体の大きさは、監視の重要な特性として優先されています。しかし、個々のサイズを測定するには時間がかかります。私たちの方法は、淡水生態系への影響を評価するために、大型無脊椎動物のサイズスペクトルの日常的な使用を可能にします。
私たちのプロトコルは、サンプル中の河川大型無脊椎動物の個々のサイズ分布を約1時間で自動的に決定する標準化された方法を提供します。手順を実演するのは、ヴィック大学のローザ・グリです。まず、スキャナーの電源を入れます。
そして、デュアルポジションでライトをオンにします。上と下から白色光を投影します。次に、スキャントレイをきれいにし、水道水ですすいでください。
ブランクを作成するには、ガラスが覆われるまで、室温で110ミリリットルの水道水をスキャントレイに注ぎます。大きなフレームをスキャントレイに置き、角を左上に置きます。そして、フレームのステップを覆うまで水道水で満たし、スキャンされた画像を変更するメニスカス効果を回避します。
次に、画像処理ソフトウェアを開き、作業プロジェクトを選択して、背景画像のスキャン変換をクリックします。次に、スキャンソフトウェアを開き、プレビューをクリックします。画像に線や斑点がないことを確認し、スキャンを開始する前に少なくとも30秒待ちます。
次に、2回目のスキャンの前に指示ウィンドウで[OK]を押して、スキャンソフトウェアから画像処理ソフトウェアにデータを送信します。ガラスが覆われるまで、110ミリリットルの70%エタノールをスキャントレイに注ぎます。そして大きなフレームを置きます。
次に、大型無脊椎動物のサンプルをフレームで縁取られたスキャントレイに注ぎ、必要に応じてさらにエタノールで覆います。次に、木の針を使用して、フレーム領域全体にサンプルを均質化します。適切な画像処理のために、トレイの中央に最大の個体を配置します。
そして浮遊生物を沈めます。また、クラスター化された生物を分離します。そして、フレームの端に触れている生物を中央に引き込みます。
次に、アーカイブなしのアーカイブのzooスキャンでサンプルをスキャンしてスキャンに進みます。サンプルを選択し、指示に従います。スキャンソフトウェアで画像をプレビューして、線や斑点がないことを確認します。
30秒後、スキャンソフトウェアのスキャンボタンをクリックします。そして、生のスキャン画像が正しいことを確認します。フレームを取り外し、70%エタノールで満たされたスクイーズボトルでスキャントレイの上で洗浄し、付着した大型無脊椎動物を回収します。
スキャナーの上部を持ち上げて、スキャン取り出し漏斗を通してすべての生物とエタノールをビーカーに取り出します。スキャナーの上部を持ち上げたまま、スクイーズボトルでトレイを掃除して、残っている生物を一掃します。すべての検体を回収した後、水道水でトレイを清掃します。
身元を予測するには、自動識別ソフトウェアのデータ分析をクリックします。[学習ファイルの選択] で [PID_Process] を見つけ、[learning_set] を選択して、使用する学習セット ファイルを選択します。次に、[サンプル ファイルの選択] で、PID_results フォルダーから予測するサンプルを選択します。
[方法の選択] でランダムフォレスト法を選択し、[各サンプルの詳細な結果を保存する] ボタンにチェックマークを付けます。元の変数で、位置変数のチェックを外します。最後に、カスタマイズされた変数では、ESDのみにチェックマークを付けます。
[分析の開始]をクリックし、結果をanalysis_nameとして保存します。PID_process予測フォルダー内の txt。手動で検証するには、分析sample_dat_1 txt ファイルを PID_process 予測フォルダーから PID_process、PID_results フォルダーにコピーします。
画像処理ソフトウェアでの予測または検証に従って、フォルダー内の抽出ビネットを選択します。次に、PID_resultsフォルダから使用された予測ファイルを選択します。また、デフォルト設定では、[OK]を押すと新しいフォルダが作成されます。
次に、PID_processソートされたビネットフォルダーに移動し、検証するサンプル名、日付、および時刻で名前が付けられた新しく作成されたフォルダーをコピーします。検証するフォルダーの名前を [検証済み] に変更します。自動分類を手動で検証するには、名前が変更されたフォルダー サンプル名、日付、および検証時刻を開きます。
各サブフォルダーのすべてのビネットを確認して、誤って分類されたオブジェクトがある場合は特定します。オブジェクトが誤って分類されている場合は、ビネットを正しいフォルダーにドラッグします。次に、並べ替えられたビネットから ID の読み込みを選択します。
デフォルト設定のまま、処理対象として検証された日付、時刻、名前という名前のファイルを選択します。次に、PID_process、PID_results、dat1_validatedの順に移動します。次に、日付と時刻ID_from_sorted_vignettes txtという名前のファイルを開いて、各オブジェクトのエキスパート分類を指定する最後の列、予測、検証済みID、日付と時刻が作成されていることを確認します。
大型無脊椎動物についてシステムをテストしている間、処理された画像でいくつかのスキャンの質が低かった。それにもかかわらず、RAWおよび処理された画像のスキャン品質が良好な微細なサブサンプルは、図のように見えます。分析されたビネットのセットでは、86.1%が破片に対応していました。
残骸、繊維、身体部分、またはスキャンアーティファクトを含みます。そして、検出された物体の残りの13.9%は無脊椎動物に対応していました。自動認識とそれに続くオブジェクトの手動検証は、すべてのカテゴリで高い再現率を示しました。
汚染は1つの精度が他の無脊椎動物を除いてかなり低かった。自動無脊椎動物と検証された大型無脊椎動物の存在量の比較は、破片からの汚染による自動性能によるわずかな過大評価と高い相関を示しました。自動予測の個々のサイズ分布の確率密度関数は、細かいサブサンプルと粗いサブサンプルの検証済み予測で強く発生しました。
選択された天然サンプルから接触物体を分離した後に検証されたサブサンプルは、増加した存在量を示した。しかし、平均楕円体体積は検証されたサンプルに近かった。補正されたサンプルのサイズ分布は、検証されたサンプルとわずかに異なっていました。
しかし、強い相関関係が観察されました。正規化されたバイオボリュームサイズスペクトルは、治療間で類似していた。いくつかのスペクトルのいくつかのサイズクラスを除いて。
必要な時間をかけて接触臓器を分離し、細かいスキャンを取得し、沈殿を避けるためにエタノールでスキャンするたびにこのスキャントレイを水で洗浄します。我々は、河川大型無脊椎動物へのプランクトンのために作成されたこの手順を採用しました。したがって、他のより細かいグループの個々の体のサイズを取得するように適応できる可能性があります。
例えば、陸生無脊椎動物。この方法は、大型、特殊、および時間的勾配にわたる大型無脊椎動物の群集サイズの体系的な推定を可能にします。そして、河川生態系の機能における体の大きさの役割と評価によって調査します。
