海洋浮游植物自动分析和识别技术

浮游植物是海洋生态系统的初级生产者．对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作．传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数．为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要，解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题，至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究．包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法，基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法．基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法，基于细胞基因系列的分子探针法等．本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述．认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术，由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点，是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法，将有很好的应用前景．     

我国沿海常见浮游植物检索数据库的建立

利用本实验室保存的固定和活体硅藻标本,并采集我国沿海常见海洋浮游植物样品,特别是赤潮生物样品,通过数码显微摄影技术,采集不同侧面的藻细胞形态特征图像,同时结合其他手段收集我国沿海常见海洋浮游植物的图片和文字资料.通过net(c#)语言、asp.net等技术初步建立了我国沿海常见浮游植物网络检索数据库,其网络查询界面可实现多分类参数查询.目前该数据库已收录我国常见浮游植物144种,特征图片704张,以硅藻门(93种)和甲藻门(40种)为主.同时对每个种类的分类特征和生态分布特点进行了归类与集成,可通过其细胞主要特征参数或生态分布特征等参数进行详细的信息检索.该数据库为目前国内首个沿海常见浮游植物网络分类数据库.本文简要介绍了建库目标、系统结构、功能与特点,并对该库应用前景作了探讨.     

利用藻类去除电镀废水中重金属的实验研究

用正交实验分析温度、金属浓度等因素对3种藻粉（小球藻粉、螺旋藻粉、海带粉）吸附电镀废水中重金属（Pb^2＋、Cu^2＋、Zn^2＋）的影响，同时比较活藻和藻粉对重金属的吸附量．研究结果表明：藻粉和活藻对3种重金属的吸附量顺序均为Pb^2＋〉Cu^2＋〉Zn^2＋，3种藻粉在温度为40℃，浓度为6mmol/L时均达到最大吸附量，每种藻粉对金属的吸附量与重金属溶液浓度呈正相关．死藻对重金属的吸附量明显大于活藻，死藻在工业上运用更具优势．     

利用藻类去除电镀废水中重金属的实验研究

用正交实验分析温度、金属浓度等因素对3种藻粉(小球藻粉、螺旋藻粉、海带粉)吸附电镀废水中重金属(Pb2 、Cu2 、Zn2 )的影响,同时比较活藻和藻粉对重金属的吸附量.研究结果表明:藻粉和活藻对3种重金属的吸附量顺序均为Pb2 》Cu2 》Zn2 ,3种藻粉在温度为40℃,浓度为6 mmol/L时均达到最大吸附量,每种藻粉对金属的吸附量与重金属溶液浓度呈正相关.死藻对重金属的吸附量明显大于活藻,死藻在工业上运用更具优势.     

我国沿海常见浮游植物检索数据库的建立

利用本实验室保存的固定和活体硅藻标本，并采集我国沿海常见海洋浮游植物样品，特别是赤潮生物样品，通过数码显微摄影技术，采集不同侧面的藻细胞形态特征图像，同时结合其他手段收集我国沿海常见海洋浮游植物的图片和文字资料．通过net（c#）语言、asp．net等技术初步建立了我国沿海常见浮游植物网络检索数据库，其网络查询界面可实现多分类参数查询．目前该数据库已收录我国常见浮游植物144种，特征图片704张，以硅藻门（93种）和甲藻门（40种）为主．同时对每个种类的分类特征和生态分布特点进行了归类与集成，可通过其细胞主要特征参数或生态分布特征等参数进行详细的信息检索．该数据库为目前国内首个沿海常见浮游植物网络分类数据库．本文简要介绍了建库目标、系统结构、功能与特点，并对该库应用前景作了探讨．     

海洋浮游植物自动分析和识别技术

浮游植物是海洋生态系统的初级生产者,对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作.传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数.为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要,解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题,至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究,包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法,基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法,基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法,基于细胞基因系列的分子探针法等.本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述.认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术,由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点,是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法,将有很好的应用前景.     

基于形状特征的硅藻显微图像自动识别

硅藻是一类广泛分布于各类生境的单细胞生物,在许多领域具有广泛的应用,如水质监测、环境调查、石油勘探等,而这些应用都离不开对硅藻的种类鉴定.根据硅藻显微图像的形状特点,提出了对其进行预处理、分割、形状特征提取和分类的自动识别方法.采用了基于累积直方图的双轮廓叠加法的图像分割方法,可以有效抑制光照强度不一致、不平衡的影响,并充分利用显微镜下硅藻图像的轮廓特点,获得较好分割效果.同时对硅藻图像提取几何描述全局特征及形状签名特征,最后采用了基于误差反向传播算法的多层前馈网络(BP网络)进行分类.实验表明,该方法对11种浮游硅藻(包括12类轮廓)的自动识别率达到96.6%.     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.