关键词:
浮游生物
机器学习
声学观测
光谱观测
图像识别
摘要:
【背景】海洋生物多样性观测是海洋生态系统结构和功能研究的基础,但是传统的观测方法效率低、成本高,难以实现连续观测。【目的】推动新技术的应用,提升海洋生物观测能力。【进展】本文介绍了基于声学和光学原理研发的海洋生物观测新技术,包括被动声学观测、基于光谱吸收的光学浮游植物探测器和基于光学成像的浮游生物分析仪。根据成像原理不同,基于光学成像的观测可分为流式成像、剪影成像、暗场成像和全息成像等。被动声学观测传感器能够揭示重要的鱼类栖息地,具有非侵扰性、高时空分辨率、性价比高、运行成本低等优势。光学浮游植物探测器不仅能有效识别水体中的赤潮生物,也能观测浮游植物群落结构。流式成像仪采集散射和叶绿素等荧光信号,可观测微微型和微型浮游生物;剪影成像利用逆光原理形成高反差影像,其分辨率低,观测通量大,通常被用于研究浮游动物;暗场成像通过目标的散射、反射和折射进行成像,可观测小型浮游生物;全息成像利用相干光照明,采集目标的干涉图像,再进行图像重建,具有高分辨率和大景深的优势,可被用于观测微型浮游生物。基于多种观测技术获取的图像数据,利用卷积神经网络进行分类,准确率已达到90%以上。【展望】随着人工智能技术的迅速发展,这些海洋生物观测新技术有望得到更多更广泛的应用,将极大地提高海洋生物观测效率。