Cet article présente le développement d’un prototype de dispositif automatisé conçu pour surveiller la qualité de l’eau de mer et fournir des alertes précoces sur les éventuelles proliférations d’algues nuisibles (EAN). Les EAN représentent une menace significative pour les opérations de l’aquaculture et les écosystèmes marins en raison de leur capacité à provoquer des mortalités massives de poissons et de coquillages.
Le dispositif intègre un spectrofluoromètre personnalisé à faible coût capable de mesurer les spectres d’absorption et de fluorescence des échantillons liquides, ainsi qu’un imageur automatisé du plancton adapté à partir d’un design open-source. Les principaux paramètres visés par la détection incluent les nutriments, la chlorophylle, la température de l’eau et la présence de phytoplancton.
L’accessibilité du dispositif est assurée en utilisant des composants peu coûteux et en intégrant le spectrofluoromètre et l’imageur du plancton dans une seule unité alimentée par un ordinateur embarqué. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour la détection en temps réel des anomalies à partir des flux de données multivariées des capteurs, afin de fournir des alertes précoces sur les événements potentiels d’EAN.
Les premiers résultats montrent la capacité du dispositif à détecter de faibles concentrations de colorants fluorescents et de phytoplancton, ainsi que l’efficacité d’une approche adaptative de détection des anomalies sur des données réelles d’aquarium.