Global produksjon i makroalgeoppdrett utgjør over en fjerdedel av total oppdrettsproduksjon, med et produksjonsvolum på opptil 35.1 millioner tonn i 2020. I Norge er det stadig økt innsats for å utvikle makroalgeoppdrett til en ny bioøkonomi. Produksjon er basert på to tarearter, Saccharina latissima og Alaria esculenta, grunnet deres høye vekstrater. Dog, norsk makroalgeoppdrett er ikke lønnsomt, og er en små-skala industri. Overvåking av biomasse er en av prosessene som i dag er unøyaktig, tidkrevende, arbeidskrevende og destruktivt. Dermed er automatisert overvåking av biomasse identifisert som en av de viktigste innovasjonsbehovene. Parallelt har det vært en rask utvikling de siste årene relatert til bruk av undervannsrobotikk og bildeprosesseringsteknikker. Toppmoderne teknologi er bredt utforsket og anvendt i marine operasjoner. Dermed er det et potensial i å anvende nye metoder for overvåking av kultivert tare. Målet med denne studien var å undersøke konseptbevis for in situ biomasseestimering av kultivert tare. The foreslåtte konseptet var å bruke undervanns RGB-bilder og datasynteknikker for å estimere areal som en proxy for biomasse. For å undersøke konseptbevis, var hovedmålet å ha en innledende vurdering av: 1) Sentrale miljøfaktorer som kan påvirke kvaliteten på undervanns RGB-bilder av tare. 2) Gjennomførbarheten til å utlede kvantifiserbar størrelsesinformasjon om tare fra undervanns RGB-bilder. 3) Gjennomførbarheten til å bruke datasynutledede arealestimat som en robust proxy for tarebiomasse. Vi fant at bildekvalitet var i stor grad korrelert med fytoplanktonbiomasse i vannet, og at oppblomstringer resulterte i lavere kvalitet. Vårt arbeid indikerte videre at turbiditet, muligens i form av oppløst materiale (TSM), forsterker den negative effekten. Riktignok ser den ut til å ha mindre viktighet i studieområdet. Nøyaktigheten på arealdeteksjon var påvirket av bildekvalitet. Imidlertid var faktorer som distanse mellom kamera og taren, og tarebevegelse grunnet vannbevegelse, av betydning. Som et resultat foreslår vi at tareoppdrettere bør søke å forstå og overvåke miljøfaktorer. Vårt arbeid indikerte høy gjennomførbarhet til p utlede meningsfull størrelsesinformasjon om tare fra menneskeovervåket annotering, stor sett uavhengig av observert bildekvalitet. Det var også mulig å utlede datasynutledet arealestimat av høy nøyaktighet. Riktignok var metoden noe sensitiv for bildekvalitet. Samlet indikerte dette at undervanns RGB-bilder er et passende konsept for biomasseestimering av tare. Vi fant et sterkt forhold mellom datasynutledet arealestimat og reelle vektmål, noe som indikerte gjennomførbarheten til areal som robust proxy tarebiomasse. Dessuten, å bruke arealestimering som proxy for biomasseestimering har fordelen av å forenkle både datainnsamling og -prosessering. Derfor foreslår vi videre forskning basert på å bruke arealestimering fra undervanns RGB-bilder for å bygge en modell for nøyaktig biomasseovervåking på lokalitetskala. En fremtidig ordning for lokalitetsskala overvåking kan være basert på autonom innhenting av bilder og miljødata, og sanntid biomasseestimering og prediksjon med maskinlæringsteknikker.