南方日報訊 （記者/張秀娟）「我們研發的浮遊生物原位成像儀已完成3次近海海試，累計獲得超過100類浮遊生物近100萬張照片，未來海洋生物學家和環境監測人員足不出戶就可以用手機實時監測海洋微生物！」8月18日，中國科學院深圳先進技術研究院（下稱「深圳先進院」）的李劍平博士在南山書城舉辦的「創新知行薈」上，首次展出了海洋浮遊生物原位成像儀工程樣機，並介紹了未來基於生態浮標的海洋環境智能監測技術。
「我們將於今年11月在大亞灣開展為期三個月的海試應用示範研究」，李劍平透露。這標誌著深圳市首個國家「十三五」科技部涉海領域重點研發專項的研發工作取得重要進展。
將實現對浮遊生物高精度監測及災害預警
李劍平在題為《小小海洋精靈的攝影棚》的演講中介紹，海洋浮遊生物主要包括浮遊植物和浮遊動物，雖然它們的個體只有幾釐米至一微米，但卻是海洋生態系統的基礎，對全球氣候變化、海洋生物多樣性、海洋食物網、海洋中物質與能量循環的影響起著巨大作用。「以往科研人員需要通過海水採樣，在實驗室內操作顯微鏡，通過肉眼觀察浮遊生物，不僅費時費力，還會因為採樣、運輸等環節破壞浮遊生物的原始形態。」
如何利用自動化技術實現對微小多樣的海洋浮遊生物的精準觀測呢？深圳先進院光電工程技術中心團隊利用光學成像技術，把傳統顯微鏡「搬到」水下，研發了一種可在水下拍照的浮遊生物原位成像儀。「相比於傳統的觀測方法，利用這種儀器獲取海洋浮遊生物信息的時空解析度更高，觀測時間尺度更長，因此可以更準確實時地得到浮遊生物豐度、種類、遷徙等信息，從而對海洋環境實現更加透明的監測。」李劍平說。
針對海洋浮遊生物個體微小、粒徑跨度大等觀測難點，先進院團隊首先設計開發了新型水下高解析度、大視野彩色光學成像系統，並通過開發內嵌的預處理算法，實現浮遊生物個體原始高清圖像的獲取和冗餘信息去除。針對浮遊生物種類鑑別困難的挑戰，研究團隊還將引入基於深度學習的機器學習算法，開發面向多尺度複雜目標的新型深度檢測與識別網絡模型，通過多任務學習和深層聯合網絡優化等技術，實現對大規模浮遊生物圖像的高精度鑑定和快速計數，最終提高系統的自動化程度和準確性。該團隊將建立我國近海大規模多種類浮遊生物圖像資料庫，進而完成有害浮遊生物的準確鑑別及海域優勢物種的觀測，實現浮遊生物的高精度監測及災害預警。
足不出戶可觀察海洋水質
據悉，該項目除浮遊生物成像儀之外，還將研發葉綠素a、化學需氧量COD、生化需氧量BOD、營養鹽、二氧化碳等新型近海水質傳感器，並將最終集成到浮標平臺。「所有傳感器的數據都將通過無線網絡發送到雲端的數據中心，那裡的伺服器將對數據加以處理分析，以後我們的海洋科學家和海洋監測部門工作人員足不出戶，不僅可通過手機等客戶端實時了解浮標所處海區的水質情況，還可以查詢追蹤長期觀測的歷史數據。這簡直是太方便了！」李劍平介紹。
該項研究工作結合海洋環境分析監測傳感技術，構建基於光學檢測的近海海洋環境在線監測系統，將為我國海洋生態環境綜合治理和健康風險評價提供有力保障，為自主智慧財產權的新型海洋傳感器產業化奠定基礎。