立体视频测量技术在鱼类长度监测中的性能比较：商业软件EventMeasure与开源工具StereoMorph的精度评估

【编辑推荐】研究人员针对立体视频测量系统（Stereo-video）在鱼类种群监测中软件成本高的问题，对比了商业软件EventMeasure（SeaGIS）与开源R包StereoMorph的性能。通过评估距离、物体旋转和真实长度对测量精度的影响，发现EventMeasure准确度更高（误差0.53% vs 4.54%），但StereoMorph在4米内距离表现优异（误差<5%）。该研究为降低监测成本提供了可行方案，成果发表于适应性渔业管理领域。

　　

精确描述鱼类体型结构对受人类活动和环境因素影响的海洋种群适应性管理至关重要。立体视频系统(Stereo-video)虽是目前监测鱼类种群的有力工具，但其高昂的软硬件投入常造成经费压力。最新研究将商业软件EventMeasure（SeaGIS开发）与开源R包StereoMorph进行性能对决，重点考察了测量对象与系统的距离、旋转运动及真实长度对两种软件精度的影响。

实验采用潜水员操作的立体视频系统获取珊瑚礁鱼类的原位测量数据。结果显示：EventMeasure展现出更高准确度（误差=0.53%）和精密度（变异系数CV=0.35%），而StereoMorph虽整体误差达4.54%（CV=0.65%），但在4米测量范围内且靠近平面轴时误差可控制在5%以内。令人惊讶的是，两种软件在原位测量中的精密度相当（EventMeasure CV=15.0% vs StereoMorph平均CV=15.8%）。

尽管存在差异，两组软件的鱼类长度估计值呈现高度相关性（Spearman秩相关系数ρ=0.93，p<0.001）。有趣的是，StereoMorph在重复测量中反而略胜一筹（平均CV=2.07% vs 2.11%）。这项研究证明，开源解决方案能在保证基本精度的前提下显著降低成本，为预算有限的研究团队提供了新的技术选择。