태평양과 아시아 산호초 매핑의 복잡성

2023년 8월 28일

Richard Musgrove 박사는 퀸즈랜드 북부 지역에 거주하는 프리랜서 과학 및 비즈니스 작가입니다. 그는 South Australian Research and Development Institute의 선임 연구원이자 Far North Queensland에 있는 Northern Gulf Resource Management Group의 운영 관리자였습니다. 그의 경력은 Great Australian Bight의 심해 트롤 어선, 도쿄의 Tsukiji 수산 시장, 캐나다 뉴펀들랜드 기념 대학뿐만 아니라 FNQ의 Dry Tropics의 가축 사육장과 남호주 과학 커뮤니케이터의 무대로 이어졌습니다.

글래드스톤의 Des와 Kelvin, 피지의 Katy와 Filimone, 팔라우의 Victor와 Christina는 모두 같은 문제를 안고 있습니다. 그들이 관리하는 산호초는 전례 없는 위협에 직면해 있습니다. 수천 년 동안 해안을 보호하고 지역 어업을 지원해 온 산호초입니다. 수천년에 걸쳐 축적된 전통 생태지식을 바탕으로 관습적인 관리를 통해 유지되는 어업은 지역 주민들의 생태계에 대한 깊은 이해를 반영합니다.

태평양에는 세계 산호초의 27%가 있으며, 태평양 섬 국가들은 특히 식량, 수입, 해안 보호를 위해 건강한 바다에 의존하고 있다고 호주 해양 과학 연구소의 마누엘 곤잘레스-리베로(Manuel Gonzalez-Rivero) 박사는 말합니다.

산호 표백, 대형 조류(해초) 과잉 성장, 해수면 상승, 질병, 포식, 남획, 오염 및 해양 쓰레기와 같은 문제에 직면한 암초에 둘러싸인 섬과 해안선을 관리하려면 새로운 이해와 도구가 필요합니다.

ReefCloud는 이러한 새로운 도구 중 하나입니다. 무료로 사용할 수 있는 플랫폼은 호주 외교통상부(DFAT)와 호주 해양과학연구소(AIMS)가 공동 설립했으며 시간이 많이 소요되는 암초 조사 이미지 분석을 목표로 합니다.

산호초를 모니터링하는 연구자들은 일반적으로 사진을 찍으며 횡단을 헤엄칩니다. 횡단면은 두 점 사이의 선입니다. 암초에서는 매번 동일한 트랙이 측정되는지 확인하기 위해 바닥에 박힌 못 사이에 늘어진 테이프로 표시할 수 있습니다. 각 사진은 일반적으로 바닥의 평방 미터를 덮습니다. 연구에서는 표준화가 매우 중요합니다.

그런 다음 Coral Point Count와 같은 프로그램을 사용하여 개별 사진을 수동으로 분석합니다. 각 사진에 무작위 포인트가 할당되고 산호 종과 상태가 확인되고 Windows Excel을 사용하여 산호 덮개가 계산됩니다.

Gidarjil 레인저 코디네이터인 Des Purcell은 2019년부터 Coral Point Count를 사용하여 퀸즈랜드 글래드스톤 근처의 포트 커티스 산호 해안 원주민 소유권 주장 전체 18개 지역을 모니터링하기 시작했습니다.

Gidarjil 선임 해양 감시원 Kelvin Rowe는 스쿠버에서 며칠을 보내며 현장당 5개의 횡단면에서 사진을 찍고 분석을 위해 매년 4,500장의 사진을 찍었습니다. 화면을 쳐다보는 데 오랜 시간이 걸립니다. 그러나 올해 Rangers는 ReefCloud로 전환했습니다.

ReefCloud는 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 특정 산호가 사진에서 어떻게 보이는지 학습하고 다음에 해당 종이 나타날 때 AI가 이를 인식하고 계산합니다. 기계 학습을 사용하여 ReefCloud 알고리즘은 AIMS 장기 모니터링 프로그램의 일부인 그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)의 80개 산호초에 대한 연간 이미지 기반 조사에서 얻은 수백만 개의 데이터 포인트에 대해 처음에 훈련되었습니다.

사용자는 ReefCloud 웹 사이트에 이미지를 업로드하고 이미지의 일부에 정확하게 레이블을 지정하여 사이트의 세부 사항에 대한 모델 교육에 기여합니다. 그들이 받는 출력은 각 사진에서 감지된 다양한 종의 비율이 포함된 스프레드시트입니다.

“AIMS는 또한 지역 사회와 협력하여 전통 지식과 시스템을 파트너와 교환하고 이를 프레임워크로 구축하고 모니터링하기 위해 노력하고 있습니다.”

AIMS의 연구 팀장이자 ReefCloud 이사인 Gonzalez-Rivero는 모든 사용자가 산호초 사진을 찍고 해당 정보를 수집한 다음 AI를 사용하여 데이터를 분석할 수 있도록 소프트웨어를 공개적으로 제공했다고 말합니다. 그러면 요약된 정보가 패키지화되어 문제가 어디에 있는지, 원인이 무엇인지, 어떤 조치를 우선시해야 하는지 쉽게 알 수 있습니다.