Se generan más y más datos e imágenes durante la investigación oceánica. Para poder evaluar científicamente los datos de la imagen, se necesitan procedimientos automatizados. Los investigadores han desarrollado un flujo de trabajo estandarizado para el análisis sostenible de imágenes marinas por primera vez.
La evaluación de grandes cantidades de datos se está volviendo cada vez más relevante en la investigación oceánica. Los robots de buceo o los vehículos autónomos submarinos, que realizan mediciones de forma independiente en las profundidades del mar, ahora pueden grabar grandes cantidades de imágenes de alta resolución. Para evaluar estas imágenescientíficamente de manera sostenible, se deben cumplir una serie de requisitos previos en la adquisición, curación y gestión de datos ". En los últimos tres años, hemos desarrollado un flujo de trabajo estandarizado que permite evaluar científicamente grandes cantidades de datos de imágenes de manera sistemática ysosteniblemente ", explica el Dr. Timm Schoening del grupo de trabajo" Monitoreo de aguas profundas "encabezado por el Prof. Dr. Jens Greinert en GEOMAR. El trasfondo de esto fue el proyecto" Impacto minero "de JPIOceans. El vehículo submarino autónomo ABYSS estaba equipado con unNuevo sistema de cámara digital para estudiar el ecosistema alrededor de los nódulos de manganeso en el Océano Pacífico. Con los datos recopilados de esta manera, el área de trabajow fue diseñado y probado por primera vez.Los resultados ya han sido publicados en la revista internacional Datos científicos .
El procedimiento se divide en tres pasos: adquisición de datos, conservación de datos y gestión de datos, en cada uno de los cuales se deben completar los pasos intermedios definidos. Por ejemplo, es importante especificar cómo se configurará la cámara, qué datos separa capturar, o qué iluminación es útil para poder responder a una pregunta científica específica. En particular, los metadatos del robot de buceo también deben registrarse ". Para el procesamiento de datos, es esencial vincular los datos de imagen de la cámaracon los metadatos del robot de buceo ", dice Schoening. El AUV ABYSS, por ejemplo, registra automáticamente su posición, la profundidad de la inmersión y las propiedades del agua circundante." Toda esta información tiene que estar vinculada a la imagen respectiva porque proporcionainformación importante para la evaluación posterior ", dice Schoening. Una tarea enorme: ABYSS recolectó más de 500,000 imágenes del fondo marino en alrededor de 30 inmersiones. Varios programas, que el equipo desarrolló especialmente para este propósito, garantizaronsombrero los datos fueron reunidos.Aquí, se eliminó el material de imagen inutilizable, como aquellos con desenfoque de movimiento.
Todos estos procesos ahora están automatizados. "Hasta entonces, sin embargo, una gran cantidad de pasos largos habían sido necesarios", dice Schoening. "Ahora el método se puede transferir a cualquier proyecto, incluso con otros AUV o sistemas de cámara."El material procesado de esta manera se puso a disposición permanente para el público en general.
Finalmente, la inteligencia artificial en la forma del algoritmo especialmente desarrollado "CoMoNoD" se utilizó para la evaluación en GEOMAR. Registra automáticamente si los nódulos de manganeso están presentes en una foto, en qué tamaño y en qué posición. Posteriormente, por ejemplo, elimágenes individuales podrían combinarse para formar mapas más grandes del fondo marino. El próximo uso del flujo de trabajo y los programas recientemente desarrollados ya está planeado: en la próxima expedición en la primavera del próximo año en dirección a los nódulos de manganeso, la evaluación del material de la imagen serátener lugar directamente a bordo. "Por lo tanto, llevaremos algunas computadoras particularmente potentes con nosotros a bordo", dice Timm Schoening.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Centro Helmholtz de Investigación del Océano Kiel GEOMAR . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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