法國HYDROPTIC公司——UVP6-HF水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統
UVP6-HF水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統（CNRS專利）主要用于同時研究水下的大型顆粒物（>80μm）和浮游動物（>700μm），并在已知水體體積下對水中顆粒物和浮游動物進行量化。UVP6-HF系統使用傳統的照明設備和經電腦處理的光學技術，來獲得浮游動物原位數字圖像，圖像后續(xù)可以通過EcoTaxa浮游動物數據庫共享平臺來進行浮游動物種類鑒定及分類。它的最大操作深度達6000m。
UVP6-HF是UVP5的小型版本，它的設計質量標準與UVP5相同，并能提供高達500萬像素的分辨率。它能拍攝到紅色閃光燈照射范圍內對準焦距的浮游動物圖像，對焦體積為0.65升，拍攝到的高分辨率數字圖像可以在后期通過電腦進行處理分析。當UVP6-HF與傳統的CTD測量設備相連時，顆粒物和浮游動物的分布就可以實時顯示，并與CTD元數據整合到一起。UVP6-HF與UVP5版本系統相互校準。
主要應用：
浮游動物和顆粒物剖面觀測
浮游動物圖像顆粒物圖像原位采集、處理
集成到CTD采水器上進行顆粒物和浮游動物圖像實時采集，跟CTD數據整合到一起
規(guī)格：
工作深度：0-6000 m
空氣中重量：4.4 kg
水中重量：2.0 kg
材質：鈦、玻璃、POM
輸入電壓：10-28 Vdc(最大6w，電池供電可續(xù)航10小時)
接口：RS232，以太網，模擬輸出
照明設備：1個玻璃外殼保護的激光二極管，635nm，100μS閃光燈
分辨率：5M pixels / 73*73 μM
視野范圍：180 x 151 mm
標準圖像體積：0.65L
最大圖片獲取頻率：20Hz
圖片實時處理
存儲：400G
0.1%精度的壓力傳感器
可配備保護框架獨立使用
可與CTD采水器集成使用，獲取環(huán)境參數
與Ecotaxa網站（http://ecotaxa.obs-vlfr.fr，www.ecotaxa.cn）兼容
性能參數：
自帶的軟件能夠對獲取的大型顆粒物和浮游動物圖片進行處理、種類鑒定、自動分析
擁有初始浮游生物物種數據庫，并在工作過程中，用戶可隨時更新現有物種數據庫
物種數據庫中圖像與待鑒定樣品的圖像統一由系統自帶的硬件和軟件采集并處理，最大程度地保證圖像的高分辨率，從而確保鑒定的準確性
初始浮游生物物種數據庫中圖片量約2600萬張
浮游生物數據庫中的浮游生物分類樹具有全球同步功能
能集成采樣站位經緯度、采樣深度等信息
處理得到的數據包含橢圓長軸、橢圓短軸、等效球直徑、物體表面積、空洞表面積、外邊界長度、最大費雷特直徑、平均灰度、最大灰度、最小灰度、灰度中值等形狀、大小及灰度參數
浮游動物形態(tài)學測量結果、分類鑒定結果及數量統計信息可以導出，并展現為Excel表格形式，以便后續(xù)分析
圖像分析軟件—EcoTaxa：
將UVP6-HF拍攝得到的圖片進行處理后上傳到EcoTaxa網站，可以利用網站上已有的庫或自己已創(chuàng)建的庫對圖片進行自動鑒定、分類。同時，也可以根據篩選條件繪制相應的粒徑譜等。此外，用戶也可以在網站上對自己感興趣的區(qū)域、項目進行搜索瀏覽。
建議使用場景：
UVP6-HF使用限制條件 | ||
濁度類型 | 泥漿 | 浮游植物 |
透明度 | 45% | 20% |
NTU | 2.5 | 5 |
建議在表格中的水體透明度和濁度條件內使用UVP6-HF！
設備在水體過度渾濁或光過飽和的情況下會不記錄數據??！
資料下載：
法國HYDROPTIC公司UVP6-LP水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統介紹.pdf
法國HYDROPTIC公司UVP6-HF水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統介紹.pdf
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代表文獻：
1.Wang X, Li H, Zhang J, et al. Seamounts generate efficient active transport loops to nourish the twilight ecosystem[J]. Science Advances, 2024, 10(26): eadk6833.
2.Ratnarajah L, Abu-Alhaija R, Atkinson A, et al. Monitoring and modelling marine zooplankton in a changing climate[J]. Nature Communications, 2023, 14 (1): 564.
3.SOVIADAN Y D, Dugenne M, Drago L, et al. Complete zooplankton size spectra re-constructed from in situ imaging and Multinet data in the global ocean[J]. bioR**v, 2023: 2023.06. 29.547051.
4.Siebert V, Moriceau B, Fr?hlich L, et al. HIPPO environmental monitoring: impact of phytoplankton dynamics on water column chemistry and the sclerochronology of the king scallop (Pecten maximus) as a biogenic archive for past primary production reconstructions[J]. Earth System Science Data Discussions, 2023, 2023: 1-32.
5.Picheral M, Catalano C, Brousseau D, et al. The Underwater Vision Profiler 6: an imaging sensor of particle size spectra and plankton, for autonomous and cabled platforms[J]. Limnology and Oceanography: Methods, 2022, 20(2): 115-129.
6.Drago L, Pana?otis T, Irisson J O, et al. Global distribution of zooplankton biomass estimated by in situ imaging and machine learning[J]. Frontiers in Marine Science, 2022, 9.
7.Martin A, Boyd P, Buesseler K, et al. The oceans’ twilight zone must be studied now, before it is too late[J]. Nature, 2020, 580(7801): 26-28.
更多關鍵詞：水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統，水下觀測系統，浮游動物和顆粒物剖面觀測，浮游動物圖像顆粒物圖像原位采集處理
