微藻作為一類重要的生物資源，不僅在水質(zhì)凈化、生物能源生產(chǎn)、食品和藥品開發(fā)等方面具有廣泛應(yīng)用前景，還在環(huán)境監(jiān)測(cè)、生態(tài)修復(fù)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。近年來，高光譜成像技術(shù)作為一種先進(jìn)的非接觸式監(jiān)測(cè)手段，逐漸在微藻培養(yǎng)與監(jiān)測(cè)中展現(xiàn)出其優(yōu)勢(shì)和潛力。

Fluortron多功能高光譜成像系統(tǒng)整合技術(shù)資源，以其高光譜分辨率和圖像處理能力，在微藻的生理狀態(tài)、生物量、種類識(shí)別等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。通過捕捉微藻在不同光譜波段的反射或熒光特性，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微藻生長(zhǎng)狀態(tài)的高精度監(jiān)測(cè)和快速分析。相較于傳統(tǒng)方法，Fluortron多功能高光譜成像技術(shù)具有多功能、非接觸、無損傷、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、信息量豐富等顯著優(yōu)勢(shì)，為微藻培養(yǎng)與監(jiān)測(cè)提供了一種全新的解決方案。

案例一：使用高光譜成像儀對(duì)微藻培養(yǎng)進(jìn)行非侵入性監(jiān)測(cè)

微藻作為生物燃料、食品添加劑及藥物原料的重要來源，其高效培養(yǎng)與精確監(jiān)測(cè)對(duì)于提高產(chǎn)量與質(zhì)量至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法往往存在耗時(shí)、破壞樣本等局限。本研究采用高光譜成像儀，結(jié)合線性回歸模型與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D CNN），對(duì)實(shí)驗(yàn)室條件下的微藻培養(yǎng)進(jìn)行了非侵入性監(jiān)測(cè)。通過捕獲微藻在不同生長(zhǎng)階段的光譜圖像，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生物量濃度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與物種分類。

實(shí)驗(yàn)室研究研究表明，高光譜成像技術(shù)能夠在不破壞樣本的情況下，快速獲取大量光譜數(shù)據(jù)。線性回歸模型與1D CNN均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)性能，其中1D CNN不僅預(yù)測(cè)了生物量濃度，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)三種綠色微藻的高精度分類。工業(yè)規(guī)模的初步測(cè)試也表明，該技術(shù)同樣適用于實(shí)際生產(chǎn)中的微藻培養(yǎng)監(jiān)測(cè)。

案例二：水華藍(lán)藻的精準(zhǔn)區(qū)分

水華藍(lán)藻的爆發(fā)不僅影響水質(zhì)，還可能產(chǎn)生有毒物質(zhì)，對(duì)人類健康及水生生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成威脅。因此，實(shí)現(xiàn)對(duì)水華藍(lán)藻的精準(zhǔn)區(qū)分與有毒物種的快速識(shí)別具有重要意義。本研究利用實(shí)驗(yàn)室條件下的高光譜圖像，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)形成水華的藍(lán)藻進(jìn)行了分類與識(shí)別。

實(shí)驗(yàn)研究表明，高光譜圖像能夠捕捉到藍(lán)藻光譜特性的細(xì)微差異，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了豐富的特征信息。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在水華藍(lán)藻的分類與毒性識(shí)別中展現(xiàn)出準(zhǔn)確性，為水華預(yù)警與治理提供了科學(xué)依據(jù)。

未來與展望

多功能高光譜成像技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，為微藻培養(yǎng)與水華藍(lán)藻監(jiān)測(cè)帶來了革命性的變化。這一技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)非侵入性、高精度的生物量監(jiān)測(cè)與物種分類，還能有效識(shí)別有毒藍(lán)藻物種，為環(huán)境保護(hù)與生物技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。未來，隨著技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，都功能高光譜成像技術(shù)將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出其巨大的潛力和價(jià)值。

更多藻類培養(yǎng)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

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參考文獻(xiàn)：

[1] Fournier, Claudia, et al. "Discriminating bloom-forming cyanobacteria using lab-based hyperspectral imagery and machine learning: Validation with toxic species under environmental ranges." Science of the Total Environment 932 (2024): 172741.

[2] Pääkkönen, Salli, et al. "Non-invasive monitoring of microalgae cultivations using hyperspectral imager." Journal of Applied Phycology (2024): 1-13.