【技术实现步骤摘要】
本申请涉及浮游植物密度识别和机器学习，尤其涉及一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法及系统。
技术介绍
1、浮游植物作为海洋生态系统的初级生产者，其密度动态直接影响碳循环、赤潮预警及生物地球化学循环，是全球气候变化研究的关键指标。传统浮游植物密度监测主要依赖人工显微镜计数或流式细胞技术，存在效率低、时空覆盖率受限等问题，且难以应对大范围海域的实时监测需求。尽管近年来光谱分析、荧光标记等快速检测技术有所发展，但其成本高昂且对复杂环境适应性不足，尤其在动态水体温盐分层、营养盐梯度等多元耦合场景中，难以准确捕捉浮游植物群落的非线性响应特征。
2、现有基于遥感或原位传感器的水温数据反演方法，虽能部分关联浮游植物密度，但面临两大技术瓶颈：其一，传统统计模型（如高斯回归、逻辑回归）对水温动态特征的建模能力有限，难以捕捉温跃层强度、混合层深度（mld）等垂向分层参数与密度分布的复杂关系；其二，海量监测数据中浮游植物密度的精细化标注成本极高，尤其针对高时空分辨率的水温序列，稀疏标注导致监督学习模型泛化性能显著下降，无法满足跨区域迁移与长期生
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1.一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述获取目标海洋区域中各个网格区域的预设三维空间在预设时间范围内的水温数据集，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的垂向分层特征
【技术特征摘要】
1.一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述获取目标海洋区域中各个网格区域的预设三维空间在预设时间范围内的水温数据集，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的垂向分层特征，包括：
5.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的空间关联特征，包括：
6.如权利要求1所述的一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，所述识别模型基于注意力机制和全连接网络对各个所述时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征进行特征融合，获得各个融合特征向量，并根据各个所述融合特征向量生成各个...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈春燕，许嘉琪，邓裕坚，周子祺，潘燚，卢乃强，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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