Standardized benthic imaging with small, modular ROVs: an open-source framework developed in temperate kelp forests

शीतोष्ण समुद्री घास (केल्प) वनों के नीचे का समुद्र तल अत्यधिक जैविक महत्व की एक दुनिया है, जो मछलियों, अकशेरुकी जीवों और जटिल पादप जीवन से भरा हुआ है जो संपूर्ण तटीय पारिस्थितिक तंत्रों को सहारा देता है। फिर भी, इस छिपे हुए साम्राज्य का अध्ययन करना अत्यंत कठिन है। जबकि समुद्री घास के जंगलों के तैरते ऊपरी हिस्सों को उपग्रहों या हवाई जहाजों से देखा जा सकता है, समुद्र तल पर उगने वाला जीवन गहरे, धुंधले पानी और समुद्री घास की घनी, ऊर्ध्वाधर संरचना के कारण ओझल रहता है। दशकों तक, वैज्ञानिक इन अंतर्जलीय उद्यानों में प्रजातियों को गिनने और आवासों का मानचित्रण करने के लिए मानव गोताखोरों पर निर्भर रहे हैं। हालाँकि, गोताखोर इस बात से सीमित होते हैं कि वे कितनी देर तक सुरक्षित रूप से पानी के नीचे रह सकते हैं, वे कितनी गहराई तक जा सकते हैं, और वे एक दिन में कितना क्षेत्र कवर कर सकते हैं। इन नाजुक वातावरणों को वास्तव में समझने के लिए, शोधकर्ताओं को एक ऐसे तरीके की आवश्यकता है जिससे वे मानवीय पैरों और फेफड़ों की तुलना में अधिक देख सकें, लंबे समय तक देख सकें और निरंतरता के साथ देख सकें।

सीअट्ल एक्वेरियम के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या के लिए एक व्यावहारिक, ओपन-सोर्स समाधान विकसित किया है: एक छोटा, मॉड्यूलर अंडरवॉटर रोबोट जिसे विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में समुद्र तल की मानकीकृत तस्वीरें लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है। गहरे समुद्र की खोज के लिए किसी विशाल, महंगी मशीन को बनाने के बजाय, उन्होंने समुद्री घास के जंगलों के उथले, अशांत जल में काम करने के लिए एक कॉम्पैक्ट, किफायती रोबोट को अनुकूलित किया। चार वर्षों में, उन्होंने अपने लाइट सिस्टम, पावर सिस्टम और नेविगेशन टूल्स को परिष्कृत करने के लिए रोबोट के चार अलग-अलग संस्करणों पर कार्य किया ताकि अंधेरे, चलते हुए पानी में स्पष्ट चित्र लेने की विशिष्ट समस्याओं को हल किया जा सके। उनके काम ने एक पूर्ण, निःशुल्क उपलब्ध ढांचा तैयार किया जो अन्य वैज्ञानिकों और संरक्षणवादियों को इन सर्वेक्षणों को दोहराने की अनुमति देता है, जिससे एक जटिल इंजीनियरिंग चुनौती को तटीय पारिस्थितिकी तंत्रों की निगरानी के लिए एक दोहराव योग्य विधि में बदल दिया गया है।

मुख्य चुनौती स्वयं पर्यावरण ही है। समुद्री घास के वन अक्सर अंधेरे होते हैं और उनमें निलंबित कण भरे होते हैं जो प्रकाश को बिखेर देते हैं, जिससे स्पष्ट छवियां कैप्चर करना मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, समुद्री पौधे समुद्र तल से सतह तक बढ़ते हैं, जिससे एक घना जंगल बन जाता है जिसमें रोबोट का टेथर (तंतु/डोरी) आसानी से उलझ सकता है। उपयोगी तस्वीर प्राप्त करने के लिए, रोबोट को जमीन से बिल्कुल सुसंगत ऊंचाई पर मंडराते रहना चाहिए। यदि यह बहुत ऊपर उड़ता है, तो छवि बहुत मंद और धुंधली होती है; यदि यह बहुत नीचे उड़ता है, तो रोशनी असमान छाया बनाती है या रोबोट तलछट को हिला देता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल सतह के सापेक्ष स्थिर गहराई बनाए रखना पर्याप्त नहीं था, क्योंकि समुद्र तल खुद ऊपर-नीचे होता रहता है। उन्हें चाहते थे कि रोबोट ज़मीन के उभारों का अनुसरण करे, चाहे वह समतल रेतीले हिस्से के ऊपर उड़ रहा हो या चट्टानी कटक के ऊपर, और जमीन से एक निश्चित दूरी बनाए रखे।

इसे प्राप्त करने के लिए, टीम ने "सरफ़ट्रैक" (surftrak) नामक एक विशेष फ्लाइट मोड विकसित किया, जो रोबोट को समुद्र तल से दूरी महसूस करने और अपनी ऊंचाई को स्वचालित रूप से समायोजित करके एक सटीक लक्ष्य स्तर पर रहने की अनुमति देता है, जो आमतौर पर तल से एक मीटर से कम होता है। यह प्रणाली उल्लेखनीय रूप से प्रभावी साबित हुई, जिसने अधिकांश उड़ान समय के दौरान रोबोट को त्रुटि के बहुत छोटे दायरे के भीतर रखा। यह निरंतरता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुनिश्चित करती है कि प्रत्येक फोटोग्राफ समुद्र तल के ठीक उसी समान हिस्से को कवर करता है, जिससे वैज्ञानिक विभिन्न स्थानों और समयों में गणितीय सटीकता के साथ जीवों को गिन सकते हैं और उनकी कवरेज को माप सकते हैं। इस स्वचालित ऊंचाई नियंत्रण के बिना, एकत्र किया गया डेटा विश्वसनीय रूप से तुलना करने के लिए बहुत परिवर्तनशील होता।

प्रकाश व्यवस्था अगली बड़ी बाधा थी। प्रशांत उत्तर-पश्चिम के अंधेरे, मटमैले पानी में, मानक अंतर्जलीय लाइटें विभिन्न प्रकार के शैवाल और सूक्ष्म समुद्री जीवन के बीच अंतर करने के लिए आवश्यक बारीक विवरण पकड़ने हेतु अपर्याप्त थीं। शोधकर्ताओं ने कई लाइटिंग सेटअप का परीक्षण किया, और अंततः साधारण बैटरी संचालित लाइटों से हटकर एक ऐसी प्रणाली की ओर बढ़े जहाँ रोबोट को जहाज पर स्थित एक बड़े बैटरी बैंक द्वारा बिजली दी जाती थी। इसने उन्हें बहुत चमकीली, शक्तिशाली लाइटों का उपयोग करने की अनुमति दी जिन्हें सीधे रोबोट के कंप्यूटर द्वारा नियंत्रित किया जा सकता था। उन्होंने अपनी बीम को ठीक वहीं केंद्रित करने के लिए लाइट्स के प्लेसमेंट को भी पुनर्गठित किया जहाँ कैमरा देख रहा था, जिससे पानी में मौजूद कणों के कारण होने वाली चमक (ग्लेयर) कम हो गई। परिणाम स्वरूप एक ऐसा सिस्टम मिला जो बहुत कम दृश्यता वाले पानी में भी उच्च-रिज़ॉल्यूशन, तीक्ष्ण छवियां लेने में सक्षम था, जो उन बनावटों और प्रजातियों को प्रकट करता था जो पहले के कम परिष्कृत सर्वेक्षणों में अदृश्य रहती थीं।

लंबे सर्वेक्षण सत्रों के लिए रोबोट को शक्ति प्रदान करना चुनौतियों से भरा दूसरा पहलू था। शुरुआती संस्करणों में आंतरिक बैटरियों पर निर्भरता थी, जिससे उड़ान का समय सीमित हो जाता था और पूरे सिस्टम को शुरू करने तथा डेटा संग्रह में व्यवधान डालने के लिए बैटरी बदलने हेतु रोबोट को वापस सतह पर लाना पड़ता था। टीम अंततः एक सतही आपूर्ति बिजली प्रणाली (surface-supplied power system) की ओर स्थानांतरित हो गई, जहाँ नाव से जुड़ी डोरी के माध्यम से बिजली भेजी जाती है। इस बदलाव ने रोबोट की सहनशक्ति को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया, जिससे इसे घंटों बिना किसी रुकावट के काम करने और चमकदार रोशनी एवं जटिल नेविगेशन सेंसरों की अतिरिक्त ऊर्जा मांगों को संभालने की अनुमति मिली। हालांकि इस सर्फेस पावर सिस्टम के लिए उपकरणों में बड़ा प्रारंभिक निवेश आवश्यक था, लेकिन कठोर वैज्ञानिक निगरानी के लिए आवश्यक बार-बार किए जाने वाले दीर्घकालिक सर्वेक्षण आयोजित करने के लिए यह अनिवार्य सिद्ध हुआ।

उथले, पथरीले पानी में नेविगेशन काफी कठिन होता है। पारंपरिक प्रणालियाँ जो बोट के सापेक्ष रोबोट की स्थिति जानने के लिए ध्वनि तरंगों का उपयोग करती हैं, वे इन वातावरणों में संघर्ष करती हैं क्योंकि उथला डेप्थ और पथरीला भूभाग "ध्वनिक छाया" (एकोस्टिक शैडो) बनाता है जो संकेतों को बाधित करता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल एक एकल नेविगेशन पद्धति पर भरोसा करना पर्याप्त नहीं था। इसके बजाय, उन्होंने कई सेंसरों से डेटा को संयोजित किया: एक उपकरण जो तल के ऊपर रोबोट की गति को मापता है, एक प्रणाली जो नाव के सापेक्ष इसकी स्थिति को ट्रैक करती है, और एक कंपास। इन विभिन्न सूचना धाराओं को मिलाकर, रोबोट एक बहुत अधिक सटीक चित्र बना सका कि वह कहाँ था और उसने कितना सफर तय किया। इस 'सेंसर फ्यूजन' ने उन्हें उस सटीक मार्ग को पुनर्निर्मित करने में मदद की जिसे रोबोट ने लिया था, जो सर्वे किए गए क्षेत्र का मानचित्र बनाने और डेटा को उच्च परिशुद्धता के साथ मैप पर रखने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

इस तकनीक को गैर-विशेषज्ञों के लिए सुलभ बनाने के लिए, टीम ने दो मुफ्त कंप्यूटर प्रोग्राम बनाए जो डेटा प्रबंधन का भारी काम संभालते हैं। एक कार्यक्रम पायलट को डाइव के दौरान मार्गदर्शन करता है, यह जांचता है कि सभी सेंसर काम कर रहे हैं या नहीं और हर उड़ान का विस्तृत लॉग रखता है। दूसरा कार्यक्रम रोबोट से ली गई कच्ची तस्वीरों और वीडियो को लेता है और उन्हें स्वतः व्यवस्थित करता है, लाइटिंग को सुधारता है, और विश्लेषण के लिए तैयार करता है। ये उपकरण तकनीकी विशेषज्ञता और लगने वाले समय को कम करते हैं, जिससे छोटी संस्थाओं और संरक्षण समूहों के लिए इस पद्धति को अपनाना संभव हो जाता है।

शोधकर्ताओं ने एलिएट बे और सैन जुआन द्वीप समूह सहित विभिन्न स्थानों में दर्जनों सर्वेक्षण दिनों में अपने सिस्टम का परीक्षण किया, जिसमें शांत, स्पष्ट दिनों से लेकर तीन नॉट तक की धारा वाले हवादार, अशांत पानी जैसी विविध स्थितियाँ शामिल थीं। उन्होंने सफलतापूर्वक नरम अवसादों, पथरीली चट्टानों और सघन समुद्री घास वाले क्षेत्रों का मानचित्रण किया, जिससे प्रदर्शित हुआ कि यह सिस्टम वास्तविक दुनिया के वातावरण में काम करता है जहाँ समुद्री घास के वन वास्तव में मौजूद होते हैं। उन्होंने पाया कि यद्यपि रोबोट समुद्री घास के सबसे घने कैनोपी (ऊपरी आवरण) के अंदर प्रवेश नहीं कर सकता था जहाँ उसके फंसने का खतरा था, लेकिन वह समुद्री घास के नीचे और पतली छतरी वाले क्षेत्रों में समुद्र तल का कुशलतापूर्वक सर्वेक्षण कर सकता था। सिस्टम परिवेश की भौतिक चुनौतियों, जैसे कि सतह के पास टेडर फँसने के जोखिम को झेलने के लिए मजबूत साबित हुआ।

यह कार्य मानव गोताखोरों का स्थान नहीं लेता है, जो कुछ व्यवहारों को देखने और समुद्री घास के जंगल के सबसे जटिल हिस्सों में नेविगेट करने के लिए अभी भी आवश्यक हैं। इसके बजाय, रोबोट एक पूरक खिड़की प्रदान करता है, जो सर्वेक्षण किए जाने वाले क्षेत्र का विस्तार करता है और समय के साथ निरंतर, दोहराव योग्य निगरानी की अनुमति देता है। हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और विधियों के लिए एक पूर्ण, ओपन-सोर्स गाइड प्रदान करके, टीम ने दूसरों के निर्माण के लिए एक आधार तैयार किया है। उनका फ्रेमवर्क समुद्री घास के जंगलों और अन्य उथले तटीय पारिस्थितिक तंत्रों की निगरानी बढ़ाने के लिए एक व्यावहारिक रास्ता पेश करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि इन महत्वपूर्ण आवासों की उतनी ही स्पष्टता और निरंतरता के साथ देखभाल और सुरक्षा की जा सके जितनी कि वे हकदार हैं।