基于自动化程序的人工栖息地的生态比较

冶金行业的废料尝试用于建筑。不幸的是，白渣表现不佳。我们在此展示了如何成功利用这种工业副产品在沿海海洋环境中制造和部署人工栖息地（AR）。OBSEA电缆观测站的摄像头监测了两个白渣AR原型和一个混凝土生境，从2023年7月18日至2024年10月24日，每分钟拍摄照片。物种分类和计数采用机器学习算法进行自动化，基于AR的多参数指数（ARMI）值进行了方差分析（ANOVA），以比较AR的生态表现。较大且较老的AR表现更佳。然而，这些分析中必须考虑摄像头的焦点（即，底栖与底栖-浮游领域）。从自动化图像处理计算的ARMI指数可以绘制出一条向项目经理实时通报AR海洋恢复状态的管道。这与欧洲和全球政策目标相一致，如《海洋战略框架指令》和美国可持续发展海洋科学十年计划。