基于人工智能技术的海洋渔业生态自动化监测
发布时间:2022-08-02 13:30
面向声学探测技术探测海底受到声波能量影响而存在的局限性问题,提出了基于人工智能技术的海洋渔业生态自动化监测研究。根据采集海洋渔业生态环境数据,构建人工智能模型,简化处理大规模数据,再合并。依据数据统计条件、报表模式及数据查询内容,分析全部数据。在人工智能技术支持下,利用机器学习提供环境参数,模拟海洋渔业资源时空分布,利用空间指数描述了海洋生物生活史空间格局,确定成熟繁殖群体和幼体补充阶段空间分布范围。利用机器视觉应用原理,确定生态热点。分别计算单个污染因素评价模型和区域污染分析评价模型,设计监测流程。由实验结果可知,该技术无局限性问题,能够精准监测海洋渔业生态环境,具有实际应用价值。
【文章页数】:4 页
【文章目录】:
0 引言
1 海洋渔业生态环境数据采集
2 基于人工智能技术数据分析
2.1 人工智能模型
2.2 分析步骤
3 自动化监测方案的实现
3.1 海洋渔业资源时空分布模拟
3.2 生态热点区确定
3.3 监测流程设计
4 实验
4.1 实验概况
4.2 实验过程
4.3 监测结果
5 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]中国海洋渔业产业生态系统脆弱性时空演化及影响因素[J]. 李博,金校名,杨俊,韩增林,苏飞. 生态学报. 2019(12)
[2]柘林湾海洋牧场生态系统服务价值评估[J]. 马欢,秦传新,陈丕茂,林会洁,段丁毓. 南方水产科学. 2019(01)
[3]水产用微生态制剂耐药性评估及耐药相关遗传元件检测[J]. 陈招弟,李健,翟倩倩,常志强,王佳佳,葛倩倩. 海洋科学. 2018(06)
[4]全球海洋渔业治理的发展趋势与特点[J]. 黄硕琳,邵化斌. 太平洋学报. 2018(04)
[5]靖海湾松江鲈鱼种质资源保护区生态环境质量分析与评价[J]. 滕瑶,陈碧鹃,夏斌,曲克明,冯娟,崔正国,张旭志,丁东生. 渔业科学进展. 2018(02)
本文编号:3668612
【文章页数】:4 页
【文章目录】:
0 引言
1 海洋渔业生态环境数据采集
2 基于人工智能技术数据分析
2.1 人工智能模型
2.2 分析步骤
3 自动化监测方案的实现
3.1 海洋渔业资源时空分布模拟
3.2 生态热点区确定
3.3 监测流程设计
4 实验
4.1 实验概况
4.2 实验过程
4.3 监测结果
5 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]中国海洋渔业产业生态系统脆弱性时空演化及影响因素[J]. 李博,金校名,杨俊,韩增林,苏飞. 生态学报. 2019(12)
[2]柘林湾海洋牧场生态系统服务价值评估[J]. 马欢,秦传新,陈丕茂,林会洁,段丁毓. 南方水产科学. 2019(01)
[3]水产用微生态制剂耐药性评估及耐药相关遗传元件检测[J]. 陈招弟,李健,翟倩倩,常志强,王佳佳,葛倩倩. 海洋科学. 2018(06)
[4]全球海洋渔业治理的发展趋势与特点[J]. 黄硕琳,邵化斌. 太平洋学报. 2018(04)
[5]靖海湾松江鲈鱼种质资源保护区生态环境质量分析与评价[J]. 滕瑶,陈碧鹃,夏斌,曲克明,冯娟,崔正国,张旭志,丁东生. 渔业科学进展. 2018(02)
本文编号:3668612
本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/scyylw/3668612.html