自动图像处理确定河流大型无脊椎动物群落大小结构

体型已被优先作为监测的关键特征。然而，测量个体大小非常耗时。我们的方法允许常规使用大型无脊椎动物的尺寸谱来评估对淡水生态系统的影响。

我们的协议提供了一种标准化的方法，可以在大约一个小时内自动确定样本中河流大型无脊椎动物的个体大小分布。演示该程序的将是来自维克大学的Rosa Guri。首先，打开扫描仪。

并在双位置打开灯。从顶部和底部投射白光。接下来，用自来水清洁并冲洗扫描托盘。

要创建空白，请在室温下将 110 毫升自来水倒入扫描托盘中，直到玻璃被覆盖。将大框架放在扫描托盘上，左上角有一角。并用自来水填充它，直到它覆盖框架的台阶，以避免半月板效应会改变扫描的图像。

接下来，打开图像处理软件，选择工作项目，然后单击扫描转换背景图像。接下来，打开扫描软件并单击预览。检查图像中是否有线条或斑点，并在开始扫描之前等待至少30秒。

然后在第二次扫描前的说明窗口中按确定，将数据从扫描软件发送到图像处理软件。将 110 毫升 70% 乙醇倒入扫描托盘中，直到玻璃被覆盖。并放置大框架。

然后将大型无脊椎动物样品倒入框架边缘的扫描托盘中，并在需要时用更多的乙醇覆盖。然后，使用木针，在整个框架区域均质化样品。将最大的个体放在托盘的中心以进行适当的图像处理。

并沉没漂浮的生物体。此外，将聚集的生物分开。并将接触框架边缘的生物体拉到中心。

接下来，通过单击带有zoo扫描的扫描样本进行扫描，以进行存档无过程。选择示例并按照说明进行操作。在扫描软件中预览图像，没有线条或斑点。

30秒后，单击扫描软件中的扫描按钮。并验证原始扫描图像是否正确。取下框架并用70%乙醇填充的挤压瓶将其清洗在扫描托盘上方，以恢复任何附着的大型无脊椎动物。

抬起扫描仪的上部，通过扫描检索漏斗将所有生物体和乙醇检索到烧杯中。在扫描仪的上部仍然抬起的情况下，用挤压瓶清洁托盘以扫除任何剩余的生物。回收所有标本后，用自来水清洁托盘。

要预测身份，请单击自动识别软件中的数据分析。在"选择学习文件"中，找到"PID_Process"，然后选择"learning_set"以选择要使用的学习集文件。接下来，在"选择示例文件"中，从PID_results文件夹中选择要预测的样本。

在选择方法中选择随机森林方法，然后勾选每个示例的保存详细结果按钮。在原始变量中，取消选中位置变量。最后，在自定义变量中，仅勾选 ESD。

单击开始分析并将结果另存为analysis_name。PID_process预测文件夹中的 txt。若要手动验证，请将分析sample_dat_1 txt 文件从PID_process预测文件夹复制到PID_process PID_results文件夹。

根据图像处理软件中的预测或验证选择文件夹中的提取小插图。然后从文件夹中选择PID_results使用的预测文件。使用默认设置，按确定会创建一个新文件夹。

现在转到PID_process排序的小插图文件夹，并复制以示例名称、日期和时间命名的新创建的文件夹以进行验证。重命名文件夹以使用已验证进行验证。若要手动验证自动分类，请打开重命名的文件夹示例名称、验证日期和时间。

查看每个子文件夹中的所有插图，以识别错误分类的对象（如果有）。当对象分类错误时，将晕影拖动到正确的文件夹。接下来，从排序的小插图中选择荷载标识。

保留默认设置，选择名为日期、时间、名称的文件已验证要处理。然后转到"PID_process"、"PID_results"，然后转到"dat1_validated"。然后打开名为 ID_from_sorted_vignettes 日期和时间 txt 的文件，以验证是否已创建最后一列、预测、验证 ID、日期和时间（指定每个对象的专家分类）。

在测试系统的大型无脊椎动物时，一些扫描在处理后的图像质量很差。尽管如此，具有良好扫描质量的精细子样品和处理后的图像看起来如图所示。在分析的小插图集中，86.1%对应于碎片。

包括碎屑、纤维、身体部位或扫描伪影。其余13.9%的检测对象对应于无脊椎动物生物。自动识别，然后手动验证对象，在所有类别中都表现出很高的召回率。

虽然污染，但除了其他无脊椎动物外，一种精度相当低。自动与验证的大型无脊椎动物丰度的比较表明，由于碎片污染，自动性能略有高估。自动预测的个体尺寸分布的概率密度函数与细子样本和粗子样本的验证预测密切相关。

从选定的天然样品中分离接触物体后验证的子样品显示出丰度增加。但平均椭球体积接近验证样本。校正样本的大小分布与验证样本略有不同。

但观察到很强的相关性。各处理间归一化生物体积大小谱相似。除了几个光谱中的几个尺寸等级。

花必要的时间分离接触器官以获得精细扫描，并在每次扫描后用水清洁此扫描托盘，用乙醇避免沉淀。我们采用了为浮游生物到河流大型无脊椎动物创建的该程序。因此，它有可能被调整为获得其他更精细群体的个体体型。

例如，陆生无脊椎动物。该方法将允许在大，特殊和时间梯度上系统估计大型无脊椎动物群落规模结构。通过评估调查体型在河流生态系统功能中的作用。