Use of seabed classification methodology to obtain species information from fisheries acoustic data
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Recent developments and success in acoustic seabed classification has prompted us to use ideas from this field to explore the important and limiting question of species discrimination in fisheries acoustic data. Many parallels exist between backscattered signals from the seabed and from fish/plankton especially when we view echograms as echo intensity maps analogous to multibeam seabed images. Our approach is similar to that used for multibeam seabed classification. We divide the echogram into cells, each containing echo intensity information from a small depth interval and a small number of pings. Image processing techniques then capture features that characterize the acoustic structure of each cell. PCA is then used to find the most effective feature combinations. This is followed by K-means partition for unsupervised classification. Classes reflect the acoustic diversity of the cells, a prerequisite for species classification. The process is useful to find features that will yield a high level of acoustic diversity and to explore the amount of species information that is available. We tested a subset of this approach on data that were collected with a 38 kHz Simrad EK500 echo sounder during a Pacific hake (Merluccius productus) assessment survey in the Strait of Georgia, British Columbia, Canada. The analysis focused on acoustic returns from hake, rockfish, and plankton aggregations that were 'ground-truthed' with catch information. More than 50 cells with different species, densities and depths were selected. Features were obtained from two multi-fractal analysis methods, which were applied to backscatter (SV) data without, and with thresholds of -80 and -70 dB. Each method generated a set of 33 features. Sets were submitted individually and in combination to PCA. The first three principal components contained 90% or more of the variance. Feature classification with K-means partitioning generated classes that showed significant acoustic diversity and good correspondence between acoustic classes and species. These results are encouraging and tests on a larger data set of single and multi-frequency data and with a wider range of different features are planned. For multi-frequency data, dB differencing could provide additional features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».