Use of different imaging systems for ROV-based mapping of complex benthic habitats

Abstract

Denne studien bruker mini-ROV-er, små fjernstyrte kjøretøyer som bærer kameraer med forskjellige egenskaper som undervanns hyperspektral avbildning (UHI) og høy-definisjon (HD) rød, grønn og blå (RGB) kameraer for å kartlegge bunnhabitater med bløte sedimenter og berggrunn. Karihavet på Nordmøre er en naturtype som kallet poll. Disse karakteriseres som et saltvannsbasseng med avgrensede terskler ut mot åpne fjorder, som begrenser vannutveksling. Her kan det finnes arter med kaldtvannsutbredelse (<7 °C) bare funnet i tilsvarende poller langs norskekysten. Oppdagelsen av disse spesielle habitatene som finnes i Karihavet ble gjort av dykkere og er et eksempel på Citizen-science for kartlegging av artsobservasjoner langs norskekysten. Poller er en naturtype som har vært svært lite studert med hensyn til biologi.

Det ble målt klare endring i miljøvariablene saltholdighet og temperatur på 25 meters dyp mot kaldere og tettere vann. På større dyp enn 20 meter endret artssammensetningen seg til å inkludere arter med kaldtvannsutbredelse. En slik art som forekom fra 24 meters dyp var høye forekomster av muslingen Chlamys islandica, et kamskjell som tidligere har vært mye trålt i Barentshavet. Biologisk mangfold og stor forekomst av filtrerende arter som dekker større områder fra 20-30 m dyp indikerer en ekstremt produktiv sone i Karihavet. Bruken av muliggjørende teknologi for å kartlegge havet kan gjøres over et stort spenn av skalaer i tid og rom. Observasjonspyramiden bruker lag med informasjon fra forskjellige plattformer for å systematisere havobservasjoner og trekke ut informasjon fra overlappende lag. I denne oppgaven blir observasjonspyramiden brukt for å hente ut biologisk informasjon ved sammenligning av forskjellige metoder som innsamlede prøver (fra dykkere) og forskjellige optiske metoder som RGB-ROV video analyse, undervanns hyperspektral avbildning (UHI) og undervannsfotogrammetri (UPG) i samme habitat.

Nye modelleringsmetoder hentet fra RGB-kamera kalt undervannsfotogrammetri (UPG) har tidligere blitt brukt i arkeologisk undervannsforskning, og i nyere tid blitt brukt til biologisk kartlegging. Denne metoden ble brukt til kartlegging av havbunnen fra 35 meters dyp bløte sedimenter opp langs en vegg til 10 meter dybde.

UPG bruker overlappende bilder for å estimere plassering av objekter i 3D-rom og lager en 3D-modell fra 2D-overlappende bilder. Bruken av UPG muliggjorde en kontinuerlig visualisering av videodataene hentet fra ROV-videoen uten forhåndsprogrammert høydekontroll, kjent geolokalisering eller laserbasert skala beregning. Enkle målinger av størrelse av objekter, diversitetsindekser, habitatkartlegging og klassifisering ble gjort. Metoden kunne registrere og plassere gjenstander så små som kalkrørsormer på flate berggrunns-vegger, og oppnådde en romlig skala på mindre enn en cm. Mer verifisering av nøyaktigheten av denne metoden er nødvendig for å kontrollere nøyaktigheten til målingene som er hentet fra UPG, som vil være neste trinn i prosessen med å vurdere UPG for bruk i biologiske undersøkelser av havbunnen og oppnå absolutt størrelsesmåling.

Undervanns hyperspektral avbildning (UHI) ble brukt til å kartlegge habitater med bløte sedimenter for å kartlegge objekter med ulike spektrale egenskaper. Disse ble klassifisert i seks organismeklasser; dyregrupper, ulike algegrupper og sediment klasser. Bioklastiske sedimenter som består av kalkskallbiter av døde og levende dyr var mulig å isolere i en egen klasse på grunn av kalkholdige elementer som forårsaker høy intensitet i spektral reflektans (λ). Denne klassen kan brukes til å kvantifisere produksjon av plankton-filtrerende arter som muslinger og kalkholdige rørormer for å estimere produktivitet. Ved å demonstrere ROV-UHI-kartlegging, bidrar i denne studien til å etablere bruk av UHI for bunnhabitatkartlegging og estimering av romlig dekning av arter i habitatet.

This study uses mini-ROVs, small remotely controlled vehicles carrying cameras with different properties such as the underwater hyperspectral imager (UHI) and the high definition (HD) red, green, and blue (RGB) camera to map benthic habitats in both soft sediment and bedrock vertical walls in a poorly examined nature type (semi-enclosed bay), at a location called Karihavet in Nordmøre inhabiting species with cold-water (<7 °C) distribution only found in similar bays along the Norwegian coastline and the Svalbard-Barents Sea region. The discovery of these special habitats, present in Karihavet, were done by SCUBA divers and is an example of citizen science for mapping of species observations along the Norwegian coast. Semi-enclosed bays are a nature type that has been very little studied in terms of biology.

There was a clear change in salinity and temperature at 25 meters depth towards colder and denser water. At depths deeper than 20 meters the faunal species composition changed to include typical cold-water species from the Arctic. One such species that occurred at >24 meters depth was high occurrence of the bivalve Chlamys islandica, a scallop that has previously been a focused species for trawling in the Barents Sea (intensive trawling during 1987-1989). This study showed that biodiversity and coverage of filter feeding species indicated the depth range from 20-30 meters is an extremely productive zone in Karihavet, characterized with substrate covered with red coralline algae and bioclastic sediments.

The use of enabling technology to survey the ocean can be done over a big range of spatial levels. The observational pyramid uses layers of information from different platforms to systemize ocean observations. For this study the observational pyramid is applied to extract biological information from the comparison of physical samples (from SCUBA-diving) and different optical methods like RGB-ROV video analysis, underwater hyperspectral imaging (UHI) and underwater photogrammetry (UPG) across the same habitat.

Assessment of new modeling methods derived from RGB-camera imaging data called underwater photogrammetry (UPG) previously used in underwater archeological research were done mapping the seafloor from 35 meters depth soft sediments to a 10 meters depth vertical wall. UPG uses overlapping images to estimate object placement in 3D space and creates a 3D model derived from 2D overlapping images. The use of UPG enabled a continuous visualization of the video-data derived from ROV-video data without preprogrammed altitude control, known geolocations or lasers, but simple measurements of size estimation of objects, diversity indexes, habitat mapping and classification could be done. The method could register and place objects as small as calcareous tubeworms onto flat bedrock walls, obtaining sub-centimeter spatial resolution. More verification of accuracy of this method is needed to control the accuracy of the measurements derived from UPG, which will be the next step in the process of assessment of UPG for use in biological surveying of the seafloor and obtaining absolute size measuring.

Underwater hyperspectral imaging (UHI) was used to map the soft sediments to collect hyperspectral data of the area, and objects with different spectral properties were classified into six classes of animals, different algae groups, and sediment classes. Bioclastic sediments that consist of calcareous shell pieces of dead and living animals were possible to identify and map in a single class of objects of interest (OOI) due to its high-intensity spectral reflectance (λ). This class can be used to quantify production of filter feeding species like mollusks and calcareous tubeworms and estimate productivity. By demonstrating ROV-UHI mapping, this study contributes to establishing the use of UHI for benthic habitat mapping and estimating spatial coverage of species in the habitat.