1. Sistema automàtic de fotomosaic subaquàtic per a l’avaluació de la comunitat bentònica utilitzant el vehicle d’operació remota crawler a l’observatori OBSEA
- Author
-
Domínguez López, Luisa, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Electrònica, and Toma, Daniel
- Subjects
vehicle d'observació remota ,Aquatic ecology ,Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesura::Sensors i actuadors [Àrees temàtiques de la UPC] ,hàbitat bentònic ,seguiment ,peixos ,Ciències del mar ,vídeo submarí ,ecosistemes costaners ,Ecologia aquàtica ,Marine sciences - Abstract
La contínua necessitat d'estudiar els oceans ha portat al desenvolupament de noves tecnologies marines per a l'adquisició de dades oceanogràfiques, biològiques, i biogeoquímiques multiparamètriques en temps real. Fins ara, l'avaluació de les poblacions bentòniques i els estudis de biodiversitat es basaven en l'ús de plataformes d'observació submarina fixes i càmeres estàtiques amb un camp de visió limitat. Pel fet que proporcionaven una petita representació de la realitat, es desenvolupen noves plataformes mòbils acoblades als observatoris fixos. Aquest treball es basa en l'observatori cablejat OBSEA, que forma part de l'Observatori Europeu Multidisciplinari del Fons Marí i la Columna d'Aigua (EMSO), i en un Vehicle d'Observació Remota (ROV), el Crawler submarí, que és una versió modificada de la sèrie de plataformes "Wally". El nou ROV és fàcilment desplegable per a monitorar les comunitats bentòniques, entre altres índexs biològics, a profunditats de fins a 50 metres. Aquí es presenta els components del Crawler i els algorismes de processament d'imatges que es realitzen per a la càmera HD incrustada en una esfera de cristall en la part davantera del vehicle. Com a context, es disposa d'una càmera de 360° amb una inclinació de 180° que permet obtenir un camp de visió (FOV) panoràmic. En aquest treball es mostra els resultats assolits mitjançant transsectes de vídeo d'anada i tornada al voltant de la plataforma OBSEA. El control de la càmera ha estat millorat amb un sistema automàtic de fotomosaic . A més, es detalla els resultats aconseguits en les proves de calibratge de la càmera fetes en diferents escenaris, amb correccions degudes a factors interns i externs de la càmera. Tanmateix, s'explica la selecció de l'àrea d'interès i com s'ha emprat una transformació de perspectiva segons la teoria de la projecció. Finalment, s'exposa una anàlisi de les imatges a través de gradients espacialment heterogenis amb propòsit d'escalar les dades locals a àrees més grans. La continua necesidad de estudiar los océanos ha llevado al desarrollo de nuevas tecnologías marinas para la adquisición de datos oceanográficos, biológicos y biogeoquímicos multiparamétricos en tiempo real. Hasta ahora, la evaluación de las poblaciones bentónicas y estudios de biodiversidad se basaban en el uso de plataformas de observación submarina fijas y cámaras estáticas con un campo de visión limitado. Al proporcionar una pequeña representación de la realidad, se desarrollan nuevas plataformas móviles ensambladas en los observatorios fijos. Este trabajo se basa en el observatorio cableado OBSEA, que forma parte del Observatorio Europeo Multidisciplinar del Fondo Marino y la Columna de Agua (EMSO), y en un Vehículo de Observación Remota (ROV), el Crawler submarino, que es una versión modificada de la serie de plataformas "Wally". El nuevo ROV es fácilmente desplegable para monitorear a las comunidades bentónicas, entre otros índices biológicos, a profundidades de hasta 50 metros. Aquí se presentan los componentes del Crawler y los algoritmos de procesamiento de imágenes que se realizan para la cámara HD incrustada en una esfera de cristal en la parte delantera del vehículo. Como contexto, se dispone de una cámara de 360° con una inclinación de 180° que permite obtener un campo de visión (FOV) panorámico. En este trabajo se muestra los resultados alcanzados mediante transectos de vídeo de ida y vuelta en torno a la plataforma OBSEA. El control de la cámara ha sido mejorado con un sistema automático de fotomosaico. Además, se detalla los resultados conseguidos en las pruebas de calibración de la cámara realizadas en diferentes escenarios, con correcciones debidas a factores internos y externos de la cámara. Sin embargo, se explica la selección del área de interés y cómo se ha utilizado una transformación de perspectiva según la teoría de la proyección. Por último, se expone un anàlisis para escalar los datos locales a áreas de mayor tamaño. The continuing need to study the oceans has led to the development of new marine technologies for the acquisition of real-time multi-parametric oceanographic, biological and biogeochemical data. So far, assessment of benthic populations and biodiversity studies have relied on the use of fixed underwater observation platforms and static cameras with a limited field of view. Because they provided a small representation of reality, new mobile platforms coupled to the fixed observatories are developed. This work it is based on the OBSEA cabled observatory, that is part of European Multidisciplinary Seafloor and water column Observatory (EMSO), and a Remote Observation Vehicle (ROV), the underwater Crawler, which is a modified version of the "Wally" platform series. The new ROV is easily deployable for monitoring benthic communities, among other biological indices, to depths up to 50m. Here we present the Crawler components and the image processing algorithms that done for the HD camera embedded in a glass sphere on the front of the vehicle. As a context, we have a 360º camera with a 180º tilt allowing us to obtain a panoramic field of view (FOV). In this work we present the results obtained through video transects back and forth around the OBSEA platform. The control of the Crawler camera has been enhanced with an automatic underwater photomosaic system with the objective to generate a mobile monitoring system. Moreover, we detail the results obtained for the camera calibration tests done in air, pool and sea scenarios, with corrections due to position of the camera and problems in terms of reflectance and light scattering. In addition, we explain the selection of the area of interest and how a perspective transformation has been employed according to projection theory. We present an analysis of images through spatially heterogeneous gradients with the aim of scalin the local data to larger areas.
- Published
- 2022