河川大型無脊椎動物の群集サイズ構造を決定するための自動画像処理

体の大きさは、自然界における摂動の影響を評価するための生物指標として使用できる重要な機能的形質です。群集サイズ構造は、分類群や生態系全体の人為的摂動を含む生物的および非生物的勾配に応答します。しかし、底生大型無脊椎動物などの小体生物(例えば、>500μmから数センチメートルの長さ)の手動測定には時間がかかります。群集サイズの推定を促進するために、ここでは、淡水生態系の生態学的状態を評価するために最も一般的に使用される生物指標の1つである、保存された河川大型無脊椎動物の個々の体のサイズを半自動で測定するプロトコルを開発しました。このプロトコルは、水サンプル用に設計されたスキャンシステムで海洋中動物プランクトンをスキャンするために開発された既存の方法論から適応されています。プロトコルは3つの主要なステップで構成されています:(1)河川大型無脊椎動物のサブサンプル(細かいサンプルサイズと粗いサンプルサイズの割合)をスキャンし、デジタル化された画像を処理して、各画像で検出された各オブジェクトを個別化します。(2)人工知能を通じて学習セットを作成、評価、および検証して、スキャンされたサンプルの残骸やアーティファクトから大型無脊椎動物の個々の画像を半自動的に分離する。(3)大型無脊椎動物群集のサイズ構造を描く。プロトコルに加えて、この作業にはキャリブレーション結果が含まれ、手順を大型無脊椎動物のサンプルに適合させ、さらなる改善を検討するためのいくつかの課題と推奨事項が列挙されています。全体として、結果は、河川大型無脊椎動物の自動体サイズ測定のための提示されたスキャンシステムの使用を支持し、それらのサイズスペクトルの描写が淡水生態系の迅速な生物評価のための貴重なツールであることを示唆しています。