Method Article

自动图像处理确定河流大型无脊椎动物群落大小结构

DOI:

10.3791/64320

⸱

January 13th, 2023

 ,  ,  , 
1Center for the Study of Mediterranean Rivers (CERM), Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya, 2Laboratoire Evolution et Diversité Biologique (EDB), UMR5174, Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Centre national de la recherche scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD), 3Department of Marine Biology and Oceanography, Institut de Ciències del Mar, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), 4Aquatic Ecology Group, Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya

In This Article

Summary

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本文基于创建适应协议，以使用半自动成像程序扫描，检测，分类和识别与底栖河流大型无脊椎动物相对应的数字化物体。该程序允许在大约1小时内获得大型无脊椎动物群落的个体尺寸分布和尺寸指标。

Abstract

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体型是一个重要的功能性状，可用作评估自然群落扰动影响的生物指标。群落规模结构响应生物和非生物梯度，包括跨分类群和生态系统的人为扰动。然而，手动测量底栖大型无脊椎动物等小型生物（例如，>500 μm 至几厘米长）非常耗时。为了加快群落规模结构的估计，我们开发了一种协议来半自动测量受保护的河流大型无脊椎动物的个体体型，这是评估淡水生态系统生态状况最常用的生物指标之一。该协议改编自现有的方法，该方法旨在使用专为水样设计的扫描系统扫描海洋中游动物。该协议包括三个主要步骤:（1）扫描河流大型无脊椎动物的子样本（细样本和粗样本量分数）并处理数字化图像以个性化每个图像中的每个检测到的对象;（2）通过人工智能创建、评估和验证学习集，以半自动地将大型无脊椎动物的单个图像与扫描样本中的碎屑和人工制品分开;（3）描绘大型无脊椎动物群落的大小结构。除协议外，这项工作还包括校准结果，并列举了几个挑战和建议，以使该程序适应大型无脊椎动物样品并考虑进一步改进。总体而言，研究结果支持使用所提出的扫描系统对河流大型无脊椎动物进行自动体型测量，并表明其尺寸谱的描述是淡水生态系统快速生物评估的宝贵工具。

Introduction

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底栖大型无脊椎动物被广泛用作确定水体生态状况的生物指标1。大多数描述大型无脊椎动物群落的指数都侧重于分类指标。然而，鼓励使用整合体型的新生物评估工具，为分类学方法提供替代或补充视角2，3。

体型被认为是与其他重要特征（如新陈代谢、生长、呼吸和运动）相关的元特征4.此外，体型可以决定营养位置和相互作用5。群落中个体体型与按大小等级标准化生物量（或丰度）之间的关系定义为尺寸谱6，并遵循随着个体大小在对数尺度上增加而归一化生物量线性减少的一般模式7。这种线性关系的斜率在理论上得到了广泛的研究，跨生态系统的实证研究将其作为群落规模结构的生态指标4。在生物多样性生态系统功能研究中成功使用的群落规模结构的另一个综合指标是群落规模多样性，它表示为大小谱或其类似物的大小类别的香农指数，该指数是根据个体大小分布8计算的。

在淡水生态系统中，不同动物群落的大小结构被用作共济失调指标，以评估生物群....

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Protocol

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注意:此处描述的协议基于Gorsky等人为海洋中浮游动物开发的系统27 。扫描仪（ZooSCAN）、扫描软件（VueScan 9x64 [9.5.09]）、图像处理软件（Zooprocess、ImageJ）和自动识别软件（浮游生物标识符）步骤的具体描述可以在之前的参考文献32，33中找到。为了最好地调整底栖大型无脊椎动物相对于中游动物的大小，一旦按照原始协议32，33 创建项目，请将配置文件中的最小尺寸 （minsizeesd_mm） 参数更改为 0.3 毫米，将最大尺寸 （maxsizeesd_mm） 参数更改为 100 毫米。为了帮助遵循协议，这总结在工作图表中（图1）。创建的项目存储在计算机的 C 文件夹中，并组织在以下文件夹中:PID_process、Zooscan_back、Zooscan_check、 Zooscan_config、Zooscan_meta、Zooscan_results和 Zooscan_scan。每个文件夹由多个子文件夹组成，不同的软件应用程序在协议的以下步骤中使用了这些子文件夹。

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Results

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大型无脊椎动物样品的数字图像采集
扫描细微差别:扫描托盘中的乙醇沉积
在测试系统的大型无脊椎动物时，有几次扫描质量很差。背景中的黑暗饱和区域阻碍了图像的正常处理和大型无脊椎动物个体大小的测量（图2）。背景中出现饱和区域或高度像素化的图像有几个原因:（1）扫描托盘上存在太多生物;（2）样品中存在脏污;（3）样品预览与其扫描之间的延迟不足;或（4）在图像处理中使用因冷凝、脏污或水质差而质量差的背景图像33。在大型无脊椎动物群落样品中，使用乙醇代替水会导致托盘上沉淀，如果在扫描之间没有用水正确冲洗，则会形成暗影。这对于获得清晰的图像并最大限度地减少扫描托盘玻璃的任何相关腐蚀至关重要。

扫描细微差别:碎片浓度
从对47，473个小插图子集的分析中，高百分比（86.1%）对应于碎片，包括碎屑，纤维或身体部位（如腿或鳃），或扫描伪影（

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Discussion

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Gorsky等人2010年描述的河流大型无脊椎动物方法的调整允许在估计淡水大型无脊椎动物的群落规模结构时具有很高的分类准确性。结果表明，该方案可以将估计样品中个体大小结构的时间减少到约1小时。因此，拟议的协议旨在促进常规使用大型无脊椎动物大小光谱作为快速和综合生物指标，以评估淡水生态系统中扰动的影响。大型无脊椎动物的体型谱已经被用作评估沿海泻湖生态状况的成功指标22。随着议定书的发展，可以对无脊椎动物进行深入的调查，以便能够开展涵盖大空间和时间尺度的实地监测活动。

由于该协议的目的是以快速的方式获得采样社区的个体大小分布，而不考虑分类法，因此建议创建像这里提出的简单学习集。对更精细的学习集进行测试，类别数量较多，对整个大型无脊椎动物的回忆和精度较低（表2），并且验证步骤更耗时。

自动预测与来自不同采样地点的42个自然子样本的验证预测非常一致，表明自动模式下的方法适用于计数和测量自然样品中的大型无脊椎动物（.......

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Disclosures

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作者声明没有潜在的竞争利益。

Acknowledgements

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这项工作得到了西班牙科学、创新和大学部的支持（批准号RTI2018-095363-B-I00）。我们感谢CERM-UVic-UCC成员Èlia Bretxa，Anna Costarrosa，Laia Jiménez，María Isabel González，Marta Jutglar，Francesc Llach和Núria Sellarès在大型无脊椎动物现场采样和实验室分类方面的工作，以及David Albesa在样品扫描方面的合作。最后，我们感谢Josep Maria Gili和海洋科学研究所（ICM-CSIC）使用实验室设施和扫描仪设备。

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
烧杯Labbox其他容器可以使用
离子水Icopresa 8420239600123稀释乙醇
漏斗Vitlab41094
玻璃小瓶 8 mlLabboxSVSN-C10-1951 小瓶/子样品
ImageJ 软件 免费访问4.41o 版/ 图像处理软件
大帧Hydroptic 由 ZooScan 提供24.5 cm x 15.8 cm
Monalcol 96 （Ethanol 96）Montplet1050JE001
浮游生物识别软件免费访问版本 1.2.6/ 自动识别软件
SieveCisa26852.2标称孔径 500µ 和标称孔径 0,5 cm
镊子BondlineB5SA不锈钢、防磁、抗酸
VueScan 9 x 64 （9.5.09） 软件Hydroptic版本 9.0.51/ Sacn 软件
木针任何塑料或木针都可以使用
Zooprocess 软件 免费访问7.14 版/图像处理软件
ZooScan Hydroptic54版本 III / 扫描仪

References

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  1. Birk, S., et al. Three hundred ways to assess Europe's surface waters: An almost complete overview of biological methods to implement the Water Framework Directive. Ecological Indicators. 18, 31-41 (2012).
  2. Basset, A., Sangiorgio, F., Pinna, M.

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