Underwater Multispectral Laser Serial Imager for Spectral Differentiation of Macroalgal and Coral Substrates
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of innovative underwater remote sensing detection and imaging methods, such as continuous wave laser line scan or pulsed laser (i.e., LiDAR—Light Detection and Ranging) imaging approaches can provide novel solutions for studying biological substrates and manmade objects/surfaces often encountered in underwater coastal environments. Such instruments can be used shipboard or coupled with proven and available deployment platforms as AUVs (Autonomous Underwater Vehicles). With the right planning, large areas can be surveyed, and more extreme and difficult-to-reach environments can be studied. A prime example, and representing a certain navigational challenge, is the under ice in the Arctic/Antarctic or winter/polar environments or deep underwater survey. Among many marine biological substrates, numerous species of macroalgae can be found worldwide in shallow down to 70+ m (clear water) coastal habitats and are essential ecosystem service providers through the habitat they provide for other species, the potential food resource value, and carbon sink they represent. Similarly, corals also provide important ecosystem services through their structure and diversity, are found to harbor increased local diversity, and are equally valid targets as “keystone” species. Hence, we expand current underwater remote sensing methods to combine macroalgal and coral surveys via the development of a multispectral laser serial imager designed for classification via spectral response. By using multiple continuous wave laser wavelength sources to scan and illuminate recreated benthic environments composed of macroalgae and coral, we show how elastic (i.e., reflectance) and inelastic (i.e., fluorescence) spectral responses can potentially be used to differentiate algal color groups and certain coral genus. Experimentally, three laser diodes (450 nm, 490 nm, 520 nm) are sequentially used in conjunction with up to 5 emission filters (450 nm, 490 nm, 520 nm, 580 nm, 685 nm) to acquire images generated by laser line scan pattern via high-speed galvanometric mirrors. Placed directly adjacent to a large saltwater imaging tank fitted with optical viewports, the optical system records target substrate spectral response using a photomultiplier preceded by a filter and is synchronously digitized to the scan rate by a high sample rate Analog-to-Digital Converter (ADC). Acquired images are normalized to correct for imager optical effects allowing for fluorescence intensity-based pixel segmentation via intensity thresholding. Overall, the multispectral laser serial imaging technique shows that the resulting high resolution data can be used for detection and classification of benthic substrates by their spectral response. These methods highlight a path towards eventual pixel-wise spectral response analysis for spectral differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».