现代遥感技术革新海参种群调查：无人机与遥控水下机器人在大堡礁的应用研究

《Coral Reefs》：Modernising sea cucumber surveys using remotely operated vehicles and aerial drones

本刊推荐：为解决传统海参(Holothurian)调查方法在生态相关尺度上快速准确评估的迫切需求，研究人员开展了利用遥感技术（无人机与ROV）在大堡礁多深度范围（<50 m）的对比研究。结果表明：水下ROV视频计数与传统潜水评估无显著差异，无人机正射影像计数虽受天气影响但具备高效优势。该研究为海洋底栖生物监测提供了标准化、高效率的解决方案，对珊瑚礁生态系统管理和渔业可持续发展具有重要意义。

　　

在珊瑚礁生态系统中，海参（Holothuroidea）作为最丰富的底栖无脊椎动物类群之一，扮演着多重关键角色。它们通过摄食活动去除沉积物中的有机质、促进沉积物生物扰动和通气、将碳酸钙和营养物质从沉积物释放到水柱中，同时作为其他生物群的宿主维持生态系统平衡。然而关于海参对珊瑚礁功能的相对贡献一直存在争议，核心问题在于缺乏关于海参丰度和分布的规模化数据，导致无法准确评估其在营养循环中的作用。

传统海参调查主要依靠潜水员通过 snorkel（浮潜）或 SCUBA（水肺潜水）进行带状样线调查，这种方法不仅受限于浅水和可到达区域，还因海参种群的空间斑块性导致外推估算存在高度不确定性。此外，人工调查方法严重依赖观察者技能，且无法产生可重新评估的永久影像记录。随着海参作为高档食品、传统药材和化妆品原料的需求日益增长，开发高效可靠的监测技术对渔业管理和保护工作显得尤为迫切。

为突破传统方法的局限，由麦考瑞大学领衔的国际研究团队在《Coral Reefs》发表了创新性研究，系统评估了遥感技术在现代海参调查中的应用价值。研究人员在澳大利亚大堡礁的 Arlington Reef、Michaelmas Reef 和 Gould Reef 三个典型区域，针对四个深度梯度（0-3 m、1-4 m、5-10 m、13-27 m）开展了传统方法与遥感技术的对比实验。

关键技术方法包括：利用大疆Mavic 2 Pro无人机获取浅水区正射影像（地面采样距离0.51 cm）；使用BlueROV2遥控水下机器人进行拖曳或自主航行视频采集；通过带GPS追踪的GoPro相机进行潜水员视频采样；采用带状样线法和髋链法（hip chain method）进行传统潜水计数。所有影像数据由训练有素的专家进行海参计数和物种鉴定，并利用广义线性混合模型进行统计比较。

深度0-3 m：无人机正射影像与浮潜计数对比

研究人员在Michaelmas Reef设置了20条100 m×2 m的带状样线，覆盖总面积4,000 m²。结果显示：浮潜记录的海参总数（p=0.001）和物种数（p<0.001）均显著高于无人机影像计数。平均每条样线浮潜比无人机多记录2.1个海参个体。这种差异主要归因于无人机采样期间的恶劣天气条件（风速15-20节，中午强光照），表明无人机调查对环境条件高度敏感。

深度1-4 m：ROV视频与浮潜视频对比

在Michaelmas Reef和Arlington Reef的28条样线对比中发现，传统浮潜记录的海参数量（均值6.0±0.8 SE）显著高于ROV视频（4.3±0.82）和浮潜视频（4.7±0.9）的计数。然而这种差异仅在与一位浮潜观察者的比较中显著，凸显了观察者偏差的影响。在物种组成上，三种方法对大多数物种的检测无显著差异，仅对Stichopus chloronotus和Holothuria edulis的计数存在特定方法间的差异。时间效率方面，ROV视频调查仅需2分钟/样线，显著快于浮潜视频（4分钟）和传统浮潜计数（8分钟）。

深度5-10 m：SCUBA与ROV视频对比

在8条深水样线的比较中，SCUBA潜水员视频与ROV视频的海参计数无显著差异（p>0.05）。虽然观察到个体潜水员间的计数变异，但由于样本量较小，统计检验力有限，需要谨慎解读结果。两种方法的现场调查时间也无显著差别。

深度13-27 m：髋链法与ROV对比

针对经济物种burrowing blackfish（Actinopyga spinea）的39条样线调查显示，商业潜水员（使用SSBA）的髋链法与ROV视频的密度估计无显著差异（Wilcoxon检验p>0.05）。两种方法均能检测到从低到高的密度变化，证明ROV在深水软底质栖息地调查中的可靠性。

研究结论与讨论表明，遥感技术特别是ROV视频调查，能够提供与传统方法相当的海参种群数据，同时大幅提升调查效率。拖曳ROV每小时可覆盖约8,000 m²，而无人机在适宜条件下30分钟即可调查30,000 m²的浅水区域。遥感方法的优势还包括：产生永久性影像记录可供后续重新分析；减少观察者偏差；通过机器学习实现自动化数据处理。

尽管无人机在恶劣天气下表现不佳，且对隐蔽物种检测能力有限，但在最优条件下仍是浅水区调查的首选工具。ROV则能覆盖从浅水到超过50 m的完整深度范围，是深水海参调查的理想选择。研究人员建议根据具体研究目标、目标物种特性和环境条件，灵活选择无人机和ROV组合调查策略。

这项研究的意义不仅在于为海参监测提供了现代化解决方案，其方法论还可推广至其他底栖相关物种（如蛤类、海胆、珊瑚和海星）的调查。随着人工智能识别技术的发展，遥感技术与机器学习的结合将极大提升海洋生物监测的效率和准确性，为珊瑚礁生态系统管理和可持续渔业提供科学支撑。