Robot Goes Fishing: Rapid, High-Resolution Biological Hotspot Mapping in Coral Reefs with Vision-Guided Autonomous Underwater Vehicles

要約

サンゴ礁は急速に変化する複雑な生態系であり、監視と研究が極めて重要です。
生物学的ホットスポットの検出は、サンゴ礁管理者が監視と介入のタスクに限られたリソースの優先順位を付けるのに役立ちます。
ここでは、カメラを備えた自律型水中ビークル (AUV) を、視覚検出器や写真測量と組み合わせて、これらのホットスポットをマッピングして特定するために使用する方法を検討します。
このアプローチでは、高速なフィードバック サイクルで高い空間解像度の情報を提供できます。
私たちの知る限りでは、AUV を使用して、サンゴ礁の地形と連携して視覚的に観察された細粒生物学的ホットスポット マップを収集する最初の試みの 1 つを紹介します。
私たちのホットスポット マップは、サンゴ礁の生物多様性と豊かさの確立された代用指標であるしわ性、および 3D 再構成の視覚的検査と相関しています。
また、大規模な公開データセットで事前トレーニングされたこれらの視覚検出器を使用して、このアプローチを新しいサンゴ礁に適用した場合のスケーリングの問題も調査します。

要約(オリジナル)

Coral reefs are fast-changing and complex ecosystems that are crucial to monitor and study. Biological hotspot detection can help coral reef managers prioritize limited resources for monitoring and intervention tasks. Here, we explore the use of autonomous underwater vehicles (AUVs) with cameras, coupled with visual detectors and photogrammetry, to map and identify these hotspots. This approach can provide high spatial resolution information in fast feedback cycles. To the best of our knowledge, we present one of the first attempts at using an AUV to gather visually-observed, fine-grain biological hotspot maps in concert with topography of a coral reefs. Our hotspot maps correlate with rugosity, an established proxy metric for coral reef biodiversity and abundance, as well as with our visual inspections of the 3D reconstruction. We also investigate issues of scaling this approach when applied to new reefs by using these visual detectors pre-trained on large public datasets.

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