ИСТИНА

Для решения задач экологического мониторинга (в т. ч. для борьбы с эвтрофикацией), как и для эффективной работы установок для промышленного выращивания микроводорослей необходим постоянный контроль накопления биомассы и состояния культуры. Для экспериментальных установок и небольших культивационных систем эту задачу можно решить традиционными лабораторными методами (например, гравиметрически). Однако в случае мониторинга больших культивационных систем и обширных морских экосистем эта цель достижима только с помощью неинвазивных методов, позволяющих оперативно охватывать количественным мониторингом большие территории. Яркими примером таких методов является спектральная визуализация (получение и анализ изображений) отражательных свойств поверхности водоемов и (или) промышленных культур. В настоящее время доступно несколько вариантов визуализации, использующих спутниковые, авиационные и беспилотные платформы, а также разные методы обработки изображений (анализ в терминах вегетационных индексов либо с привлечением алгоритмов машинного обучения). Следует отметить, что спектральные методы, первоначально разработанные для дистанционного зондирования крупных водоемов на больших расстояниях (спутниковое и авиационное зондирование), в настоящее время все чаще используются для мониторинга фитопланктона в природных экосистемах и крупномасштабных культур микроводорослей в открытых водоемах и в закрытых фотобиореакторах. Подобно высокопроизводительному фенотипированию, которое в настоящее время занимает центральное место в физиологии растений, ускоренной селекции и точном земледелии, спектральная визуализация привлекает все большее внимание в биотехнологии микроводорослей и экомониторинге. Её мощь заключается в автоматизированном, быстром и неинвазивном сборе больших массивов данных и их оперативной обработке методами машинного обучения (ML). К преимуществам спектральной визуализации относятся доступность по цене, высокая информативность и техническая простота. В докладе кратко представлены методы визуализации, используемые в настоящее время в исследованиях водорослей, при этом основное внимание уделяется спектральной визуализации. Представлены предпосылки и биофизические основы дистанционного зондирования сообществ и искусственных монокультур водорослей. Подробно рассматриваются методы извлечения смысловой информации из спектральных изображений для мониторинга накопления биомассы и целевых метаболитов, «цветения», состояния культур. Особое внимание было уделено современным приложениям машинного обучения для обработки изображений и спектральных данных, позволяющим получить полезную информацию о состоянии водорослей в природных экосистемах и искусственных культивационных системах