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

Fluortron多功能高光譜成像系統(tǒng)整合技術資源，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、種類識別等方面展現(xiàn)出強大的應用潛力。通過捕捉微藻在不同光譜波段的反射或熒光特性，可以實現(xiàn)對微藻生長狀態(tài)的高精度監(jiān)測和快速分析。相較于傳統(tǒng)方法，Fluortron多功能高光譜成像技術具有多功能、非接觸、無損傷、實時性強、信息量豐富等顯著優(yōu)勢，為微藻培養(yǎng)與監(jiān)測提供了一種全新的解決方案。

案例一：使用高光譜成像儀對微藻培養(yǎng)進行非侵入性監(jiān)測

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)測對于提高產量與質量至關重要。然而，傳統(tǒng)的監(jiān)測方法往往存在耗時、破壞樣本等局限。本研究采用高光譜成像儀，結合線性回歸模型與一維卷積神經網絡（1D CNN），對實驗室條件下的微藻培養(yǎng)進行了非侵入性監(jiān)測。通過捕獲微藻在不同生長階段的光譜圖像，實現(xiàn)了對生物量濃度的準確預測與物種分類。

實驗室研究研究表明，高光譜成像技術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)出良好的預測性能，其中1D CNN不僅預測了生物量濃度，還可以實現(xiàn)對三種綠色微藻的高精度分類。工業(yè)規(guī)模的初步測試也表明，該技術同樣適用于實際生產中的微藻培養(yǎng)監(jiān)測。

案例二：水華藍藻的精準區(qū)分

水華藍藻的爆發(fā)不僅影響水質，還可能產生有毒物質，對人類健康及水生生態(tài)系統(tǒng)構成威脅。因此，實現(xiàn)對水華藍藻的精準區(qū)分與有毒物種的快速識別具有重要意義。本研究利用實驗室條件下的高光譜圖像，結合機器學習算法，對形成水華的藍藻進行了分類與識別。

實驗研究表明，高光譜圖像能夠捕捉到藍藻光譜特性的細微差異，為機器學習模型提供了豐富的特征信息。利用機器學習算法在水華藍藻的分類與毒性識別中展現(xiàn)出準確性，為水華預警與治理提供了科學依據(jù)。

未來與展望

多功能高光譜成像技術與機器學習的結合，為微藻培養(yǎng)與水華藍藻監(jiān)測帶來了革命性的變化。這一技術不僅能夠實現(xiàn)非侵入性、高精度的生物量監(jiān)測與物種分類，還能有效識別有毒藍藻物種，為環(huán)境保護與生物技術的發(fā)展提供了強有力的支持。未來，隨著技術的不斷成熟與應用場景的拓展，都功能高光譜成像技術將在更多領域展現(xiàn)出其巨大的潛力和價值。

更多藻類培養(yǎng)與監(jiān)測系統(tǒng)

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參考文獻：

[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.