Elaborazione automatica delle immagini per determinare la struttura delle dimensioni della comunità dei macroinvertebrati fluviali

I macroinvertebrati bentonici sono ampiamente utilizzati come bioindicatori per determinare lo stato ecologico dei corpi idrici¹. La maggior parte degli indici per descrivere le comunità di macroinvertebrati si concentra su metriche tassonomiche. Tuttavia, i nuovi strumenti di biovalutazione che integrano le dimensioni corporee sono incoraggiati a fornire una prospettiva alternativa o complementare agli approcci tassonomici ^2,3.

La dimensione del corpo è considerata un metatratto correlato ad altri tratti vitali come il metabolismo, la crescita, la respirazione e il movimento⁴. Inoltre, le dimensioni del corpo possono determinare la posizione trofica e le interazioni⁵. La relazione tra le dimensioni corporee individuali e la biomassa normalizzata (o abbondanza) per classe dimensionale in una comunità è definita come lo spettro dimensionale⁶ e segue il modello generale di una diminuzione lineare della biomassa normalizzata all’aumentare delle dimensioni individuali su una scala logaritmica⁷. La pendenza di questa relazione lineare è stata ampiamente studiata teoricamente e studi empirici attraverso gli ecosistemi l’hanno utilizzata come indicatore ecologico della struttura dimensionale della comunità⁴. Un altro indicatore sintetico della struttura dimensionale della comunità che è stato utilizzato con successo negli studi sul funzionamento della biodiversità-ecosistema è la diversità delle dimensioni della comunità, che è rappresentata come l’indice di Shannon delle classi dimensionali dello spettro dimensionale o il suo analogo, che viene calcolato in base alle distribuzioni dimensionali individuali⁸.

Negli ecosistemi di acqua dolce, la struttura dimensionale di diversi gruppi faunistici viene utilizzata come indicatore atassico per valutare la risposta delle comunità biotiche ai gradienti ambientali 9,10,11 e alle perturbazioni antropogeniche 12,13,14,15,16. I macroinvertebrati non fanno eccezione, e la loro struttura dimensionale risponde anche ai cambiamenti ambientali^17,18 e alle perturbazioni antropogeniche, come l’estrazione mineraria ¹⁹, l’uso del suolo 20, o l’arricchimento di azoto (N) e fosforo (P)^20,21,22. Tuttavia, misurare centinaia di individui per descrivere la struttura delle dimensioni della comunità è un compito noioso e dispendioso in termini di tempo che viene spesso evitato come misurazione di routine nei laboratori a causa della mancanza di tempo. Pertanto, sono stati sviluppati diversi metodi di imaging semiautomatici o automatici per classificare e misurare i campioni^23,24,25,26. Tuttavia, la maggior parte di questi metodi sono focalizzati sulla classificazione tassonomica più che sulla dimensione individuale degli organismi e non sono pronti per l’uso per tutti i tipi di macroinvertebrati. Nell’ecologia del plancton marino, un sistema di analisi delle immagini a scansione è stato ampiamente utilizzato per determinare le dimensioni e la composizione tassonomica delle comunità di zooplancton 27,28,29,30,31. Questo strumento può essere trovato in diversi istituti marini in tutto il mondo e viene utilizzato per scansionare campioni di zooplancton conservati per ottenere immagini digitali ad alta risoluzione dell’intero campione. Il presente protocollo adatta l’uso di questo strumento per stimare lo spettro dimensionale della comunità di macroinvertebrati nei fiumi in modo rapido e automatico senza investire nella creazione di un nuovo dispositivo.

Il protocollo consiste nella scansione di un campione e nell’elaborazione dell’intera immagine per ottenere automaticamente singole immagini (cioè vignette) degli oggetti nel campione. Diverse misure di forma, dimensioni e caratteristiche di livello di grigio caratterizzano ogni oggetto e consentono la classificazione automatica degli oggetti in categorie, che vengono poi convalidate da un esperto. La dimensione individuale di ciascun organismo viene calcolata utilizzando il biovolume ellissoidale (mm³), che deriva dall’area dell’organismo misurata in pixel. Ciò consente di ottenere rapidamente lo spettro dimensionale del campione. Per quanto ne sappiamo, questo sistema di imaging a scansione è stato utilizzato solo per elaborare campioni di mesozooplancton, ma il dispositivo potrebbe potenzialmente consentire di lavorare con macroinvertebrati bentonici d’acqua dolce.

L’obiettivo generale di questo studio è, quindi, quello di introdurre un metodo per ottenere rapidamente la dimensione individuale dei macroinvertebrati fluviali conservati adattando un protocollo esistente precedentemente utilizzato con mesozooplancton marino 27,32,33. La procedura consiste nell’utilizzare un approccio semi-automatico che opera con un dispositivo di scansione per scansionare campioni d’acqua e tre software aperti per elaborare le immagini scansionate. Viene qui presentato un protocollo adattato per scansionare, rilevare e identificare i macroinvertebrati fluviali digitalizzati per acquisire automaticamente la struttura delle dimensioni della comunità e le relative metriche dimensionali. La valutazione della procedura e le linee guida per migliorare l’efficienza sono presentate anche sulla base di 42 immagini scansionate di campioni di macroinvertebrati fluviali raccolti da tre bacini nella penisola iberica nord-orientale (NE) (Ter, Segre-Ebre e Besòs).

I campioni sono stati raccolti in tratti fluviali di 100 m seguendo il protocollo per il campionamento sul campo e l’analisi di laboratorio di macroinvertebrati fluviali bentonici in fiumi guadabili dal governo spagnolo³⁴. I campioni sono stati raccolti con un campionatore surber (telaio: 0,3 m x 0,3 m, maglia: 250 μm) a seguito di un’indagine multi-habitat. In laboratorio, i campioni sono stati puliti e setacciati attraverso una maglia di 5 mm e una maglia di 500 μm per ottenere due sottocampioni: un sottocampione grossolano (maglia da 5 mm) e un sottocampione fine (maglia da 500 μm), che sono stati conservati in fiale separate e conservati in etanolo al 70%. La separazione del campione in due frazioni dimensionali consente una migliore stima della struttura dimensionale della comunità, poiché gli organismi di grandi dimensioni sono più rari e meno degli organismi piccoli. In caso contrario, il campione scansionato ha una rappresentazione distorta della frazione di grandi dimensioni.