Roggensoorten in kaartbrengen met videobeelden

IJMUIDEN - De visserijsector, wetenschap en maatschappelijke organisaties werken samen in onderzoeksprojecten aan duurzaam visserijbeheer, zoals innovaties om selectiever te vissen en verbetering van de bestandsschattingen. Deze projecten worden gefinancierd uit het Europees Fonds voor Maritieme Zaken en Visserij. Over de onderzoekssamenwerking publiceren de projectpartners in een eigen column in Visserijnieuws. Jurgen Batsleer van Wageningen Marine Research presenteert de resultaten van het Innorays project, waarbij twee nieuwe manieren zijn ontwikkeld om de bestanden van roggen in kaart te brengen. Een daarvan is vangstregistratie met videobeelden.

,,De bestandschattingen van roggen zijn met veel onzekerheden omgeven. Ze zijn enkel gebaseerd op de gegevens uit de onderzoekssurveys, die niet zijn ontworpen voor het vangen van roggen. Vanwege die onzekerheid van de rogbestanden zijn de vangstadviezen gebaseerd op het voorzorgsprincipe. Dat betekent dat quota voorzichtig worden vastgesteld, dus vaak lager zijn. 

Te laag, zo ervaren vissers het rogquotum. Rog is daardoor ook een zogeheten verstikkingssoort onder de aanlandplicht, dat wil zeggen dat vissers eigenlijk hun visserij zouden moeten staken als het rogquotum volgevist is. Vanwege hun relatief hoge overlevingskans is er een tijdelijke uitzondering op die aanlandplicht. 

Er is dus alle reden om betere bestandsschattingen te kunnen leveren en zo tot beter beheer van de roggenpopulaties in de Noordzee te komen. Ook omdat roggen niet alleen belangrijk zijn voor de visserij. Ze zijn als langlevende soorten een belangrijk onderdeel van het Noordzee ecosysteem. 

In het EFMZV-project Innorays hebben we daarom geprobeerd om met innovatieve technieken betere gegevens over de vangsthoeveelheden en -samenstelling te verzamelen. Het doel is om de kennis over de ontwikkeling van de roggenbestanden te vergroten. Een van die technieken is vangstregistratie met gebruik van videobeelden.

Electric Monitoring aan boord van kotters

Het systeem waarbij we vangsten in kaart brengen met videobeelden noemen we ook wel ‘Electronic Monitoring’ (EM). Het EM-systeem bestaat uit zogenaamde CCTV-camera’s, liersensoren, een GPS-antenne en een 4G-LTE-antenne die aan boord worden geïnstalleerd: één camera is gemonteerd op de transportband en twee op elke sorteerband. 

Deze vijf CCTV-camera’s monitoren de vangstverwerking. Op die manier wordt het hele verwerkingsproces in beeld gebracht. Het EM-systeem maakt dus geen beelden van het halen en zetten van de netten of van de bemanningsleden. Hooguit zie je zo nu en dan een handschoen van een bemanningslid boven de sorteerband. 

Hoe weet het EM-systeem welke soort gevangen is?

In dit project zijn alle videobeelden handmatig bekeken. Een mens heeft dus alle videobeelden bekeken en de verschillende soorten roggen die te zien waren geteld. Voor roggen is namelijk nog geen automatische beeldherkenning ontwikkeld, dat wil zeggen dat een computer (‘artificial intelligence’) die soortherkenning doet. 

Om te checken of de handmatige telling van de videobeelden goed werkt, hebben we ook aan boord geteld (opstappersreizen). De opstappers pakten per trek alle roggen van de band en brachten iedere rog op soort (soortidentificatie).

Hoeveel reizen zijn met het EM-systeem bemonsterd?

In 2019 hebben we twee boomkorkotters en één twinrigger uitgerust met een EM-systeem voor vangstregistratie. Gedurende het hele project zijn er 368 reizen met EM-systemen aan boord geweest. Van deze reizen waren 218 (59%) bruikbaar voor videoanalyse. Op negen reizen zijn ook opstappers mee geweest. Deze reizen zijn verdeeld over de deelnemende kotters.

Opstappers uit de sector. Hoe zit dat?

Vanuit het idee van onderzoekssamenwerking zijn opstappers uit de sector getraind om de tellingen aan boord uit te voeren. De opstappers waren verplicht om mee te doen aan een soortidentificatie-toets georganiseerd door WMR én ze moesten voor die toets slagen. Daarna was er een workshop om de onderscheidende kenmerken van de verschillende soorten roggen te bespreken. In totaal slaagden drie van de zeven deelnemers. Deze drie deelnemers mochten zelfstandig een opstappersreis uitvoeren. 

Wat was het doel van de opstappersreizen?

De opstappersreizen hadden twee doelen. Het eerste doel was om de handmatige tellingen van de videobeelden te checken (valideren) tegen de tellingen door die de opstappers aan boord deden. Het tweede doel was om te kijken van hoeveel trekken per reis de videobeelden bekeken moeten worden om tot een betrouwbare schatting van de vangstsamenstelling van rog tijdens een visreis te komen. 

Kloppen de handmatige tellingen van de videobeelden met die van de opstappers?

Bij het vergelijken van de handmatige tellingen van de videobeelden met de tellingen van de opstappers aan boord zien we dat er een groot (significant) verschil is tussen de twee tellingen. In de handmatige telling van de videobeelden worden binnen een trek meer roggen geteld, maar minder roggen op soort gebracht. Hoe kan dat?

De ‘video-tellers’ worden geholpen door de handelingen van de opstapper. Zij zien op de video dat een rog van de sorteerband wordt gepakt. Daarnaast kunnen ze video pauzeren of terugspoelen. 

Aan boord gaat het verwerkingsproces gewoon door. Een rog die niet van de sorteerband gepakt wordt omdat deze niet wordt opgemerkt of omdat de opstapper ‘te laat’ is, wordt dan ook niet geregistreerd. 

Wat de video-tellers echter minder goed kunnen doen, is de soortherkenning. Dit is vooral het geval als de roggen met de witte buikzijde naar boven liggen. Voor meer dan 50% van de roggen op de videobeelden konden we daardoor niet de soort identificeren. De opstapper aan boord pakt de roggen op en kan deze omdraaien en kan aan de hand van de kenmerken van de rog (bovenzijde) wel de rog op soort brengen.

Zijn de video-tellingen van de roggen die niet op soort konden worden gebracht, wel bruikbaar?

De gegevens uit het project zijn bedoeld voor de bestandsschattingen door ICES, de Internationale Raad voor Onderzoek der Zee. ICES geeft vangstadviezen voor individuele roggenbestanden. Om de gegevens voor de bestandsschattingen te verbeteren, moeten we dus gegevens per afzonderlijke roggensoort hebben. 

Om die reden moesten we voor alle roggen uit de videobeelden die we niet op soort konden brengen, toch een manier vinden om ze wél op soort te brengen. We hebben hiervoor de gegevens uit het Nederlandse discards-zelfbemonsteringsprogramma uit rondvisgebied 5 en 6 gebruikt. 

Onze aanname is dat de verdeling van verschillende soorten roggen binnen een reis waarvan we videobeelden hebben, ongeveer hetzelfde is als de verdeling die we in het discards-zelfbemonsteringsprogramma zien. Deze verdeling hebben we dus toegepast op de roggen die we niet op soort konden brengen (extrapolatie). De meeste niet op soort gebrachte roggen kregen op die manier de soorten ‘stekelrog’ en ‘gevlekte rog’ toegewezen. 

Van hoeveel trekken per visreis moeten de videobeelden worden bekeken?

Het tweede doel van de opstappersreizen was om te kijken hoeveel vistrekken in dit project moesten worden bekeken om tot een betrouwbare vangstschatting te komen. Op basis van de opstappersreizen komen we er op uit dat tussen de 44% en 57% van het totaal aantal trekken moet worden bekeken. Het gaat dan om videobeelden van 17 tot 23 trekken per reis. Op die manier hebben we 80% zekerheid dat we de roggenvangsten van de deelnemende kotters goed schatten. 

Zijn EM-systemen de weg voorwaarts voor betere gegevensverzameling over de bestanden?

Met EM-systemen is het mogelijk om continu vangsten in kaart te brengen zonder dat er extra personeel aan boord nodig is (bijvoorbeeld opstappers van WMR). Hierdoor kan EM een meer representatieve dekking van de vloot bieden dan enig ander opstappersprogramma. Er hoeven immers geen opstappers mee. Hierdoor dalen de kosten van het onderzoek sterk. 

Ook kun je met dezelfde hoeveelheid schepen die in een jaar meedoen veel meer vangsten in kaart brengen dan met de gewone opstappersreizen. Het EM-systeem kun je in principe op alle visreizen en voor alle trekken aan laten staan. Opstappers kunnen we met de huidige budgetten hooguit tien visreizen per jaar meesturen. 

Deze technologie kan dus zeker bijdragen tot een betere monitoring van registratie van vangsten aan boord.

Welke lessen over EM-systemen hebben we geleerd in dit project?

Dit project heeft laten zien dat het handmatig uitvoeren van de videobeelden foutgevoelig en arbeidsintensief is. Ook brengt het relatief hoge kosten met zich mee. Dit zijn beperkende factoren om het systeem op grotere schaal toe te kunnen passen in de commerciële visserij. 

We hebben daarom in dit project ook gekeken naar de technische haalbaarheid van automatische beeldherkenning. Uit de resultaten blijkt dat een computer roggen kan detecteren en goed op soort kan brengen. Vooral als de rog duidelijk zichtbaar is, is de betrouwbaarheid van automatische beeldherkenning erg hoog. Deze betrouwbaarheid neemt geleidelijk af wanneer de vissen over elkaar heen liggen en de samenstelling dus complexer wordt. Ook in de meest complexe situaties zijn de resultaten van de automatische beeldherkenning echter best goed. 

Hoe verder?

De resultaten uit het Innorays-project tonen aan dat deze video-technologie bij kan dragen aan een betere monitoring van visserijactiviteiten en registratie van vangsten aan boord. Het is echter wel noodzakelijk om de tellingen en soortidentificatie automatisch te doen in plaats van handmatig. 

Op dit moment vindt de verdere ontwikkeling van automatische beeldherkenning in de Nederlandse demersale visserij plaats in het door het EFMZV gefinancierde project ‘Fully Documented Fisheries’. 

Het Innorays-project is op 31 december 2022 afgerond. De uitkomsten uit het Innorays-project worden gedeeld met ICES.

We willen alle deelnemende schippers en bemanningen en de sectoropstappers hartelijk bedanken voor hun medewerking en de uitstekende onderzoekssamenwerking.’’

Meer informatie?

Jurgen Batsleer, WMR 

jurgen.batsleer@wur.nl