La capacidad de detectar, medir y localizar la fuente de contaminantes, especialmente metales pesados y radionúclidos, es de interés continuo. Una herramienta común para la identificación de contaminantes y la biorremediación es la vegetación que puede acumular e indicar la contaminación reciente e histórica. Sin embargo, el muestreo a gran escala puede ser costoso y laborioso. Por lo tanto, técnicas no invasivas in situ como la fluorescencia inducida por láser (LIF) se están convirtiendo en formas útiles y efectivas de observar la salud de las plantas a través de la excitación de moléculas orgánicas, por ejemplo, la clorofila. La técnica presentada utiliza imágenes recolectadas de LIF en musgo para identificar diferentes metales y estresores ambientales. El análisis a través del procesamiento de imágenes de la respuesta LIF fue clave para identificar Cu, Zn, Pb y una mezcla de metales en niveles de nmol/cm. Específicamente, los valores RGB de cada imagen se utilizaron para crear histogramas de densidad de la abundancia relativa de píxeles de cada canal de color en cada valor de código decimal. Estos histogramas se utilizaron luego para comparar los cambios de color vinculados a la identificación exitosa de muestras de musgo contaminado. El fotoperíodo y los estresores ambientales externos tuvieron un impacto mínimo en el cambio de color del histograma en comparación con los metales y presentaron una respuesta que los diferenciaba de la contaminación por metales.