本研究的方法確實可以應用於其他水生生物的自動識別，包括動物浮游生物。以下是幾個原因：
通用的深度學習架構：本研究中使用的卷積神經網絡（CNN）架構，如ResNet和DenseNet，已被證明在多種圖像分類任務中有效，因此可以輕鬆地轉移到動物浮游生物的識別上。
轉移學習的靈活性：轉移學習方法使得模型能夠利用在其他類似任務上學到的知識，這對於動物浮游生物的識別特別有用，因為這些生物的圖像特徵可能與浮游植物有相似之處。
數據集的擴展性：如果能夠獲得足夠的動物浮游生物的圖像數據集，則可以使用相同的數據處理和模型訓練流程來進行自動識別。
多樣的特徵提取：本研究中提到的多模態特徵提取方法，如光譜和生化特徵，也適用於動物浮游生物的識別，這將進一步提高識別的準確性。
總之，這些方法和技術的靈活性使其能夠適應不同類型的水生生物識別任務，從而促進水質監測和生態保護的研究。