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32 Latin American Journal of Aquatic Research Figura 1. a) ZooScan y computador con el programa ZooProcess, b) Escáner convencional y computador con el programa ZooImage (Tomado de Gorsky et al., 2010; Bachiller & Fernandes, 2011). Figura 2. Esquema general de los pasos metodológicos para el análisis de las imágenes digitales de zooplancton.
ZooScan y los resultados de identificación con varios algoritmos para el aprendizaje de máquina. Ellos sugieren analizar varias sub-muestras y separar los organismos en dos o tres categorías de tamaño. También encontraron que la validación del Entrenador (“training set”) por parte de un experto aumenta de 70 a 85% la exactitud de la identificación. En el 2005 en Villefranche-sur-Mer en Francia se realizó un taller sobre el análisis de imágenes y del conteo e identificación del zooplancton. En esta reunión el programa ZooImage fue presentado como plataforma de trabajo. Se divulgó la iniciativa RAPID (Research on Automated Plankton Idenfication) con un amplio apoyo de la comunidad científica en el campo del plancton, diseñada para ampliar y adaptar las capacidades de ZooImage y convertirlo en un sistema de libre disposición, altamente flexible y potente, para procesar y clasificar los conjuntos de datos de imágenes planctónicas. Paralelamente, se inició el desarrollo de la investigación sobre algoritmos de clasificación, formas de cuantificar y reducir las fuentes de error por los seres humanos y máquinas, el desarrollo de bases de datos de alta calidad y distribución, y la exploración de las características taxonómicas basadas en las propiedades intrínsecas de la imagen (ICES, 2006). En los años 2007 y 2011 se efectuaron el cuarto y quinto Simposio Internacional de Producción de Zooplancton, en los cuales se dedicaron sesiones y grupos de trabajo a discutir sobre los avances en la tecnología de imágenes y su aplicación para el conteo e identificación de plancton y el estudio de su distribución. Se presentaron varias ponencias que describieron las experiencias con los métodos ZooScan y ZooImage (Dagg et al., 2008), así como, la propuesta de herramientas para mejorar la exactitud y la confiabilidad de las medidas de zooplancton (i.e., remoción de los apéndices de la elipse ajustando a la línea del cuerpo), como el programa Plancton J desarrollado por medio de ZooImage e Image J (Benfield et al., 2007). Se efectuaron otras ponencias más específicas que serán comentadas en cada uno de los temas que se describen a continuación. Identificación y conteo de zooplancton: comparación entre los métodos tradicional y automático El análisis automático de imágenes digitales logra clasificar el zooplancton en las principales entidades taxonómicas como Clase, Familia o Género. El enfoque tradicional aún es necesario para explicar la estructura, desarrollo e historia de vida de la comunidad zooplanctónica (Benfield et al., 2007; Gislason & Silva, 2009), así como las migraciones verticales que realizan algunos organismos en la Análisis automático de zooplancton 33 columna de agua, que pueden afectar la estructura espacial de la comunidad (Manríquez et al., 2012). Por su parte Gorsky et al. (2010) afirman que con este método se obtienen buenos resultados para la estimación del espectro de tamaño y la biomasa. Estos autores concluyen que lo más importante para la identificación es establecer correctamente el Entrenador, confirmando los resultados de la clasificación y la compilación de viñetas por parte de un especialista (método semi-automático). Además, se ha demostrado que estos métodos reconocen con buena exactitud las partículas no biológicas (i.e., nieve marina, fibras, materiales no orgánicos) (Culverhouse et al., 1994; Bell & Hopcroft, 2008). En varias investigaciones se han efectuado comparaciones entre la exactitud lograda en la identificación a través de los métodos tradicional y automático, encontrando valores similares (Bell & Hopcroft, 2008; Gorsky et al., 2010; Di Mauro et al., 2011). No obstante, Manríquez et al. (2009) encontraron diferencias de casi un orden de magnitud en algunos taxa, pero afirman que en general la dominancia de los grupos se mantiene. Por su parte, Bell & Hopcroft (2008) encontraron que la clasificación por tamaño aumentó la exactitud, los copépodos de talla media fueron mejor identificados (73%), en comparación con los copépodos pequeños (62,5%) y grandes (54,9%). De igual forma, Di Mauro et al. (2011) registraron 100% de exactitud en la identificación de huevos de peces y valores bajos cuando el número de viñetas es reducido en el Entrenador (i.e., poliquetos, anfípodos, decápodos y larvas de peces). Su estudio se enfocó en tres categorías de copépodos: ciclopoida, calanoida grandes y calanoida pequeños, en las cuales se obtuvo una exactitud de 85,7; 79,5 y 85,7%, respectivamente. Se ha encontrado que la exactitud de la identificación por el método automático depende de la naturaleza y el número de viñetas en cada clase (Gislason & Silva, 2009). Estudios detallados como el de Gorsky et al. (2010) han demostrado que el numero óptimo de viñetas por categoría es entre 200 y 300 y el mejor método de clasificación es el “Ramdom forest algorithm”, el cual ha mostrado buenos resultados en todos los estudios revisados. Por su parte, Chang et al. (2012) sugieren un clasificador balanceado con el mismo número de viñetas en cada categoría, si el objetivo de la investigación es identificar correctamente categorías raras en adición a grupos dominantes. Otro factor influyente en la exactitud es la subestimación de la abundancia de un taxon raro debido a la presencia de otro muy abundante, o la confusión en la identificación de organismos muy
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