藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的系統優(yōu)勢有哪些?
更新時(shí)間:2018-07-18 文章更新于2018-07-18 點(diǎn)擊次數:1384次
隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的研究開(kāi)發(fā)也越來(lái)越快速。為了更好地使用它,在使用前需要對其有一定的了解。下面我們來(lái)仔細了解下浮游植物定量。
藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的系統優(yōu)勢:
1.數字圖像采集
顯微成像:CMOS相機連接,白平衡、曝光時(shí)間調節,實(shí)現超大視場(chǎng)顯微圖像實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)觀(guān)察、快速捕獲,批量圖片保存
三維景深融合:快速融合不同焦平面,解決藻細胞分布在不同液層造成的局部模糊問(wèn)題,獲取全景深、高清晰藻細胞圖像
超視野拼接:多視野橫向、縱向自動(dòng)拼接
2.浮游生物數據庫
藻類(lèi)專(zhuān)家數據庫:由精美的彩色顯微照片、手繪圖、文字介紹構成淡水、海洋藻庫;覆蓋中國七大水系、28個(gè)重點(diǎn)湖庫的淡水藻,以及東海、黃海、渤海、南海周邊的海洋藻。
浮游動(dòng)物數據庫:由原生動(dòng)物鞭毛蟲(chóng)類(lèi)、原生動(dòng)物肉足蟲(chóng)類(lèi)、原生動(dòng)物纖毛蟲(chóng)類(lèi)、輪蟲(chóng)類(lèi)、枝角類(lèi)、橈足類(lèi)等23大類(lèi)組成,以中文、拉丁文雙語(yǔ)顯示,附浮游動(dòng)物文字介紹、手繪圖、大量顯微照片。
3.藻類(lèi)智能鑒定--“迅搜”模塊
多維漸進(jìn)相似藻搜索:自動(dòng)、智能的藻細胞圖形識別工具,3-5秒即實(shí)現:偵測未知藻細胞輪廓、提取特征信息、大數據匹配,找出形態(tài)相近的可能藻類(lèi),“優(yōu)先選擇”項同步展現相近的常見(jiàn)藻類(lèi)。
易混淆藻鑒別:針對經(jīng)驗欠缺的實(shí)驗員設計,篩選多個(gè)因形態(tài)相似而易混淆的藻類(lèi),在同一界面上展開(kāi)快速比較,通過(guò)典型的特征拼圖、概要性文字,迅速掌握區別要點(diǎn)。
“典型組合聯(lián)想”形態(tài)學(xué)檢索:用圖形語(yǔ)言、組合聯(lián)想、并結合細胞或群體的結構特征,實(shí)現、快捷的形態(tài)學(xué)檢索。具備:特征多選、淡水、海洋分庫、瀏覽方便等特點(diǎn),使得初學(xué)者能快速掌握。
四級分類(lèi)學(xué)檢索:由精美的彩色顯微照片、手繪圖、文字介紹 構成淡水、海洋藻庫;覆蓋中國七大水系、28個(gè)重點(diǎn)湖庫的淡水藻,以及東海、黃海、渤海、南海周邊的海洋藻;按“門(mén)、目、屬、種”四級展開(kāi)檢索。
分欄編輯:浮游植物名稱(chēng)、分類(lèi)地位、 形態(tài)、結構、生殖生態(tài) ,一目了然。
通用查詢(xún):關(guān)鍵詞查詢(xún)(根據藻細胞文字描述中的特征詞進(jìn)行查詢(xún));常見(jiàn)藻查詢(xún)(水華、赤潮、有毒藻);名稱(chēng)查詢(xún)(中文名、拉丁名)
4.浮游動(dòng)物輔助鑒定
按中文名稱(chēng)或拉丁文名稱(chēng)搜索
選擇類(lèi)、屬,展現該類(lèi)別下的所有浮游動(dòng)物
5.浮游生物流程式計數
浮游生物分類(lèi)統計:采用不同顏色、不同大小的色圈標記各種浮游生物,按類(lèi)點(diǎn)擊、自動(dòng)累積計數
浮游生物總數統計:對樣本各種浮游生物的總數進(jìn)行自動(dòng)累計,優(yōu)勢種自動(dòng)排序、按門(mén)排序、優(yōu)勢群落組成百分比分析
自動(dòng)計算:藻密度、生物量、香農-威納指數、物種均勻性指數、優(yōu)勢度、豐度
膠被群體分析:自動(dòng)識別、計數群體中的子細胞,尤其適合微囊藻的計數分析
鏈狀體分析:用于估算單條絲狀體、鏈狀體的子細胞數
6.測量、生物量分析
顯微測量:可選擇透明、不透明2種標尺,或直接鼠標點(diǎn)擊劃線(xiàn)測量生物細胞
生物量分析:依據浮游生物形態(tài)數學(xué)模型,自動(dòng)計算生物量
7.實(shí)驗數據安全
多賬戶(hù)分級管理,管理員、實(shí)驗員具不同權限,避免實(shí)驗數據篡改
電子記錄方式保存數據庫,確保數據的完整性
數據庫:自動(dòng)保存每批顯微照片、統計標識和統計數據
標注:可在已拍攝的藻細胞圖片上,進(jìn)行任意的文字、尺寸標注
報告編輯、打?。禾峁﹫蟾婢帉?xiě)模板、文本輸入、打印預覽
數據導出:浮游生物統計數據、圖片導出到EXCEL或PDF
以上就是有關(guān)藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的相關(guān)知識,只有對它有一定的了解才能更好地它,因此在使用前需仔細閱讀這篇文章。
藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的系統優(yōu)勢:
1.數字圖像采集
顯微成像:CMOS相機連接,白平衡、曝光時(shí)間調節,實(shí)現超大視場(chǎng)顯微圖像實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)觀(guān)察、快速捕獲,批量圖片保存
三維景深融合:快速融合不同焦平面,解決藻細胞分布在不同液層造成的局部模糊問(wèn)題,獲取全景深、高清晰藻細胞圖像
超視野拼接:多視野橫向、縱向自動(dòng)拼接
2.浮游生物數據庫
藻類(lèi)專(zhuān)家數據庫:由精美的彩色顯微照片、手繪圖、文字介紹構成淡水、海洋藻庫;覆蓋中國七大水系、28個(gè)重點(diǎn)湖庫的淡水藻,以及東海、黃海、渤海、南海周邊的海洋藻。
浮游動(dòng)物數據庫:由原生動(dòng)物鞭毛蟲(chóng)類(lèi)、原生動(dòng)物肉足蟲(chóng)類(lèi)、原生動(dòng)物纖毛蟲(chóng)類(lèi)、輪蟲(chóng)類(lèi)、枝角類(lèi)、橈足類(lèi)等23大類(lèi)組成,以中文、拉丁文雙語(yǔ)顯示,附浮游動(dòng)物文字介紹、手繪圖、大量顯微照片。
3.藻類(lèi)智能鑒定--“迅搜”模塊
多維漸進(jìn)相似藻搜索:自動(dòng)、智能的藻細胞圖形識別工具,3-5秒即實(shí)現:偵測未知藻細胞輪廓、提取特征信息、大數據匹配,找出形態(tài)相近的可能藻類(lèi),“優(yōu)先選擇”項同步展現相近的常見(jiàn)藻類(lèi)。
易混淆藻鑒別:針對經(jīng)驗欠缺的實(shí)驗員設計,篩選多個(gè)因形態(tài)相似而易混淆的藻類(lèi),在同一界面上展開(kāi)快速比較,通過(guò)典型的特征拼圖、概要性文字,迅速掌握區別要點(diǎn)。
“典型組合聯(lián)想”形態(tài)學(xué)檢索:用圖形語(yǔ)言、組合聯(lián)想、并結合細胞或群體的結構特征,實(shí)現、快捷的形態(tài)學(xué)檢索。具備:特征多選、淡水、海洋分庫、瀏覽方便等特點(diǎn),使得初學(xué)者能快速掌握。
四級分類(lèi)學(xué)檢索:由精美的彩色顯微照片、手繪圖、文字介紹 構成淡水、海洋藻庫;覆蓋中國七大水系、28個(gè)重點(diǎn)湖庫的淡水藻,以及東海、黃海、渤海、南海周邊的海洋藻;按“門(mén)、目、屬、種”四級展開(kāi)檢索。
分欄編輯:浮游植物名稱(chēng)、分類(lèi)地位、 形態(tài)、結構、生殖生態(tài) ,一目了然。
通用查詢(xún):關(guān)鍵詞查詢(xún)(根據藻細胞文字描述中的特征詞進(jìn)行查詢(xún));常見(jiàn)藻查詢(xún)(水華、赤潮、有毒藻);名稱(chēng)查詢(xún)(中文名、拉丁名)
4.浮游動(dòng)物輔助鑒定
按中文名稱(chēng)或拉丁文名稱(chēng)搜索
選擇類(lèi)、屬,展現該類(lèi)別下的所有浮游動(dòng)物
5.浮游生物流程式計數
浮游生物分類(lèi)統計:采用不同顏色、不同大小的色圈標記各種浮游生物,按類(lèi)點(diǎn)擊、自動(dòng)累積計數
浮游生物總數統計:對樣本各種浮游生物的總數進(jìn)行自動(dòng)累計,優(yōu)勢種自動(dòng)排序、按門(mén)排序、優(yōu)勢群落組成百分比分析
自動(dòng)計算:藻密度、生物量、香農-威納指數、物種均勻性指數、優(yōu)勢度、豐度
膠被群體分析:自動(dòng)識別、計數群體中的子細胞,尤其適合微囊藻的計數分析
鏈狀體分析:用于估算單條絲狀體、鏈狀體的子細胞數
6.測量、生物量分析
顯微測量:可選擇透明、不透明2種標尺,或直接鼠標點(diǎn)擊劃線(xiàn)測量生物細胞
生物量分析:依據浮游生物形態(tài)數學(xué)模型,自動(dòng)計算生物量
7.實(shí)驗數據安全
多賬戶(hù)分級管理,管理員、實(shí)驗員具不同權限,避免實(shí)驗數據篡改
電子記錄方式保存數據庫,確保數據的完整性
數據庫:自動(dòng)保存每批顯微照片、統計標識和統計數據
標注:可在已拍攝的藻細胞圖片上,進(jìn)行任意的文字、尺寸標注
報告編輯、打?。禾峁﹫蟾婢帉?xiě)模板、文本輸入、打印預覽
數據導出:浮游生物統計數據、圖片導出到EXCEL或PDF
以上就是有關(guān)藻類(lèi)分類(lèi)計數儀的相關(guān)知識,只有對它有一定的了解才能更好地它,因此在使用前需仔細閱讀這篇文章。
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