Koster historical biodiversity assessment

オカレンス（観察データと標本)
最新バージョン Wildlife.ai により出版 10月 22, 2024 Wildlife.ai
ホーム:
http://www.subsim.se
公開日:
2024年10月22日
公開者:
Wildlife.ai
ライセンス:
CC-BY 4.0

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説明

Dataset of species records extracted from video footage recorded by remotely operated vehicles (ROVs) in the marine protected area Kosterhavets nationalpark on the Swedish west-coast. The original movies were collected during 1997-2023. This data set is based on videos of 70 transects across slopes and rock walls in the National Park at depths between 7-105 m. Species records were extracted from the movies using Yolov8 model, while depth information was extracted with the easyOCR python package from the ROV video overlays. Original videos are archived and accessible at Tjärnö Marine Laboratory’s (Univerisity of Gothenburg). The analysis was performed using the Swedish platform for subsea image analysis (www.subsim.se). We acknowledge the support of the technical officers and ROV pilots at Tjärnö Marine Laboratory, in particular Tomas Lundälv, Roger Johannesson, and Joel White.

データ レコード

この オカレンス（観察データと標本) リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、72,369 レコードが含まれています。

この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。

バージョン

次の表は、公にアクセス可能な公開バージョンのリソースのみ表示しています。

引用方法

研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:

Nilsson C (2024). Koster historical biodiversity assessment. Version 1.4. Wildlife.ai. Occurrence dataset. https://ipt.gbif.org.nz/resource?r=koster_historical_assessment&v=1.4

権利

研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:

パブリッシャーとライセンス保持者権利者は Wildlife.ai。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY 4.0) License.

GBIF登録

このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: 51d0bd32-e215-45ea-a04d-47a474336125が割り当てられています。   GBIF New Zealand によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているWildlife.ai が、このリソースをパブリッシュしました。

キーワード

Occurrence; Machine Observations; YOLOv8; Benthic Invertebrates; Koster; Hard Substrate; Marine Biology; Marine Biodiversity; Marine Ecology; Subtidal Zone; Observation; Machine Observations; YOLOv8; Benthic Invertebrates; Koster; Hard Substrate; Marine Biology; Marine Biodiversity; Marine Ecology; Subtidal Zone

連絡先

Christian Nilsson
  • メタデータ提供者 ●
  • 最初のデータ採集者 ●
  • 連絡先 ●
  • 研究代表者
  • Researcher
University of Gothenburg
  • Anders Zornsgatan 34B
412 72 Gothenburg
Västra Götaland
SE
  • 0730682795
Joel White
  • 連絡先
  • Research Engineer
University of Gothenburg, Tjärnö Marine Laboratory
  • Laboratorievägen 10
452 96 Strömstad
Västra Götaland
SE
  • +46 31-786 96 03
Victor Anton
  • データ公開者
  • GM
Wildlife.ai
NZ
Emil Burman
  • プログラマー
  • Researcher
University of Gothenburg
  • Medicinaregatan 7B
413 90 Gothenburg
Västra Götaland
SE
Jurie Germishuys
  • プログラマー
  • Data Scientist
Combine Control Systems AB
  • Västra Hamngatan 8
411 17 Gothenburg
Västra Götaland
SE
Matthias Obst
  • データ所有者
  • Researcher
University of Gothenburg
  • Medicinaregatan 7B
413 90 Gothenburg
Västra Götaland
SE
  • +4676-618 38 27

地理的範囲

Data collected from the area west of the island of Yttre Vattenholmen. For additional information, feel free to contact authors.

座標（緯度経度） 南 西 [58.9, 11.1], 北 東 [58.9, 11.1]

時間的範囲

開始日 / 終了日 1997-08-27 / 2023-10-09

プロジェクトデータ

Biodiversity assessment of distribution size and relative abundance of 17 unique benthic invertebrate taxa. Assessment made by applying a YOLOv8 model trained on image data from ROV footage of the study site to 70 ROV transects from 1997-2023.

タイトル Depth Learning - Using Deep-Learning Object Detection Software to Investigate Spatiotemporal Vertical Ecological Trends on a Submarine Canyon Wall in Northern Skagerrak
Study Area Description Rock walls and slopes from 7-105m in the area west of the island of Yttre Vattenholmen.

プロジェクトに携わる要員:

Christian Nilsson
  • 研究代表者
Victor Anton
  • データ公開者
Emil Burman
  • プログラマー
Jurie Germishuys
  • プログラマー
Matthias Obst
  • データ所有者

収集方法

Sampling was performed by ROV from Tjärnö Marine Laboratory. Transects were taken for various purposes and are non-standardized. Thus, time spent at each depth and distance to substrate may vary. Transects are defined as consecutive filming of the study site until departure and may have depths removed if the ROV was not filming the habitat of interest for this study (hard substrate) at these depths. Additionally, inconsistency may exist between substrate depths and ROV depths where the ROV was not filming perpendicular to the seafloor. For further information, contact Joel White or Christian Nilsson.

Study Extent Archived ROV footage from the area west of Yttre Vattenholmen was utilized. All footage available with sufficient depth information was utilized. Footage was collected for various purposes, therefore sampling frequency & temporal resolution varies.
Quality Control Average maxcount per depth (organismQuantity) was added to provide insight regarding false positives. If individualCount for an observation is significantly higher than organismQuantity a false positive may be possible. For further information, contact Christian Nilsson.

Method step description:

  1. ROV depth for each image frame of videos was extracted from the video overlay using the EasyOCR python package. Depth was connected to YOLOv8 model observations through frame number in R, after which maximum and mean individual count was summarized from each transect for each taxon.

書誌情報の引用

  1. Koster historical invertebrate model - SUBSIM 17tx. (model used to generate annotations) https://doi.org/10.5281/zenodo.13589902

追加のメタデータ

代替識別子 51d0bd32-e215-45ea-a04d-47a474336125
https://ipt.gbif.org.nz/resource?r=koster_historical_assessment