海狮使用轻型摄像机拍摄的镜头让研究人员得以一睹澳大利亚南部海岸附近此前未曾探索过的海底区域。

8月7日那一天海洋科学前沿 1已发表的结果包括通过将动物捕获的视频与机器学习模型相结合而创建的详细海底地图。摄像机镜头还显示了不同栖息地和物种分布的详细信息。

“这些都是特别深且偏远的近海栖息地，通过船上进行的常规调查无法到达，”合著者内森·安吉拉基斯（Nathan Angelakis）说，他在西海滩的南澳大利亚研究与发展研究所研究生态学和进化生物学。 “利用我们收集的数据，我们本质上是在探索尚未绘制地图的海洋新部分。”

未知水域

出于多种原因，了解海底知识非常重要，包括海洋保护、航行和预测海啸等灾害。 “你无法管理没有测量过的东西，”位于英国利物浦的海洋测绘组织 Seabed2030 的合作伙伴总监 Steve Hall 说道。

全球范围内，只有 26% 的海底已绘制出高分辨率地图。这部分是由于探索深海的挑战，那里的压力极高，光照水平很低。研究人员通常使用远程操作的水下航行器或从水面舰艇上投放相机来绘制海底地图，但这两种方法都很耗时且成本高昂。

安吉拉基斯和他的同事尝试了一种相对简单的方法，寻求野生澳大利亚海狮的帮助（灰蜘蛛）。这些动物大部分时间都在海底度过，沿着大陆架（从海岸延伸的海洋区域）寻找食物。研究人员怀疑，通过跟踪海狮的运动，他们可以收集有关海底形状和不同栖息地分布的信息。

作者将传感器安装在氯丁橡胶贴片上，并将其贴在来自澳大利亚最大的两个海狮群的八只成年雌性海狮的背上。这些设备包括 GPS 跟踪器、摄像头和运动传感器，设计得小巧且无阻碍性，重量不到海狮体重的 1%，以免影响海狮或影响它们的行为。项目完成后，团队成员能够在不损坏海狮皮毛的情况下从补丁上取下传感器。

海狮们一起拍摄了 89 小时的视频片段，横跨六个不同的海底栖息地，从裸露的沙滩到藻类草地。

研究人员利用这些镜头评估了这些地区的生物多样性，并比较了两个殖民地访问过的地点。他们还使用这些视频来检查机器学习模型的准确性，该模型旨在根据海洋温度和距海岸距离等变量来预测海底栖息地。他们发现该模型的准确率超过 98%，因此他们随后用它来绘制周边地区的海底栖息地地图。 “这项研究的一大优势是利用收集到的数据来预测其他未知领域，”安吉拉基斯说。

该团队还希望利用传感器数据来探索深度和营养供应等因素如何影响海底栖息地分布和物种多样性。安吉拉基斯说，这可以帮助研究人员“进一步探索海狮不同栖息地和海洋区域的生态价值”，从而加强保护工作。

霍尔说，使用海狮安装的传感器是“从难以到达的区域获取高分辨率数据的非常好的方法”。他建议，在未来的研究中，研究人员可以为海狮配备额外的传感器，以收集有关海底物理和化学特性的数据。