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流式细胞术在海洋浮游植物研究中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
传统的海洋浮游植物研究已经积累了许多形态学与分类学知识。但是对其生态学,以及微型浮游植物的研究[2],则由于技术限制而有所不足。80年代中期以来,国际上已开始把流式细胞术(FlowCytome-try,FCM)应用于海洋浮游植物研究,很大程度地弥补了传统浮游植物研究方法的种种不足[3]。流式细胞术首先应用在细胞生物学及医学等领域。它集中了现代流体力学、激光光学、精密机械电子及电子计算机等多种先进技术,可以对各种生物细胞群体进行快速、实时及多参数测定[1]。本文简要介绍了流式细胞术的原理及测定方法,及其在海洋浮游植物研究中的应用及… 相似文献
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浮游植物是海洋生态系统中的主要初级生产者,构建海洋食物网、生物泵和元素循环(包括碳循环、氮循环和硅循环等)的基石。因此,海洋生态系统中的元素循环和能量流动均与浮游植物的生长和代谢息息相关。海洋碳循环是全球碳循环的关键环节,也是全球生态系统中生物地化循环的重要组成部分。尽管浮游植物在海洋碳循环中起着至关重要的作用,但是直接测定浮游植物的初级生产力和碳生物量依旧受到传统技术和方法的限制。本文详细介绍了有关浮游植物初级生产力和碳生物量检测的各种技术和方法,列举了其各自的优缺点。目前,测定海洋浮游植物初级生产力的主要方法有黑白瓶法、遥感估算法、碳同位素测定、快速重复率荧光法;测定海洋浮游植物碳生物量的主要方法有细胞体积转换法、流式细胞术、电子探针X射线显微分析、分位数回归模型估算法。通过对比分析发现碳同位素与快速重复率荧光法相结合可以更高效测定出初级生产力,而最具优势与应用前景的碳生物量检测方法是基于分位数回归模型估算法。其中,基于分位数回归模型估算法具有拟合异常值、测定结果准确等优势,能够实现现场浮游植物群落以及各个功能群碳生物量的估算,并能够与卫星遥感技术手段相结合,可以应用于大尺度和长时间序列的海洋浮游植物碳生物量估算。通过本文的综述,一方面为海洋浮游植物初级生产力和碳含量的研究提供一个基本和系统的认识,另一方面为深入研究浮游植物在海洋碳循环以及全球碳循环中的作用提供参考。 相似文献
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通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解,为弱信号特征提取提供了有效途径。通过db7小波对分属7个门32个属的43种浮游植物的三维荧光光谱进行分析,后经Bayes判别分析选择小波分解后的第三层尺度分量作为最佳荧光识别特征谱,并通过系统聚类法将最佳特征谱在不同的条件下聚类进而得到门、属上的标准谱库。基于此,运用多元线性回归辅以非负最小二乘法建立浮游植物三维荧光光谱识别技术。利用该技术对4128个单种浮游植物样品和636个混合浮游植物样品进行识别分析。单种浮游植物样品在属水平上的识别正确率为75%,门水平上的识别正确率为95%;浮游植物混合样品中的优势种在属水平上的识别正确率为83%,门水平上的识别正确率为91%。结果表明:该技术可以实现对浮游植物的快速准确识别。 相似文献
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SAR 遥感观测是海洋动力现象研究的一种重要方法,然而北极海洋的 SAR 遥感观测还比较少, 关于高纬度区域 SAR 遥感图像的解译存在一定困难。利用 Sentinel-1 遥感图像对北极地区喀拉海的典型动力现象进行了遥感观测,根据喀拉海的地形和水动力结构对喀拉海海洋现象的 SAR 图像进行了解译。研究表明: 在喀拉海的 Sentinel-1 遥感图像中可以发现清晰的海洋内波、涡旋和锋面的表面特征,分析了其生成原因,为高纬度地区 SAR 图像特征识别与分析提供了参考,有助于深入开展星载 SAR 北极地区海洋现象的遥感研究。 相似文献
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海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。 相似文献
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提出活体海洋浮游植物三维荧光光谱逐层分类法,将浮游植物区分为不同的"光谱类别"。选取中国近海常见的26种分属于甲藻、硅藻、黄藻、金藻、隐藻、绿藻、蓝藻的浮游植物,在室温20℃和3个光照条件下培养,在第3,6,9,12,15天测其三维荧光光谱。采用主成份分析结合非负最小二乘回归法(NNLSR),以浮游植物叶绿素a的发射峰680nm所对应的激发光谱作为第一特征谱以区分门类,以EX730谱作为硅藻的逐层分类的第二特征谱,SY350谱作为甲藻的第二特征谱,将实验所用9种硅藻和8种甲藻各划分为3个光谱类别;分析405个浮游植物混合物,门类识别正确率大于94%,光谱类别的识别正确率为75%,该方法可用于海洋浮游植物种群结构变化的快速宏观监测。 相似文献
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浮游植物因巨大的“蓝碳”潜力,有助于国家实现“碳达峰”、“碳中和”目标,是碳计量的重要研究对象。浮游植物种类繁多,细胞结构、形态、丰度差异大,与之关联的分类鉴定工作一直是学界研究重点及难点。高通量基因测序、微流控、高灵敏度等新型生物检测技术的研发是适应海洋浮游植物分类和快速监测需求的。通过综合分析浮游植物鉴定与监测的经典技术方法、快速鉴定与监测技术的发展动态和研究应用进展,并使用VOSviewer对浮游植物的自动监测相关文献进行计量分析,以期为浮游植物分类及生态等相关研究人员拓展研究思路、提升研究效率提供帮助。 相似文献
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针对海洋表面SAR影像的特点,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征方法是提取海面溢油信息的常用方法,但实际海洋表面复杂的信息使得SAR图像上产生类似溢油现象的暗斑区域,这导致在利用纹理特征方法提取溢油信息时存在虚警率,降低了溢油信息的提取精度。基于RADARSAT-2 SAR四极化影像,本文提出基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法对海面油膜进行识别提取。结果显示,基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法可以有效且准确地提取海面溢油信息,相比于VV极化影像的纹理特征识别方法,溢油监测过程中的虚警率降低了17.96%,溢油监测总体精度达到96.83%。 相似文献
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海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献