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、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)出其獨特的優(yōu)勢和潛力。

        Fluortron多功能高光譜成像系統(tǒng)整合國際先進技術(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、種類識別等方面展現(xiàn)出強大的應(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，F(xiàn)luortron多功能高光譜成像技術(shù)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。

圖1：FluorTron?多功能高光譜成像分析系統(tǒng)（左）、施加不同濃度草甘膦的小球藻液RGB圖片（中）以及靜置16h后不同處理藻液在藍光激發(fā)下的光譜曲線

圖2：施加脅迫靜置16h后不同處理藻液在紫光激發(fā)下的光譜曲線（左）、藍光激發(fā)的熒光指數(shù)F685及F685/F740。通過藍色/紫色激光激發(fā)后的小球藻光譜曲線可以看出，不同濃度草甘膦脅迫下的藻液曲線有明顯差異；根據(jù)熒光指數(shù)參數(shù)也可以看出0.5%GLY處理的F685與F685/F740最 低，說明該組的光合作用效率最 低，小球藻抑 制效果最 好。

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(chǎn)量與質(zhì)量至關(guān)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(jié)合線性回歸模型與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(yù)測與物種分類。

圖3：實驗室規(guī)模實驗中三個綠藻品種不同時間的最值歸一化光譜曲線，垂直線標記最 佳指標的位置（左）；生物量濃度估計值與最 佳指標之間的線性回歸模型（右）

圖4：工業(yè)規(guī)模試驗中螺旋藻（Arthrospira platensis）的水槽高光譜數(shù)據(jù)采集（左），以及使用最 佳確定指數(shù)（616/587 nm）計算出的指數(shù)可視化圖（右），與生物量分布相關(guān)

       實驗室研究研究表明，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)測性能，其中1D CNN不僅預(yù)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(shù)同樣適用于實際生產(chǎn)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(zhì)，還可能產(chǎn)生有毒物質(zhì)，對人類健康及水生生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)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(jié)合機器學習算法，對形成水華的藍藻進行了分類與識別。

圖5：(a)高光譜成像圖、(b)含有藍藻生物質(zhì)的ROI提取、(c)ROI中所有像素的平均VIS/NIR反射光譜（左）；五種藍藻的VIS/NIR光譜反射率平均值，a)僅平均光譜、b)包括標準偏差的平均光譜（右）

圖6：分類模型在訓練、驗證和測試集上的表現(xiàn)

       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)出極高的準確性，為水華預(yù)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(shù)與機器學習的結(jié)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(shù)不僅能夠?qū)崿F(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(shù)的發(fā)展提供了強有力的支持。未來，隨著技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場景的拓展，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值。

更多藻類培養(yǎng)與監(jiān)測系統(tǒng)

       易科泰公司長期致力于農(nóng)業(yè)-生態(tài)-健康領(lǐng)域，整合國際先進技術(shù)資源，為藻類生物質(zhì)能源及高通量表型研究領(lǐng)域提供全面解決方案，包括藻類培養(yǎng)、藻類葉綠素熒光與光合作用測量、藻類葉綠素熒光成像分析、藻類培養(yǎng)與在線監(jiān)測及高通量藻類表型分析等。

圖6：上圖依次為AlgaTech?高通量表型分析平臺、Specim IQ高光譜相機

圖7：上圖依次為AquaPen手持式葉綠素熒光儀、MC1000 8通道藻類培養(yǎng)與在線監(jiān)測系統(tǒng)、FMT150藻類培養(yǎng)與在線監(jiān)測系統(tǒng)

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] P??kk?nen, Salli, et al. "Non-invasive monitoring of microalgae cultivations using hyperspectral imager." Journal of Applied Phycology (2024): 1-13.