Процедура обробки цифрового зображення для дистанційної реєстрації кількості Daphnia sp. у водоймі
Анотація
Наведено науково-технічний підхід до розробки ескізного варіанту процедури дистанційної реєстрації наявності на певній ділянці водоймища значної кількості фільтраторів зоопланктону шляхом комп'ютерної обробки цифрового фото цієї ділянки. Йдеться про процедуру, що включає приманювання зоопланктону білим світлом. Поданий підхід передбачає побудову шляхом комп'ютерного аналізу відповідних цифрових фото, таблиць кореляцій значень компонентів RGB-моделі цифрових фото ділянки фітобентосу до і після приманювання зоопланктону світловим променем. Після цього здійснюється знаходження системних колориметричних параметрів, які можуть бути використані в процедурі дистанційної реєстрації наявності на певній ділянці водоймища значної кількості фільтраторів зоопланктону. Йдеться про знаходження системних колориметричних параметрів, що відображають закономірності розвитку маргалефової моделі сукцесії. Шляхом порівняльного аналізу таблиць кореляцій значень компонентів RGB-моделі цифрових фото, зроблених до і після приманювання білим світлом зоопланктонного організму – Daphnia pulex. Робота виконана на матеріалі цифрових фоторезультатів акваріумних експериментів в умовах, що імітують зйомку з дрону, що завис на висоті 1-2 м над поверхнею води.
Результати є новими з точки зору екології водних екосистем, оскільки вони забезпечують формалізований опис змін у системних колориметричних параметрах моделі видового різноманіття Маргалефа. Ці зміни пояснюються впливом забарвлення на системні параметри в специфічній водній екосистемі природних фільтраторів, яким є зоопланктон. Прикладне значення цих результатів полягає у визначенні системних колориметричних параметрів, які можуть бути використані в процедурах дистанційної реєстрації для виявлення екологічної та біологічної присутності зоопланктону в певних областях водойми. Це важливо для очищення води від бактеріальних суспензій і для створення природного джерела їжі для молоді риб.
Завантаження
Посилання
Bespalov, Yu., Kabalyants, P., & Zuev, S. (2021). Relationships of diversity and evenness in adaptation strategies of the effect of protective coloration of animals. Biorxiv, 05.06.441914. https://doi.org/10.1101/2021.05.06.441914.
Bespalov, Yu., Nosov, K., & Kabalyants, P. (2017). Discrete dynamical model of mechanisms determining the relations of biodiversity and stability at different levels of organization of living matter. BioRxiv, 161687. https://doi.org/10.1101/161687.
Bukvareva, E.N. (2013). Optimization, Niche and Neutral Mechanisms in the Formation of Biodiversity. American Journal of Life Sciences, 1(4), 174–183. http://dx.doi.org/10.11648/j.ajls.20130104.16.
Duarte, R.C., Flores A.V., & Stevens, M. (2017). Camouflage through colour change: mechanisms, adaptive value and ecological significance. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Biological Sciences, 372(1724). https://doi:10.1098/rstb.2016.0342.
Endler, J.A., & Mappes, J. (2017). The current and future state of animal coloration research. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. B: Biological Sciences, 372, 1724. https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0352.
Golubkovskaja, Je.K. (1978). Biologicheskie osnovy ochistki vody. Uchebnoe posobie dlja studentov stroitel'nyh special'nostej vuzov. Vysshaja shkola. 268.
Green, J.B.A. (2021). Computational biology: Turing’s lessons in simplicity. Biophysical Journal. 120 (19), 4139-4141. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2021.08.041.
Grigoriev, A.Ya., Levchenko, A.V., Ryabovol, A., Vysotska, O.V., & Kalashnikova, V.I. (2021). Distance reading fishes in the water area by colorimetric parameters related to productivity and diversity of phytobentos. 4-th International scientific and practical conference “Information systems and technologies in medicine” (ISM–2021), 57–58.
Groves, P.A., Alcorn, B., Wiest, M.M., Maselko, J.M., & Connor, W.P. (2016). Testing unmanned aircraft systems for salmon spawning surveys. Facets, 1(1), 187–204. https://doi:10.1139/facets-2016-0019.
Hou, L., Chen, S., Chen, H., Ying, G., Chen, D., Liu, J., Liang, Y., Wu, R., Fang, X., Zhang, C., & Xie, L. (2019). Rapid masculinization and effects on the liver of female western mosquitofish (Gambusia affinis) by norethindrone. Chemosphere, 216, 94–102. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2018.10.130.
Huang, G.-Y., Liu, Y.-S., Liang, Y.-Q., Shi, W.-J., Yang, Y.-Y., Liu, S.-S., Hu, L.-X., Chen, H.-X., Xie, L., & Ying, G.-G. (2019). Endocrine disrupting effects in western mosquitofish Gambusia affinis in two rivers impacted by untreated rural domestic wastewaters. Science of The Total Environment, 683, 61–70. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.231.
Kudo, H., Koshino, Y., Eto, A., Ichimura, M., & Kaeriyama, M. (2012). Cost-effective accurate estimates of adult chum salmon, Oncorhynchus keta, abundance in a Japanese river using a raDOI-controlled helicopter. Fisheries Research, 119–120, 94–98. https://doi:10.1016/j.fishres.2011.12.010.
Lenssen, N., Schmidt G., J. Hansen, M. Menne, A. Persin, R. Ruedy, & Zyss, D. (2019). Improvements in the GISTEMP uncertainty model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(12), 6307–6326, https://doi:10.1029/2018JD029522.
Levashov, D.E., Mikheychic, P.A., Sedov, A.Yu., Kantakov, G.A, & Voronkov, A.P. (2004). Laser plankton meter TRAP-7A, a new sensor for CTD probing. Sea Technology. 45(2). 61–65.
Margalef, R. (1967). Concepts relative to the organization of plankton. Oceanogr. Annual Review of Marine Science, 5, 257–289.
Maselko, J.M., & Connor, W.P. (2016). Testing unmanned aircraft systems for salmon spawning surveys. Facets, 1, 187–204. https://doi:10.1139/facets-2016-0019.
Newport, C., Green, N.F., McClure, E. C., Osorio, D.C., Vorobyev, M., Marshall, N.J., & Cheney, K.L. (2017). Fish use color to learn compound visual signals. Animal Behaviour. 125, 93–100. https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2017.01.003
Olenin, A.L., Badyukov, I.D., Korovchinskij, N.M., & Aistov E.A. (2021). Video system for monitoring zooplankton and suspended particles. Trudy vniro. 184, 149–158. https://doi.org/10.36038/2307-3497-2021-184-149-158.
Panayotova, I.N., & Horth, L. (2018). Modeling the impact of climate change on a rare color morph in fish. Ecological Modelling. 387, 10–16. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2018.08.008.
Pauly, D., & Zeller, D. (2016) Catch reconstructions reveal that global marine fisheries catches are higher than reported and declining. Nature Communications. 7, 10244. https://doi.org/10.1038/ncomms10244.
Picheral, M., Guidi, L., Stemmann, L., Karl, D.M., Iddaoud, G., & Gorsky, G. (2010). The Underwater Vision Profiler 5: An advanced instrument for high spatial resolution studies of particle size spectra and zooplankton. Limnology and Oceanography: Methods, 8, 462–473. https://doi.org/10.4319/lom.2010.8.462.
Turing, А.М. (1952). The Chemical Basis of Morphogenesis. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Biological Sciences, 641, 37–72. https://doi.org/10.1098/rstb.1952.0012.
Vissio, P.G., Darias, M.J., Di Yorio, M.P., Sirkin, D.I. P., & Delgadin, T.H. (2021). Fish skin pigmentation in aquaculture: The influence of rearing conditions and its neuroendocrine regulation. General and Comparative Endocrinology, 301, 113662. https://doi.org/10.1016/j.ygcen.2020.113662.
Vysotska, O., Nosov, K., Hnoevyi, I., Porvan, A., Rysovana, L., Dovnar, A., Babakov, M., & Kalenichenko, M. (2022). Image processing procedure for remote recording of the Gambusia sp. introduced into a water for anti-malaria. Technology Audit and Production Reserves, 1(2(63)), 14–19. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.252297.
World Health Organization. World malaria report 2019. (2019, December 4). https://www.who.int/publications/i/item/9789241565721.
World Health Organization. World malaria report 2021. (2021, December 6). https://www.who.int/teams/global-malaria-programme/reports/world-malaria-report-2021.
Переглядів анотації: 39 Завантажень PDF: 13
