Algoritmo para la fotoidentificación individual en lepidópteros diurnos cubanos con patrones de manchas/ALGORITHM FOR INDIVIDUAL PHOTOIDENTIFICATION IN DIURNAL CUBAN BUTTERFLIES WITH DISTINCTIVE SPOT WING PATTERNS

Abstract

Resumen: La identificación de los individuos es una he­rramienta importante en estudios poblacionales y es la base de los métodos de captura, marcaje y recaptura. Es­tos, generalmente requieren de capturar y manipular los animales, lo que además de trabajoso puede ser dañino, interrumpir sus actividades o alterar sus interacciones con otros individuos, invalidando estudios conductuales o aun afectando su supervivencia. Como alternativa, la fotoidentificación ha probado ser un método eficiente y barato, que evita estos problemas en grupos con patro­nes de marcas polimórficas en su coloración. En este tra­bajo se propone un algoritmo para utilizar la fotoidenti­ficación como alternativa para la estimación de tamaños poblacionales y estudios conductuales en especies de le­pidópteros diurnos, a partir de fotografías de sus alas. Se establece un sistema de coordenadas con origen en el centro del mesotórax, y se hallan las coordenadas del centroide de cada mancha y su área relativa. A partir de estos datos se calculan 18 variables derivadas que se em­plean para entrenar redes neurales de clasificación, con diferentes subconjuntos de variables. El algoritmo se va­lida en una muestra de 65 individuos de Heliconius cha­ritonia (Lepidoptera: Heliconiidae) mediante el patrón distal de manchas de las alas posteriores. Con este pro­cedimiento se logró una identificación positiva de más del 90 % de los ejemplares. Se brindan las bases para el desarrollo de este método en otras especies con caracte­rísticas similares.

Palabras claves: identificación individual, fotografías digitales, mariposas, patrón de coloración, redes neura­les.

Abstract:  Individual identification is an important tool for population studies and base of capture-recapture methods. Those methods usually require the capture and handling animals’ which can be difficult, harmful, stressful, interrupting their ac­tivities or altering their interactions to other individuals, invalidating behavioral studies or even affecting their survival. As an alternative, the use of photoidentifica­tion has proven to be an efficient and cost-free method that avoids all those troubles in groups with polymor­phic coloration patterns. In this paper, we propose an algorithm to use photoidentification in diurnal butter­flies species, using pictures of their fore wings. Using the metathorax center as origin we establish a relative coor­dinate system and locate centroid position of each spot and calculate its relative area. Using this primary data we calculated 18 secondary variables that were used, in different subsets, to train classification neural networks. The algorithm is presented and validated using a sample of 65 pictures of Heliconius charitonia individuals (Le­pidoptera: Nymphalidae), using the distal spot pattern in their fore wings. The procedure was able to identify more than 90 % of individuals. The backgrounds for the development of the methods in other butterfly species are given.

Keywords: individual identification, digital photogra­phy, butterflies, coloration pattern, neural network.

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