Blog

Sep 17, 2023

La photogrammétrie comme outil prometteur pour dévoiler les assemblages benthiques des grottes marines

Rapports scientifiques volume 13,

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 7587 (2023) Citer cet article

605 accès

1 Altmétrique

Détails des métriques

Traditionnellement, les approches de surveillance pour étudier les grottes marines ont été limitées par des limitations d'équipement et des protocoles de sécurité stricts. De nos jours, l'essor de nouvelles approches ouvre de nouvelles possibilités pour décrire ces écosystèmes particuliers. L'étude actuelle visait à explorer le potentiel de la photogrammétrie Structure from Motion (SfM) pour évaluer l'abondance et la distribution spatiale des assemblages benthiques sessiles à l'intérieur d'une grotte marine semi-submergée. De plus, étant donné que les impacts de la pêche illégale récente de la moule Lithophaga lithophaga ont été enregistrés, une attention particulière a été accordée à sa distribution et à ses densités. Les résultats de SfM ont été comparés à une approche plus "traditionnelle", en simulant des déploiements de photo-quadrats sur les orthomosaïques produites. Au total, 22 taxons sessiles ont été identifiés, Porifera représentant les taxons dominants dans la grotte et L. lithophaga présentant une densité de 88,3 trous/m2. La SfM et les photo-quadrats ont obtenu des résultats comparables concernant la richesse en espèces, le pourcentage de couverture des taxons identifiés et la plupart des mesures du paysage marin, tandis qu'en termes d'estimations de la densité des taxons, les photo-quadrats ont fortement surestimé leurs valeurs. SfM a abouti à une technique non invasive appropriée pour enregistrer les assemblages de grottes marines. Les indices du paysage marin se sont avérés être un moyen complet de décrire le modèle spatial de distribution des organismes benthiques, établissant une base de référence utile pour évaluer les futurs changements de communauté.

Les grottes représentent une poche unique de biodiversité dans les océans comme sur terre. La stabilité de leurs conditions environnementales particulières peut déclencher d'importants processus d'isolement et conduire à l'évolution et à la sélection d'espèces endémiques rares. En milieu marin, ces conditions, lorsqu'elles se produisent dans la zone photique, offrent aux scientifiques l'opportunité d'explorer et d'étudier, dans des "laboratoires naturels" accessibles, la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes mésophotiques et profonds1, 2, où ils peuvent être transposés et étudié selon un gradient horizontal au lieu d'un vertical. De plus, les grottes peuvent créer des refuges pour diverses espèces et révéler des réseaux trophiques inattendus1. De forts gradients environnementaux (par exemple, l'hydrodynamique, la lumière, les concentrations de nutriments, entre autres) se produisent vers les parties intérieures des grottes, façonnant leurs communautés biotiques et définissant différentes zones écologiques3,4,5,6. Et même si le caractère écologique unique et l'importance de ces habitats ont été reconnus à plusieurs reprises par la communauté scientifique7,8,9,10, seul un nombre relativement restreint de grottes marines ont été explorées et évaluées en termes de leur composante biotique [par exemple,4, 10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25].

Les facteurs de stress mondiaux et locaux affectent fortement les écosystèmes côtiers7, 26, et les grottes marines ne font pas exception. En effet, ces habitats sont caractérisés par une biocénose très stable et fragile9, 27, et différentes études ont montré comment la synergie du changement climatique et des activités humaines peut profondément modifier leurs communautés [eg,7, 28]. La récolte illégale (par exemple, de Corallium rubrum (Linnaeus, 1758), Lithophaga lithophaga (Linnaeus, 1758) entre autres), la chasse sous-marine, la visite non réglementée des plongeurs et des bateaux de tourisme, et la modification profonde des zones côtières, ainsi que la les canicules marines29, menacent également les communautés benthiques sessiles des grottes marines, connues pour avoir un faible potentiel de régénération7, 9, 27, 30. En mer Méditerranée, les grottes marines sont répertoriées comme habitats prioritaires par la Directive Habitats (92/ 43/ECC, code 8330) et inclus dans le plan d'action Dark Habitats31. Des plans de gestion efficaces ou des mesures de protection/conservation manquent encore10, 32. Bien que certaines études aient abordé la vulnérabilité caractérisant les grottes marines7, 9, 33, il est difficile de généraliser les principales menaces de cet habitat à l'échelle locale. Pour le bon développement de mesures ciblées et efficaces, des enquêtes ad hoc sont cruciales pour identifier les principales pressions qui les affectent7, 10.

Traditionnellement, les approches de surveillance pour étudier les grottes marines ont été limitées par les limitations de l'équipement et les protocoles de sécurité stricts de la plongée souterraine34. Différentes méthodes ont été utilisées pour décrire la biodiversité hébergée dans ces habitats clos, incluant entre autres des photo-quadrats, des transects linéaires ou des relevés vidéo10, 25, 35,36,37,38. De nos jours, le développement de nouvelles technologies et la minimisation des équipements sous-marins ont contribué à l'émergence de nouveaux outils : tels que les véhicules (ex. Autonomous Underwater Vehicles (AUVs)), les capteurs (ex. échosondeurs compacts) et les méthodes (ex. Structure from Motion (SfM) photogrammétrie), qui a ouvert de nouvelles possibilités pour évaluer les changements se produisant également à l'intérieur des grottes39,40,41. Grâce à sa capacité à reconstruire numériquement un scénario complet à partir d'une série d'images qui se chevauchent, la photogrammétrie SfM est considérée comme une technique rentable pour surveiller une grande variété d'environnements sous-marins d'un point de vue tridimensionnel (3D)42,43,44,45 ,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56. De plus, il offre la possibilité de mieux évaluer les organismes aux architectures complexes, constituant une méthode appropriée pour les évaluations non invasives in situ57. La faisabilité de cette approche a été confirmée dans différents habitats, non seulement par son nombre accru d'applications dans la littérature scientifique, mais aussi par sa mise en œuvre dans des initiatives de science citoyenne44, comme sa récente inclusion parmi les protocoles de science citoyenne pour le suivi des aires marines protégées en Méditerranée (ex. protocole 11 du projet Interreg MED AMP Engage)56.

Dans ce contexte, l'objectif de la présente étude était d'explorer le potentiel de la SfM-photogrammétrie pour évaluer l'abondance et les schémas de distribution spatiale des assemblages benthiques sessiles associés à une grotte marine semi-submergée, en considérant, comme étude de cas, une grotte dans le nord de la mer Adriatique. Nous avons concentré notre attention principalement sur la diversité des éponges, puisque Porifera représente le taxon prédominant au sein de la grotte d'étude, constituant ainsi une composante essentielle de cet environnement, et agissant plus généralement en tant qu'ingénieurs de l'écosystème, déterminant la disponibilité du substrat et des nutriments58,59,60. De plus, une attention particulière a été accordée à la distribution et à la densité des trous de L. lithophaga, en raison des activités de pêche illégales encore en cours dans la zone (Fig. S1), bien qu'elles soient strictement protégées par les directives, accords et conventions internationaux27. Les résultats obtenus par photogrammétrie ont été comparés à ceux obtenus par une approche plus traditionnelle, en simulant des déploiements de photo-quadrats sur les orthomosaïques produites, pour évaluer leur efficacité à capter la biodiversité.

Grâce à l'approche photogrammétrique, il a été possible d'obtenir une reconstruction numérique 3D de l'ensemble de la grotte (Vidéo S1). De plus, deux orthomosaïques ont été produites à partir de l'orthoplane de chacun des murs (Fig. 1a), correspondant à une surface projetée totale de 61,2 m2 (24,5 m2 et 36,7 m2 pour la zone semi-obscure et sombre, respectivement) (Tableau 1). Au total, en couplant la photogrammétrie et l'analyse des échantillons d'éponges, un total de 22 taxons sessiles ont été identifiés, dont Rhodophyta (2), Porifera (13), Hydrozoa (1), Serpulidae (1), Bilvavia (1) et Tunicata (4) (Tableau 2). De plus, 2 taxons vagiles, la crevette Palaemon serratus et l'échinoïde Paracentrotus lividus, ont été observés (tableau 2). Parmi tous les taxons identifiés, seuls deux (Aplysina aerophoba et P. lividus) sont sous protection, étant listés dans les Annexes II et III du Protocole ASP/DB de la Convention de Barcelone.

(a) Orthomosaïques des parois de la grotte segmentées par les catégories définies dans le tableau 2 ; (b) distribution des approches de quadrat déployées au hasard. Des lignes pointillées délimitent les zones semi-obscures et sombres. Q20 = quadrats de 20 × 20 cm ; Q50 = quadrats de 50 × 50 cm. Le symbole Ω indique l'entrée de la grotte. Pour les acronymes des catégories, voir Tableau2. Créé à l'aide du logiciel QGIS version 3.12 (http://www.QGIS.org).

Comme il n'a pas été possible de différencier certaines espèces d'éponges par simple imagerie, pour les analyses, plusieurs espèces ont été regroupées, permettant d'identifier un total de 16 catégories benthiques (tableau 2). La superficie couverte par chaque catégorie a été extraite séparément pour chaque écozone (tableau 2 ; figures 1a et 2a). Hormis les Rhodophytes (algues corallines crustacées (CCA) et algues rouges foliacées), toutes les autres catégories étaient partagées entre les deux biocénoses, avec une diminution progressive de la couverture biotique vers l'intérieur de la grotte, où le pourcentage de couverture le substrat a atteint les 55 % (Figs. 1a et 2a). Dans les deux biocénoses des grottes, Porifera est devenu le phylum prédominant, avec un total de 31,4% et 32,2% dans la zone semi-obscure et sombre, respectivement (Figs. 1a et 2a, b). La zone semi-obscure était dominée par le groupe EP (Erylus mammillaris et Penares euastrum) (2,91 m2), suivi par les algues rouges foliacées (1,97 m2) et les assemblages d'hydroïdes (1,78 m2), tandis que les taxons les moins représentés étaient les AI (Aaptos aaptos et Iricinia variabilis) (0,013 m2), Chondrosia reniformis (0,031 m2) et la seule éponge homoscléromorphe enregistrée, Oscarella lobularis (0,047 m2) (Tableau 2 ; Fig. 1a et 2a). A. aerophoba était plutôt la composante dominante de la biocénose sombre (5,31 m2), avec le groupe EP (4,01 m2) et les hydraires (1,31 m2) (Tableau 2 ; Figs. 1a et 2a). Encore une fois, O. lobularis et C. reniformis figuraient parmi les taxons ayant la couverture la plus faible (0,005 et 0,024 m2, respectivement), avec Hymedesmia (Hymedesmia) pansa (0,033 m2) (tableau 2 ; figures 1a et 2a). De plus, jusqu'à une couverture totale de 1,7 m2 (2,8 %) de la grotte a été classée comme "Non applicable" en raison de la faible qualité de l'orthomosaïque causée par les particules présentes dans la colonne d'eau (Tableau 2 ; Figs. 1a et 2a) .

Graphiques circulaires représentant le pourcentage de couverture des taxons benthiques sessiles identifiés et du substrat nu par : Structure de la photogrammétrie de mouvement dans les zones (a) semi-obscures et (b) sombres ; Approche par quadrat de 50 × 50 cm dans les zones (c) semi-obscures et (d) sombres ; et approche quadrat 20 × 20 cm dans les zones (e) semi-obscures et (f) sombres. Pour les acronymes des catégories, voir Tableau2.

Globalement, la méthode d'échantillonnage utilisant le Q50 (n = 40), couvrant une surface de seulement 10 m2 (Tableau 1 ; Figs. 1b et S2), a permis de détecter l'ensemble des 16 catégories benthiques, tandis que le déploiement du Q20 (n = 60, surface étudiée = 2,4 m2) ont enregistré un total de 15 catégories, ne manquant que C. reniformis (tableaux 1 et 2 ; figures 1b et S2). En analysant chaque biocénose séparément, C. reniformis n'a pas été trouvé dans la zone sombre par le Q50, tandis que l'approche Q20 n'a pas réussi à détecter H. (H.) pansa, O. lobularis et Timea bifidostellata dans la zone sombre et le groupe AI dans le semi-obscurité (tableau 2). Cependant, les résultats obtenus par chaque approche en termes de pourcentage de couverture ne semblent pas très différents (Fig. 2a–f), même si quelques écarts peuvent être observés : la couverture CCA étant sous-estimée par les deux approches quadrat en zone semi-obscure (Fig. 2c,e), ou les assemblages d'hydroïdes de la biocénose sombre étant légèrement sous-estimés par le Q20 (Fig. 2f) alors que surestimés par ceux du Q50 (Fig. 2d).

Dans les figures 3a, b, l'effet de l'effort d'échantillonnage a été mieux étudié pour explorer les différences possibles entre les trois approches. Dans la zone semi-obscure, seul le Q50 a réussi à identifier toutes les catégories après 19 déploiements, réussissant à détecter 15 des 16 catégories benthiques après le déploiement de 10 unités d'échantillonnage (Fig. 3a). En revanche, le Q20 a identifié 13 catégories après 10 déploiements, et en a encore manqué trois à l'effort maximum (n = 30) (Fig. 3a). Dans le cas de la biocénose noire, l'effort d'échantillonnage appliqué n'a pas été suffisant pour atteindre le même nombre de catégories que le SfM. Malgré cela, le Q50 a enregistré 11 catégories sur 13 après le déploiement de 10 unités d'échantillonnage, alors que le Q20 n'en a identifié que 7 pour le même nombre de déploiements (Fig. 3b).

Courbes de raréfaction et d'extrapolation basées sur les unités d'échantillonnage avec des intervalles de confiance à 95 % (zones ombrées) pour les données sur la diversité benthique compte tenu des trois méthodologies appliquées dans les zones (a) semi-obscures et (b) sombres de la grotte. Q20 = quadrats de 20 × 20 cm ; Q50 = quadrats de 50 × 50 cm ; SfM = Structure issue de la photogrammétrie de mouvement.

Grâce à la SfM-photogrammétrie, les densités de trous de L. lithophaga ont été enregistrées à travers les parois de la grotte, obtenant une densité moyenne de 88,3 trous/m2 à l'échelle de la grotte (Fig. 4). En considérant les deux écozones séparément, une diminution générale à la date des densités moyennes de moules a été détectée vers les parties intérieures de la grotte, avec une densité de 102,95 trous/m2 dans la zone semi-obscure contre 78,65 trous/m2 dans la zone sombre. Les différences entre les murs de la grotte étaient également évidentes, étant la zone semi-obscure du mur gauche l'écozone contenant la densité la plus élevée (139,8 trous/m2) (Fig. 4). De plus, en y regardant de plus près, on observe une préférence de cette espèce pour le forage dans les parties verticales et subverticales des parois (Figs. 4 et S3).

Répartition et densité des trous de moules dattes (Lithophaga lithophaga) à travers les parois de la grotte obtenues par l'analyse des résultats de photogrammétrie Structure from Motion. Des lignes pointillées délimitent les zones semi-obscures et sombres. Le symbole Ω indique l'entrée de la grotte. Créé à l'aide du logiciel QGIS version 3.12 (http://www.QGIS.org).

Les méthodes Q50 et Q20 ont surestimé les densités de trous de L. lithophaga à l'échelle de la grotte (106,8 et 129,17 trous/m2, respectivement). Considérant les différentes zones séparément, dans la zone semi-obscure, le Q20 a obtenu des résultats très similaires à l'approche SfM (105 trous/m2) tandis que la méthode Q50 sous-estimait les densités de trous (83,7 trous/m2). À l'inverse, dans la zone sombre, il se produit exactement le contraire, obtenant une valeur de densité de 88,2 trous/m2 avec le Q50 et de 100,83 trous/m2 avec le Q20.

L'influence de l'effort d'échantillonnage sur la détermination des densités de trous de L. lithophaga pour les deux tailles de quadrat considérées est présentée sur les figures 5a, b. Dans la zone semi-obscure, les deux approches de quadrat ont sous-estimé les espèces de Lithophaga avec un nombre relativement faible d'unités d'échantillonnage, mais le Q20 a réussi à obtenir des résultats similaires à ceux du SfM lorsqu'il a atteint l'effort d'échantillonnage maximal (Fig. 5a). D'autre part, dans la zone sombre, avec le déploiement de 10 unités d'échantillonnage, les deux approches de quadrat se sont rapprochées des valeurs de vérité terrain, surestimant légèrement la densité de trous à son effort d'échantillonnage maximal (Fig. 5b).

Courbes d'interpolation des données de densité des trous de Lithophaga lithophaga en fonction de l'effort d'échantillonnage pour (a) la zone semi-obscure et (b) la zone sombre. Ligne verte = les résultats obtenus par l'analyse de l'approche Structure from Motion (SfM) de l'ensemble de la grotte sont présentés sous forme de ligne verte. Q20 = quadrats de 20 × 20 cm ; Q50 = quadrats de 50 × 50 cm.

Les valeurs des indices au niveau du paysage marin ont été calculées, selon le tableau 3, et présentées comme matériel supplémentaire dans le tableau S1. En comparant les résultats obtenus en appliquant SfM, une augmentation de l'abondance de PN et de l'indice PARA vers l'intérieur de la grotte a été observée (Fig. 6). En revanche, LPI et SDPS présentaient des valeurs plus élevées dans la zone semi-obscure, tandis que MPS était comparable entre les deux zones (Fig. 6). Des différences ont également été enregistrées entre les méthodologies d'échantillonnage : (i) les deux approches par quadrat ont obtenu des valeurs plus faibles pour PN, MPS et SDPS que SfM, (ii) les quadrats ont reconnu des taches plus importantes (> LPI) dans la biocénose sombre et, en termes de forme , (iii) SfM a trouvé des formes de patch plus complexes (> PARA) dans la zone sombre, Q20 dans la zone semi-obscure, tandis que Q50 a enregistré des valeurs similaires pour les deux zones écologiques (Fig. 6).

Scores métriques du paysage marin obtenus pour les trois méthodologies appliquées dans les deux zones de grottes. Q20 = quadrats de 20 × 20 cm ; Q50 = quadrats de 50 × 50 cm ; SfM = Structure issue de la photogrammétrie de mouvement.

En ce qui concerne les indices d'agrégation, aucune grande différence n'a été trouvée entre les deux zones de la grotte par aucune des méthodes (Fig. 6), mais Q20 et Q50 ont surestimé la densité moyenne des parcelles présentes dans la grotte (Fig. 6). Enfin, les résultats obtenus avec SfM pour la diversité et la régularité ont trouvé des valeurs SHDI et SIEI plus élevées dans la zone semi-obscure, indiquant une communauté plus diversifiée et également répartie que la zone sombre (Fig. 7). De plus, même si Q20 sous-estime légèrement SHDI et SIEI, les valeurs obtenues avec les trois méthodes sont similaires (Fig. 7).

Scores des indices de diversité obtenus pour les trois méthodologies différentes inspectées dans les deux zones de grottes. SHDI = indice de diversité de Shannon ; SIDI = indice de diversité de Simpson ; SHEI = indice d'uniformité de Shannon ; SIEI = indice de régularité de Simpson ; Q20 = quadrats de 20 × 20 cm ; Q50 = quadrats de 50 × 50 cm ; SfM = Structure issue de la photogrammétrie de mouvement.

Les indices du paysage marin ont également été calculés au niveau de la catégorie, les trois approches obtenant des résultats comparables (voir tableau S2). En ce qui concerne les indices de taille et de forme du nombre de patchs, pour PN et PD, Clathria (Microciona) armata et H. (H.) michelei ont été identifiées comme les espèces les plus abondantes et les plus denses dans la zone semi-obscure, tandis que dans l'obscurité, il s'agissait de tuniciers et A aérophobe ; d'autre part, C. reniformis, O. lobularis et le groupe AI détiennent les valeurs les plus faibles dans les deux biocénoses (tableau S2). Les assemblages d'algues foliacées rouges et d'hydroïdes étaient les catégories présentant les LPI, MPS et SDPS les plus élevés dans la zone semi-obscure, tandis que le groupe EP, A. aerophoba et à nouveau les hydroïdes étaient les plus élevés dans la zone sombre. Les catégories avec le plus petit patch, la taille moyenne et la variabilité de taille étaient C. (M.) armata, groupe EP, H. (H.) pansa, O. lobularis, Rhabderemia topsenti et les tuniciers dans les deux biocénoses (tableau S2).

L'examen des indices d'agrégation, du LSI, de la division et de la cohésion nous a donné une idée de la configuration et de la connectivité des patchs. H. (H.) michelei, C. (M.) armata et O. lubularis ont abouti aux catégories les plus désagrégées et les moins connectées dans les zones semi-obscures, tandis que le groupe AI, les hydraires et les algues rouges foliacées étaient les catégories les plus compactes et les plus compactes. distributions agrégées. Vers la zone sombre, les hydroïdes et H. (H.) michelei étaient les catégories les plus agrégées contre les tuniciers, O. lobularis et A. aerophoba qui étaient très désagrégés et moins compacts (tableau S2). L'indice PARA était la seule exception dans la tendance observée. En fait, les trois méthodes considérées ont montré des résultats très différents : SfM a reconnu O. lobularis, H. (H.) pansa et Tedania anhelans comme les espèces avec les formes de patchs les plus complexes (> PARA), tandis que les deux approches par quadrat ont identifié C. reniformis , tuniciers, C. (M.) armata et O. lobularis (tableau S2).

Tous les taxons identifiés à Grotta Azzurra sont bien connus et typiques des grottes marines méditerranéennes9, 31, 61, et leur abondance et leur distribution le long des deux zones de grottes concordent avec la littérature précédente3, 4, 6, 62. Porifera était le groupe le plus représentatif, définissant Grotta Azzurra comme un "royaume des éponges", comme observé précédemment pour d'autres grottes37, 60. Dans l'ensemble, les éponges les plus abondantes en termes de couverture et de nombre de parcelles le long de l'ensemble de la grotte (Aplysina aerophoba et le groupe EP, formé par Erylus mammillaris et Penares euastrum) sont également décrits dans la littérature parmi les espèces et genres les plus courants des grottes marines méditerranéennes31, 61, 63. De plus, les spécimens d'A. formant de grandes plaques encroûtantes'' (Fig. S4), un type de croissance récemment décrit par Costa et al.63, 64 dans quatre grottes italiennes semi-submergées.

Les hydroïdes étaient un autre taxon abondant dans les deux biocénoses et la seule classe de Cnidaria trouvée à Grotta Azzurra. Les espèces de cnidaires (par exemple, Leptopsammia pruvoti Lacaze-Duthiers, 1897, Parazoanthus axinellae (Schmidt, 1862), Astroides calycularis (Pallas, 1766), entre autres) sont des composants typiques des communautés de grottes, en particulier sur les plafonds et les murs de l'entrée et semi zones sombres. Cependant, leur présence est fortement liée à divers facteurs abiotiques, tels que la profondeur, le mouvement de l'eau et la sédimentation5, 65. Les contraintes environnementales particulières de cette grotte semi-submergée (c'est-à-dire, la morphologie en forme de tunnel, les conditions hydrodynamiques élevées) sélectionnent strictement les espèces qui peut exploiter ce créneau stimulant. Les espèces endolithiques, encroûtantes et à corps mou peuvent faire face à la turbulence des hautes eaux, dominant l'assemblage benthique66, 67. Ces caractéristiques ont permis aux hydroïdes de proliférer et de former des plaques importantes le long des parois, et leur présence également dans les parties les plus profondes de la grotte indique que les taux élevés de mouvement de l'eau ne se limitent pas à l'entrée de la grotte61, 68, 69 grâce à la réflexion des vagues à l'intérieur de la grotte. De plus, les patchs hydroïdes présentaient une distribution particulière et marquée, occupant presque exclusivement les surplombs de la rugosité des murs, un modèle peut-être conduit à intercepter l'intensité maximale du mouvement de l'eau68, 69.

En termes de richesse spécifique, de pourcentage de couverture des taxons identifiés et de la plupart des mesures du paysage marin au niveau de la catégorie, les trois méthodologies d'échantillonnage appliquées ici (SfM, Q50 et Q20) ont obtenu des résultats comparables, soulignant la fiabilité des approches traditionnelles dans la caractérisation générale d'un communauté des grottes, et suggérant la comparabilité des données obtenues par des méthodes traditionnelles et plus innovantes. Néanmoins, il faut considérer que l'effort d'échantillonnage mis en œuvre dans cette étude pour Q50 et Q20 était particulièrement élevé par rapport à l'effort d'échantillonnage typique appliqué dans les grottes35, 70, généralement lié au temps de fond et à d'autres contraintes logistiques.

Les résultats des déploiements aléatoires de quadrats peuvent fortement varier en fonction de la taille du quadrat et de l'effort d'échantillonnage, limitant son potentiel à capturer des distributions d'espèces peu communes (tableau 4)35, 36. Le Q50 semblait être une solution plus rentable que le Q20, obtenant plus résultats similaires à SfM. Néanmoins, une limitation de sa mise en œuvre dans ces habitats doit être reconnue ; en effet, les grottes présentent souvent des passages étroits où le transport d'une charpente de telles dimensions ne serait pas possible ou sa manipulation risquerait d'endommager les organismes dépassant de la surface, notamment les espèces au squelette fragile (tableau 4)71. De plus, en termes d'estimations de la densité des taxons, les approches des deux quadrats ont surestimé leurs valeurs au niveau des grottes et des catégories (tableau 4). Une situation similaire s'est produite pour l'estimation des densités de trous de Lithophaga lithophaga. À l'inverse, l'application de la photogrammétrie SfM a permis non seulement de définir avec précision les valeurs de densité, mais également d'enregistrer leur distribution le long des parois de la grotte. Les schémas de densité des trous de L. lithophaga pourraient éventuellement s'expliquer par l'hydrodynamique qui se produit dans la grotte : en effet, en comparant sa distribution à la complexité structurale des parois, il est clair que la morphologie et l'orientation du substrat jouent un rôle crucial sur le peuplement de cette espèce, qui prospère généralement dans des substrats carbonatés subverticaux à verticaux, évitant ainsi des taux de sédimentation élevés72, 73. En raison du prix élevé et de la demande de la datte en mer Méditerranée, cette espèce est encore intensivement collectée malgré les lois et les politiques maritimes l'interdisant. Pour son extraction, la roche est fortement endommagée, entraînant une simplification dramatique de la composition biotique et structurelle du substrat, conduisant à un appauvrissement de toute la communauté74, 75, un phénomène largement répandu dans la Riviera du Conero (Fig. S1).

Dans ce contexte, le cas échéant, la photogrammétrie SfM doit être considérée comme un outil supplémentaire et complémentaire pour la surveillance des grottes marines. Appliqués au fil du temps, les changements à court, moyen et long terme pourraient être enregistrés du paysage marin au niveau individuel, jusqu'à une échelle millimétrique48, 76. Par la reconstruction 3D de la morphologie du substrat, une image plus complète des schémas de distribution biologique et de la les processus qui les pilotent peuvent être fournis47, 77. La mise en œuvre de plans de surveillance systématique incluant la photogrammétrie aiderait également les législateurs à créer des mesures de gestion et de protection ad hoc ciblant des menaces spécifiques affectant localement les grottes marines46. De plus, les modèles 3D obtenus représentent un allié puissant pour les activités de sensibilisation du public, sensibilisant en développant des expériences interactives où les gens peuvent explorer ces habitats cachés (par exemple, Fig. S5)78, 79.

Néanmoins, compte tenu des risques intrinsèques liés à la plongée souterraine34, certaines considérations doivent être prises avant de mettre en œuvre la technique dans les grottes sous-marines, notamment en termes de profondeur, de taille et de morphologie de la grotte pour garantir l'applicabilité de la SfM. De plus, selon l'objectif principal de l'étude, la résolution spatiale et taxonomique souhaitée des sorties numériques, et l'extension de la zone à cartographier, les temps d'échantillonnage, de traitement et d'annotation peuvent augmenter de façon exponentielle (tableau 4). Ainsi, une évaluation coûts-bénéfices doit être faite pour évaluer les différentes techniques disponibles, réduire les risques des opérateurs et maintenir un effort de surveillance rentable9, 31. Dans l'évaluation de grandes surfaces, un poste de travail plus puissant ou des solutions de traitement basées sur le cloud peut être nécessaire pour traiter l'ensemble de données d'imagerie47. De plus, des outils automatisés et semi-automatisés doivent être pris en compte pour prendre en charge et accélérer le processus d'annotation manuelle, améliorant ainsi l'efficacité de la méthode80,81,82,83,84.

Bien que l'essor des caméras étanches compactes offre une solution de haute qualité à un prix raisonnable, qui suggère la photogrammétrie comme une méthode abordable et attrayante pour les plongeurs récréatifs et scientifiques57, une formation appropriée et la mise en œuvre d'un protocole standardisé sont essentielles pour un bon l'application de la technique et l'acquisition de reconstructions précises49, 56.

En conclusion, même si les quadrats fonctionnent très bien pour détecter les principales couvertures et tendances dans les communautés benthiques réparties de manière homogène, lorsqu'il s'agit de communautés hétérogènes clairsemées (par exemple, la biocénose des grottes sombres) ou d'organismes rares, ils peuvent ignorer certains de ses composants. La photogrammétrie sous-marine s'est avérée être une technique non invasive appropriée pour enregistrer les assemblages benthiques des grottes, et le calcul d'un groupe d'indices de paysage marin soigneusement sélectionnés s'est avéré être un moyen complet de décrire le modèle spatial actuel. Une première ligne de base a été établie pour Grotta Azzurra : la définition de la distribution actuelle de sa composante biotique représente une information cruciale en ces temps de changements communautaires rapides dus à la synergie du changement climatique et des facteurs de stress humains10, 29. Un avenir radieux attend la photogrammétrie dans le domaine de la surveillance des environnements marins grâce à son énorme potentiel et sa polyvalence, ainsi que les progrès exponentiels de la vision par ordinateur, de la robotique et de l'apprentissage automatique80,81,82,83,84.

La Riviera du Conero (Ancône, Italie) est un littoral qui a souffert d'une forte artificialisation au cours du siècle dernier, certains de ses substrats naturels ayant été modifiés ou remplacés par des structures cimentées85. Une série de grottes marines semi-submergées peu profondes sont présentes le long de ses falaises côtières86, et dans cette étude, la plus grande de ces grottes a été explorée, connue localement sous le nom de Grotta Azzurra (43° 37′ 17,2" N, 13° 31′ 38,4" E) (Fig. 8a). Son ouverture représente une grande fissure faisant face au nord dans les parois calcaires, commençant à quelques mètres au-dessus de la surface de la mer (Fig. 8b), et se poursuivant jusqu'à 4,5 m de profondeur. D'une longueur de 15 m, cette grotte en forme de tunnel semi-immergée atteint sa profondeur maximale à son entrée (4,5 m), présentant un sol principalement composé de graviers et de petits agrégats rocheux. La direction dominante des vagues dans la zone est E–SE (Fig. 8c), laissant la grotte partiellement à l'abri de l'action directe des vagues. Néanmoins, l'absence d'accumulation de sédiments minces à l'intérieur de la Grotta Azzurra, malgré la forte charge sédimentaire qui caractérise les fonds de la Riviera du Conero85, suggère un régime hydrodynamique modéré à élevé.

(a) Carte de localisation de Grotta Azzurra (Ancône, Italie), marquée du symbole Ω. (b) Détail de la partie émergée de l'entrée de Grotta Azzurra. (c) La vague a augmenté d'une hauteur de vague significative, correspondant à la période de l'année complète 2021 dans les eaux proches du rivage devant l'entrée de la grotte. Créé à l'aide du logiciel QGIS version 3.12 (http://www.QGIS.org).

La stratégie d'échantillonnage pour la caractérisation de la communauté benthique sessile présente à l'intérieur de Grotta Azzurra a consisté en le couplage de deux méthodologies d'échantillonnage, chacune mise en œuvre lors d'une plongée dédiée. En premier lieu, un échantillonnage photographique de la grotte a été réalisé début septembre 2021. Une GoPro HERO8 Black (Woodman Labs, Inc., San Mateo, CA, USA) équipée d'un système d'éclairage artificiel composé de deux lumières sous-marines AKKIN 5000 a été utilisé. Le long des murs et du sol de la grotte, une série de références métriques ont été placées pour mettre à l'échelle et contrôler la précision des reconstructions numériques. La caméra a été réglée en mode time-lapse à 2 images par seconde, et l'opérateur de plongée a adapté le chemin d'échantillonnage pour capturer toute la topographie de la grotte en réalisant un motif boustrophédonique vertical, assurant un chevauchement minimum de 60 % entre les images consécutives45, 47. En maintenant une distance moyenne du substrat d'environ 40 cm, les images étaient éclairées de manière homogène. Un total de 3 600 images ont été collectées et contrôlées pour garantir la qualité de l'image avant d'être importées dans Metashape v. 1.8.2. (Agisoft LLC, Saint-Pétersbourg, Russie). L'alignement des images a été effectué à l'aide de paramètres de sélection de paires génériques de haute précision pour produire les nuages ​​de points, limitant l'identification des points clés à 100 000 et la limite des points de rattachement à 10 000 points caractéristiques communs. Les maillages ont été produits par le type de surface tridimensionnelle arbitraire à partir des données des cartes de profondeur, le nombre moyen de faces et l'interpolation étant désactivés. Pour mettre à l'échelle le modèle, 5 références métriques ont été détectées manuellement dans l'ensemble de données d'imagerie et utilisées pour créer des barres d'échelle dans les paramètres de référence. Enfin, une orthomosaïque de chaque mur a été produite en mode mosaïque à partir des données de surface de maillage et exportée en tant que tiff carrelé dans un système de coordonnées local (m). Le processus photogrammétrique global pour générer à la fois la reconstruction numérique de la grotte et le couple d'orthoimages a pris 16 h de temps de traitement à l'aide d'un ordinateur portable Lenovo Legion (Beijin, Chine) avec un processeur Intel Core i7-9750H 2,60 GHz (Intel Corporation, Santa Clara, CA, USA), 32 Go de RAM et une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 2060 (NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA).

Après identification des organismes présents dans l'orthomosaïque, des pourcentages de recouvrement des différents organismes sessiles ont été calculés pour évaluer l'abondance et les schémas de répartition des espèces benthiques dans les deux zones écologiques, semi-obscure et sombre, suivant la zonation des grottes définie par Pérès et Picard3. Lorsque les éponges n'étaient pas identifiables au niveau de l'espèce, la localisation de l'individu dans les parois numérisées de la grotte était notée à l'aide des orthomosaïques. Afin d'augmenter la résolution taxonomique, une deuxième plongée a été effectuée pour collecter un fragment aussi petit que possible de chaque éponge non identifiée. Les échantillons collectés ont ensuite été fixés dans de l'éthanol à 95% et traités comme décrit par Rützler87 pour la préparation de lames. Les spécimens ont ensuite été identifiés au niveau de l'espèce à l'aide d'un microscope composé Nikon Eclipse Ni. Les lames ont été stockées comme référence et déposées à la Collection du Laboratoire de Zoologie (Département des Sciences de la Vie et de l'Environnement), Université Polytechnique des Marches (Ancône, Italie). Des identifications taxonomiques ont été réalisées sur la base de Systema Porifera88, "Proposal for a revision classification of the Demospongiae (Porifera)"89 et de la World Porifera Database90.

Dans cette étude, aucun vertébré vivant et/ou invertébré supérieur n'a été utilisé à des fins expérimentales.

Les orthomosaïques produites pour les deux parois de la grotte ont été importées dans le logiciel QGIS v. 3.1291, les différents taxons sessiles méga-épibenthiques ont été numérisés manuellement en polygones ou patchs à l'échelle et classés au niveau taxonomique le plus bas possible. Néanmoins, dans certains cas, il n'a pas été possible de différencier certaines des espèces identifiées, elles ont donc été regroupées en un groupe d'espèces (tableau 2). En particulier, le groupe AI comprenait les espèces d'éponges Aaptos aaptos (Schmidt, 1864) et Ircinia variabilis (Schmidt, 1862), et le groupe EP consistait en l'agrégation des éponges Erylus mammillaris (Schmidt, 1862) et Penares euastrum (Schmidt, 1868) (tableau 2). Les serpulides et les espèces vagiles n'ont pas été prises en compte pour l'analyse. L'ensemble du processus de numérisation a nécessité 10 jours (soit 70 h). Les deux murs ont été entièrement segmentés et classés, y compris le substrat nu, et la surface de chaque catégorie segmentée (m2) a été calculée. L'occurrence de Lithophaga lithophaga a été prise en compte et numérisée sur l'ensemble des murs. Le fait que parmi tous les trous inspectés, seuls des individus de L. lithophaga, ou des fragments de coquillages, aient été trouvés à l'intérieur des trous, nous a fait supposer que la datte était seule responsable de tous les trous présents dans la grotte. Cependant, pour maintenir le caractère non invasif de l'approche et pour contenir le temps de fond lors des activités d'échantillonnage, il n'a pas été possible de confirmer si chacun des trous enregistrés était actuellement habité par le bivalve. La densité de L. lithophaga a été calculée dans chaque zone de grotte en divisant le nombre de trous par la surface de chaque zone et exprimée en trous de L. lithophaga/m2. De plus, une carte thermique (Fig. 4) a été produite dans QGIS en utilisant le rendu de la carte thermique dans le panneau de style de calque avec un rayon de 1 m pour visualiser les changements de densité à travers les parois de la grotte.

Deux zones écologiques ont été considérées pour l'analyse, les biocénoses semi-obscures (c'est-à-dire l'entrée de la grotte, avec des macroalgues sciophiles) et sombres (c'est-à-dire la partie intérieure de la grotte), en appliquant le modèle de zonation des grottes défini par Pérès et Picard3. Pour comparer les résultats obtenus par photogrammétrie et explorer les effets de différents efforts d'échantillonnage, une deuxième approche a également été appliquée en mettant en œuvre un déploiement de quadrat simulé virtuel dans QGIS. Deux tailles de quadrats ont été considérées, 20 × 20 cm (Q20) et 50 × 50 cm (Q50), avec respectivement 60 et 40 déploiements (Tableau 1). À cette fin, l'outil "Points aléatoires à l'intérieur du polygone" a été appliqué pour placer les centroïdes des quadrats sur les murs, en écartant ceux qui finissent partiellement hors des orthomosaïques ou qui se chevauchent45. Deuxièmement, les couches vectorielles déjà classées ont été découpées par chaque quadrat numérique pour extraire les couvertures de surface des espèces et les densités de trous de L. lithophaga.

Les mesures clés du paysage marin ont été calculées à l'aide du package R landscapemetrics92, un remplacement direct du logiciel FRAGSTATS93. En utilisant une version tramée de notre communauté de grottes numérisées comme entrée, ce package a permis la quantification des caractéristiques du paysage marin à un niveau multispatial en tenant compte de la taille, de la forme et de la distribution des parcelles. Une série de descripteurs de paysage marin (tableau 3) ont été sélectionnés sur la base de la littérature et de sa pertinence écologique45, 46, 82, 83,94,95, et estimés aux niveaux de la catégorie et du paysage marin pour chaque zone écologique et approche d'échantillonnage. Pour l'analyse, la catégorie "substrat nu" n'a pas été considérée, afin de concentrer nos efforts d'analyse spatiale sur les composants biotiques de la grotte.

Les ensembles de données analysés au cours de la présente étude sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

Vacelet, J. & Boury-Esnault, N. Éponges carnivores. Nature 373, 333–335. https://doi.org/10.1038/373333a0 (1995).

Article ADS CAS Google Scholar

Harmelin, JG & Vacelet, J. Indices sur la biodiversité des grands fonds dans une grotte côtière. Vie Milieu 47(4), 351–354 (1997).

Google Scholar

Pérès, J. M. & Picard, J. Nouveau manuel de bionomie benthique de la Mer Méditerranée. Recl. Trav. Station Mar. d’Endoume 31(47), 5–137 (1964).

Google Scholar

Riedl, R. Biologie des grottes marines (Paul Parey, 1966).

Google Scholar

Benedetti-Cecchi, L., Airoldi, L., Abbiati, M. & Cinelli, F. Variabilité spatiale de la distribution des éponges et des cnidaires dans une grotte marine sublittorale avec des sources d'eau sulfureuse. J. Mar. Biol. Assoc. 78(1), 43–58. https://doi.org/10.1017/S0025315400039953 (1998).

Article Google Scholar

Morri, C. & Bianchi, CN Zonage biologique. In Grotte Marine: Cinquante ans de recherche en Italie (eds Cicogna, F. et al.) 257–265 (Ministère de l'Environnement et de la Protection du Territoire, 2003).

Google Scholar

Montefalcone, M. et al. Trajectoires écosystémiques sur trente ans dans une grotte marine submergée sous un régime de pression changeant. Mar. Environ. Rés. 137, 98–110. https://doi.org/10.1016/j.marenvres.2018.02.022 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Mačić, V., Panou, A., Bundone, L., Varda, D. & Pavićević, M. Premier inventaire des grottes marines semi-submergées du Karst des Dinarides du Sud (côte Adriatique) et liste préliminaire des espèces. Turc. J. Poisson. Aquat. Sci. 19(9), 765–774. https://doi.org/10.4194/1303-2712-v19_9_05 (2019).

Article Google Scholar

Gerovasileiou, V. & Bianchi, CN Les grottes marines méditerranéennes : une synthèse des connaissances actuelles. Dans Oceanography and Marine Biology (eds Hawkins, SJ et al.) 1–87 (CRC Press, Boca Raton, 2021).

Digenis, M., Arvanitidis, C., Dailianis, T. & Gerovasileiou, V. Étude comparative des communautés de grottes marines dans une zone protégée du sud-est de la mer Égée, Grèce. J. Mar. Sci. Ing. 10(5), 660. https://doi.org/10.3390/jmse10050660 (2022).

Article Google Scholar

Pérès, J. M. & Picard, J. Notes sommaires sur le peuplement des grottes sous-marines de la région de Marseille. C. R. Somm. Séances. Soc. Biogéogr. 227, 42–45 (1949).

Google Scholar

Sara, M. Distribution et écologie de Porifera dans les eaux de surface de la Riviera ligurienne de Levante. Arch.Zol. Ital.49, 181–248 (1964).

Google Scholar

Sket, B. & Iliffe, TM Faune des grottes des Bermudes. Int. Rév. Gesamten Hydrobiol. Hydrogr. 65, 871–882. https://doi.org/10.1002/iroh.19800650610 (1980).

Article Google Scholar

Yager, J. Remipedia, une nouvelle classe de crustacés d'une grotte marine aux Bahamas. J. Crustac. Biol. 1, 328–333. https://doi.org/10.2307/1547965 (1981).

Article Google Scholar

Harmelin, JG Assemblages dominés par les bryozoaires dans les environnements cryptiques méditerranéens. In Bryozoa: Ordovician to Recent (eds Nielsen, C. & Larwood, GP) 135–143 (Olsen et Olsen, 1985).

Google Scholar

Hart, CW, Manning, RB & Iliffe, TM La faune des grottes marines de l'Atlantique : preuves de la dispersion par l'expansion du fond marin tout en maintenant des liens avec les eaux profondes. Proc. Biol. Soc. Wash. 98(1), 288–292 (1985).

Google Scholar

Manning, RB, Hart, CW & Iliffe, TM Reliques mésozoïques dans les grottes marines des Bermudes. Stygologia 2(1/2), 156–166 (1986).

Google Scholar

Bianchi, CN, Cattaneo-Vietti, R., Cinelli, F., Morri, C. & Pansini, M. L'étude biologique des grottes sous-marines : connaissances actuelles et perspectives. Taureau Mus. Ier Biol. Université de Gênes 60–61, 41–69 (1996).

Google Scholar

Cicogna, F., Bianchi, CN, Ferrari, G. & Forti, P. Grottes marines : Cinquante ans de recherche en Italie (Ministère de l'environnement et de la protection du territoire, 2003).

Google Scholar

Heiner, I., Boesgaard, TM & Kristensen, RM Découverte pour la première fois de Loricifera dans les eaux australiennes et les grottes marines. Mar. Biol. Rés. 5(6), 529–546. https://doi.org/10.1080/17451000902933009 (2009).

Article Google Scholar

Iliffe, TM & Kornicker, LS Découvertes mondiales en plongée d'animaux fossiles vivants des profondeurs des grottes anchialines et marines. Contribution Smithson. Mars Sci. 38, 269-280 (2009).

Google Scholar

Jørgensen, A., Boesgaard, TM, Møbjerg, N. & Kristensen, RM La faune tardigrade des grottes marines australiennes : avec des descriptions de neuf nouvelles espèces d'Arthrotardigrada. Zootaxons 3802(4), 401–443. https://doi.org/10.11646/zootaxa.3802.4.1 (2014).

Article Google Scholar

Ereskovsky, AV, Kovtun, OA & Pronin, KK Biote des grottes marines de la péninsule de Tarkhankut (mer Noire, Crimée), en mettant l'accent sur la composition taxonomique des éponges, leur distribution spatiale et leurs particularités écologiques. J. Mar. Biol. Assoc. Royaume-Uni 96(2), 391–406. https://doi.org/10.1017/S0025315415001071 (2016).

Article Google Scholar

Perez, T. et al. Comment un effort taxonomique intégré collaboratif a formé de nouveaux spongiologues et amélioré la connaissance de la biodiversité marine de la Martinique (Antilles françaises, mer des Caraïbes orientales). PLoS ONE 12(3), 0173859. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173859 (2017).

Article CAS Google Scholar

Cardone, F. et al. Première caractérisation spéléologique et biologique d'une grotte immergée du géomorphosite de l'archipel des Tremiti (mer Adriatique). Géosci. J. 12(5), 213. https://doi.org/10.3390/geosciences12050213 (2022).

Annonces d'article Google Scholar

Nepote, E., Bianchi, CN, Morri, C., Ferrari, M. & Montefalcone, M. Impact de la construction d'un port sur la communauté benthique de deux grottes marines peu profondes. Mar. Pollut. Taureau. 114(1), 35–45. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.08.006 (2017).

Article CAS PubMed Google Scholar

La Mesa, G., Paglialonga, A. & Tunesi, L. Manuels de surveillance des espèces et habitats d'intérêt communautaire (Directive 92/43/CEE et Directive 09/147/CE) en Italie : Environnement marin. ISPRA, Série de manuels et de lignes directrices 190/2019 (2019).

Chevaldonné, P. & Lejeusne, C. Changement d'espèces induit par le réchauffement régional dans les grottes marines du nord-ouest de la Méditerranée. Écol. Lett. 6(4), 371–379. https://doi.org/10.1046/j.1461-0248.2003.00439.x (2003).

Article Google Scholar

Garrabou, J. et al. Les canicules marines entraînent des mortalités massives récurrentes en mer Méditerranée. Glob. Changer Biol. 58, 5708–5725. https://doi.org/10.1111/gcb.16301 (2022).

Article CAS Google Scholar

Iliffe, TM, Jickells, TD & Brewer, MS Pollution organique d'une grotte marine intérieure des Bermudes. Mar. Environ. Rés. 12(3), 173–189. https://doi.org/10.1016/0141-1136(84)90002-3 (1984).

Article CAS Google Scholar

Gerovasileiou , V. , Aguilar , R. & Marin , P. Lignes directrices pour l' inventaire et la surveillance des habitats sombres en mer Méditerranée , Vol. 2017 1–40. SPA/RAC-UNEP/MAP, OCEAN, Tunis, Tunisie (2017).

Petricioli , D. , Buzzacott , P. , Radolović , M. , Bakran-Petricioli , T. & Gerovasileiou , V. Visite et conservation des grottes marines . Dans le livre des résumés du symposium international "À l'intérieur et à l'extérieur de la montagne" 29–30. Commune de Custonaci et Ibleo Centre de recherche spéléo-hydrogéologique, Custonaci (2015).

Gerovasileiou, V., Bancila, RI, Katsanevakis, S. & Zenetos, A. Espèces introduites dans les grottes marines méditerranéennes : une menace croissante mais négligée. Méditerr. Mars Sci. 23(4), 995-1005 (2022).

Article Google Scholar

Iliffe, TM & Bowen, C. Plongée souterraine scientifique. Mar. Technol. Soc. J. 35(2), 36–41. https://doi.org/10.4031/002533201788001901 (2001).

Article Google Scholar

Benedetti-Cecchi, L., Airoldi, L., Abbiati, M. & Cinelli, F. Estimation de l'abondance des invertébrés benthiques : une comparaison des procédures et de la variabilité entre les observateurs. Mar. Écol. Programme. Ser. 138, 93-101. https://doi.org/10.3354/meps138093 (1996).

Annonces d'article Google Scholar

Bianchi, CN et al. Des fonds durs. Biol. Mar. Mediterr. 11(1), 185–215 (2004).

Google Scholar

Gerovasileiou, V. & Voultsiadou, E. Gradients de diversité des éponges dans les grottes marines de la Méditerranée orientale. J. Mar. Biol. Assoc. Royaume-Uni 96(2), 407–416. https://doi.org/10.1017/S0025315415000697 (2016).

Article Google Scholar

Spaccavento, M. et al. Une méthode de surveillance non invasive pour évaluer la composition des communautés mégabenthiques dans les grottes marines semi-submergées. En 2022 IEEE International Workshop on Metrology for the Sea; Apprendre à mesurer les paramètres de santé de la mer (MetroSea) 257–261. https://doi.org/10.1109/MetroSea55331.2022.9950848 (2022).

Gerovasileiou, V., Trygonis, V., Sini, M., Koutsoubas, D. & Voultsiadou, E. Cartographie tridimensionnelle des grottes marines à l'aide d'un échosondeur portatif. Mar. Écol. Programme. Ser. 486, 13–22. https://doi.org/10.3354/meps10374 (2013).

Annonces d'article Google Scholar

Chemisky, B. et al. Les fonds marins accessibles à tous avec la restitution tridimensionnelle haute resolution. In Proceedings of the MerlGéo, de la Côte à l’Océan, l’Information Géographique en Movement 57–60. Brest, 24–26 November. (2015).

Vallicrosa, G., Fumas, MJ, Huber, F. & Ridao, P. Sparus II AUV en tant que suite de capteurs pour l'archéologie sous-marine : expériences dans les grottes de Falconera. En 2020 IEEE / OES Autonomous Underwater Vehicles Symposium (AUV) 1–5. St. Johns, T.-N.-L., Canada. https://doi.org/10.1109/AUV50043.2020.9267935 (2020).

Burns, JHR, Delparte, D., Gates, RD et Takabayashi, M. Intégration de la photogrammétrie de la structure à partir du mouvement avec un logiciel géospatial comme nouvelle technique pour quantifier les caractéristiques écologiques 3D des récifs coralliens. Peer J 3, e1077. https://doi.org/10.7717/peerj.1077 (2015).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Burns, JHR et al. Évaluer l'impact des perturbations aiguës sur la structure et la composition d'une communauté corallienne à l'aide de techniques de reconstruction 3D innovantes. Méthodes Oceanogr. 15, 49–59. https://doi.org/10.1016/j.mio.2016.04.001 (2016).

Article Google Scholar

Raoult, V. et al. GoPros™ comme outil de photogrammétrie sous-marine pour la science citoyenne. PeerJ 4, e1960. https://doi.org/10.7717/peerj.1960 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Palma, M., Rivas Casado, M., Pantaleo, U. & Cerrano, C. Orthomosaïques à haute résolution des récifs coralliens africains : un outil pour la surveillance benthique à grande échelle. Capteur à distance. 9(7), 705. https://doi.org/10.3390/rs9070705 (2017).

Annonces d'article Google Scholar

Palma, M. et al. Quantification de la composition des récifs coralliens des sites de plongée récréative : une approche de la structure à partir du mouvement à l'échelle du paysage marin. Remote Sens. 11(24), 3027. https://doi.org/10.3390/rs11243027 (2019).

Annonces d'article Google Scholar

Bayley, DT, Mogg, AO, Koldewey, H. & Purvis, A. Capturer la complexité : tester sur le terrain l'utilisation de modèles virtuels dérivés de la "structure à partir du mouvement" pour reproduire des mesures standard de la structure physique du récif. Peer J 7, e6540. https://doi.org/10.7717/peerj.6540 (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Piazza, P. et al. Photogrammétrie sous-marine en Antarctique : observations à long terme dans les écosystèmes benthiques et sauvetage des données héritées. Polaire Biol. 42, 1061-1079. https://doi.org/10.1007/s00300-019-02480-w (2019).

Article Google Scholar

Bayley, DT & Mogg, AO Un protocole pour l'analyse à grande échelle des récifs à l'aide de la photogrammétrie Structure from Motion. Méthodes Écol. Évol. 11, 1410–1420. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13476 (2020).

Article Google Scholar

Fukunaga, A. & Burns, JH Métriques de la complexité structurelle des récifs coralliens extraites de modèles de maillage 3D et de modèles numériques d'élévation. Télécommande. Sens. 12(17), 2676. https://doi.org/10.3390/rs12172676 (2020).

Annonces d'article Google Scholar

Furlani, S. Cibles d'observation intégrées et données instrumentales sur les côtes rocheuses grâce à des relevés de plongée en apnée. Mar. Geol. 245, 106191. https://doi.org/10.1016/j.margeo.2020.106191 (2020).

Annonces d'article Google Scholar

Casoli, E. et al. Photomosaïquage à haute résolution spatiale pour le suivi des récifs coralligènes. Récifs coralliens 40(4), 1267–1280. https://doi.org/10.1007/s00338-021-02136-4 (2021).

Article Google Scholar

Giordan, D. et al. R. Solutions de relevés pour l'acquisition et la représentation 3D de grottes artificielles et naturelles. Appl. Sci. 11(14), 6482. https://doi.org/10.3390/app11146482 (2021).

Article CAS Google Scholar

Ventura, D. et al. Intégration de la photogrammétrie sous-marine à courte portée avec un logiciel d'inspection et de traitement de maillage : une nouvelle approche pour quantifier la dynamique écologique des récifs biogéniques tempérés. Télédétection Ecol. Conserv. 7(2), 169–186. https://doi.org/10.1002/rse2.178 (2021).

Article Google Scholar

Furlani, S. & Antonioli, F. Les archives des relevés de nage des côtes rocheuses méditerranéennes : potentiels et perspectives d'avenir. Géomorphologie 421, 108529. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2022.108529 (2023).

Article Google Scholar

Garrabou, J. et al. Surveillance des réponses liées au climat dans les aires marines protégées méditerranéennes et au-delà : onze protocoles standard. In Spanish Research Council ICM-CSIC, Passeig Marítim de la Barceloneta 37–49 (ed Institute of Marine Sciences) 74, 08003 Barcelone, Espagne. https://doi.org/10.20350/digitalCSIC/14672 (2022).

Bell, JJ Les rôles fonctionnels des éponges marines. Estuaire. Côte. Étagère Sci. 79, 341–353. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2008.05.002 (2008).

Annonces d'article Google Scholar

Voultsiadou, E., Kyrodimou, M., Antoniadou, C. & Vafidis, D. Épibiontes spongieux sur les ascidies responsables de l'ingénierie des écosystèmes : le cas de Microcosmus sabatieri. Estuaire. Côte. Étagère 86, 598–606. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2009.11.035 (2010).

Annonces d'article Google Scholar

Gerovasileiou, V. & Voultsiadou, E. Grottes marines de la mer Méditerranée : un réservoir de biodiversité d'éponges dans un hotspot de biodiversité. PLoS ONE 7(7), 39873. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0039873 (2012).

Article ADS CAS Google Scholar

Bussotti, S., Terlizzi, A., Fraschetti, S., Belmonte, G. & Boero, F. Variabilité spatiale et temporelle du benthos sessile dans les grottes marines méditerranéennes peu profondes. Mar. Écol. Programme. Ser. Rév. 325 , 109–119. https://doi.org/10.3354/meps325109 (2006).

Annonces d'article Google Scholar

Bianchi, CN & Morri, C. Etude bionomique comparative de quelques grottes marines submergées : Définition d'une échelle de confinement. Institut Speleol italien. 6(II), 107–123 (1994).

Google Scholar

Costa, G. et al. Variations de la communauté d'éponges dans deux grottes semi-submergées de la mer Ligure (mer Méditerranée) sur une période d'un demi-siècle. EUR. Zool. J. 85(1), 381–391. https://doi.org/10.1080/24750263.2018.1525439 (2018).

Article Google Scholar

Costa, G., Violi, B., Bavestrello, G., Pansini, M. & Bertolino, M. Aplysina aerophoba (Nardo, 1833) (Porifera, Demospongiae) : une forme de croissance inattendue et miniaturisée de la zone de marée des grottes méditerranéennes : Morphologie et code-barres ADN. EUR. Zool. J. 87(1), 73–81. https://doi.org/10.1080/24750263.2020.1720833 (2020).

Article CAS Google Scholar

Kruzic, P., Zibrowius, H. & Pozar-Domac, A. Actiniaria et Scleractinia (Cnidaria, Anthozoa) de la mer Adriatique (Croatie) : premières mentions, occurrences confirmées et extensions significatives de l'aire de répartition de certaines espèces. Ital. J. Zool. 69(4), 345–353. https://doi.org/10.1080/11250000209356480 (2002).

Article Google Scholar

Pansini, M. et al. Évolution des biocénoses benthiques de substrat dur le long d'un léger gradient dans une grotte marine peu profonde. Dans Actes du IX Congrès de la Société italienne de biologie marine (eds Fresi, E. & Cinelli, F.) 315–330 (La Seppia, 1977).

Google Scholar

Boero, F., Cicogna, F., Pessani, D. & Pronzato, R. Observations in situ sur le comportement de contraction et l'activité journalière de Halcampoides purpurea var. mediterranea (Cnidaria, Anthozoa) dans une grotte marine. Mar. Écol. 12(3), 185–192. https://doi.org/10.1111/j.1439-0485.1991.tb00252.x (1991).

Annonces d'article Google Scholar

Boero, F. L'écologie des hydroïdes marins et les effets des facteurs environnementaux : une revue. Mar. Écol. 5(2), 93–118. https://doi.org/10.1111/j.1439-0485.1984.tb00310.x (1984).

Annonces d'article Google Scholar

Boero, F. Zonation hydroïde le long d'une grotte marine de la Penisola Sorrentina (Golfe de Naples). Rapp. Comm. Int. Mer. Médit. 29, 135-136 (1985).

Google Scholar

Bell, JJ La distribution et la prévalence des espèces d'éponges dans une grotte marine tempérée semi-submergée. Ir. Nat. J. 27(7), 249-265 (2003).

Google Scholar

Costello, MJ et al. Méthodes d'étude de la biodiversité marine. Dans The GEO Handbook on Biodiversity Observation Networks (eds Walters, M. & Scholes, R.) 129–163 (Springer, 2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-27288-7_6.

Chapitre Google Scholar

Fanelli , G. , Piraino , S. , Belmonte , G. , Geraci , S. & Boero , F. Prédation humaine le long des côtes rocheuses des Pouilles (sud-est de l'Italie): Désertification causée par la pêche aux mollusques (Mollusca). Mar. Écol. Programme. Ser. https://doi.org/10.3354/meps110001 (1994).

Article Google Scholar

Trigui El-Menif , N. , Kefi , FJ , Ramdani , M. , Flower , R. & Boumaiza , M. Habitat et faune associée de Lithophaga lithophaga (Linné 1758) dans la baie de Bizerte (Tunisie). J. Shellfish Res. Rév. 26 , 569–5 https://doi.org/10.2983/0730-8000(2007)26[569:CONCLUSION]2.0.CO;2 (2007).

Article Google Scholar

Devescovi, M. & Ivesa, L. Modèles de colonisation de la moule dattier Lithophaga lithophaga (L., 1758) sur les blocs de brise-lames calcaires d'une marina. Période. Biol. 110(4), 339–345 (2008).

Google Scholar

Colletti, A. et al. La moule datte Lithophaga lithophaga : Biologie, écologie et les multiples impacts de sa pêche illégale. Sci. Environ. 744, 140866. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140866 (2020).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Palma, M. et al. Méthode basée sur la GDF pour évaluer les forêts de gorgones (Paramuricea clavata (Cnidaria, Octocorallia)). Remote Sens. 10(7), 1154. https://doi.org/10.3390/rs10071154 (2018).

Annonces d'article Google Scholar

Quiles-Pons, C. et al. Surveillance de l'habitat benthique complexe sur des grottes marines sous-marines semi-obscures à l'aide de reconstructions 3D basées sur la photogrammétrie. Dans le 3e Symposium méditerranéen sur la conservation des habitats obscurs 113–114. Gênes, Italie, 21-22 septembre 2022, (2022).

Nocerino, E., Menna, F., Farella, E. & Remodino, F. Virtualisation 3D d'un système souterrain de grottes semi-submergées. Dans Archives internationales de la photogrammétrie, de la télédétection et des sciences de l'information spatiale XLII-2/W15. 27e Symposium international CIPA "Documenter le passé pour un avenir meilleur" 857–864 (eds Gonzalez-Aguilera, D., Remondino, F., Toschi, I., Rodriguez-Gonzalvez, P. & Stathopoulou, E.) 1–5 Septembre 2019, Ávila, Espagne. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W15-857-2019 (2019).

Marroni, L., Brandt, P., Gaertner, P. & Marassich, A. Science citoyenne et modélisation 3D pour étudier et protéger les grottes marines méditerranéennes : Une application réelle dans les grottes du golfe d'Orosei (Sardaigne, Italie) (Non .EGU22-3817). Réunions Copernic. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-3817 (2022).

Olinger, LK, Scott, AR, McMurray, SE & Pawlik, JR Estimations de la croissance des éponges des récifs des Caraïbes sur un naufrage à l'aide de la photogrammétrie 3D. Sci. Rep. 9(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/s41598-019-54681-2 (2019).

Article CAS Google Scholar

Teague, J. & Scott, T. Photogrammétrie sous-marine et reconstruction 3D d'objets submergés dans des environnements peu profonds par ROV et GPS sous-marin. J. Mar. Sci. Technol. 1, 5 (2017).

Google Scholar

Menna, F. et al. Vers la photogrammétrie sous-marine en temps réel pour les applications de métrologie sous-marine. Dans OCEANS 2019-Marseille 1–10. https://doi.org/10.1109/OCEANSE.2019.8867285 (2019).

Mohamed, H., Nadaoka, K. & Nakamura, T. Vers une cartographie 3D de l'habitat benthique à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de structures issues de la photogrammétrie de mouvement. Remote Sens. 12(1), 127. https://doi.org/10.3390/rs12010127 (2020).

Article Google Scholar

Rossi, P. et al. Besoins et lacunes dans les technologies et méthodes optiques sous-marines pour l'étude de la complexité structurelle 3D des forêts animales marines. Devant. Mars Sci. 8, 591292. https://doi.org/10.3389/fmars.2021.591292 (2021).

Article Google Scholar

Pavoni, G. et al. TagLab : annotation assistée par l'IA pour la segmentation sémantique rapide et précise des orthoimages des récifs coralliens. J. Robot de terrain. 39(3), 246–262. https://doi.org/10.1002/rob.22049 (2022).

Article Google Scholar

Rindi , F. , Gavio , B. , Diaz-Tapia , P. , Di Camillo , CG & Romagnoli , T. Changements à long terme de la flore macroalgale benthique d'une zone côtière affectée par les impacts urbains (Riviera du Conero, mer Méditerranée) . . . . . Biodiversité. Conserver. 29, 2275–2295. https://doi.org/10.1007/s10531-020-01973-z (2020).

Article Google Scholar

Furlani, S. et al. Tn (entailles de marée) dans la zone du Conero (côte W de l'Adratique) : implications pour l'instabilité côtière. Géogr. Fis. Vacarme. Quat. 41, 33–46. https://doi.org/10.4461/GFDQ.2018.41.11 (2018).

Article Google Scholar

Rützler, K. Éponges dans les récifs coralliens. Dans Coral Reefs: Research Methods. Monographies sur les méthodologies océanographiques (eds Stoddart, DR & Johannes, RE) 5 (UNESCO, 1978).

Google Scholar

Hooper, JNA et Van Soest, RWM Systema Porifera. Guide de classification des éponges (Springer, 2002).

Réserver Google Scholar

Morrow, C. & Cárdenas, P. Proposition de classification révisée des Demospongiae (Porifera). Devant. Zool. 12, 7. https://doi.org/10.1186/s12983-015-0099-8 (2015).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

de Voogd, NJ et al. Base de données mondiale des Porifères. Disponible : http://www.marinespecies.org/porifera. Consulté en janvier 2022 (2022).

QGIS.org. Système d'information géographique QGIS. Association QGIS. http://www.qgis.org (2022).

Hesselbarth, MHK, Sciaini, M., With, KA, Wiegand, K. & Nowosad, J. landscapemetrics : un outil R open source pour calculer les métriques du paysage. Écographie 42, 1648–1657. https://doi.org/10.1111/ecog.04617 (2019).

Article Google Scholar

McGarigal, K., Cushman, SA & Ene, E. FRAGSTATS v4 : Programme d'analyse des modèles spatiaux pour les cartes catégoriques et continues. Programme informatique produit par les auteurs à l'Université du Massachusetts, Amherst. Disponible sur le site Web suivant : https://www.umass.edu/landeco/ (2012).

Garrabou, J., Riera, J. & Zabala, M. Indices de modèle de paysage appliqués aux communautés benthiques rocheuses infralittorales méditerranéennes. Paysage. Écol. 13(4), 225–247. https://doi.org/10.1023/A:1007952701795 (1998).

Article Google Scholar

Teixidó, N., Garrabou, J. & Arntz, WE Quantification du modèle spatial des communautés benthiques antarctiques à l'aide d'indices de paysage. Mar. Éco. Programme série 242, 1–14. https://doi.org/10.3354/meps242001 (2002).

Annonces d'article Google Scholar

Télécharger les références

Les auteurs remercient Irene Gonzalo Cruz et Ricardo Alonso Navas pour leur aide lors des activités d'échantillonnage.

Cette recherche a été soutenue par l'Università Politecnica delle Marche (Recherche scientifique universitaire - projet MESOMED).

Département des sciences de la vie et de l'environnement, Université polytechnique des Marches, Via Brecce Bianche, 60131, Ancône, Italie

Torcuato Pulido Mantas, Camilla Roveta, Barbara Calcinai, Martina Coppari, Cristina Gioia Di Camillo, Veronica Marchesi, Teo Marrocco, Stefania Puce & Carlo Cerrano

Centre marin de Fano, Viale Adriatico 1/N, 61032, Fano, Italie

Carlos Cerrano

Station zoologique de Naples Anton Dohrn, Villa Comunale, 80121, Naples, Italie

Carlos Cerrano

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Vous pouvez également rechercher cet auteur dans PubMed Google Scholar

Les idées et la conception ont été formulées par CC et TPM Les activités d'échantillonnage ont été réalisées par MC, VM, TM et TPM L'identification taxonomique des Porifères a été réalisée par BC, TM, CR et SP Les analyses ont été réalisées par CGDC, TM, TPM et CR Le projet de manuscrit initial a été écrit par TPM et CR Tous les auteurs ont révisé et édité le manuscrit. La version soumise du manuscrit a été approuvée par tous les auteurs.

Correspondance avec Camilla Roveta.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Springer Nature reste neutre en ce qui concerne les revendications juridictionnelles dans les cartes publiées et les affiliations institutionnelles.

Vidéo supplémentaire S1.

Libre accès Cet article est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International, qui permet l'utilisation, le partage, l'adaptation, la distribution et la reproduction sur n'importe quel support ou format, à condition que vous accordiez le crédit approprié à l'auteur ou aux auteurs originaux et à la source, fournir un lien vers la licence Creative Commons et indiquer si des modifications ont été apportées. Les images ou tout autre matériel de tiers dans cet article sont inclus dans la licence Creative Commons de l'article, sauf indication contraire dans une ligne de crédit au matériel. Si le matériel n'est pas inclus dans la licence Creative Commons de l'article et que votre utilisation prévue n'est pas autorisée par la réglementation légale ou dépasse l'utilisation autorisée, vous devrez obtenir l'autorisation directement du détenteur des droits d'auteur. Pour voir une copie de cette licence, visitez http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Réimpressions et autorisations

Pulido Mantas, T., Roveta, C., Calcinai, B. et al. La photogrammétrie comme outil prometteur pour dévoiler les assemblages benthiques des grottes marines. Sci Rep 13, 7587 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34706-7

Télécharger la citation

Reçu : 12 janvier 2023

Accepté : 05 mai 2023

Publié: 10 mai 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-023-34706-7

Toute personne avec qui vous partagez le lien suivant pourra lire ce contenu :

Désolé, aucun lien partageable n'est actuellement disponible pour cet article.

Fourni par l'initiative de partage de contenu Springer Nature SharedIt

En soumettant un commentaire, vous acceptez de respecter nos conditions d'utilisation et nos directives communautaires. Si vous trouvez quelque chose d'abusif ou qui ne respecte pas nos conditions ou directives, veuillez le signaler comme inapproprié.