Machine learning in marine ecology: an overview of techniques and applications

Machine learning covers a large set of algorithms that can be trained to identify patterns in data. Thanks to the increase in the amount of data and computing power available, it has become pervasive across scientific disciplines. We first highlight why machine learning is needed in marine ecology. Then we provide a quick primer on machine learning techniques and vocabulary. We built a database of ∼1000 publications that implement such techniques to analyse marine ecology data. For various data types (images, optical spectra, acoustics, omics, geolocations, biogeochemical profiles, and satellite imagery), we present a historical perspective on applications that proved influential, can serve as templates for new work, or represent the diversity of approaches. Then, we illustrate how machine learning can be used to better understand ecological systems, by combining various sources of marine data. Through this coverage of the literature, we demonstrate an increase in the proportion of marine ecology studies that use machine learning, the pervasiveness of images as a data source, the dominance of machine learning for classification-type problems, and a shift towards deep learning for all data types. This overview is meant to guide researchers who wish to apply machine learning methods to their marine datasets

Doryteuthis plei statoliths and their microstructures to study squid age and growth in the northern coast off São Paulo, Brazil

A idade e crescimento da lula Doryteuthis plei da região do litoral norte do Estado de São Paulo é descrita com base em 424 exemplares entre 1,58 a 267 mm de comprimento de manto (ML). Os estatólitos foram utilizados como ferramenta de análise de idade, bem como foi realizado um estudo ontogenético de sua morfometria e morfologia. Com o objetivo de analisar e aprimorar a curva e a taxa de crescimento de D. plei, o presente estudo deu ênfase aos indivíduos em estágios iniciais do ciclo de vida. O formato dos estatólitos foi descrito e demonstrou semelhança à de outros loliginídeos, porém com características particulares, suficientes para a identificação da espécie. Houve relação entre ML e o comprimento dos estatólitos (SL), obtido pelo modelo de ajuste logarítmico. A idade dos exemplares amostrados foi estimada e com isto foi possível obter a curva de crescimento (relação idade e ML) da população em estudo, a qual foi ajustada pelo modelo logístico. O mesmo modelo de ajuste houve para os machos, porém para as fêmeas e para os juvenis, o melhor modelo foi o Gompertz. A longevidade da espécie no local de estudo foi estimada em aproximadamente oito meses. A taxa de crescimento e suas variações conforme as estações do ano foram estimadas. Foram evidenciados valores sendo em mm/dia quando em estádio imaturos em relação aos adultos e decrécimo acelerado após atingir 60 mm ML. Foram observadas diferenças da taxa de crescimento entre os sexos quando os exemplares atingem 150 mm de ML. Espécimes nascidos no inverno apresentaram maiores taxas de crescimento em relação aos nascidos em outras estações do ano. Através do retro-cálculo da idade, foi observado que durante todo o ano ocorrem nascimentos de D. plei, em maior frequência no primeiro semestre. É possível estimar a idade de D. plei tendo apenas as medidas de SL ou comprimento dos domos, sendo que para cada relação, o ajuste obtido foi o logarítmico. Os parâmetros de crescimento apresentados no presente estudo oferecem recursos para estudos de avaliação do estoque pesqueiro e biologia populacional.Age and growth of the squid Doryteuthis plei from the northern shelf off São Paulo are described based on 424 specimens from 1.58 to 267 mm mantle length (ML). Statoliths were used as microstructures for aging, and an ontogenetic study of their morphological and morphometric was performed. The present study aimed to analyze and improve the growth curve and growth rate estimate of individuals of D. plei, emphasizing those in early stages of life cycle. The shape of statoliths was described and demonstrated similarity other loliginids, with particular characteristics sufficient to identify the species. There was a relationship between ML and statoliths length (SL) by the logarithmic model. The age of sampled specimens was estimated and it was possible to obtain the growth curve (relationship between age and ML) of the population in study, was better fitted by the logistic model. The same adjustment was found for males, but for females and juveniles, the Gompertz model was best suitable. The longevity of the species from place of study was estimated at approximately eight months. The growth rate and its variations were estimated according to the seasons, which evidenced higher values in mm/day in immature stage when compared to adults. In addition, individuals after reaching 60 mm ML accelerated a decrease in growth rate. Differences in growth rate between sexes were found after specimens reach 150 mm ML. Specimens born in winter had higher growth rates when compared to those born in other seasons. Through retro-calculation of age, it was observed that births of D. plei occur throughout the year, but most frequently in the first half. The study enables the age estimate of D. plei having only measures of SL or length of the statolith\'s domes. Growth parameters obtained provide information useful for stock assessment and population biology

Passive acoustic monitoring: detection of odontocete cetaceans on the north coast of São Paulo state

Algumas espécies de cetáceos produzem sons identificáveis proporcionando uma oportunidade de utilizar métodos de monitoramento acústico passivo (MAP) para avaliar aspectos ecológicos. Este estudo teve como objetivo desenvolver um protocolo de monitoramento acústico passivo e executar um primeiro passo no estabelecimento de uma biblioteca de assobios de odontocetos capaz de identificar os eventos de detecção de odontocetos registrados acusticamente na costa norte do Estado de São Paulo. Entre 2012 e 2019 na costa do Estado de São Paulo e em Fernando de Noronha foram registradas gravações de emissões sonoras com confirmação visual das seguintes espécies de cetáceos odontocetos: golfinhos-nariz-de-garrafa, Tursiops truncatus (Tt), orcas, Orcinus orca (Oo) , golfinhos-rotadores, Stenella longirostris (Sl), botos-cinza, Sotalia guianensis (Sg) e golfinhos-pintados-do-Atlântico, Stenella frontalis (Sf) . Dessas gravações foram extraídos sete parâmetros acústicos de 967 assobios para compor uma biblioteca de identificação. Entre maio de 2015 e setembro de 2017 no Canal de São Sebastião (CSS), e entre outubro de 2015 a outubro de 2017 no Parque Estadual da Ilha Anchieta (PEIA), foram realizadas gravações em taxa de amostragem de 96 kHz com gravadores autônomos. As assinaturas acústicas de cetáceos foram identificadas após inspeção visual em espectrograma. Foram identificados 30 eventos de detecção de odontocetgos no CSS e 137 detecções no PEIA. Parâmetros acústicos foram analisados dos 5.644 assobios registrados no MAP. O PCA foi utilizado para as análises plotadas com as médias dos parâmetros acústicos dos assobios das cinco espécies em relação aos assobios de cada evento de detecção. Simultaneamente foi considerada a previsão do modelo de classificação Random Forest (RF) para identificação das espécies. Os valores dos parâmetros acústicos de cada assobio descrito da biblioteca de identificação foram utilizados para treinar o modelo RF. A análise multivariada de RF apresentou 64% de precisão nas previsões de identificação das espécies-alvo. As variáveis mais importantes elencadas pelo classificador foram na sequência: duração, e as frequências final, mínima, central e a largura de banda. O melhor classificador de espécie RF foi para S. guianensis, com 91% de acertos nas previsões do modelo. O banco de dados de detectores acústicos foi enriquecido com 3.274 assobios de S. guianensis e 12 assobios de S. frontalis identificados nos eventos de detecção do MAP. O novo modelo RF apresentou 89% de precisão nas previsões do modelo e aumentou a precisão de identificação de S. guianensis para 98%. Com este primeiro passo dado se pavimenta uma importante avenida para aprimorar e expandir o uso do MAP para detecção de cetáceos na costa sudeste do Brasil.Some species of cetaceans make sounds to provide an opportunity to use passive acoustic monitoring (PAM) to assess ecological aspects. The aim of this study was to develop a passive acoustic monitoring protocol and to perform a first step to establish a library of odontocete whistles capable of identifying acoustically recorded odontocetes detection events on the north coast of the State of São Paulo, Brazil. Between 2012 and 2019 in the coast of São Paulo state and in Fernando de Noronha, it was made acoustic recordings with visual confirmation of the following species of toothed whales: bottlenose dolphins, Tursiops truncatus, orcas, Orcinus orca, spinner dolphins, Stenella longirostris, Guiana dolphins, Sotalia guianensis (Sg) and Atlantic spotted dolphins, Stenella frontalis (Sf). Seven acoustic parameters of 967 whistles were extracted to compose an identification library. Between May of 2015 and September of 2017 in the São Sebastião Channel (CSS), and between October of 2015 and October of 2017 in the State Park of Anchieta Island (PEIA), recordings with 96 kHz sampling rate were realized with automatic records. Whistles signatures of odontocete were identified in spectrogram. We identified 30 detections event in CSS and 137 in PEIA. Acoustic parameters were analyzed from 5,644 whistles recorded with PAM. The PCA was used for the analyzes plotted with the mean acoustic parameters of the whistles of the five species in relation to the whistles of each detection event. In addition, the Random Forest (RF) classification model was considered for species identification. The values of the acoustic parameters of each whistle described from library identification were used to train the RF model. Multivariate RF analysis showed 64% accuracy in predictions of target species identification. The most important variables for the classification model were in the sequence: duration, and the frequencies final, minimum central and bandwidth. The best RF specie classifier was for S. guianensis, with 91% accuracy in the prediction. The acoustic detector database was enriched with 3,274 whistles of S. guianensis and 12 whistles of S. frontalis identified in the PAM detection events. The RF model updated presented 89 accuracy in the predictions and increased the accuracy of identification of S. guianensis to 98%. With this first step, an important avenue is paved to improve and expand the use of PAM for the detection of cetaceans on the southeastern coast of Brazil

Machine learning in marine ecology: an overview of techniques and applications

International audienceMachine learning covers a large set of algorithms that can be trained to identify patterns in data. Thanks to the increase in the amount of data and computing power available, it has become pervasive across scientific disciplines. We first highlight why machine learning is needed in marine ecology. Then we provide a quick primer on machine learning techniques and vocabulary. We built a database of ∼1000 publications that implement such techniques to analyse marine ecology data. For various data types (images, optical spectra, acoustics, omics, geolocations, biogeochemical profiles, and satellite imagery), we present a historical perspective on applications that proved influential, can serve as templates for new work, or represent the diversity of approaches. Then, we illustrate how machine learning can be used to better understand ecological systems, by combining various sources of marine data. Through this coverage of the literature, we demonstrate an increase in the proportion of marine ecology studies that use machine learning, the pervasiveness of images as a data source, the dominance of machine learning for classification-type problems, and a shift towards deep learning for all data types. This overview is meant to guide researchers who wish to apply machine learning methods to their marine datasets