基于多模态数据融合的物种监测识别方法及系统技术方案

本申请提供了一种基于多模态数据融合的物种监测识别方法及系统，涉及物种监测识别技术领域，该方法包括：获得待监测区域基础信息，其中包括气候类型、土壤成分、植被结构、地貌类型、水质成分、水源结构和已检出物种类型；进行多约束数据挖掘获得第一模态预测物种类型；进行遗传分析获得第二模态预测物种类型；进行食物链分析获得第三模态预测物种类型；进行多模态数据融合生成物种类型预测结果。通过本申请可以解决由于缺乏监测参考数据，导致用户进行物种探测的盲目性较大，造成监测识别效率较低，且监测效果和稳定性较差的技术问题，可以提高物种实际探测的指导性和方向性，达到提高物种监测识别稳定性、质量以及效率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及物种监测识别，尤其涉及一种基于多模态数据融合的物种监测识别方法及系统。

技术介绍

1、物种监测识别是生物多样性保护和研究的关键环节，主要依赖于多种技术和方法来实现对特定区域生物群落的全面了解和评估。目前，传统的物种监测识别方法，由于缺乏预期数据，导致用户进行物种监测缺乏参考数据，造成物种监测识别的盲目性较大，使得监测效率较低且监测作用不明显。

2、综上所述，现有物种监测识别方法，由于缺乏监测参考数据，导致物种探测的盲目性较大，造成监测识别效率较低，且监测效果和稳定性较差的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种基于多模态数据融合的物种监测识别方法及系统，用以解决现有物种监测识别方法，由于缺乏监测参考数据，导致用户进行物种探测的盲目性较大，造成监测识别效率较低，且监测效果和稳定性较差的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于多模态数据融合的物种监测识别方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了一种基于多模态数据融合的物种监测识别方法，所述方法通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多模态数据融合的物种监测识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述气候类型信息、所述土壤成分信息、所述植被结构信息、所述地貌类型信息、所述水质成分信息和所述水源结构信息进行多约束数据挖掘，获得第一模态预测物种类型，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述6维约束条件，配置筛选距离阈值，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一物种类型检出记录进行严格频繁序列挖掘，获得所述第一模态预测物种类型，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述关联频率占比列表，...

【技术特征摘要】

1.基于多模态数据融合的物种监测识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述气候类型信息、所述土壤成分信息、所述植被结构信息、所述地貌类型信息、所述水质成分信息和所述水源结构信息进行多约束数据挖掘，获得第一模态预测物种类型，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述6维约束条件，配置筛选距离阈值，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一物种类型检出记录进行严格频繁序列挖掘，获得所述第一模态预测物种类型，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述关联频率占比列表，从所述检出物种类型列表分选...

【专利技术属性】
技术研发人员：张逦嘉，徐秉声，张晓昕，侯姗，宋子健，赵磊，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：