors.

Measuring the impacts of environmental contaminants on fish behavior is often subjective and challenging particularly when dealing with sublethal endpoints. We describe methods including video technology to quantify swimming behavior of early life stage white sturgeon (Acipenser transmontanus) during and after 96 hr acute exposures to various concentrations of copper.

Bilgisayar Destekli Video ve Dijital Görüntü Analizi Sulu Bakır Akut Maruz Cevabı Balık Yüzme Davranışı nicel

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction.  ...

Using an Automated 3D-tracking System to Record Individual and Shoals of Adult Zebrafish

Like many aquatic animals, zebrafish (Danio rerio) moves in a 3D space. It is thus preferable to use a 3D recording system to study its behavior. The presented automatic video tracking system accomplishes this by using a mirror system and a calibration procedure that corrects for the considerable error introduced by the transition of light from water to air. With this system it is possible to record both single and groups of adult zebrafish. Before use, the system has to be calibrated. The system consists of three modules: Recording, Path Reconstruction, and Data Processing. The step-by-step protocols for calibration and using the three modules are presented. Depending on the experimental setup, the system can be used for testing neophobia, white aversion, social cohesion, motor impairments, novel object exploration etc. It is especially promising as a first-step tool to study the effects of drugs or mutations on basic behavioral patterns. The system provides information about vertical and horizontal distribution of the zebrafish, about the xyz-components of kinematic parameters (such as locomotion, velocity, acceleration, and turning angle) and it provides the data necessary to calculate parameters for social cohesions when testing shoals.

The use of a 3D automatic video system that can track individual and groups of zebrafish is described. As application example we explore the effects of the NMDA-receptor antagonist MK-801 on shoals of zebrafish.

Like many aquatic animals, zebrafish (Danio rerio) moves in a 3D space. It is thus preferable to use a 3D recording system to study its behavior. The ...

Biyoloji

Anesthesia-free Heartbeat Measurements in Freely Moving Zebrafish

Zebrafish (Danio rerio) is a widely used model organism in physiological, pharmacological, and toxicological research due to its genetic similarity to humans and transparent embryonic stage, which facilitates non-invasive cardiovascular studies. However, current methods for heart rate assessment in zebrafish often rely on anesthesia to immobilize the subject, introducing physiological alterations that compromise data accuracy and reproducibility. This study presents a novel, anesthesia-free technique for measuring heartbeat in freely moving zebrafish larvae, addressing a critical limitation in cardiovascular research. The proposed approach integrates shortwave-infrared imaging with machine-learning-based heart tracking, allowing for precise and continuous cardiac activity monitoring in non-immobilized specimens. A convolutional neural network was trained to detect the heart region, and a photoplethysmographic signal was extracted from image sequences to determine heart rate. Experimental validation demonstrated the method's reliability and consistency across multiple test conditions. A key benefit of the methodology is its ability to preserve the natural physiological state of zebrafish, minimizing stress-induced artifacts. This non-invasive, label-free technique offers significant advantages for studying cardiovascular physiology, drug cardiotoxicity, and environmental toxicology, expanding the potential applications of zebrafish as a model for biomedical research.

The study aims to develop technology for anesthesia-free heartbeat measurements in moving zebrafish. Our approach combines shortwave-infrared imaging and machine-learning-based tracking of the heart. It is a non-invasive, label-free, and user-friendly technique that suits a wide range of studies on the zebrafish model.

Zebrafish (Danio rerio) is a widely used model organism in physiological, pharmacological, and toxicological research due to its genetic similarity to ...