En nuestro tercer mes nos enfocamos en el mapeo. Nuestro plan era simple: conectar una GoPro debajo de un kayak y rastrear nuestra ubicación utilizando un teléfono con una aplicación de registro GPS en el kayak.
En realidad, hubo muchos pequeños pasos, desde la selección de la aplicación, hasta los ajustes en diferentes GoPros y técnicas de kayak, que tuvimos que descubrir. En medio de todas estas pruebas, también experimentamos tormentas frecuentes que redujeron la visibilidad debajo del agua y dificultaron la salida en kayak.
Y eso fue solo el lado de la recolección de imágenes. Si desea probarlo, puede encontrar nuestro protocolo aquí: Sea-floor Mapping Instructions – Google Docs
Crowdsourcing y replicación Recibimos mucho apoyo entusiasmado con Kayak Shack de Shanon, así como con Tobia, Melissa, Myron, Diego y Mónica, que pusieron a disposición muchos kayaks. El siguiente paso fue conseguir suficientes GoPro y teléfonos móviles. Usamos teléfonos que usamos para actividades educativas en Mo-B Lab y conseguimos que muchas personas confiaran en nosotros con sus GoPro, en particular Ian, Suyin, Dae, Tatiana y Francielle. El crowdsourcing también nos permitió asegurarnos de que el proceso funcionara con diferentes vehículos, cámaras y teléfonos. Dicho esto, aún no hemos probado el proceso con un iPhone, y cuando Melissa y Lisa se ofrecieron como voluntarias, nos dimos cuenta de que nuestra aplicación de seguimiento no estaba disponible para iPhones.
Hackeando los metadatos
El mapeo bajo el agua es difícil porque el GPS no funciona bajo el agua. Además, es difícil medir la profundidad en el océano. A los efectos de nuestro trabajo, aún no hemos descubierto cómo medir la profundidad, pero esperamos utilizar los datos recopilados por los marines holandeses: CDI - Marine data access (emodnet-bathymetry.eu) Si conoce a alguien involucrado en la recopilación de datos batimétricos en Aruba y está dispuesto a presentarnos, se lo agradeceríamos mucho. Las imágenes que hemos recopilado hasta ahora no están corregidas por profundidad, lo que significa que no representa un tamaño exacto, solo una instantánea de esa área desde la superficie. El GPS de la superficie aún refleja la ubicación del centro de cada imagen, pero no el área. Estos datos son recopilados por el teléfono celular en el kayak usando la aplicación de registro GPS. Usamos ExifTool para agregar los datos del tracklog gps del teléfono a los metadatos de las imágenes recopiladas por las GoPro debajo del kayak, lo que se hace automáticamente comparando el tiempo. Puedes ver cómo lo hacemos aquí:Video to geotagged images notes - Google Docs
Zooniverse
Estas imágenes geoetiquetadas se están cargando actualmente en nuestro proyecto Zooniverse: Aruba Seafloor Mapping » Classify — Zooniverse where you can help us classify them the same way you sometimes classify images for Captcha when you complete that I am not a robot challenge. Classified images are used to train our supervised classification algorithm to recognize these different items. We realize that this is not as of yet a perfect classification but we decided to focus first on the things that are easier to differentiate and then we can further sort images. Right now the categories include seagrass/seaweed, rocks/rubble, coral/sponge, sand, and fish as a bonus.
