コーラルコロニースケールマッピング

コーラルコロニーの生存を追跡するための監視ツール

地下マッピングは、マッピングフットプリントが最小のリモートセンシングアプローチですが、最高の空間分解能を提供します。 通常はシュノーケラーやダイバーが操作する水中写真を使用し、サンゴ礁の非常に狭い領域に焦点を当てます。 写真を取得する方法は、空中ドローンでマッピングする場合と同じです。 近接写真測量は、サンゴの成長と喪失の非常に微妙な変化(ミリメートルスケールなど)を記録できます。これは、外植地を監視するための強力なツールです。 

近接写真測量は、Structure-from-Motion(SfM)と呼ばれる手法と組み合わせて使用​​され、サンゴ礁の構造の非常に高解像度の3次元モデルを作成します。 サンゴ礁構造のXNUMXDモデルを使用して、珊瑚に依存する魚やその他の珊瑚礁に関連する生物の珊瑚礁の重要な特徴である皺の変化を監視できます。 構造に加えて、生きているサンゴの変化、生物多様性、病気、侵入種からの影響も監視できます。

3D点群サンゴ

何百枚ものステレオ写真から作成されたエルクホーンコーラル(ミドリイシ)の3D点群。 画像©SteveSchill

Nature Conservancy(TNC)は、米領バージン諸島(USVI)でこの作業を主導しており、移植されたサンゴのコロニーの成長を調査しています。 以下のケーススタディをお読みください。

ケーススタディ:USVIでサンゴの回復を監視するための写真測量

アメリカ領バージン諸島の地図

アメリカ領バージン諸島を強調する島のカリブ海の地図。 画像©TheNature Conservancy

セントクロア島にあるUSVIコーラルイノベーションハブは、サンゴ礁の健康を改善し、サンゴ礁がもたらすメリットを最大化するためのスケーラブルなソリューションを開発および展開するという包括的な目的を持った、TNCのカリブ海サンゴ戦略の一部です。変化する気候の中で人々と自然に。 USVIコーラルイノベーションハブには、陸上のサンゴの苗床と研究所、および性的および無性のサンゴ繁殖アプローチが適用され、大規模なサンゴの回復がテストされているいくつかの水中サンゴの苗床が含まれています。 USVIコーラルイノベーションハブは、サンゴ礁保全活動の影響を正確かつ効率的に定量化するための新しい技術と監視プロトコルを開発することを目的として、写真測量技術を適用して、領土内のサンゴ回復プロジェクトを監視しています。

USVIのTNCサンゴ科学者は、修復活動の前、最中、後の時点でサンプリングすることにより、従来のサンゴ礁モニタリング調査(たとえば、底生生物と魚の大西洋および湾岸ラピッドリーフアセスメントダイバー調査)と標準化された近接写真測量技術を組み合わせています。 (つまり、Structure-from-Motion)。 目的は、オルソモザイクおよび数値標高モデル製品を定期的に収集および分析して、サンゴの復元および制御(復元されていない)サイトの変化を監視することです。 ステレオ写真から生成されたデジタル表面モデルにより、XNUMX次元構造の変化に基づいて、サンゴの成長と喪失の小さな変化をミリメートルスケールで監視できます。

サンゴ保育園

Emmanuel Irizarry-Sotoは、保育園でマイクロフラグメント化されたボルダースターサンゴを観察しています。 写真©TheNature Conservancy

この情報を使用して、TNCサンゴの科学者は、しわ(サンゴ礁構造のXNUMX次元配置)、病気、サンゴの成長、喪失など、サンゴ礁の変化を監視できます。 これらのデータは、時間と空間におけるサンゴ礁生息地の回復の影響を定量化し、回復した場所と復元されていない場所のサンゴ礁構造の変化を比較できるようにするために不可欠です。 構造の複雑さとしわに及ぼす回復の影響の分析は、沿岸保護のためのサンゴ礁と魚や他のサンゴ礁関連生物の不可欠な生息地を維持または強化することを目的としたサンゴ礁回復プロジェクトに特に関係があります。

運動データからの構造

米領バージン諸島、セントクロア島のケインベイの例では、さまざまな時点(左から右:2019年XNUMX月からXNUMX月)で収集された運動からの構造データにより、オペレーターはフォトモザイクとデジタル表面モデル。 左:移植前。 中央:移植後。 右:サンゴの移植後の付着/成長(黄色)と侵食(赤)を示す変化の検出。 画像©TheNature Conservancy

USVIでは、この監視アプローチとテクノロジーは、さまざまな修復プロジェクトのニーズを満たすために開発され続けています。 たとえば、写真収集方法は特定のサイトのパラメーター(浅い対深い、トランセクト対プロット)に適合され、アルゴリズムが繰り返されて、変化の測定に最も役立つメトリックが導き出されます。

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