Développement d’outils de détection des algues / Tool development for detection of algal blooms
Les méthodes conventionnelles utilisées dans les études de suivi des fleurs d’eau d’algues et de cyanobactéries (FEA) sont essentielles, car elles permettent de quantifier les cyanobactéries ayant un potentiel toxique. Par contre, ces méthodes reposent sur un échantillonnage ponctuel, ne permettant pas de suivre le déplacement et lévolution temporelle des cyanobactéries avec une résolution suffisante, à moins dun effort colossal. La détection des cyanobactéries par des sondes de fluorescence in vivo est une approche relativement accessible et déjà utilisée par certains intervenants en gestion de leau pour estimer localement la biomasse ou la densité des cyanobactéries. Toutefois cette approche nécessite davantage de vérifications afin de bien comprendre linterférence par les autres composantes optiquement actives. Il est aussi possible de détecter les cyanobactéries par leurs propriétés dabsorbance, de diffusion et de réflectance de la lumière (ADR). Ces propriétés peuvent être détectées notamment par des engins téléguidés (drones) et par l’imagerie satellitaire. Létude des propriétés ADR des cyanobactéries permettrait daméliorer linterprétation des signaux de fluorescence et de réflectance et de développer des capteurs optiques mieux adaptés pour le suivi des FEA. Ces outils de détection se doivent dêtre simples dutilisation, robustes et suffisamment sensibles pour permettre la détection des cyanobactéries avant quelles ne forment des fleurs deau visibles en surface. Il est également nécessaire de bien définir leurs limites et précision. Une série de six lacs représentatifs au sud du Québec seront échantillonnés durant les saisons estivale à l’aide d’une sonde de fluorescence portative et d’un drone hyperspectral. Une sonde fixe (sur bouée) sera placée sur l’un de ces lacs pour la récolte de données à haute fréquence temporelle. Pour valider les signaux des sondes, des échantillons deau seront récoltés à différentes profondeurs sur l’ensemble de la colonne deau. Les analyses microscopiques de la densité et du biovolume du phytoplancton permettront de valider en quelle proportion les FEA sont constituées de cyanobactéries. Létude des propriétés optiques des cellules sera effectuée sur les espèces dominantes identifiées dans les lacs à l’étude.
Conventional methods used in monitoring studies of algal and cyanobacterial blooms are essential to quantify cyanobacteria. However, these methods rely on event-based sampling, and only a major sampling effort would allow monitoring the spatiotemporal evolution of cyanobacteria with sufficient resolution. The detection of cyanobacteria using in vivo fluorescent probes is a relatively easy approach to estimate locally the biomass or density of phytoplankton and cyanobacteria. But this approach requires a better understanding of the interferences by optically active components. It is also possible to detect cyanobacteria using their absorbance, diffusion, and reflectance properties (ADR). These properties can be detected using drones equipped with hyperspectral sensors and of course with satellite imagery. Studies of ADR properties of cyanobacteria will help to improve the interpretation of the fluorescence and reflectance signals and to develop optical sensors better adapted to monitor algal blooms. These tools need to be user-friendly, robust, and sufficiently sensitive to detect cyanobacteria before they form any visible blooms at the surface. We also need to properly determine their limitations and accuracy.
