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微藻作为一类重要的生物资源 ，不但在水质净化、生物能源生产、食品和药品开发等方面具有广泛应用前景 ，还在情况监测、生态修复等领域发挥着重要作用 。近年来 ，高光谱成像技术作为一种先进的非接触式监测手段 ，逐渐在微藻培养与监测中展现出其奇特的优势和潜力 。
Fluortron多功效高光谱成像系统整合国际先进技术资源 ，以其高光谱区分率和图像处理能力 ，在微藻的生理状态、生物量、种类识别等方面展现出强大的应用潜力 。通过捕获微藻在差别光谱波段的反射或荧光特性 ，可以实现对微藻生长状态的高精度监测和快速剖析 。相较于古板要领 ，Fluortron多功效高光谱成像技术具有多功效、非接触、无损伤、实时性强、信息量富厚等显著优势 ，为微藻培养与监测提供了一种全新的解决计划 。
图1：FluorTron®多功效高光谱成像剖析系统（左）、施加差别浓度草甘膦的小球藻液RGB图片（中）以及静置16h后差别处理藻液在蓝光引发下的光谱曲线
图2：施加胁迫静置16h后差别处理藻液在紫光引发下的光谱曲线（左）、蓝光引发的荧光指数F685及F685/F740 。通过蓝色/紫色激光引发后的小球藻光谱曲线可以看出 ，差别浓度草甘膦胁迫下的藻液曲线有明显差别 ；凭据荧光指数参数也可以看出0.5%GLY处理的F685与F685/F740最低 ，说明该组的光相助用效率最低 ，小球藻抑制效果最好 。
案例一：使用高光谱成像仪对微藻培养进行非侵入性监测
微藻作为生物燃料、食品添加剂及药物原料的重要来源 ，其高效培养与精确监测关于提高产量与质量至关重要 。然而 ，古板的监测要领往往保存耗时、破坏样本等局限 。本研究接纳高光谱成像仪 ，结合线性回归模型与一维卷积神经网络（1D CNN） ，对实验室条件下的微藻培养进行了非侵入性监测 。通过捕获微藻在差别生长阶段的光谱图像 ，实现了对生物量浓度的准确预测与物种分类 。
图3：实验室规模实验中三个绿藻品种差别时间的最值归一化光谱曲线 ，笔直线标记最佳指标的位置（左） ；生物量浓度预计值与最佳指标之间的线性回归模型（右）
图4：工业规模试验中螺旋藻（Arthrospira platensis）的水槽高光谱数据收罗（左） ，以及使用最佳确定指数（616/587 nm）盘算出的指数可视化图（右） ，与生物量漫衍相关
实验室研究研究标明 ，高光谱成像技术能够在不破坏样本的情况下 ，快速获取大宗光谱数据 。线性回归模型与1D CNN均体现出良好的预测性能 ，其中1D CNN不但预测了生物量浓度 ，还可以实现对三种绿色微藻的高精度分类 。工业规模的开端测试也标明 ，该技术同样适用于实际生产中的微藻培养监测 。
案例二：水华蓝藻的精准区分
水华蓝藻的爆发不但影响水质 ，还可能爆发有毒物质 ，对人类健康及水生生态系统组成威胁 。因此 ，实现对水华蓝藻的精准区分与有毒物种的快速识别具有重要意义 。本研究利用实验室条件下的高光谱图像 ，结合机械学习算法 ，对形成水华的蓝藻进行了分类与识别 。
图5：(a)高光谱成像图、(b)含有蓝藻生物质的ROI提取、(c)ROI中所有像素的平均VIS/NIR反射光谱（左） ；五种蓝藻的VIS/NIR光谱反射率平均值 ，a)仅平均光谱、b)包括标准偏差的平均光谱（右）
图6：分类模型在训练、验证和测试集上的体现
实验研究标明 ，高光谱图像能够捕获到蓝藻光谱特性的细微差别 ，为机械学习模型提供了富厚的特征信息 。利用机械学习算法在水华蓝藻的分类与毒性识别中展现出极高的准确性 ，为水华预警与治理提供了科学依据 。
未来与展望
多功效高光谱成像技术与机械学习的结合 ，为微藻培养与水华蓝藻监测带来了革命性的变革 。这一技术不但能够实现非侵入性、高精度的生物量监测与物种分类 ，还能有效识别有毒蓝藻物种 ，为情况� ；び肷锛际醯纳ぬ峁┝饲坑辛Φ闹С� 。未来 ，随着技术的不绝成熟与应用场景的拓展 ，都功效高光谱成像技术将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值 。
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图6：上图依次为AlgaTech®高通量表型剖析平台、Specim IQ高光谱相机
图7：上图依次为AquaPen手持式叶绿素荧光仪、MC1000 8通道藻类培养与在线监测系统、FMT150藻类培养与在线监测系统
参考文献：[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.
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