Duboko učenje pomaže u globalnoj proceni koncentracije pigmenta fitoplanktona

Duboko učenje pomaže u globalnoj proceni koncentracije pigmenta fitoplanktona

Struktura zajednice fitoplanktona može odražavati promene u morskom okruženju i pomoći nam da razumemo pokretačke faktore koji stoje iza ekološke evolucije. Određivanje koncentracije pigmenta u fitoplanktonu je ključno za sveobuhvatnu procenu taksonomske klasifikacije i strukture zajednice.

Nedavno je istraživački tim predvođen prof. Li Sjaofengom sa Instituta za okeanologiju Kineske akademije nauka (IOCAS) postigao napredak u inverziji globalnih koncentracija pigmenta fitoplanktona koristeći algoritame dubokog učenja. Oni su razvili model zasnovan na dubokom učenju (DL-PPCE model) za procenu koncentracija 17 različitih pigmenata fitoplanktona na globalnom nivou koristeći satelitske podatke.

Studija je objavljena u Remote Sensing of Environment.

Ulazni podaci modela uključuju parametre boje okeana, parametre životne sredine izvedene sa satelita i nagib refleksije daljinskog senzora iznad površine. Model je potvrđen na osnovu podataka tečne hromatografije visokih performansi (HPLC) i utvrđeno je da je povoljan za analizu dinamike zajednice fitoplanktona na velikoj prostorno-vremenskoj skali.

Koristeći uspostavljeni DL-PPCE model, istraživači su sproveli analizu vremenskih serija globalnih koncentracija pigmenta dobijenih spektroradiometrom umerene rezolucije (MODIS) tokom perioda 2003-2021. Otkrili su da se oblast kojom dominiraju prokarioti prostirala na istok od 180°E do 150°V tokom događaja El Nino 2015/2016. Od 2003. do 2021. godine, brojnost prokariota bila je u pozitivnoj korelaciji sa intenzitetom El Nina, ali u negativnoj korelaciji sa obiljem cele zajednice fitoplanktona.

Daljinsko ispitivanje boje okeana omogućava pronalaženje apsorpcije fitoplanktona, što je direktno povezano sa koncentracijom pigmenta. „Međutim, istovremeno pronalaženje više koncentracija pigmenta na globalnom nivou je izazov zbog varijabilnosti optičkih svojstava u morskoj vodi i efekta pakovanja na apsorpciju fitoplanktona“, rekao je Li Ksiaolong, prvi autor studije.

„U našoj studiji koristimo novi pristup za procenu globalnih koncentracija pigmenta fitoplanktona“, rekao je prof. Li, autor studije. „Izbegavajući pretpostavke o spektrima apsorpcije pigmenta i koristeći duboko učenje, uspostavili smo nelinearne odnose između varijabli daljinskog detekcije i koncentracija pigmenta fitoplanktona. Ovaj pristup je dao visoku tačnost u proceni koncentracija pigmenta.“