МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНІ ВИМІРЮВАННЯ БІОМАСИ ФІТОПЛАНКТОНУ У ВОДНИХ СЕРЕДОВИЩАХ ДЛЯ ЗАДАЧ ЕКОЛОГІЧНОГО КОНТРОЛЮ

С. М. Кватернюк

Автор(и)

С. М. Кватернюк

Вінницький національний технічний університет ROR

Ключові слова

мультиспектральний метод водні середовища спектральні характеристики біомаса фітопланктон

Анотація

Метою роботи є підвищення точності опосередкованих вимірювань біомаси фітопланктону у природних водних об’єктах, використовуючи різні варіанти реалізації засобів мультиспектрального екологічного вимірювального контролю. Розв’язано зворотну задачу опосередкованого вимірювання біомаси фітопланктону у природних водних об’єктах на основі результатів мультиспектральних вимірювань. Проведено аналіз похибок вимірювань біомаси фітопланктону у природних водних об’єктах за різних варіантів реалізації засобів екологічного контролю. Для оцінювання трофічного статусу і екологічного контролю якості вод природних водних об’єктів використовують такі параметри фітопланктону: чисельність, біомаса, вміст хлорофілу та інших пігментів у сирій масі фітопланктону, співвідношення між основними пігментами, які дозволяють оцінювати продукційно-деструкційні процеси у водній екосистемі. У результаті розв’язку зворотної оптичної задачі визначення біомаси фітопланктону у природних водних об’єктах на основі мультиспектральних вимірювань отримано регресійні рівняння, які дозволяють опосередковано вимірювати біомасу фітопланктону з використанням у засобі екологічного контролю. У ході множинної регресії отримано кількість спектральних каналів засобу мультиспектрального вимірювального контролю, а також методичну похибку, яка визначається тим, наскільки точно регресійне рівняння дозволяє опосередковано виміряти біомасу фітопланктону. Так, з використанням у джерелі випромінювання світлодіодів та лазерних діодів отримано 7 і 8 спектральних каналів, відповідно. За використання як джерела випромінювання монохроматора отримано лише 3 спектральних канали. Отримане значення методичної похибки вимірювань, яке визначається регресійним рівнянням, є меншим за інструментальну похибку, що визначається аналого-цифровим перетворенням та шумами ПЗЗ камери. Розраховано загальну похибку опосередкованого вимірювання біомаси фітопланктону у природних водних об’єктах на основі мультиспектральних вимірювань, що склала від 0,167 % до 0,397 % за різних варіантів реалізації засобу вимірювального контролю.

430 145

Як цитувати

[1]

«МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНІ ВИМІРЮВАННЯ БІОМАСИ ФІТОПЛАНКТОНУ У ВОДНИХ СЕРЕДОВИЩАХ ДЛЯ ЗАДАЧ ЕКОЛОГІЧНОГО КОНТРОЛЮ», Вісник ВПІ, вип. 2, с. 7–13, Квіт 2018, дата звернення: Жов 02, 2026. доступний у: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2200

Завантажити посилання

Біографія автора

автор С. М. Кватернюк, афіліація Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, докторант доцент кафедри екології та екологічної безпеки

Посилання

V. Petruk et al., “The method of multispectral image processing of phytoplankton processing for environmental control of water pollution,” Proc. SPIE, Optical Fibers and Their Applications, vol. 98161N, рp. 1-5, December. 2015. doi: 10.1117/12.2229202.

V. Martsenyuk et al., “Multispectral control of water bodies for biological diversity with the index of phytoplankton,” in 2016 16th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2016), Gyeongju, Korea, 2016, рp. 988-993.

V. Petruk et al., “Experimental studies of phytoplankton concentrations in water bodies by using of multispectral images,” in Water Supply and Wastewater Removal. Lublin, Poland: Lublin University of Technology, 2016, рp. 161-171.

P. Symvoulidis et al., “Serial sectioning and multispectral imaging system for versatile biomedical applications,” in IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Beijing, China, 2014, рp. 890-893.

R. M. Kudela et al., “Application of hyperspectral remote sensing to cyanobacterial blooms in inland waters,” Remote Sensing of Environment, no. 2, рp. 1-10, 2015.

S. Shi et al., “Improving Backscatter Intensity Calibration for Multispectral LiDAR,” Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, vol. 12, no. 7, рp. 1421-1425, 2015.

V. Starovoitov et al. “Multispectral image enhancement based on fusion and super-resolution,” in 15th European Signal Processing Conference, Poznan, Poland, 2007, рp. 2174-2178.

В. В. Барун и др. “Моделирование влияния эпидермиса на перенос света и тепла в кожном покрове,” на 12-й Международной молодежной научной школе по оптике, лазерной физике и биофотонике “Проблемы оптической физики и биофотоники”. Саратов, РФ: Новый ветер, 2009, с. 69-78.

Э. П. Зеге, А. П. Иванов, и И. Л. Кацев, Перенос изображения в рассеивающей среде. Минск, СССР: Наука и техника, 1975. 327 с.

S. Ustin et al., “Retrieval of Foliar Information about Plant Pigment Systems from High Resolution,” Remote Sensing of Environment, vol. 113, рp.67-77, 2009.

С. М. Кватернюк, «Метод та засоби мультиспектрального телевізійного вимірювального контролю стану неоднорідних біологічних середовищ,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 1, с. 15-22, 2017.

А. А. Большаков, Р. Н. Каримов, Методы обработки многомерных данных и временных рядов. Москва, РФ: Горячая линия-Телеком, 2007, 522 с.

Л. И. Дубровская, Г. Б. Князев, Компьютерная обработка естественно-научных данных методами многомерной прикладной статистики. Томск, РФ: ТМЛ-Пресс, 2011, 120 с.

В. Денисенко. «Суммирование погрешностей измерений в системах автоматизации,» Современные технологии автоматизации, № 1, с. 92-100, 2012.

С. М. Кватернюк, «Забезпечення екологічної безпеки стічних вод за допомогою мультиспектрального контролю їх токсичності з використанням біоіндикації по фітопланктону,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 6, с. 9-16, 2017.