Assessing the ability to detect and identify forage fish schools and species from Remotely Piloted Aircraft Systems video surveys in Coastal BC
Notice bibliographique
Résumé
Remotely piloted aircraft systems (RPAS) present a potentially efficient method for quantifying surface-schooling forage fish species in important nearshore habitats. In British Columbia, this method could help fill data gaps in the distribution and abundance of key forage fish species (e.g. Pacific herring, Northern anchovy, Pacific sand lance). However, the ability to detect subsurface targets in marine habitats in aerial imagery is subject to errors caused by poor environmental conditions (e.g. high turbidity, waves, sun glint) and influenced by target characteristics (e.g. depth in the water column, contrast with background, size). Here, we aimed to evaluate the effects of environmental and target variables on fish detection in RPAS imagery through a controlled experiment (Objective 1) and tested this method at natural conditions in nearshore sites around Vancouver Island, BC (Objective 2) to create a method that can be used to quantify forage fish with maximum accuracy for future conservation purposes. In objective 1, by collecting imagery of a model fish school placed at different depths under a wide range of environmental conditions, we determined that RPAS surveys should target clear skies, low to moderate sun altitudes, glassy seas, low winds, and low turbidity. Target colour and depth also impacted the ability to detect the forage fish-like lures. In objective 2, we detected 612 forage fish schools in 750 minutes of RPAS video imagery collected around coastal Vancouver Island. We were able to identify shiner surfperch with high confidence but were not able to differentiate sand lance and herring very often. Additionally, we found that among school fish characteristics and environmental conditions, school size and contrast, and wave height and sun altitude greatly impacted the detectability of forage fish schools in RPAS imagery. These results will help inform future RPAS forage fish surveys and minimize detectability errors.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».