Name: Traitement automatique d’images pour déterminer la structure granulométrique des macroinvertébrés riverains (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-01-13T12:50:00.000+00:00
Duration: 8 min 56 s
Description: Découvrez une procédure d'imagerie semi-automatique pour mesurer la distribution granulométrique des macroinvertébrés benthiques en environnement une heure. Cette méthode standardisée améliore l'efficacité du suivi écologique des écosystèmes d'eau douce.

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Ce travail a été soutenu par le ministère espagnol de la Science, de l’Innovation et des Universités (numéro de subvention RTI2018-095363-B-I00). Nous remercions les membres du CERM-UVic-UCC Èlia Bretxa, Anna Costarrosa, Laia Jiménez, María Isabel González, Marta Jutglar, Francesc Llach et Núria Sellarès pour leur travail dans l’échantillonnage sur le terrain des macroinvertébrés et le tri en laboratoire, ainsi que David Albesa pour sa collaboration à la numérisation des échantillons. Nous remercions enfin Josep Maria Gili et l’Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC) pour l’utilisation des installations de laboratoire et de l’appareil scanner.

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<li>Basset, A., Sangiorgio, F., Pinna, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Monitoring+with+benthic+macroinvertebrates%3A+advantages+and+disadvantages+of+body+size+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22Aquatic+Conservation%3A+Marine+and+Freshwater+Ecosystems%22%5BJournal%5D)">Monitoring with benthic macroinvertebrates: advantages and disadvantages of body size descriptors.</a> Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems. 14, S43-S58 (2004).</li>
<li>Reyjol, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+ecological+status+in+the+context+of+the+European+Water+Framework+Directive%3A+Where+do+we+go+now%5BTitle%5D)+AND+%22Science+of+the+Total+Environment%22%5BJournal%5D)">Assessing the ecological status in the context of the European Water Framework Directive: Where do we go now.</a> Science of the Total Environment. 497-498, 332-344 (2014).</li>
<li>Brown, J. H., Gillooly, J. F., Allen, A. P., Savage, V. M., West, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+a+metabolic+theory+of+ecology%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology%22%5BJournal%5D)">Toward a metabolic theory of ecology.</a> Ecology. 85 (7), 1771-1789 (2004).</li>
<li>Woodward, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Body+size+in+ecological+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">Body size in ecological networks.</a> Trends in Ecology & Evolution. 20 (7), 402-409 (2005).</li>
<li>Sprules, W. G., Barth, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Surfing+the+biomass+size+spectrum%3A+Some+remarks+on+history%2C+theory%2C+and+application%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Journal+of+Fisheries+and+Aquatic+Sciences%22%5BJournal%5D)">Surfing the biomass size spectrum: Some remarks on history, theory, and application.</a> Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 73 (4), 477-495 (2016).</li>
<li>White, E. P., Ernest, S. K. M., Kerkhoff, A. J., Enquist, B. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relationships+between+body+size+and+abundance+in+ecology%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">Relationships between body size and abundance in ecology.</a> Trends in Ecology & Evolution. 22 (6), 323-330 (2007).</li>
<li>Quintana, X. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+nonparametric+method+for+the+measurement+of+size+diversity+with+emphasis+on+data+standardization%5BTitle%5D)+AND+%22Limnology+and+Oceanography+-+Methods%22%5BJournal%5D)">A nonparametric method for the measurement of size diversity with emphasis on data standardization.</a> Limnology and Oceanography - Methods. 6 (1), 75-86 (2008).</li>
<li>Blanchard, J. L., Heneghan, R. F., Everett, J. D., Trebilco, R., Richardson, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((From+bacteria+to+whales%3A+Using+functional+size+spectra+to+model+marine+ecosystems%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Ecology+%26+Evolution%22%5BJournal%5D)">From bacteria to whales: Using functional size spectra to model marine ecosystems.</a> Trends in Ecology & Evolution. 32 (3), 174-186 (2017).</li>
<li>Petchey, O. L., Belgrano, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Body-size+distributions+and+size-spectra%3A+Universal+indicators+of+ecological+status%5BTitle%5D)+AND+%22Biology+Letters%22%5BJournal%5D)">Body-size distributions and size-spectra: Universal indicators of ecological status.</a> Biology Letters. 6 (4), 434-437 (2010).</li>
<li>Emmrich, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Geographical+patterns+in+the+body-size+structure+of+European+lake+fish+assemblages+along+abiotic+and+biotic+gradients%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biogeography%22%5BJournal%5D)">Geographical patterns in the body-size structure of European lake fish assemblages along abiotic and biotic gradients.</a> Journal of Biogeography. 41 (12), 2221-2233 (2014).</li>
<li>Arranz, I., Brucet, S., Bartrons, M., García-Comas, C., Benejam, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fish+size+spectra+are+affected+by+nutrient+concentration+and+relative+abundance+of+non-native+species+across+streams+on+the+NE+Iberian+Peninsula%5BTitle%5D)+AND+%22Science+of+the+Total+Environment%22%5BJournal%5D)">Fish size spectra are affected by nutrient concentration and relative abundance of non-native species across streams on the NE Iberian Peninsula.</a> Science of the Total Environment. 795, 148792(2021).</li>
<li>Vila-Martínez, N., Caiola, N., Ibáñez, C., Benejam, L. l, Brucet, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Normalized+abundance+spectra+of+the+fish+community+reflect+hydropeaking+on+a+Mediterranean+large+river%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Indicators%22%5BJournal%5D)">Normalized abundance spectra of the fish community reflect hydropeaking on a Mediterranean large river.</a> Ecological Indicators. 97, 280-289 (2019).</li>
<li>Benejam, L. l, Tobes, I., Brucet, S., Miranda, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Size+spectra+and+other+size-related+variables+of+river+fish+communities%3A+systematic+changes+along+the+altitudinal+gradient+on+pristine+Andean+streams%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Indicators%22%5BJournal%5D)">Size spectra and other size-related variables of river fish communities: systematic changes along the altitudinal gradient on pristine Andean streams.</a> Ecological Indicators. 90, 366-378 (2018).</li>
<li>Sutton, I. A., Jones, N. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measures+of+fish+community+size+structure+as+indicators+for+stream+monitoring+programs%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Journal+of+Fisheries+and+Aquatic+Sciences%22%5BJournal%5D)">Measures of fish community size structure as indicators for stream monitoring programs.</a> Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 77 (5), 824-835 (2019).</li>
<li>Murry, B. A., Farrell, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resistance+of+the+size+structure+of+the+fish+community+to+ecological+perturbations+in+a+large+river+ecosystem%5BTitle%5D)+AND+%22Freshwater+Biology%22%5BJournal%5D)">Resistance of the size structure of the fish community to ecological perturbations in a large river ecosystem.</a> Freshwater Biology. 59, 155-167 (2014).</li>
<li>Townsend, C. R., Thompson, R. M. Body size in streams: Macroinvertebrate community size composition along natural and human-induced environmental gradients. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTownsend%2C+CR+%22In+Body+Size%3A+The+Structure+and+Function+of+Aquatic+Ecosystems%22">In Body Size: The Structure and Function of Aquatic Ecosystems</a>. Hildrew, A. G., Raffaelli, D. G., Edmonds-Brown, R. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (2007).</li>
<li>Gjoni, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Patterns+of+functional+diversity+of+macroinvertebrates+across+three+aquatic+ecosystem+types%2C+NE+Mediterranean%5BTitle%5D)+AND+%22Mediterranean+Marine+Science%22%5BJournal%5D)">Patterns of functional diversity of macroinvertebrates across three aquatic ecosystem types, NE Mediterranean.</a> Mediterranean Marine Science. 20 (4), 703-717 (2019).</li>
<li>Pomeranz, J. P. F., Warburton, H. J., Harding, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anthropogenic+mining+alters+macroinvertebrate+size+spectra+in+streams%5BTitle%5D)+AND+%22Freshwater+Biology%22%5BJournal%5D)">Anthropogenic mining alters macroinvertebrate size spectra in streams.</a> Freshwater Biology. 64 (1), 81-92 (2019).</li>
<li>García-Girón, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anthropogenic+land-use+impacts+on+the+size+structure+of+macroinvertebrate+assemblages+are+jointly+modulated+by+local+conditions+and+spatial+processes%5BTitle%5D)+AND+%22Environmental+Research%22%5BJournal%5D)">Anthropogenic land-use impacts on the size structure of macroinvertebrate assemblages are jointly modulated by local conditions and spatial processes.</a> Environmental Research. 204, 112055(2022).</li>
<li>Demi, L. M., Benstead, J. P., Rosemond, A. D., Maerz, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experimental+N+and+P+additions+alter+stream+macroinvertebrate+community+composition+via+taxon-level+responses+to+shifts+in+detrital+resource+stoichiometry%5BTitle%5D)+AND+%22Functional+Ecology%22%5BJournal%5D)">Experimental N and P additions alter stream macroinvertebrate community composition via taxon-level responses to shifts in detrital resource stoichiometry.</a> Functional Ecology. 33 (5), 855-867 (2019).</li>
<li>Basset, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+benthic+macroinvertebrate+size+spectra+index+for+implementing+the+Water+Framework+Directive+in+coastal+lagoons+in+Mediterranean+and+Black+Sea+ecoregions%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Indicators%22%5BJournal%5D)">A benthic macroinvertebrate size spectra index for implementing the Water Framework Directive in coastal lagoons in Mediterranean and Black Sea ecoregions.</a> Ecological Indicators. 12 (1), 72-83 (2012).</li>
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<li>Gorsky, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+zooplankton+image+analysis+using+the+ZooScan+integrated+system%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Plankton+Research%22%5BJournal%5D)">Digital zooplankton image analysis using the ZooScan integrated system.</a> Journal of Plankton Research. 32 (3), 285-303 (2010).</li>
<li>Marcolin, C. R., Schultes, S., Jackson, G. A., Lopes, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plankton+and+seston+size+spectra+estimated+by+the+LOPC+and+ZooScan+in+the+Abrolhos+Bank+ecosystem+%28SE+Atlantic%29%5BTitle%5D)+AND+%22Continental+Shelf+Research%22%5BJournal%5D)">Plankton and seston size spectra estimated by the LOPC and ZooScan in the Abrolhos Bank ecosystem (SE Atlantic).</a> Continental Shelf Research. 70, 74-87 (2013).</li>
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<li>García-Comas, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prey+size+diversity+hinders+biomass+trophic+transfer+and+predator+size+diversity+promotes+it+in+planktonic+communities%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Royal+Society+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">Prey size diversity hinders biomass trophic transfer and predator size diversity promotes it in planktonic communities.</a> Proceedings of the Royal Society Biological Sciences. 283 (1824), 20152129(2016).</li>
<li>García-Comas, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mesozooplankton+size+structure+in+response+to+environmental+conditions+in+the+East+China+Sea%3A+How+much+does+size+spectra+theory+fit+empirical+data+of+a+dynamic+coastal+area%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Mesozooplankton size structure in response to environmental conditions in the East China Sea: How much does size spectra theory fit empirical data of a dynamic coastal area.</a> Progress in Oceanography. 121, 141-157 (2014).</li>
<li>Marquina, D., Buczek, M., Ronquist, F., Lukasik, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effect+of+ethanol+concentration+on+the+morphological+and+molecular+preservation+of+insects+for+biodiversity+studies%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">The effect of ethanol concentration on the morphological and molecular preservation of insects for biodiversity studies.</a> PeerJ. 9, 10799(2021).</li>
<li>Bell, J. L., Hopcroft, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+ZooImage+as+a+tool+for+the+classification+of+zooplankton%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Plankton+Research%22%5BJournal%5D)">Assessment of ZooImage as a tool for the classification of zooplankton.</a> Journal of Plankton Research. 30 (12), 1351-1367 (2008).</li>
<li>Colas, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+ZooCAM%2C+a+new+in-flow+imaging+system+for+fast+onboard+counting%2C+sizing+and+classification+of+fish+eggs+and+metazooplankton%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Oceanography%22%5BJournal%5D)">The ZooCAM, a new in-flow imaging system for fast onboard counting, sizing and classification of fish eggs and metazooplankton.</a> Progress in Oceanography. 166, 54-65 (2018).</li>
<li>Bachiller, E., Fernandes, J. A., Irigoien, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improving+semiautomated+zooplankton+classification+using+an+internal+control+and+different+imaging+devices%5BTitle%5D)+AND+%22Limnology+and+Oceanography+Methods%22%5BJournal%5D)">Improving semiautomated zooplankton classification using an internal control and different imaging devices.</a> Limnology and Oceanography Methods. 10 (1), 1-9 (2012).</li>
</ol>

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts potentiels.

L’adaptation de la méthodologie décrite par Gorsky et al., 2010 pour les macroinvertébrés riverains permet une grande précision de classification dans l’estimation de la structure de la taille des communautés de macroinvertébrés d’eau douce. Les résultats suggèrent que le protocole peut réduire le temps d’estimation de la structure de taille individuelle dans un échantillon à environ 1 heure. Ainsi, le protocole proposé vise à promouvoir l’utilisation systématique des spectres de taille des macroinvertébrés en tant que b...

Les macroinvertébrés benthiques sont largement utilisés comme bioindicateurs pour déterminer l’état écologique des masses d’eau1. La plupart des indices décrivant les communautés de macroinvertébrés se concentrent sur des mesures taxonomiques. Cependant, de nouveaux outils de bioévaluation qui intègrent la taille corporelle sont encouragés à fournir une perspective alternative ou complémentaire aux approches taxonomiques 2,3.
La taille corporelle est considérée comme un métatrait lié à d’autres traits vitaux tels que le métabolisme, la croissance, la respiration et le mouvement4. De plus, la taille du corps peut déterminer la position trophique et les interactions5. La relation entre la taille corporelle individuelle et la biomasse normalisée (ou l’abondance) par classe de taille dans une communauté est définie comme le spectre de taille6 et suit le schéma général d’une diminution linéaire de la biomasse normalisée à mesure que la taille individuelle augmente sur une échelle logarithmique7. La pente de cette relation linéaire a été largement étudiée théoriquement, et des études empiriques sur les écosystèmes l’ont utilisée comme indicateur écologique de la structure de taille de la communauté4. Un autre indicateur synthétique de la structure de taille des communautés qui a été utilisé avec succès dans les études sur la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes est la diversité de la taille des communautés, qui est représentée par l’indice de Shannon des classes de taille du spectre de taille ou son analogique, qui est calculé sur la base des distributions de tailleindividuelles 8.
Dans les écosystèmes d’eau douce, la structure granulométrique des différents groupes fauniques est utilisée comme indicateur ataxique pour évaluer la réponse des communautés biotiques aux gradients environnementaux 9,10,11 et aux perturbations anthropiques 12,13,14,15,16. Les macroinvertébrés ne font pas exception, et leur structure granulométrique répond également aux changements environnementaux17,18 et aux perturbations anthropiques, telles que l’exploitation minière 19, l’utilisation des terres 20 ou l’enrichissement en azote (N) et en phosphore (P) 20,21,22. Cependant, mesurer des centaines d’individus pour décrire la structure de taille de la communauté est une tâche fastidieuse et chronophage qui est souvent évitée en tant que mesure de routine dans les laboratoires en raison d’un manque de temps. Ainsi, plusieurs méthodes d’imagerie semi-automatiques ou automatiques pour classer et mesurer les échantillons ont été développées23,24,25,26. Cependant, la plupart de ces méthodes sont davantage axées sur la classification taxonomique que sur la taille individuelle des organismes et ne sont pas prêtes à être utilisées pour tous les types de macroinvertébrés. En écologie du plancton marin, un système d’analyse d’images à balayage a été largement utilisé pour déterminer la taille et la composition taxonomique des communautés de zooplancton 27,28,29,30,31. Cet instrument peut être trouvé dans plusieurs instituts marins à travers le monde, et il est utilisé pour scanner des échantillons de zooplancton préservés afin d’obtenir des images numériques haute résolution de l’échantillon entier. Le protocole actuel adapte l’utilisation de cet instrument pour estimer le spectre de taille des communautés de macroinvertébrés dans les rivières de manière automatique rapide sans investir dans la création d’un nouveau dispositif.
Le protocole consiste à scanner un échantillon et à traiter l’image entière pour obtenir automatiquement des images uniques (c.-à-d. des vignettes) des objets de l’échantillon. Plusieurs mesures de forme, de taille et de niveaux de gris caractérisent chaque objet et permettent la classification automatique des objets en catégories, qui sont ensuite validées par un expert. La taille individuelle de chaque organisme est calculée à l’aide du biovolume ellipsoïdal (mm3), qui est dérivé de la surface de l’organisme mesurée en pixels. Cela permet d’obtenir rapidement le spectre de taille de l’échantillon. À notre connaissance, ce système d’imagerie par balayage n’a été utilisé que pour traiter des échantillons de mésozooplancton, mais le dispositif pourrait potentiellement permettre de travailler avec des macroinvertébrés benthiques d’eau douce.
L’objectif global de cette étude est donc d’introduire une méthode permettant d’obtenir rapidement la taille individuelle des macroinvertébrés de rivière préservés en adaptant un protocole existant précédemment utilisé avec le mésozooplanctonmarin 27,32,33. La procédure consiste à utiliser une approche semi-automatique qui fonctionne avec un dispositif de balayage pour numériser des échantillons d’eau et trois logiciels ouverts pour traiter les images numérisées. Un protocole adapté pour scanner, détecter et identifier les macroinvertébrés de rivière numérisés afin d’acquérir automatiquement la structure de taille de la communauté et les mesures de taille connexes est présenté ici. L’évaluation de la procédure et des lignes directrices visant à améliorer l’efficacité est également présentée sur la base de 42 images scannées d’échantillons de macroinvertébrés fluviaux prélevés dans trois bassins du nord-est (NE) de la péninsule ibérique (Ter, Segre-Ebre et Besòs).
Les échantillons ont été prélevés sur des tronçons de rivière de 100 m conformément au protocole d’échantillonnage sur le terrain et d’analyse en laboratoire des macroinvertébrés benthiques dans les rivières guéables du gouvernement espagnol34. Les échantillons ont été prélevés avec un échantillonneur surber, châssis : 0,3 m x 0,3 m, maille : 250 μm) à la suite d’un relevé multi-habitats. En laboratoire, les échantillons ont été nettoyés et tamisés à travers un maillage de 5 mm et un maillage de 500 μm pour obtenir deux sous-échantillons: un sous-échantillon grossier (maille de 5 mm) et un sous-échantillon fin (maille de 500 μm), qui ont été stockés dans des flacons séparés et conservés dans de l’éthanol à 70%. La séparation de l’échantillon en deux fractions granulométriques permet une meilleure estimation de la structure de taille de la communauté, car les grands organismes sont plus rares et moins nombreux que les petits organismes. Sinon, l’échantillon scanné a une représentation biaisée de la fraction de grande taille.

<table><tbody><tr><td>Bécher</td><td>Labbox</td><td></td><td>D’autres récipients pourraient être utilisés</td></tr><tr><td>Eau dionisée</td><td>Icopresa</td><td>&nbsp ; 8420239600123</td><td>Pour diluer l’éthanol</td></tr><tr><td>Entonnoir Vitlab</td><td></td><td>41094</td><td></td></tr><tr><td>Flacons en verre 8 ml</td><td>Labbox</td><td>SVSN-C10-195</td><td>1 flacon/sous-échantillon</td></tr><tr><td>ImageJ Software&nbsp ;</td><td>Accès</td><td></td> libre <td>Version 4.41o/ Logiciel de traitement d’images</td></tr><tr><td>Grand cadre</td><td>Hydroptic</td><td>&nbsp ; Fourni par ZooScan</td><td>24,5 cm x 15,8 cm</td></tr><tr><td>Monalcol 96 (Éthanol 96)</td><td>Montplet</td><td>1050JE001</td><td></td></tr><tr><td>Logiciel d’identification de plancton</td><td>Accès</td><td></td> gratuit <td>Version 1.2.6/ Logiciel d’identification automatique</td></tr><tr><td>Sieve</td><td>Cisa</td><td>26852.2</td><td>Ouverture nominale 500&micro ; et ouverture nominale 0,5 cm</td></tr><tr><td>Pince à épiler</td><td>Bondline</td><td>B5SA</td><td>Inox, antimagnétique, anti-acide</td></tr><tr><td>VueScan 9 x 64 (9.5.09)</td><td>Logiciel Hydroptic</td><td></td><td>Version 9.0.51/ Logiciel Sacn</td></tr><tr><td>Aiguille</td><td></td><td></td> en bois <td>N’importe quelle aiguille en plastique ou en bois peut être utilisée</td></tr><tr><td>Logiciel Zooprocess&nbsp ;</td><td>Accès</td><td></td> libre <td>Version 7.14/Logiciel de traitement d’images</td></tr><tr><td>ZooScan&nbsp ;</td><td>Hydroptic</td><td>54</td><td>Version III/ Scanner</td></tr></tbody></table>

traitement automatique d’images pour déterminer la structure granulométrique des macroinvertébrés riverains

Automatic Image Processing to Determine the Community Size Structure of Riverine Macroinvertebrates

La taille corporelle est un trait fonctionnel important qui peut être utilisé comme bioindicateur pour évaluer les impacts des perturbations dans les communautés naturelles. La structure de taille des communautés réagit aux gradients biotiques et abiotiques, y compris les perturbations anthropiques entre les taxons et les écosystèmes. Cependant, la mesure manuelle d’organismes de petite taille tels que les macroinvertébrés benthiques (par exemple, >500 μm à quelques centimètres de long) prend beaucoup de temps. Pour accélérer l’estimation de la structure de la taille des communautés, nous avons développé ici un protocole pour mesurer semi-automatiquement la taille corporelle individuelle des macroinvertébrés de rivière préservés, qui sont l’un des bioindicateurs les plus couramment utilisés pour évaluer l’état écologique des écosystèmes d’eau douce. Ce protocole est adapté d’une méthodologie existante développée pour scanner le mésozooplancton marin avec un système de balayage conçu pour les échantillons d’eau. Le protocole comprend trois étapes principales : (1) balayage de sous-échantillons (fractions fines et grossières) de macroinvertébrés de rivière et traitement des images numérisées pour individualiser chaque objet détecté dans chaque image; (2) créer, évaluer et valider un ensemble d’apprentissage grâce à l’intelligence artificielle pour séparer semi-automatiquement les images individuelles de macroinvertébrés des détritus et des artefacts dans les échantillons numérisés; et (3) la représentation de la structure granulométrique des communautés de macroinvertébrés. En plus du protocole, ce travail comprend les résultats de l’étalonnage et énumère plusieurs défis et recommandations pour adapter la procédure aux échantillons de macroinvertébrés et envisager d’autres améliorations. Dans l’ensemble, les résultats appuient l’utilisation du système de balayage présenté pour la mesure automatique de la taille corporelle des macroinvertébrés de rivière et suggèrent que la représentation de leur spectre de taille est un outil précieux pour la bioévaluation rapide des écosystèmes d’eau douce.

Acquisition d’images numériques d’échantillons de macroinvertébrés Nuances de balayage : dépôt d’éthanol dans le bac de numérisation Lors de l’essai du système pour les macroinvertébrés, plusieurs scans étaient de mauvaise qualité. Une zone saturée sombre en arrière-plan empêchait le traitement normal de l’image et la mesure de la taille individuelle des macroinvertébrés (Figure 2). Plusieurs raisons ont été données pour l’apparition de zones saturées ...

L’article est basé sur la création d’un protocole adapté pour scanner, détecter, trier et identifier des objets numérisés correspondant à des macroinvertébrés benthiques de rivière à l’aide d’une procédure d’imagerie semi-automatique. Cette procédure permet l’acquisition des distributions de taille individuelles et des métriques de taille d’une communauté de macroinvertébrés en environ 1 h.

Traitement automatique d’images pour déterminer la structure granulométrique des macroinvertébrés riverains

Body size is an important functional trait that can be used as a bioindicator to assess the impacts of perturbations in natural communities. Community ...

La taille corporelle a été priorisée comme un trait clé pour la surveillance. Pourtant, mesurer la taille individuelle prend du temps. Notre méthode permet l’utilisation systématique du spectre de taille des macroinvertébrés pour évaluer les impacts sur les écosystèmes d’eau douce.Notre protocole fournit un moyen normalisé de déterminer automatiquement la distribution individuelle de la taille des macroinvertébrés de rivière dans un échantillon en environ une heure. La démonstration de la procédure sera Rosa Guri de l’Université de Vic. Pour commencer, allumez le scanner.Et allumez la lumière en double position. Pour projeter la lumière blanche de haut en bas. Ensuite, nettoyez et rincez le plateau de numérisation avec de l’eau du robinet.Pour créer les blancs, versez 110 millilitres d’eau du robinet à température ambiante dans le bac à balayage jusqu’à ce que le verre soit couvert. Placez le grand cadre sur le plateau de numérisation avec le coin en haut à gauche. Et remplissez-le d’eau du robinet jusqu’à ce qu’il recouvre le pas du cadre pour éviter un effet ménisque qui modifierait les images numérisées.Ensuite, ouvrez le logiciel de traitement d’image, sélectionnez le projet de travail et cliquez sur numériser convertir l’image d’arrière-plan. Ensuite, ouvrez le logiciel de numérisation et cliquez sur aperçu. Vérifiez que l’image n’a pas de lignes ou de taches et attendez au moins 30 secondes avant de commencer l’analyse.Appuyez ensuite sur OK dans la fenêtre d’instructions avant la deuxième numérisation pour envoyer les données du logiciel de numérisation au logiciel de traitement d’image. Versez 110 millilitres d’éthanol à 70% dans le bac de numérisation jusqu’à ce que le verre soit couvert. Et placez le grand cadre.Ensuite, versez l’échantillon de macroinvertébrés dans le plateau de balayage bordé par le cadre et recouvrez-le de plus d’éthanol si nécessaire. Ensuite, à l’aide d’une aiguille en bois, homogénéiser l’échantillon dans toute la zone du cadre. Placer les plus gros individus au centre du plateau pour un traitement d’image approprié.Et couler les organismes flottants. Séparez également les organismes groupés. Et tirez les organismes qui touchent les bords du cadre au centre.Ensuite, procédez à l’analyse en cliquant sur analyser l’échantillon avec l’analyse zoo pour archiver aucun processus. Sélection de l’échantillon et suivi des instructions. Prévisualisez l’image dans le logiciel de numérisation pour ne pas avoir de lignes ou de taches.Après 30 secondes, cliquez sur le bouton de numérisation dans le logiciel de numérisation. Et vérifiez que l’image numérisée brute est correcte. Retirez le cadre et lavez-le au-dessus du plateau de numérisation avec un flacon rempli d’éthanol à 70% pour récupérer les macroinvertébrés attachés.Soulevez la partie supérieure du scanner pour récupérer tous les organismes et l’éthanol à travers l’entonnoir de récupération du balayage dans un bécher. Avec la partie supérieure du scanner encore soulevée, nettoyez le plateau avec le flacon de compression pour balayer les organismes restants. Après avoir récupéré tous les échantillons, nettoyez le plateau avec de l’eau du robinet.Pour prédire l’identité, cliquez sur analyse des données dans le logiciel d’identification automatique. Dans Sélectionner un fichier d’apprentissage, recherchez PID_Process, puis sélectionnez learning_set pour choisir le fichier de jeu d’apprentissage à utiliser. Ensuite, dans sélectionner des fichiers d’exemples, choisissez l’exemple à prédire dans le dossier PID_results.Dans sélectionner une méthode, choisissez la méthode de forêt aléatoire, puis cochez le bouton Enregistrer les résultats détaillés pour chaque échantillon. Dans les variables d’origine, décochez les variables de position. Enfin, dans les variables personnalisées, cochez uniquement ESD.Cliquez sur Démarrer l’analyse et enregistrez les résultats sous analysis_name. txt dans le dossier de prédiction PID_process. Pour valider manuellement, copiez les fichiers txt d’analyse sample_dat_1 du dossier de prédiction PID_process vers le dossier PID_process, PID_results.Sélectionnez extraire les vignettes dans les dossiers en fonction de la prédiction ou de la validation dans le logiciel de traitement d’image. Sélectionnez ensuite les fichiers prédits utilisés dans PID_results dossier. Et avec les paramètres par défaut, appuyer sur OK crée un nouveau dossier.Accédez maintenant au dossier PID_process vignettes triées et copiez le dossier nouvellement créé nommé avec le nom de l’exemple, la date et l’heure de validation. Renommez le dossier à valider avec validé. Pour valider manuellement la classification automatique, ouvrez l’exemple de nom de dossier renommé, la date et l’heure de validation.Passez en revue toutes les vignettes de chaque sous-dossier pour identifier les objets mal classés, le cas échéant. Lorsqu’un objet est mal classé, faites glisser la vignette vers le dossier approprié. Ensuite, sélectionnez les identifications de charge à partir des vignettes triées.En conservant les paramètres par défaut, sélectionnez le fichier nommé date, heure, nom validé à traiter. Ensuite, allez à PID_process, PID_results, puis dat1_validated. Et ouvrez le fichier nommé ID_from_sorted_vignettes date et heure txt pour vérifier que la dernière colonne, prédiction, ID validé, date et heure, qui spécifie la classification experte de chaque objet, a été créée.Lors de l’essai du système pour les macroinvertébrés, certains scans étaient de mauvaise qualité dans les images traitées. Malgré cela, un sous-échantillon fin avec une bonne qualité de numérisation de l’image brute et de l’image traitée ressemble à la représentation. Dans l’ensemble des vignettes analysées, 86,1% correspondaient à des débris.Y compris les détritus, les fibres, les parties du corps ou les artefacts de numérisation. Et les 13,9% restants des objets détectés correspondaient aux organismes invertébrés. La reconnaissance automatique suivie de la validation manuelle des objets a montré un rappel élevé pour toutes les catégories.Alors que la contamination une précision était plutôt faible, sauf pour les autres invertébrés. La comparaison de l’abondance automatique par rapport à l’abondance validée des macroinvertébrés a montré une forte corrélation avec une légère surestimation de la performance automatique due à la contamination par les débris. Les fonctions de densité de probabilité des distributions de taille individuelles de la prédiction automatique se sont fortement produites avec les prédictions validées pour les sous-échantillons fins et grossiers.Les sous-échantillons validés après la séparation des objets en contact des échantillons naturels sélectionnés ont montré une abondance accrue. Mais le volume ellipsoïdal moyen était proche des échantillons validés. Les distributions granulométriques des échantillons corrigés différaient légèrement de celles des échantillons validés.Mais une forte corrélation a été observée. Le spectre de taille de volume biologique normalisé était similaire entre les traitements. À l’exception de quelques classes de taille dans quelques spectres.Prenez le temps nécessaire pour séparer les organes en contact afin d’obtenir un balayage fin et nettoyez avec de l’eau ce plateau de balayage après chaque balayage à l’éthanol pour éviter les précipitations. Nous avons adopté cette procédure créée pour le plancton et les macroinvertébrés de rivière. Ainsi, il pourrait potentiellement être adapté pour obtenir des tailles corporelles individuelles d’autres groupes plus fins.par exemple, les invertébrés terrestres. Cette méthode permettra une estimation systématique de la structure de taille des communautés de macroinvertébrés sur des gradients importants, spéciaux et temporels. Et étudier le rôle de la taille corporelle dans le fonctionnement de l’écosystème fluvial et par évaluation.

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