Revelando los requisitos de microhábitat de un lagarto especialista en peligro de extinción con LiDAR

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 5193 (2022) Citar este artículo

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Un principio central del manejo de especies amenazadas es el requisito de una comprensión detallada de los requisitos de hábitat de las especies. Sin embargo, un terreno difícil o un comportamiento críptico pueden dificultar el estudio de los requisitos de hábitat o microhábitat, lo que exige técnicas innovadoras de recopilación de datos. Utilizamos imágenes LiDAR terrestres de alta resolución para desarrollar modelos tridimensionales de pilas de troncos, cuantificando las características estructurales relacionadas con la ocupación de un reptil críptico en peligro de extinción, el eslizón de cola espinosa occidental (Egernia stokesii badia). Las pilas de troncos habitadas eran generalmente más altas con huecos de entrada más pequeños y un tronco principal más ancho, tenían más ramas colgantes altas, menos ramas colgantes bajas, más cobertura en el medio y el sotobosque, y una altura máxima de dosel más baja. Las características significativas relacionadas con la ocupación fueron pilas de troncos más largas, un promedio de tres troncos, menos cobertura de dosel y la presencia de vegetación colgante, probablemente relacionada con la segregación de colonias, requisitos termorreguladores y oportunidades de alimentación. Además de optimizar la selección del sitio de translocación, comprender la especificidad del microhábitat de E. s. badia ayudará a fundamentar una serie de objetivos de gestión, como el seguimiento específico y el control de depredadores invasores. También existen diversas oportunidades para la aplicación de esta tecnología a una amplia variedad de futuros estudios ecológicos e iniciativas de manejo de vida silvestre pertenecientes a una variedad de taxones crípticos y poco estudiados.

Las extinciones contemporáneas de vida silvestre están ocurriendo a un ritmo miles de veces mayor que la pérdida de especies de fondo1 y se prevé que aumenten como resultado de amenazas antropogénicas que aumentan en alcance e intensidad de manera proporcional a las crecientes presiones demográficas humanas2. Como resultado, la recuperación de especies amenazadas es un importante foco de conservación en todo el mundo3. Es fundamental para una amplia gama de iniciativas de recuperación de especies y manejo de la vida silvestre comprender los dos factores principales que influyen en el uso del hábitat: la disponibilidad del hábitat y la elección del hábitat4. El primero restringe la distribución de especies sólo a través de la cantidad de opciones dentro del entorno circundante, mientras que el segundo está vinculado a adaptaciones específicas a hábitats particulares, independientemente del espectro más amplio de hábitat disponible4. Las especies limitadas por la elección de hábitat generalmente exhiben una amplitud de nicho estrecha, lo que significa que están limitadas por las condiciones físicas bajo las cuales pueden sobrevivir y reproducirse5,6. Cuanto más especializados sean los requisitos de hábitat/microhábitat de una especie, más precisa será la selección del hábitat para una recuperación exitosa de la especie.

Los mapas de distribución basados en avistamientos históricos y modelos de distribución de especies suelen ser un punto de partida útil para desarrollar un sentido amplio de los requisitos de hábitat, debido a su capacidad para identificar patrones a una escala aproximada7,8. Sin embargo, la naturaleza dinámica de los sistemas ecológicos significa que las evaluaciones de microhábitat y de idoneidad del hábitat específicas de cada especie pueden ser críticas para una mejor comprensión de los requisitos de una especie9, y dichos datos son difíciles de obtener a partir de modelos de distribución convencionales10,11. Por ejemplo, al desarrollar protocolos de selección de hábitat para plantas de distribución estrecha, Tomlinson et al.10 observaron que la resolución de muchos mapas de distribución no permitía identificar los microhábitats específicos requeridos. En el caso de los animales, estos pueden verse influenciados por numerosos factores, incluido el refugio de los depredadores12, los requisitos de termorregulación13,14,15, la capacidad de dispersión16 y la idoneidad para el camuflaje17,18. Sin embargo, en algunos casos, la naturaleza del medio ambiente (como la densa jungla y el océano profundo) o la naturaleza tímida o críptica de las especies objetivo pueden dificultar las evaluaciones del hábitat mediante observación directa19. Estos desafíos exigen enfoques innovadores, como el uso de monitoreo acústico19,20,21,22, cámaras trampa23,24,25 y túneles de seguimiento26,27,28. La elección de la tecnología es específica de cada especie y está determinada por las limitaciones de su naturaleza críptica29.

Los requisitos de microhábitat de muchos animales son relativamente sutiles y se relacionan con pequeñas diferencias en la estructura del hábitat localizado30,31, especialmente para especies relativamente sésiles32,33. Una opción novedosa para la evaluación de la estructura del hábitat localizado es LiDAR (detección y alcance de luz34), un Herramienta destructiva que digitaliza de forma rápida y precisa un objeto o sitio en una nube de puntos tridimensional (3D)34,35. LiDAR se ha aplicado a la evaluación a gran escala de numerosos hábitats de fauna, incluidos bosques36,37,38, llanuras mareales39, zonas costeras submareales40 y ríos41,42, pero la mayoría de ellos se han realizado a escalas relativamente grandes con resoluciones de metros cuadrados. A menor escala, el LiDAR terrestre permite un escaneo detallado de la estructura del microhábitat sin la obstrucción del dosel o la vegetación que sobresalga. Proponemos que la caracterización precisa de resolución ultra alta (10 mm) del entorno físico proporcionada por el escaneo LiDAR terrestre brinda una oportunidad única para obtener una comprensión profunda de los requisitos de microhábitat de pilotes de troncos para la fauna de interés para la conservación.

Los desechos leñosos gruesos, como los montones de troncos caídos, suelen ser características de hábitat críticas para la fauna amenazada, como los numbats (Myrmecobius fasciatus)43, chuditch (Dasyurus geoffroii)44 y el eslizón de cola espinosa occidental (Egernia stokesii badia)45. Sin embargo, no todos los sitios de pilas de troncos son igualmente adecuados para el hábitat de especies, y las preferencias específicas de cada especie por características como el diámetro de los troncos, la cobertura del dosel y la presencia de árboles adyacentes pueden influir en la idoneidad del sitio46. Aquí, hasta donde sabemos, informamos el primer estudio que utiliza LiDAR terrestre de ultra alta resolución para cuantificar las características del microhábitat de las pilas de troncos caídos, utilizando este enfoque para estimar la idoneidad de las pilas de troncos para una subespecie de reptiles crípticos en peligro de extinción (eslizones occidentales de cola espinosa). ). Nuestro objetivo era determinar si los eslizones exhibían una alta selectividad por ciertas características estructurales del hábitat de los pilotes de troncos, como la complejidad estructural con múltiples troncos que brindan opciones potenciales de refugio, o características asociadas como el grado de cobertura vegetal (por ejemplo, espacios en el dosel para tomar el sol) a través de comparación de pilas de troncos que se sabe que están habitadas y deshabitadas por la especie. Este análisis detallado de las características de las pilas de troncos y la comprensión de la especificidad del microhábitat del eslizón proporcionarán información crucial en el diseño de futuras mejoras del hábitat para los esfuerzos de gestión, destacando la aplicabilidad de la tecnología para la evaluación de otras estructuras complejas de microhábitat, incluyendo potencialmente las estructuras específicas de refugios especializados. hábitats en algunas especies de murciélagos47,48 o huecos de anidación o sitios de loros en peligro de extinción49,50 para comprender mejor los sitios para protección, translocación o replicación en la restauración y el manejo de otras especies amenazadas.

Egernia s. badia son eslizones grandes, y ambos sexos alcanzan un tamaño maduro de más de 170 mm de longitud hocico-respiradero (SVL)51. Las hembras tienen crías vivas, y algunas subespecies de E. stokesii producen camadas de hasta ocho individuos a la vez52. Los grupos familiares son sociales y conviven en grupos compuestos por diferentes sexos y clases de edad. Estos grupos sociales ocupan la misma gran pila de troncos caídos45 durante años, habitando los huecos y grietas de la madera. Los eslizones juveniles también tardan más de cinco años en alcanzar el tamaño maduro, y muchos eslizones permanecen en el mismo grupo social que sus padres incluso después de alcanzar la madurez51. Más allá de esta información básica, la ecología de E. s. badia es en gran medida desconocida, en comparación con subespecies de E. stokesii comparativamente bien estudiadas que se encuentran en estados fuera de Australia Occidental.

Egernia s. badia están en riesgo de extinción y están reconocidas tanto por la legislación federal australiana (En peligro de extinción; Ley de conservación de la biodiversidad y protección del medio ambiente de 1999) como por la legislación estatal de Australia Occidental (Anexo 1; Ley de conservación de la biodiversidad de 2016). Una de las principales amenazas identificadas para esta subespecie es la pérdida y modificación del hábitat debido a la minería y el pastoreo; la translocación de poblaciones específicas amenazadas de extinción local es una opción de recuperación recomendada45. Aunque no se han publicado translocaciones exitosas de esta subespecie en la literatura científica, hay informes anecdóticos de intentos fallidos que pueden indicar que el eslizón tiene requisitos específicos de pila de troncos para garantizar su establecimiento y persistencia.

El área de estudio está ubicada aproximadamente a 450 km al noreste de Perth, Australia Occidental, en una propiedad minera en la región del Medio Oeste (29°10′54"S, 116°32′55"E). El sitio se encuentra en una región semiárida dentro de la distribución de los eslizones y comprende principalmente bosques abiertos de eucaliptos sobre llanuras francas o franco arcillosas, predominantemente York Gum (Eucalyptus loxophleba) sobre un sotobosque escaso53,54 (Fig. 1A). Las pilas de troncos habitadas por eslizones (determinadas a partir de estudios de fauna anteriores) se seleccionaron aleatoriamente para su estudio (Fig. 1B, C y D) aunque, debido a las limitaciones de acceso al sitio, la selección de las pilas de troncos se restringió a 1000 m de una pista de acceso de 55 km. (Figura 2).

Hábitat típico de los eslizones en la región del Medio Oeste de Australia Occidental; (A) bosque abierto de eucaliptos en el que las pilas de troncos estaban escasamente distribuidas; (B y C) ejemplos de pilas de troncos habitadas por colonias de eslizones; y (D) eslizones juveniles tomando el sol junto a uno de los huecos de una pila de troncos ocupada. Fotos: H. Bradley.

Registros de distribución de Egernia stokesii badia (naranja) según los registros mantenidos por Atlas of Living Australia (https://www.ala.org.au/, consultado el 16 de diciembre de 2021), y la ubicación del sitio de estudio (negro), con diferentes ubicaciones de escaneo LiDAR (rosa).

Todas las investigaciones y experimentos de observación de animales fueron realizados y aprobados por la Oficina de Ética Animal de la Universidad de Curtin (ARE2018-28) y cumplieron con todas las pautas y regulaciones pertinentes. Se realizaron exploraciones durante el final del invierno austral y el comienzo de la primavera, para capturar la abundancia máxima de plantas anuales. Se escaneó un total de 39 pilas de troncos (22 habitadas y 17 deshabitadas) y se generaron nubes de puntos tridimensionales (3D) para cuantificar las 14 características estructurales. Los datos del escaneo láser para esta investigación se recopilaron utilizando un escáner LiDAR terrestre, el Maptek I-Site 8800 (Maptek, Adelaide, Australia), que tiene una resolución de 10 mm46 y un alcance de hasta 2000 m55. El escáner LiDAR se configuró usando un trípode en una base nivelante estándar y se instaló un poste marcado en cada sitio de pila de troncos para que el escáner pudiera alinearse manualmente con la parte superior del poste usando el telescopio de alineación topográfica para cada escaneo. El escáner se colocó en tres a cinco posiciones alrededor de cada pila de troncos, dependiendo del tamaño de la pila de troncos, para crear escaneos superpuestos para desarrollar una vista completa de 360 grados de las pilas de troncos objetivo. Las posiciones de escaneo se enfocaron para garantizar que el posicionamiento del escáner maximizara la captura de la estructura interna del tronco dentro de los huecos. La posición del sistema LiDAR se combinó con un sistema GPS diferencial de modo que los puntos se registraron con una coordenada xyz56.

Los escaneos consecutivos de cada pila de troncos se fusionaron en una única nube de puntos orientada utilizando coordenadas GPS conocidas57. Luego, las nubes de puntos se procesaron utilizando el paquete de software I-Site Studio en Maptek v5 Point Studio. Se "cubrieron" imágenes digitales de alta resolución tomadas con cada escaneo sobre cada nube de puntos para producir un modelo digital del terreno (DTM) en 3D de cada escena de pila de troncos57. Sólo se incluyeron características del paisaje dentro de un radio de 10 m de cada pila de troncos y luego se dividió el modelo en tres secciones: por encima de 2 m (cobertura de dosel), entre 30 cm y 2 m (cobertura de mitad de piso) y por debajo de 30 cm (sotobosque). ; Figuras 3A y B).

Ejemplos de resultados de escaneos LiDAR; (A y B) la nube de puntos restringida dentro de un radio de diez metros de la pila de troncos central, incluida la cubierta del dosel (verde), la cubierta de la mitad del piso (azul oscuro) y el sotobosque (azul pálido); y (C) la pila de troncos aislada (roja) desde dentro de la nube de puntos de diez metros de radio.

El área de la superficie a lo largo de un solo plano se calculó utilizando un modelo topográfico post-filtrado para las capas de cobertura de dosel, cobertura de mitad de piso y sotobosque. El filtrado manual de troncos, troncos y ramas evitó una sobreestimación de la cubierta vegetal. El software de procesamiento CloudCompare (versión 2.12, 2021 recuperado de http://www.cloudcompare.org/) se utilizó para desarrollar el aprendizaje del sistema para aislar el "suelo desnudo" frente a la "vegetación" para las estimaciones del sotobosque.

Se filtraron las nubes de puntos de cada sitio para aislar cada sistema de pilotes de troncos (Fig. 3C), y las características físicas de cada montón de troncos se midieron discretamente: (i) altura máxima del dosel, (ii) número de troncos, (iii) longitud de sistema de troncos, (iv) número de ramas por encima y por debajo/adyacentes al tronco principal, (v) altura de la estructura del tronco, (vi) diámetro del hueco más ancho, (vii) la presencia de vegetación sobresaliente, (viii) la posición del pila de troncos (la mayoría apoyada en el suelo o elevada), (ix) orientación de la pila de troncos y (x) el diámetro de la sección más ancha del tronco (Tabla S1).

Los análisis se realizaron en el entorno estadístico R 4.0458. Para determinar si la presencia o ausencia de eslizones dentro de las pilas de troncos (variable dependiente binaria) fue predicha por las características de la pila de troncos, se utilizaron modelos de regresión logística múltiple (sLRM) con variables predictivas continuas (número de ramas altas, número de ramas bajas/adyacentes, orientación, cubierta de dosel, cubierta de mitad de piso, sotobosque, número de troncos, longitud del sistema de troncos, altura del sistema de troncos, altura máxima del dosel, diámetro de la sección más ancha del tronco, diámetro de la entrada hueca más ancha, presencia de un dosel sobresaliente, presencia de troncos elevados por encima del suelo). Los valores faltantes se reemplazaron con la media global de cada parámetro apropiado. La función de “dragado” del paquete “MuMIn”59 se utilizó para aplicar un protocolo de caída única, para retener un conjunto candidato de LRM con un AICc (criterio de información de Akaike corregido para tamaños de muestra pequeños) más bajo que el modelo global. De ese conjunto de modelos candidatos seleccionamos los modelos con el AICc más bajo (≤ ∆2 del AICc más bajo) y calculamos el peso (ωi) de cada modelo, que es la probabilidad de que ese modelo sea el mejor. Para evaluar la importancia de las variables individuales sumamos las ponderaciones de todos los modelos que contienen cada variable y consideramos que todas las variables con una ponderación del modelo sumada > 0,4 estaban bien respaldadas60.

En comparación con las pilas de troncos deshabitadas, las pilas de troncos habitadas eran generalmente más altas con huecos de entrada más pequeños y un tronco principal más ancho, tenían más ramas colgantes altas, menos ramas colgantes bajas, más cobertura en el medio y el sotobosque, y una altura máxima de dosel más baja (Fig. 4). ), con mayor frecuencia estaban orientados en dirección SE (36%) y tenían parte o la mayor parte de la pila de troncos elevada del suelo (81%). El LRM más parsimonioso indicó que la ocupación de las pilas de troncos por los eslizones se predijo significativamente al aumentar la longitud de las pilas de troncos (∑ωi = 0,9), disminuir el número de troncos por pila (∑ωi = 0,70) y reducir la cobertura del dosel (∑ωi = 0,76; Fig. . 4), y la presencia de vegetación sobresaliente (∑ωi = 0,69; Fig. 5; Tabla S1).

Diagramas de caja que muestran las características promedio de las pilas de troncos tanto habitadas como deshabitadas. Las líneas horizontales gruesas indican la mediana, los cuadros representan el segundo y tercer cuartil y los bigotes representan el primer y cuarto cuartil. Los puntos individuales representan valores atípicos. Las variables bien respaldadas para influir en la ocupación de la pila de troncos (longitud de la pila de troncos, número de troncos y cobertura del dosel) están bordeadas en rojo.

Gráfico de barras apiladas que muestra el porcentaje diferente de montones de troncos habitados y deshabitados con vegetación sobresaliendo del montón de troncos (verde) y sin vegetación sobresaliendo del montón de troncos (azul).

El novedoso uso de LiDAR para estudiar microhábitats proporcionó una alta precisión y resolución de características estructurales que de otro modo serían inalcanzables mediante técnicas tradicionales y determinó cuatro características de pilotes de troncos que influyen significativamente en la presencia de eslizones. La variable más significativa fue la longitud de la pila de troncos, y los eslizones ocupaban con mayor frecuencia troncos más largos. Una posible razón para esta tendencia es que los árboles más altos pueden ser más viejos61, y es más probable que los árboles más grandes y viejos tengan huecos utilizables por la fauna62,63. También es más probable que los árboles altos (y las pilas de troncos en los que se convierten) alberguen una mezcla de cavidades de diferentes tamaños y ramas huecas, y mayores opciones de refugio para los eslizones64,65. Por lo tanto, antes de que la descomposición de los troncos pueda contribuir a la producción de más huecos, las pilas de troncos de árboles más altos comienzan con más opciones de grietas/huecos. También es probable que las pilas de troncos más largas tengan espacio para la segregación entre los miembros de la colonia de eslizones. Debido a la variabilidad de tamaño entre juveniles, adultos y hembras grávidas, es más probable que una variedad de opciones de grietas satisfaga los requisitos de toda una colonia66, así como una mayor complejidad estructural para permitir la separación social y el refugio de los depredadores67. Otros reptiles también seleccionan de forma no aleatoria árboles con más ramas y huecos, lo que se predice que brindará mayores oportunidades para la termorregulación conductual68,69.

También se encontró que la ocupación de los eslizones estaba relacionada con la composición de las pilas de troncos. Sin embargo, si bien la ocupación estuvo significativamente relacionada con las pilas de troncos con un promedio de tres troncos, este también fue el promedio de las pilas de troncos desocupadas. Es probable que esto sea el resultado de cómo se forman las pilas de troncos en el paisaje. El hábitat del bosque abierto de eucaliptos contiene árboles o rodales de árboles escasamente distribuidos53,54 que forman 'islas de hábitat'67 aisladas cuando uno o varios árboles caen y se descomponen para convertirse en montones de troncos. Los 'troncos' dentro de estas pilas de troncos caídos se definieron como los troncos principales de los que emanan las ramas. Como los árboles a menudo son bifurcados y tienen más de un tronco, es probable que tres troncos sean el promedio disponible dentro del paisaje, o al menos el número promedio para proporcionar la complejidad estructural (a través de opciones huecas y el aumento asociado de ramas) para sostener una colonia.

Los eslizones generalmente también ocupaban pilas de troncos con vegetación sobresaliente combinada con una cubierta de dosel reducida, lo que indica que la presencia de vegetación, particularmente a la altura media del piso, adyacente a las pilas de troncos y sobresalientes, es importante. La variabilidad del microhábitat ayuda a facilitar la termorregulación del comportamiento de los ectotermos, y la cubierta vegetal en un sitio de residencia a largo plazo probablemente sea particularmente importante en un ambiente árido donde la vegetación está muy dispersa70. Se ha descubierto que los microhábitats que proporcionan sombra compleja aumentan el presupuesto de actividad de otras especies de lagartos que habitan en zonas áridas durante el clima cálido, y la vegetación también actúa como un amortiguador de temperatura durante los meses más fríos70. La presencia de vegetación alrededor de pilas de troncos en hábitats áridos también puede aumentar la abundancia y riqueza de los reptiles, probablemente debido a una serie de beneficios que incluyen una mayor disponibilidad de alimentos, refugio para depredadores y opciones para la termorregulación conductual71,72,73. Los efectos de la cobertura sobre la depredación son mixtos: algunos taxones son más susceptibles a la depredación en hábitats con menos cobertura vegetal74. De manera similar, muchas especies también se alimentan preferentemente en áreas de vegetación75,76,77. Sin embargo, otros estudios muestran que la depredación puede aumentar si la cobertura proporciona perchas para los depredadores de emboscada78,79, lo que probablemente explica por qué los eslizones prefieren menos cobertura vegetal a la altura del dosel. Por lo tanto, la selección de montones de troncos con vegetación colgante beneficia tanto la capacidad termorreguladora como el refugio de la depredación de los eslizones o es una compensación entre ambos.

Dentro de Australia, muchas especies de lagartos que habitan en zonas áridas y semiáridas son poco comunes, y su distribución a menudo se correlaciona con el hábitat, el microhábitat o la especificidad de la dieta80. Como la selección inapropiada de hábitat es una de las principales razones por las que las translocaciones de herpetofauna a menudo fallan81, predijimos que la estructura del microhábitat puede limitar la idoneidad de las pilas de troncos para las colonias de eslizones, contribuyendo a su distribución limitada dentro del paisaje. Nuestros resultados apoyan un grado de selectividad del microhábitat por parte de los eslizones, con ocupación vinculada a la longitud de la pila de troncos, el número de troncos, la cobertura del dosel y la vegetación colgante. La longitud y composición de la pila de troncos se pueden manipular fácilmente al seleccionar sitios de translocación o al introducir desechos leñosos gruesos en los sitios de restauración. Sin embargo, la selección de sitios con cobertura de dosel reducida, pero que sobresalgan a mitad del piso, puede tomar más tiempo para influir a través del manejo. La biomasa y la complejidad de la vegetación en el sotobosque y en la altura media del piso se pueden reducir significativamente mediante la introducción de herbívoros82,83, reteniendo la capa del dosel que no pueden alcanzar. Dado que el hábitat de los eslizones, tanto en nuestro estudio como a nivel regional, ocurre en áreas con una larga historia de pastoreo y degradación del paisaje debido al pastoreo y las operaciones mineras84, es posible que se requieran esfuerzos de restauración y el establecimiento de zonas de exclusión para recuperar la estructura vegetal adecuada antes de cualquier translocación al área. . En áreas de restauración minera, si bien se pueden introducir desechos leñosos gruesos en el paisaje, el crecimiento de la cubierta vegetal circundante puede tardar en establecerse85,86, lo que lleva a una fase de retraso en el desarrollo de un hábitat adecuado para la recolonización o translocación de la fauna. Por lo tanto, la planificación previa es fundamental para garantizar que los sitios receptores tengan características de microhábitat adecuadas para sustentar las colonias de eslizones antes de que se produzca cualquier translocación.

Además de la planificación previa y la gestión activa, también recomendamos que se realicen investigaciones adicionales para mejorar aún más nuestro conocimiento de los requisitos ecológicos del eslizón de cola espinosa occidental. Nuestras observaciones de pilas de troncos ocupadas se restringieron a un corto período de tiempo y nuestra distinción contemporánea entre pilas de troncos habitadas y deshabitadas puede no reflejar los sitios más adecuados para sustentar colonias. La degradación del hábitat a través del pastoreo es una gran amenaza para el eslizón45, y el área de estudio tiene una larga historia de pastoreo84. Por lo tanto, es posible que a las colonias remanentes de eslizones se les haya impedido cada vez más dispersarse hacia otras pilas de troncos deshabitadas adecuadas debido a la degradación y fragmentación del hábitat derivada del pastoreo y la infraestructura minera87. La mayor presión de depredación por parte de plagas introducidas como los gatos salvajes (Felis catus) también puede haber afectado la capacidad de dispersión en el paisaje, como se ha observado para otras especies de Egernia en paisajes degradados o perturbados88,89. Se recomienda realizar más investigaciones para comprender si los eslizones tienen una capacidad de dispersión limitada dentro de paisajes degradados y si los adultos mayores que no se dispersan permanecen con los adultos más jóvenes y no logran establecer nuevas colonias. Esta investigación también podría ayudar a determinar si las tendencias en las características de las pilas de troncos habitadas observadas en este estudio se vuelven más pronunciadas con una mayor influencia de la elección del hábitat.

El grado en que pudimos obtener mediciones altamente precisas y finamente resueltas de microhábitats habitados y deshabitados fue esencial para nuestra capacidad de diferenciar entre los dos, y la aplicación de LiDAR lo hizo posible de una manera que las mediciones convencionales no lo habrían hecho. En general, una caracterización tan detallada de la estructura del microhábitat proporcionará información importante sobre el manejo de un eslizón críptico y en peligro de extinción, como la selección de sitios apropiados para la translocación. Sin embargo, guiar las translocaciones es sólo un aspecto del manejo de la vida silvestre y la recuperación de especies para el cual es fundamental comprender las preferencias de los microhábitats. Sugerimos que otras aplicaciones podrían incluir el diseño de paisajes de restauración para facilitar el regreso de las colonias de eslizones, aumentar la naturaleza específica de los estudios de monitoreo, resaltar áreas clave dentro de su rango de hábitat más amplio para su protección e indicar áreas para el control de depredadores invasores específicos. La novedosa aplicación de LiDAR terrestre para la caracterización de microhábitats será una herramienta rentable y precisa con aplicaciones de gran alcance en el estudio futuro de sistemas ecológicos en todo el mundo, como la evaluación de otras estructuras complejas de microhábitats (por ejemplo, estructuras de refugio para murciélagos). especies como el murciélago nariz de hoja anaranjada47 o sitios de anidación de loros en peligro de extinción como el loro veloz49) para comprender mejor los sitios para protección, translocación o replicación en la restauración y el manejo de otras especies amenazadas.

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.

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Reconocemos respetuosamente a los Pueblos Yamatji, los Ancianos del pasado y del presente, quienes son los Propietarios Tradicionales y los Primeros Pueblos de la tierra en la que llevamos a cabo esta investigación. Los autores desean agradecer al equipo de seguridad y medio ambiente trabajador y diligente en el sitio por su asistencia durante todo el proyecto. También nos gustaría agradecer al equipo de SoilWater Group por su asistencia en el sitio y con la digitalización y el procesamiento de la nube de puntos. Esta investigación es un resultado del Centro de Capacitación en Transformación Industrial para la Restauración de Sitios Mineros del Consejo Australiano de Investigación (ICI150100041). Las opiniones expresadas en este documento son las de los autores y no necesariamente las del gobierno australiano o el Consejo Australiano de Investigación. HSB recibió además el apoyo de la beca PostgradAustralia de 2019 y la financiación de la Asociación de Conservación Regional de Gunduwa. Los autores agradecen a los revisores anónimos y al editor por su útil y exhaustiva crítica del manuscrito.

Sean Tomlinson

Dirección actual: Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad de Adelaida, North Terrace, Adelaida, SA, 5000, Australia

Centro ARC para la restauración de sitios mineros, Facultad de Ciencias Biológicas y Moleculares, Universidad Curtin, Kent Street, Bentley, Perth, WA, 6102, Australia

Holly S. Bradley y Adam T. Cruz

Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad de Australia Occidental, Crawley, WA, 6009, Australia

Michael D. Craig

Facultad de Veterinaria y Ciencias de la Vida, Universidad de Murdoch, Murdoch, WA, 6150, Australia

Michael D. Craig

EcoHealth Network (http://ecohealthglobal.org), 1330 Beacon St, Suite 355a, Brookline, MA, 02446, EE. UU.

Adam T. Cruz

Facultad de Ciencias Biológicas y Moleculares, Universidad de Curtin, Kent Street, Bentley, Perth, WA, 6102, Australia

Sean Tomlinson

Kings Park Science, Departamento de Biodiversidad, Conservación y Atracciones, Kattij Close, Kings Park, WA, 6005, Australia

Sean Tomlinson

Bamford Consulting Ecologistas, Plover Way, Kingsley, WA, 6026, Australia

Michael J. Bamford

Laboratorio de Ecología del Comportamiento, Facultad de Ciencias Biológicas y Moleculares, Universidad Curtin, Kent Street, Bentley, Perth, WA, 6102, Australia

Philip W. Bateman

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HSB y PWB diseñaron el experimento. HSB realizó el trabajo de campo y emprendió la digitalización de modelos LiDAR 3D. HSB, ATC, MDC y ST realizaron el análisis estadístico y la interpretación de los datos. HSB escribió el texto principal del manuscrito, y PWB, MDC, ST, ATC y MJB contribuyeron a los borradores posteriores.

Correspondencia a Holly S. Bradley.

Los autores declaran el siguiente interés/relación financiera: MJB ha trabajado como consultor para la empresa minera donde se llevó a cabo esta investigación, aunque este trabajo fue separado de la investigación incluida dentro de este estudio. Todos los demás autores no tienen ningún conflicto de intereses financieros o no financieros.

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Reimpresiones y permisos

Bradley, HS, Craig, MD, Cross, AT et al. Revelando los requisitos de microhábitat de un lagarto especialista en peligro de extinción con LiDAR. Representante científico 12, 5193 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-08524-2

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Recibido: 03 de septiembre de 2021

Aceptado: 17 de febrero de 2022

Publicado: 25 de marzo de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08524-2

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