Evaluation of the reserve effect in a marine protected area in Sagres (PNSACV)

Marine Protected Areas (MPAs), especially when set up as marine reserves, have been found beneficial for fish communities and species worldwide. Evaluation of MPA effects needs to be done to understand whether existing protection measures are efficient or not. To detect potential protection effect, we aimed to assess differences in demersal fish and commercial invertebrate community at Ilhotes do Martinhal marine reserve. Based on a comparison between locations situated inside and outside the reserve, differences in richness, abundance, length and biomass were analysed at community and species level. The influence of physical habitat was investigated, as it could get confounded with protection effect. In addition, we wanted to validate the results from Stereo Baited Remote Underwater Video (SBRUV) by another method, being Stereo Diver Operated Video (SDOV). Comparison between methods performance and costs was held to decide on the more efficient monitoring tool. SBRUV results suggest that the marine reserve provides positive effects, especially as it sustains greater biomass of target species and target species above minimum landing size. The reserve was found beneficial for Diplodus sargus, a valuable commercial, and Labrus bergylta, a by-catch species. However, two species showed an opposite pattern, indicating negative protection effect or influence of other habitat characteristics rather than physical complexity. Furthermore, SBRUV results for abundance were non-conclusive of differences, probably due to a delayed response. SDOV showed no signs of positive protection effects, with some results complementary while other contradictory to SBRUV’s ones. This was attributed to the differences in community sampled, reflecting diver and bait effects. As illegal fishing gear was encountered inside the reserve, legal enforcement and active management might play a key role in future reserve success. This study is especially relevant for further monitoring and revaluation of protection measures and zonation of Ilhotes de Martinhal.As Áreas Marinhas Protegidas (AMPs) são consideradas uma ferramenta de conservação de meio marinho que tem como objetivo principal a proteção de habitats, de ecossistemas e da biodiversidade. Além disso, as AMPs podem promover a pesca sustentável e a recuperação de recursos de pesca. Especialmente quando designadas como reservas marinhas, onde todas as atividades extrativas são proibidas, as AMPs tem sido benéficas para comunidades e espécies de peixes. Os efeitos positivos geralmente associados a AMPs são o aumento de riqueza de espécies, de densidades, de tamanhos e de biomassa de peixes e invertebrados. Para avaliar os efeitos de medidas de proteção, idealmente, são realizadas comparações de dados de antes e de depois da sua implementação. Na ausência de dados anteriores à implementação de uma AMP, uma comparação entre locais com proteção (impacto) e sem proteção (controle) pode usar-se, tendo em conta a influência de habitat que pode confundir-se com efeitos de proteção. Neste estudo, foi comparada a comunidade de peixes demersais e invertebrados comerciais dentro e fora de uma reserva marinha dos Ilhotes do Martinhal em Sagres. Esta zona foi estabelecida em 2011 como área de proteção parcial I (a única atividade extrativa permitida é a apanha de percebe nas arribas da costa por pescadores comerciais, sendo considerada reserva marinha para o subtidal) integrante no Parque Marinho do Parque Natural do Sudoeste Alentejano e Costa Vicentina (PNSACV). Como os dados comparáveis anteriores à implementação da reserva não estavam disponíveis, os dados sobre a comunidade de peixes demersais e invertebrados comerciais foram comparados entre locais da reserva e locais adjacentes (zona complementar ou ‘buffer’) com substrato rochoso. A influência da complexidade física de habitat rochoso foi também considerada na análise porque os efeitos de reserva podem confundir-se com efeitos de habitat. As diferenças na riqueza de espécies foram investigadas. Em relação à abundância e biomassa, as diferenças foram analisadas por grupos de espécies (espécies demersais, espécies comerciais, espécies comerciais acima de tamanho mínimo legal (TML) e abaixo de TML, espécies sem interesse comercial). Ao lado da abundança e da biomassa, as diferenças de tamanhos foram também examinadas nas espécies individuais mais abundantes: comerciais (Diplodus sargus e Diplodus vulgaris) e sem interesse comercial (Coris julis, Serranus cabrilla, Labrus bergylta). Dois métodos estéreo-vídeo de recolha de dados foram usados: as Câmaras Iscadas Estéreo (SBRUV) e o Vídeo Estéreo por Mergulho (SDOV). Estes métodos apresentam uma alternativa ao Censo Visual por Mergulho (UVC) que é o método o mais usado em monitorização de AMPs. Os dois métodos estéreo-vídeo também são de caracter não destrutivo, e por isso podem ser preferíveis a uma monitorização de reservas marinhas quando comparados com as artes de pesca. Os dois métodos permitem estimar tamanhos de organismos mais precisos que os estimados por observações directas em UVC e também oferecem uma gravação permanente que pode ser vista por múltiplos observadores no laboratório. Assim, o erro ligado ao observador é reduzido quando comparado ao UVC. Dado a presença de isco, as SBRUVs servem como ponto de atração para peixes e como resultado, este método é considerado eficiente para a amostragem de riqueza de espécies de peixes, e particularmente de peixes carnívoros de tamanhos grandes. Os resultados de amostragem com SBRUV sugerem que existem efeitos positivos dentro da reserva, visto ter-se encontrado uma maior riqueza e uma maior biomassa da comunidade de peixes demersais e de invertebrados comerciais dentro da reserva em relação à zona adjacente. Principalmente, a biomassa de espécies comerciais e de espécies comerciais acima de TML, os dois grupos que se espera que respondam mais à exclusão de pesca, foi mais alta dentro que fora da reserva. Os resultados sugerem que a espécie D. sargus, uma das principais espécies alvo nesta região, terá beneficiado da proteção em termos de tamanhos e de biomassa. A abundância e a biomassa de L. bergylta, que é uma de espécie de tamanho grande, mas que é capturada de forma acessória, também foram significativamente maiores dentro da reserva em comparação com zona adjacente. No entanto, Diplodus vulgaris (também de interesse comercial) e S. cabrilla (sem ou de baixo interesse comercial) parecem mais associados aos locais fora da reserva, sugerindo uma resposta negativa à proteção. Os resultados negativos nestas espécies podem também estar ligados a características do habitat sem ser a complexidade física. Neste estudo, não se encontraram diferenças significativas entre a complexidade física de habitats dentro e fora da reserva, nem interações significativas entre proteção e habitat. No entanto, algumas espécies apresentaram uma maior afinidade aos habitats de menor (D. sargus) ou de maior complexidade física (D. vulgaris abaixo de TML). Apesar dos resultados significativos para a biomassa, os resultados da abundância de peixes e invertebrados não revelaram diferenças suficientes para apoiar os efeitos positivos de proteção. No geral, os tamanhos e a biomassa fornecem uma resposta mais rápida relativamente as medidas de proteção, resultando diretamente da eliminação da pesca que selecciona os indivíduos de tamanhos maiores. Os efeitos em abundância podem precisar de mais anos de proteção para serem reconhecidos, devido à variabilidade de fatores ambientais que afetam o sucesso de recrutamento em organismos marinhos. Os resultados da abundância podem também ter uma ligação com a pesca ilegal, visto que artes de pesca ilegais (covos) foram encontradas repetidamente dentro da reserva. Neste contexto, a implementação de uma gestão ativa, baseada na participação da comunidade local, na fiscalização e na monitorização ao prazo longo será fundamental para segurar o sucesso da reserva no futuro. Em relação à comparação entre os dois métodos, o SBRUV mostrou-se eficiente para monitorização, visto que este método permitiu a deteção de eventuais efeitos de reserva em riqueza e em biomassa. Os resultados de SDOV não mostraram diferenças entre níveis de proteção que sugerissem efeitos positivos de reserva. Contudo, os resultados do SDOV validaram os resultados de SBRUV ao terem também detetado que os adultos de D. vulgaris preferiam os locais da parte oeste fora da reserva em comparação com os locais dentro da reserva. Ao contrário e como resultado complementar ao SBRUV, o SDOV revelou que, na reserva, foi observada uma maior proporção de juvenis desta espécie que nos locais adjacentes. Estes resultados sugerem que os indivíduos de D. vulgaris partem da reserva quando adultos. Relativamente a comunidade amostrada, o SDOV amostrou as espécies mais comuns e conspícuas (por exemplo D. vulgaris) com sucesso, mas já não foi eficaz na amostragem de espécies mais crípticas (por exemplo Symphodus spp. ou S. cabrilla). No total, o SDOV forneceu uma riqueza de espécies menor quando comparado ao SBRUV. Estes resultados podem ser explicados pelos efeitos negativos da presença de um mergulhador no comportamento de algumas espécies de peixes, em combinação com a visibilidade da água, um outro fator limitante, que influencia mais a deteção do SDOV que do SBRUV. De outro lado, a presença de isco no SBRUV permitiu atrair mais espécies, incuindo os de tamanhos grandes, para perto das câmaras, resultando numa maior riqueza e biomassa. Além destes resultados, o SDOV apresentou custos mais altos que SBRUV, devido à possibilidade de obter um número maior de amostras de SBRUV por dia. Uma comparação com UVC ainda tem que ser considerada para selecionar o melhor método não extrativo para monitorização. O UVC tem um potencial de amostrar uma comunidade de peixes mais ampla que os métodos de vídeo, devido à maior capacidade do olho humano para detetar e identificar espécies crípticas, mas é mais dependente do treino do observador em termos de identificação e capacidade de medição, não permitindo uma validação. O presente estudo fornece conhecimentos importantes sobre dois métodos vídeo-estéreo de amostragem subaquática da biodiversidade marinha, ainda pouco usados em águas temperadas de baixa visibilidade. Este estudo é de alta impôrtancia porque permite avaliar a qualidade e/ou eficiência da reserva de Ilhotes do Martinhal, bem como fornece uma base para sua boa gestão através de monitorização biológica. Neste contexto, os nossos resultados podem servir para reavaliar as medidas e os limites atuais de proteção em comparação com os objetivos específicos desta reserva.The thesis was cofinanced by MARSW project and CCMAR/FCT/UID/Multi/04326/2019. Diving equipment and part of diving logistics were financed by CCMAR Scientific Dive Center

Semi-supervised and weakly-supervised deep neural networks and dataset for fish detection in turbid underwater videos

Fish are key members of marine ecosystems, and they have a significant share in the healthy human diet. Besides, fish abundance is an excellent indicator of water quality, as they have adapted to various levels of oxygen, turbidity, nutrients, and pH. To detect various fish in underwater videos, Deep Neural Networks (DNNs) can be of great assistance. However, training DNNs is highly dependent on large, labeled datasets, while labeling fish in turbid underwater video frames is a laborious and time-consuming task, hindering the development of accurate and efficient models for fish detection. To address this problem, firstly, we have collected a dataset called FishInTurbidWater, which consists of a collection of video footage gathered from turbid waters, and quickly and weakly (i.e., giving higher priority to speed over accuracy) labeled them in a 4-times fast-forwarding software. Next, we designed and implemented a semi-supervised contrastive learning fish detection model that is self-supervised using unlabeled data, and then fine-tuned with a small fraction (20%) of our weakly labeled FishInTurbidWater data. At the next step, we trained, using our weakly labeled data, a novel weakly-supervised ensemble DNN with transfer learning from ImageNet. The results show that our semi-supervised contrastive model leads to more than 20 times faster turnaround time between dataset collection and result generation, with reasonably high accuracy (89%). At the same time, the proposed weakly-supervised ensemble model can detect fish in turbid waters with high (94%) accuracy, while still cutting the development time by a factor of four, compared to fully-supervised models trained on carefully labeled datasets. Our dataset and code are publicly available at the hyperlink FishInTurbidWater

Understanding, Quantifying, and Reducing Bias in Fisheries-independent Visual Surveys

Understanding spatiotemporal changes in populations is vital for conservation managers to assess current recovery efforts, determine future conservation priorities, and forms the basis to explore complex ecological questions. In fisheries, these data have traditionally been collected using fisheries-independent surveys that rely on extractive sampling practices (e.g., longlines, gillnets, trawls). However, with the growing availability of low-cost, high-definition cameras, researchers are increasingly using visual surveys as a non-invasive alternative. Camera surveys have a number of advantages including their archivable data, and offer insights into species habitat use and behavior. However, the use of cameras has a number of inherent biases. Understanding, quantifying, and mitigating against these biases is critical if camera systems are to be used to inform management and policy. In this dissertation, potential biases were explored for two commonly used visual survey methods; baited remote underwater videos (BRUV), and unmanned aerial vehicles (UAV). Specifically, our objectives were to answer: (1) Are metrics of relative abundance derived from BRUVs linearly related to true changes in abundance for elasmobranchs, (2) Are these same metrics sensitive to changes in density-independent factors, and (3) Can UAVs be used to replace or supplement traditional diver transects for marine invertebrate species? Using a combination of standard and full-spherical camera BRUV deployments, Chapter One found that tradition BRUVs likely undercount sharks in high density environments, while also having lower probability of detection than full-spherical cameras. Using a spatially-explicit, individual-based-model, Chapter Two revealed that metrics of relative abundance derived BRUVs are also highly sensitive to factors unrelated to changes in abundance (e.g., swimming speed, current strength, and movement patterns). Lastly, using paired snorkeler-UAV transect sampling Chapter Three found counts derived from UAV transects did not significantly differ from divers, and offered a number of advantages over this traditional technique (increased percision, larger surveyed area, and automation). Furthermore, we found that UAVs could be used to improve sampling design used to quantify invertebrates, by estimating their distribution within a study region prior to initiating transect sampling. Collectively, these works improve our understanding and interpretation of video survey results that are used for management across the globe

Deep learning with self-supervision and uncertainty regularization to count fish in underwater images

Effective conservation actions require effective population monitoring. However, accurately counting animals in the wild to inform conservation decision-making is difficult. Monitoring populations through image sampling has made data collection cheaper, wide-reaching and less intrusive but created a need to process and analyse this data efficiently. Counting animals from such data is challenging, particularly when densely packed in noisy images. Attempting this manually is slow and expensive, while traditional computer vision methods are limited in their generalisability. Deep learning is the state-of-the-art method for many computer vision tasks, but it has yet to be properly explored to count animals. To this end, we employ deep learning, with a density-based regression approach, to count fish in low-resolution sonar images. We introduce a large dataset of sonar videos, deployed to record wild Lebranche mullet schools (Mugil liza), with a subset of 500 labelled images. We utilise abundant unlabelled data in a self-supervised task to improve the supervised counting task. For the first time in this context, by introducing uncertainty quantification, we improve model training and provide an accompanying measure of prediction uncertainty for more informed biological decision-making. Finally, we demonstrate the generalisability of our proposed counting framework through testing it on a recent benchmark dataset of high-resolution annotated underwater images from varying habitats (DeepFish). From experiments on both contrasting datasets, we demonstrate our network outperforms the few other deep learning models implemented for solving this task. By providing an open-source framework along with training data, our study puts forth an efficient deep learning template for crowd counting aquatic animals thereby contributing effective methods to assess natural populations from the ever-increasing visual data