《Ecology and Evolution》：Estimating Three-Dimensional Posture to Correct Drone-Based Measurements of Free-Swimming Marine Mammals: An Application to Dugongs in Shallow Waters
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基于无人机的自由活动水生野生动物测量不可避免地受到姿态变化的影响，然而这一问题在很大程度上仍未得到充分解决。一种广泛使用的方法是基于俯拍影像目视检查身体弯曲度，并剔除表现出明显身体弯曲的动物，这可能导致数据集大幅缩减以及质量控制不一致。研究人员开发了一种基于双
基于无人机的自由活动水生野生动物测量不可避免地受到姿态变化的影响，然而这一问题在很大程度上仍未得到充分解决。一种广泛使用的方法是基于俯拍影像目视检查身体弯曲度，并剔除表现出明显身体弯曲的动物，这可能导致数据集大幅缩减以及质量控制不一致。研究人员开发了一种基于双无人机（分别定位于动物的垂直方向和斜向方向）的儒艮身体测量估计方法，同时考虑身体姿态（Methoddual）。研究人员重建了身体背线的三维坐标，并基于实时动态差分（Real-Time Kinematic, RTK）测量获得的高度进行缩放。使用25头自由游动儒艮对估计误差进行了评估，这些儒艮获得了离水直接身体测量值，并与仅基于俯拍影像的传统方法（Methodsingle）进行了比较。进一步使用188头野生儒艮检查了动物的一般出水姿态。Methoddual在身体相对弯曲（0.039±0.033 m或体长的2.0%±1.6%对比0.114±0.084 m或4.8%±3.8%）和身体较直（0.033±0.028 m或1.3%±1.1%对比0.05±0.042 m或1.5%±1.2%）两种情况下，其体长（BL）绝对误差均显著小于Methodsingle。即使当身体曲率比（俯拍影像中表观体长与姿态校正后三维体长之比）低于0.919（即身体弯曲更强）时，Methoddual仍能提供可靠的估计，而Methodsingle则不能。自由游动动物的平均身体曲率比为0.926±0.049（范围0.751–0.992；n=188），其中31.9%的个体身体曲率比低于0.919。所提出的方法能够从原本会因质量不佳而被丢弃的出水事件中采集数据，这在相遇率较低时可能特别有用。该方法还有助于建立数据纳入的定量阈值。
**基于双无人机三维姿态校正的儒艮自由游泳体长测量研究解读**
**一、研究背景与问题**
野生动物形态测量是评估身体状态、种群结构和种群动态的基础参数，在生态学与保护生物学研究中具有关键作用（Green 2001; Schulte-Hostedde et al. 2005）。近年来，无人机摄影测量技术因能够对难以发现、接近或捕捉的水生动物进行非侵入性测量而得到广泛应用（Johnston 2019）。然而，自由活动野生动物的姿态变化不可避免地影响测量精度，这一问题长期未得到充分评估，主要原因是难以从活的野生水生巨兽获得地面真值测量数据。
目前常用的做法是依靠目视检查俯拍影像中的身体弯曲度，剔除身体明显弯曲的影像。例如，Christiansen等人（2018）在筛选后仅保留了2890张照片中的1118张；不同研究在视觉筛选后保留的数据比例为38%–94%（Christiansen et al. 2016, 2018; Lemos et al. 2020; Yamato et al. 2024）。对于相遇率较低的种群，姿态问题可能导致可用数据完全缺失。因此，通过估计姿态来校正测量值，有望提高采样成功率、扩大数据集、减少采样偏差，并建立数据纳入的定量阈值。
儒艮（*Dugong dugon*）被选为目标物种。作为唯一完全海洋性的食草哺乳动物，儒艮在沿海生态系统中扮演独特且重要的角色，但其在整个分布区均受到威胁（Marsh et al. 2011, 2025）。由于许多儒艮种群分布于偏远地区和/或浑浊水域，且种群规模小、密度低或难以预测（Marsh et al. 2025），无人机摄影测量是获取形态数据以评估生长阶段、种群结构和身体状态的少数可行方法之一（如Goudalier et al. 2025; Patel et al. 2025; Yamato et al. 2024）。由于儒艮身体中心线上缺乏明显特征（如背鳍），其无人机测量尤其易受身体弯曲的影响。
**二、研究目的与开展的工作**
该研究旨在开发一种考虑三维身体姿态的儒艮身体测量（包括体长）的无人机估计方法。研究利用双无人机（一架垂直俯拍、一架斜向约45°拍摄）同步采集自由游动儒艮的影像，重建身体背线的三维坐标，并基于实时动态差分（Real-Time Kinematic, RTK）测量获得的高度进行尺度校正，提出Methoddual方法。同时，将Methoddual与传统仅基于俯拍影像的Methodsingle方法进行比较。评估数据来源于澳大利亚昆士兰莫顿湾（Moreton Bay）的25头健康评估儒艮（这些个体在离水时获得了直接身体测量值作为真值）以及188头随机采样的野生儒艮（用于评估自然状态下的姿态分布）。研究人员还分析了身体末梢清晰度、水运动、相机偏航方向等因素对测量误差的影响，并确定了Methoddual相对于Methodsingle具有优势的身体曲率比阈值。
**三、关键技术方法**
研究采用了双无人机同步拍摄系统，一架垂直向下拍摄（Camera V），另一架以约45°斜角拍摄（Camera O），两机均搭载RTK定位模块，飞行高度40 m，7倍光学变焦（等效焦距162 mm，地面采样距离GSD为2.4 mm/像素）。视频与飞行日志通过敲击筷子进行时间同步。通过光线追踪法重建背线三维坐标，水下部分利用斯涅尔定律（Snell's law）进行水面折射校正。尺度标定结合已知长度参考物（船只登船板或浮标）以及RTK高度数据进行。此外，研究还使用手持摄像机和摄影测量软件（Metashape）为部分儒艮生成三维模型以辅助测量，并使用线性混合效应模型（LMM）分析误差来源。
**四、研究结果**
**4.1 体长估计性能**
基于25头地面真值儒艮（直体长2.56±0.26 m，弯体长2.68±0.27 m），在最佳帧（身体最平行于水面）和非最佳帧（身体更弯曲）中，Methoddual的绝对误差均显著小于Methodsingle。最佳帧中Methoddual绝对误差为0.033±0.028 m（1.3%±1.1%），Methodsingle为0.050±0.042 m（2.0%±1.6%）；非最佳帧中Methoddual为0.039±0.033 m（1.5%±1.2%），Methodsingle为0.114±0.084 m（4.8%±3.8%）。研究还测试了使用鼻孔和尾柄作为替代端点的效果，结果显示Methoddual在不同体长定义下无系统性误差方向变化，而Methodsingle在非最佳帧中会因头部上扬和尾柄-尾鳍缺口段低估而产生较大误差。线性混合效应模型表明，Camera O相对于儒艮身体轴的偏航方向对误差无显著影响（p=0.858），说明该方法对斜拍角度变化具有容忍性。
**4.2 尾鳍宽度估计性能**
在尾鳍尖端清晰可见的条件下，估计的尾鳍宽度围绕均值波动约1±1 cm（占体长0.4%±0.4%），且波动与像素长度变化一致，表明误差并非源于无人机高度读数不稳定，而主要来自水面扰动。尾鳍宽度绝对误差随末梢清晰度等级（差、一般、良好、优秀）的升高而显著降低（Kruskal-Wallis检验，χ2(3)=9.50，p=0.023），RMSE从0.033 m降至0.019 m，表明身体末梢的可见清晰度是影响测量精度的重要因素。
**4.3 自由游动动物的姿态**
基于188头野生儒艮的测量，身体曲率比（俯拍表观体长与三维校正体长之比）平均为0.926±0.049（范围0.751–0.992）。通过回归分析确定，当身体曲率比低于0.919时，Methodsingle的估计误差幅度超过Methoddual的95%置信区间下限，即此时Methodsingle不再可靠。在188头动物中，有31.9%的个体身体曲率比低于0.919，表明在自然条件下相当大比例的儒艮表现出显著的身体弯曲，而传统的单无人机方法将无法对这些个体提供可靠测量。
**五、讨论与结论**
该研究首次尝试从空中估计水生野生动物的三维姿态，并属于少数评估自由游动水生哺乳动物全长估计精度的研究之一。Methoddual的估计精度（平均绝对误差3.6±3.0 cm，占体长1.4%±1.2%；GSD=2.4 mm）优于使用LiDAR无人机对海牛的姿态筛选测量（Ramos et al. 2022），与基于喷气孔-背鳍距离（BHDF）方法对海豚的体长估计精度（8±8 cm或3.3%±3.1%；Vivier et al. 2023）相当。研究中获得的精度（个体内重复测量的四分位距为4.4±1.7 cm，占体长1.7%±0.7%）与以往严格控制条件下的研究一致。儒艮成体（>260 cm）、亚成体（200–240 cm）和幼体（<200 cm）的体长间隔为40–50 cm，该精度足以可靠划分儒艮的体长/成熟度等级。
Methoddual相比Methodsingle对姿态相关误差（头部上扬导致吻-鼻孔段高估、尾鳍摆动导致尾柄-尾鳍缺口段低估、身体弯曲导致整体体长低估）具有更强的鲁棒性。研究还发现，无人机高度读数的波动对尺度误差影响很小（标准差仅占飞行高度的0.068%–0.13%），而身体末梢清晰度是影响精度的主要因素之一。该方法的主要局限包括：需要明显的身体标记点、双无人机的成本（约8800美元）、对斜拍操作技能的要求，以及可能增加对动物的干扰。尽管存在这些局限，Methoddual能够利用原本会被丢弃的出水事件数据，对于相遇率低的种群尤为有价值；同时提供了身体曲率比这一客观姿态指标，有助于建立数据纳入的定量阈值。
**研究结论**：该研究表明，姿态变化可导致自由活动海洋巨兽的空中体长测量产生显著误差，但通过方法调整可以最大限度地减少此类误差。所提出的方法不仅提高了获得准确身体测量的成功率，还有助于确保无偏采样并支持快速数据采集。
