[发明专利]一种基于大数据的渔业资源规划方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的渔业资源规划方法，其特征在于，包括：

获取海洋图像数据与海洋声呐探测数据；

通过海洋图像数据进行藻类识别与资源分析，得到藻类资源分布信息；

根据海洋图像数据与海洋声呐探测数据进行综合资源分析，得到鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息；

获取目标渔业捕捞信息，根据目标渔业捕捞信息，结合藻类资源分布信息、鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息进行区域资源分析，得到优选资源区域信息；

根据优选资源区域信息进行渔业生产规划分析，得到渔业生产规划路线信息；

其中，所述渔业生产规划路线信息，还包括：

将实际航行路线信息与渔业生产规划路线信息进行路线偏差比较，若偏差距离大于预设距离，则获取当前生产船舶位置信息；

将所述位置信息导入渔业生产地图模型，渔业生产地图模型根据当前位置信息进行优选资源区域的范围搜索，得到预设海域内的优选资源区域；

将所述优选资源区域进行标记，得到检索资源区域；

根据所述检索资源区域进行二次路线规划，得到修正路线信息，根据修正路线信息进行航线修正；

其中，所述得到优选资源区域信息，具体为：

根据藻类资源分布信息、鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息进行计算分析，得到每个渔业生产子区域的海洋生态多样性指数；

根据海洋生态多样性指数，结合目标渔业捕捞信息进行计算分析得到每个渔业生产子区域的资源捕捞指数；

将资源捕捞指数与预设指数进行比较，筛选出资源捕捞指数大于预设指数所对应的渔业生产子区域作为优选资源区域，并得到优选资源区域信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法，其特征在于，所述获取海洋图像数据与海洋声呐探测数据，之前包括：

获取海洋渔业总体生产区域信息；

根据海洋渔业总体生产区域信息，构建出基于三维地图模型的渔业生产地图模型；

根据生产区域面积信息，将渔业生产地图模型进行区域划分，得到多个渔业生产子区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法，其特征在于，所述通过海洋图像数据进行藻类识别与资源分析，得到藻类资源分布信息具体为：

获取海洋图像数据中每个渔业生产子区域的海面图像数据；

将所述海面图像数据进行图像降噪、平滑预处理得到增强图像数据；

从大数据中获取藻类资源图像数据，将所述增强图像数据与藻类资源图像数据进行特征对比分析，得到藻类种类信息与藻类数量信息；

根据藻类种类信息与藻类数量信息进行综合区域分布分析，得到藻类资源分布信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法，其特征在于，所述根据海洋图像数据与海洋声呐探测数据进行综合资源分析，得到鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息，具体为：

获取海洋图像数据中的海底图像数据；

从大数据中获取海底动物资源图像数据；

将海底图像数据进行图像预处理与动物特征提取，得到海底动物识别特征；

将海底动物资源图像数据进行参考特征提取得到海底动物对比特征；

将海底动物识别特征与海底动物对比特征进行特征对比分析与识别，得到鱼类种类信息与甲壳动物种类信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法，其特征在于，所述根据海洋图像数据与海洋声呐探测数据进行综合资源分析，得到鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息，还包括：

根据海底动物识别特征与对应图像数据进行鱼类与甲壳类动物比例分析，得到海底动物比例信息；

在预设时间内，获取多次海洋声呐探测数据；

根据海洋声呐探测数据进行海洋动物数量分析并根据探测次数进行均值计算，得到海洋动物平均数量信息；

根据海洋动物平均数量信息与海底动物比例信息进行数量分析，得到鱼类数量信息与甲壳类数量信息；

根据鱼类种类信息、甲壳动物种类信息与鱼类数量信息、甲壳类数量信息分别进行综合分布分析，得到鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息。