EcoMorph：用于生态学研究的基于自然语言提示的通用形态性状量化

1. 花部面积和体型等形态性状是生态学研究的基础，为传粉者—植物相互作用、生境质量和生物多样性监测等研究提供输入。然而，从图像中准确测量这些性状仍然具有挑战性，尤其是在复杂的野外条件下，现有工具的准确性会降低，并且跨类群的泛化能力有限。 2. 我们提出了 EcoMorph，这是一种模块化的形态测量系统，利用 Segment Anything Model 3（SAM3）在多样化的生态学情境中对性状进行定量。不同于需要特定领域训练数据的任务专用分割模型，SAM3 基于提示的架构能够根据自然语言提示对任意生物结构进行分割，并且无需重新训练，即可在花、昆虫和其他目标上使用同一底层模型。基于所得分割结果，EcoMorph 提取三类测量指标：面积、线性尺寸和目标计数。 3. 我们在两个生态学尺度上验证了 EcoMorph。在中等尺度上，在简单背景条件下，EcoMorph 得到的花部面积与人工使用 ImageJ 测量的结果高度一致（R2 = 0.935, n = 74）；在复杂背景条件下也表现出高度一致性（R2 = 0.928, n = 58），且对 95% 的图像都能给出有效预测。在精细尺度上，EcoMorph 得到的昆虫体部面积与手工测量的翅基间距显著相关（r = 0.810, n = 349），捕捉到了从小型 Bombus impatiens 到大型 Xylocopa virginica 不同物种间的体型差异。对于昆虫盒中彼此分离良好的昆虫，其目标计数与人工计数几乎完全一致（R2 = 0.9997, n = 12）。 4. 通过将基于提示的分割与模块化测量相结合，EcoMorph 能够在无需针对特定类群进行训练的情况下，从异质图像来源中高通量地定量面积、大小和丰度。这种通用性支持广泛的生态学应用，包括传粉者和植物性状研究、生物多样性与丰度监测，以及异速生长生物量估算。

EcoMorph：面向生态学研究的基于自然语言提示的通用形态性状量化 | bioRxiv

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EcoMorph：面向生态学研究的基于自然语言提示的通用形态性状量化

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Harland Martin Patch，

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Christina Grozinger

doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737871

Edward Idun Amoah

宾夕法尼亚州立大学

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发布于 2026 年 7 月 12 日。

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EcoMorph：面向生态学研究的基于自然语言提示的通用形态性状量化

Edward Idun Amoah， Zachary Bunch， Hannah Marie Thomas， Harland Martin Patch， Christina Grozinger

bioRxiv 2026.07.10.737871； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737871

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EcoMorph：面向生态学研究的基于自然语言提示的通用形态性状量化

Edward Idun Amoah， Zachary Bunch， Hannah Marie Thomas， Harland Martin Patch， Christina Grozinger

bioRxiv 2026.07.10.737871； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737871

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.10.737871v1?rss=1

🏷️ 生态形态测量 自然语言提示分割 SAM3 图像定量分析 生物多样性监测 传粉者-植物互作