Análisis de imágenes de cámara de profundidad para estudios de comunidades mesopelágicas.

Abstract

La capa de reflexión profunda (DSL) alberga la mayor biomasa del planeta y constituye un recurso trófico importante para muchas especies de depredadores marinos. Sin embargo, el gran desconocimiento sobre la DSL dificulta definir su papel ecológico. El presente estudio contribuye a su conocimiento con un estudio de abundancia y la diversidad de los organismos de la DSL de las aguas de Tenerife y El Hierro, utilizando un sistema de vídeo submarino de bajo coste largado hasta 600 m de profundidad desde el barco de 6m Punta Ballena de la ULL. Se realizaron 12 muestreos para obtener grabaciones antes del ocaso, durante la migración hacia la zona epipelágica de la DSL y después del ocaso. Las imágenes se analizaron con el software MotionMeerkat para la detección semi-automatizada de organismos, realizándose visualizaciones para calibrar falsos positivos y falsos negativos. Se detectaron 971 organismos de meso y macrofauna, de los que un 29’15% pudo ser identificado taxonómicamente. Se realizaron análisis estadísticos para investigar diferencias en la comunidad mesopelágica entre estaciones y periodo día/noche, que no resultaron significativas. Estos resultados concuerdan con los estudios de pescas anteriores y sugieren que es necesario continuar investigando métodos de muestreo más exhaustivos para caracterizar adecuadamente la DSL.

The Deep Scattering Layer (DSL) is the largest biomass of the planet and constitutes an important trophic resource for many species of marine predators. However, the scarcity of data about the DSL impedes defining its ecological role. This study contributes to the knowledge of the DSL performing a pilot study of the abundance and diversity of organisms of the DSL off Tenerife and El Hierro (Canary Islands). For this we used a low-cost video system deployed up to 600 m depth from a 6m boat, Punta Ballena, of ULL. We performed 12 samples before and after sunset, covering the circadian migration of the DSL Images were analyzed with software MotionMeerkat for a semiautomatic detection of organisms, with visualizations to calibrate false positive and negative detections. We detected 971 organisms of meso and macrofauna, of which 29’15% could be identified taxonomically. Statistical tests did not show significant differences in the studied organisms of the mesopelagic community between seasons or between day and night periods. These results are consistent with previous results from fishing and suggest that is necessary to continue researching more exhaustive sampling methods to characterize adequately the DSL.