一种基于数据分析的藻类培养方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析的藻类培养方法、系统及介质。通过获取水产池塘图像数据与水产池塘环境数据，分析其中水产池塘中的图像数据，本发明专利技术根据图像数据中的色彩特征值，能够精准判断出当前池塘中的有益藻类和有害藻类的生长状况。通过在藻类生长模拟模型中导入历史天气数据和藻类生长信息，分析出有益藻类与有害藻类的模拟生长预测数据，根据模拟生长预测数据实现对有益藻类与有害藻类的精准调控培养与有效防治，有效改善水产养殖的水体环境，实现了改善水产生物健康状况与提高水产养殖经济效益的目的。产养殖经济效益的目的。产养殖经济效益的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的藻类培养方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及数据分析领域，更具体的，涉及一种基于数据分析的藻类培养方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]藻类是生活在海洋中的一类含有叶绿素的低等单细胞自养植物，作为海洋中无机物的天然富集者和有机物的初级生产者，其因富含糖类、脂类、蛋白质、维生素、矿物质、微量元素及多种生物活性物质，而具有较高的营养价值。此外，藻类还具有较高的药用价值，在多种医学典籍、历代本草和沿海地方府县志均有记载其药用价值和使用方法。因此，将藻类作为饲料添加剂应用于水产养殖中，不仅可以满足水产动物的营养需求，还能够提高水产动物自身的抗病能力，并且藻类营养丰富、成本较低，作为饲料原料和饲料添加剂有着巨大的开发潜力。
[0003]但是，藻类的生长繁殖也有利有弊，在水产养殖中，存在一些有害藻类，比如水网藻、水绵、青泥苔、微囊藻。若有害藻类繁殖过多，一方面会大量消耗水中养料，使池水极度贫瘠，浮游生物不能大量繁殖，影响淡水养殖动物的生长；另一方面因其附着在虾、蟹等养殖动物的鳃、颊、额等处，使其活动困难，摄食减少，严重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，包括：获取水产池塘图像数据与水产池塘环境数据；将水产池塘图像数据进行图像预处理与色彩特征提取，得到色彩特征值，将色彩特征值与水产池塘环境数据进行综合分析得到藻类生长信息；获取历史天气数据，将历史天气数据和藻类生长信息导入藻类生长模拟模型进行数据模拟，得到总体模拟数据；根据总体模拟数据进行水产池塘中的藻类调控培养。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，所述将水产池塘图像数据进行图像预处理与色彩特征提取，得到色彩特征值，将色彩特征值与水产池塘环境数据进行综合分析得到藻类生长信息，具体为：将水产池塘图像数据进行降噪、平滑预处理，并选取清晰度大于预设清晰阈值的图像数据，得到预处理图像数据；将所述预处理图像数据进行图像色彩区域划分并计算出图像数据的色彩平均度；结合色彩平均度，将预处理图像数据进行色彩特征值提取。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，所述将水产池塘图像数据进行图像预处理与色彩特征提取，得到色彩特征值中，色彩特征值提取的具体公式为：其中，为色彩特征值，为红色通道修正系数，为绿色通道修正系数，蓝色通道修正系数，，，分别表示第i个像素点的红色、绿色、蓝色通道数值，E为色彩修正系数，AG为色彩平均度，T为像素点的总个数。4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，所述将色彩特征值与水产池塘环境数据进行综合分析得到藻类生长信息，之前包括：构建藻类图像数据库，获取历史水产池塘图像数据中的有益藻类池塘图像数据与有害藻类池塘图像数据；将有益藻类池塘图像数据与有害藻类池塘图像数据导入藻类数据特征数据库；从大数据中获取有益藻类对比池塘图像数据与有害藻类对比池塘图像数据并将所述图像数据导入藻类图像数据库。5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，所述将水产池塘图像数据进行图像预处理与色彩特征提取，得到色彩特征值，将色彩特征值与水产池塘环境数据进行综合分析得到藻类生长信息，具体为：提取藻类图像数据库中图像数据的色彩对比特征值，将水产池塘图像数据中的色彩特征值与对比色彩特征值进行特征值对比分析，得到有益藻类信息和有害藻类信息；获取水产池塘环境数据中的历史池塘溶氧量信息和历史池塘温度信息；根据所述历史池塘溶氧量信息和历史池塘温度信息，结合有益藻类信息和有害藻类信息，得到藻类状态信息；
将有益藻类信息、有害藻类信息和藻类状态信息进行信息数据融合得到藻类生长信息。6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的藻类培养方法，其特征在于，所述获...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙志伟，文国樑，曹煜成，胡晓娟，苏浩昌，徐武杰，徐煜，洪敏娜，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院南海水产研究所，
类型：发明
国别省市：