Análisis automático de zooplancton utilizando imágenes digitalizadas: estado del conocimiento y perspectivas en Latinoamérica
ZooScan, Zoolmage, Zooplâncton, análisis digital, estado del conocimiento, identificación automática
Los estudios de comunidades de zooplancton son de gran importancia para la biología, ecología y conservación del ecosistema marino. Sin embargo, estas investigaciones implican un proceso de alto costo en términos de tiempo y esfuerzo, requiriendo personal entrenado para la identificación, conteo y medición de numerosos grupos taxonómicos, así como para la estimación de biomasa. Actualmente, existe un creciente interés por la implementación de nuevas técnicas que permitan automatizar los análisis, incorporando tecnología informática aplicada al examen automático de imágenes digitalizadas. En este trabajo se revisa el estado del conocimiento de algunas metodologías, basadas en el estudio de imágenes digitalizadas de zooplancton. Se presenta una descripción general de los métodos conocidos, tales como ZooScan-ZooProcess y Zoolmage, se analizan sus resultados para la identificación de distintos zooplancteres, se comparan con el método tradicional y se hacen propuestas para mejorar su aplicación. Adicionalmente, se resumen las experiencias con estos sistemas en el análisis de patrones de variabilidad espacial y temporal de la comunidad zooplanctónica, basados en el espectro de tamaño y pruebas para la estimación de biomasa de zooplancton. Finalmente, se elabora un listado de capacidades y limitaciones registradas en la bibliografía reciente, y se discute sobre las perspectivas de desarrollo y aplicación que ofrece esta metodología para la comunidad científica en Latinoamérica.
Latin American Journal of Aquatic Research
Escuela de Ciencias del Mar, Facultad de Recursos Naturales, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso
Biology (General), Oceanography, Aquaculture. Fisheries. Angling