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利用激光雷達技術定位捕撈入侵魚類

MEMS ? 來源:未知 ? 作者:工程師郭婷 ? 2018-07-16 08:37 ? 次閱讀
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新型儀器提供快速、低成本的工具來應對美國黃石國家公園的生態退化。據報道,幾十年來,美國國家公園管理局一直被困于一場與湖鱒魚(又名湖紅點鮭)的斗爭中,這是一種食欲非常強烈的入侵魚類,它已經破壞和顛覆了黃石湖以前繁榮的生態系統。根據最新的研究,利用一款裝載在飛機上的儀器,可以趁非本地魚類來到淺水區產卵的短短幾周內,提供更快的方式來定位和捕捉它們。

從飛機上“掃描”黃石湖,搜索入侵的湖鱒魚該儀器使用基于光成像技術的激光雷達(LiDAR),可以幫助湖泊管理人員以較低的成本在大范圍的區域內捕撈入侵魚類,從而更有效地利用每年花費在湖鱒魚控制上的約200萬美元經費。在光學協會(OSA)雜志Applied Optics上發表的最新研究中,研究人員報告了一系列飛行測試的結果,成功地定位湖鱒魚群的位置并識別以前未知的產卵區。他們展示了這項技術能夠找到潛游在水面以下15米深處的兩個或以上的湖鱒魚群。

“我們研究所要解決的關鍵問題,是找到一種方法來確定入侵湖鱒魚的產卵位置,這樣漁業生物學家就可以應用各種方法來減少魚群地繁衍,”蒙大拿州立大學的Joseph A. Shaw說,“還有其他幾種方法來追蹤這些魚類,比如聲波傳感,但飛機可以比船只在更短的時間內覆蓋更大面積的湖泊水域。”在湖泊中搜尋的新方法激光雷達(LiDAR)已被用來跟蹤海洋生態系統中的魚類,但這是第一次被用來研究湖泊中的魚,湖泊里的水更渾濁。此外,雖然其他激光雷達應用需要昂貴、復雜的設備,但蒙大拿州立大學工程師開發的新儀器不到10萬美元,并且經過優化可以在單引擎飛機上運行,每天的飛行成本只需花費500美元,使其成為生態學家和當地漁業和水資源管理者的一種實用的解決方案。

“我們這款相對低成本、小尺寸的激光雷達系統可用于其他類型的生態研究,如浮游生物層測繪和來自水下通風口的羽流,”Shaw說,“本來很難從地面進入的遙遠的湖泊,現在可以很容易的在一天之內進行測繪和研究。”管理受威脅的生態系統黃石湖位于黃石公園的中心,一直深受捕魚者的喜愛,尤其是灰熊、禿鷹、水獺和其他野生動物的歡迎。自從20世紀90年代引入非本土湖鱒魚,該地區錯綜復雜的生態平衡遭到了極大地破壞。

湖鱒魚捕食湖中本土的切喉鱒魚,切喉鱒魚歷史上一直是許多頂級食肉動物的重要食物來源。隨著湖鱒魚種群數量的增加,切喉鱒魚的數量急劇減少,2000至2005年間下降了90%。這大大減少了熊、鳥和其他動物的食物供應。這些動物并不能捕食入侵的湖鱒魚,因為湖鱒魚大部分時間都生活在深水中,不像切喉鱒魚。為了撲滅湖鱒魚的數量,并給予切喉鱒魚一個恢復的機會,除其他方法外,湖泊管理者還利用刺網在湖鱒魚產卵季節進行捕撈。雖然這種方法非常有效,但更重要的是,需要知道什么時候湖鱒魚在產卵。

為了定位魚的位置,生物學家目前在個體魚中植入聲波發射器,然后利用在湖里和船上的接收器追蹤它們,這是一個耗時和勞動密集的過程,而且并不能完全覆蓋入侵魚類的位置。走向空中,覆蓋更廣的區域研究小組試圖開發一種更有效的方法來快速定位大群的湖鱒魚而不需要標記。他們的解決方案是,將一個激光雷達儀器固定連接到一個小飛機上,使他們能夠以每小時80公里的速度覆蓋5米寬的水域進行魚類探測。該裝置通過將短脈沖激光從飛機發射到空中再進入水中而工作。激光雷達接收器對反向散射光進行測量,使研究人員從周圍的水域中挑選出目標魚類。為了優化在湖面上的使用設置,他們使用了綠光激光器,它比其他地面激光雷達應用的激光具有更好地穿透水能力。同時,使激光光束向后傾斜,使得激光在水面上的反射被偏轉而不會使接收器飽和。

系統測試該研究小組首先在2004年使用NOAA(美國國家海洋和大氣管理局)魚激光雷達在黃石湖測試了激光雷達技術的使用。在這些飛行測試期間收集的數據幫助國家公園管理局的工作人員找到以前未知的產卵區,然后在地面進行有效的刺網捕撈。然后,團隊人員設計并建立了自己的系統,以盡可能低的成本支持足夠的激光功率。在2015和2016年的新設備測試中,成功地對眾多的鱒魚群進行了辨識。

Shaw說,該系統可以進一步改進,通過一項稱為掃帚式掃瞄的技術,其激光束被掃描成一條線,可覆蓋更寬的區域。這將允許對整個湖區進行掃描,比在當前設置中使用的單個固定角度激光器更快。研究人員還致力于開發額外的工具,以幫助用戶快速地將激光雷達生成的數據轉化為可操作的信息,并使系統適應其他類型的淡水生態系統。“我們感興趣的是開發自動化的魚類探測算法,并用這種方法作為一種常規的工具來幫助漁業生物學家對抗入侵的湖鱒魚,”Shaw說,“我們也正在探索使用這種激光雷達,結合多光譜和高光譜成像系統,以監測河流健康狀況。”

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原文標題:研究人員利用激光雷達定位入侵魚類,保護自有珍稀品種

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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