智能捕鱼技术开发

21/23智能捕鱼技术开发第一部分智能捕鱼系统的总体架构设计 2第二部分数据采集和处理技术 5第三部分目标识别和分类算法 8第四部分最优捕捞策略的研究 10第五部分人机交互界面设计 14第六部分系统集成与测试 16第七部分应用场景及经济效益分析 18第八部分可持续捕鱼和海洋生态保护 21

第一部分智能捕鱼系统的总体架构设计关键词关键要点智能捕捞系统架构的整体设计

1.模块化设计：

-将系统划分为独立的模块，如传感器模块、通信模块和控制模块。

-模块间松散耦合，便于维护和升级。

2.基于云的架构：

-数据存储和处理在云平台上进行，提供可扩展性和可靠性。

-远程访问和控制，提高运维效率。

3.物联网集成：

-通过物联网设备连接传感器和执行器，实现实时数据采集和远程控制。

-优化捕捞操作，提高效率和安全性。

智能捕捞系统数据采集体系

1.传感器集成：

-整合声呐、水下摄像头、生物传感器等传感器，提供全面的捕捞环境数据。

-实现鱼群定位、海洋环境监测和渔具监控。

2.数据融合与处理：

-运用算法和模型，将来自不同传感器的数据进行融合和处理，提取有价值的信息。

-生成实时渔情图和捕捞决策支持。

3.边缘计算：

-在现场设备上进行部分数据处理和分析，减少通信延迟和数据传输量。

-提高系统响应速度，优化捕捞决策。

智能捕捞系统决策支持

1.机器学习算法：

-利用机器学习算法分析捕捞数据，建立预测模型。

-预测鱼群分布、捕捞时机和渔具选择。

2.优化算法：

-运用优化算法，在考虑捕捞目标、环境因素和渔具限制的情况下，制定最佳捕捞策略。

-最大化捕捞效率和渔业资源保护。

3.人工智能决策：

-将人工智能技术应用于决策过程中，结合专家知识和实时数据。

-实现更智能、更准确的捕捞决策。

智能捕捞系统人机交互

1.用户友好界面：

-设计操作简单、信息直观的界面。

-提供清晰的捕捞信息和决策支持。

2.多模态交互：

-支持语音、触控、手势等多种交互方式，提升用户体验。

-满足不同用户群体的需求。

3.定制化设置：

-允许用户根据捕捞目标和个人偏好定制系统设置。

-优化捕捞策略，提高捕捞效率。

智能捕捞系统安全保障

1.数据加密：

-对敏感数据进行加密，防止未经授权访问。

-保护渔民隐私和捕捞信息安全。

2.网络安全：

-采用安全协议和防火墙，抵御网络攻击。

-防止恶意软件入侵和数据泄露。

3.系统冗余：

-设置备份系统和冗余机制，确保系统在故障情况下仍能正常运行。

-提高系统可靠性，保障捕捞工作的连续性。智能捕鱼系统的总体架构设计

一、系统功能模块

智能捕鱼系统由以下功能模块组成：

*传感器模块：采集水下环境信息，如鱼群分布、水温、水流等。

*通信模块：实现数据传输和远程操控。

*处理模块：处理传感器数据，分析鱼群信息，制定捕捞策略。

*执行模块：控制捕捞网等捕捞设备，实现自主捕捞。

*人机交互模块：提供用户界面，实现人机交互。

二、系统架构

智能捕鱼系统采用分布式架构，主要包括以下组件：

*传感器阵列：部署在目标捕捞海域，采集水下环境信息。

*边缘计算单元：部署在捕捞船或浮标上，实时处理传感器数据并制定捕捞策略。

*云计算中心：集中存储和处理所有传感器数据，进行海量数据分析和模型训练。

*人机交互平台：提供远程操控和监控界面，供用户操作系统。

三、数据流

系统数据流主要分为以下几个步骤：

*数据采集：传感器阵列采集水下环境数据。

*数据预处理：边缘计算单元对数据进行预处理，过滤噪声和无效数据。

*数据传输：预处理后的数据通过通信模块传输到云计算中心。

*数据分析：云计算中心利用人工智能算法对数据进行分析，提取鱼群信息和捕捞策略。

*策略下发：捕捞策略通过通信模块下发到边缘计算单元。

*执行操作：边缘计算单元控制执行模块执行捕捞操作。

四、系统交互

智能捕鱼系统支持以下交互方式：

*远程控制：用户可以通过人机交互平台远程控制系统的捕捞操作。

*自动捕捞：系统根据分析结果自动制定捕捞策略并执行操作。

*预警提示：系统可以对异常情况（如鱼群异常、设备故障）发出预警提示。

五、关键技术

智能捕鱼系统涉及以下关键技术：

*传感器技术：高精度声纳、水下摄像头、环境传感器。

*通信技术：低延迟、高可靠性的无线通信技术。

*数据处理技术：大数据分析、机器学习算法。

*执行技术：高精度的机械臂、捕捞网控制。

*人机交互技术：直观的图形化界面、远程控制技术。第二部分数据采集和处理技术关键词关键要点传感器技术

1.传感器类型和选择：介绍用于捕鱼活动中数据采集的各种传感器类型，如声纳、雷达和图像传感器，以及根据特定应用和环境考虑选择传感器的因素。

2.数据精度和可靠性：强调传感器精度和可靠性对于准确捕获和处理数据的重要性，讨论影响这些因素的因素，如传感器校准和数据传输协议。

3.数据融合与多传感器系统：阐述将来自多个传感器的不同类型数据融合以获得增强信息的技术，包括数据融合算法和多传感器系统的设计。

数据处理技术

1.数据预处理和特征提取：描述将原始数据转换为更有用的形式以进行进一步处理和分析的数据预处理技术，包括数据清理、归一化和特征提取算法。

2.数据分析和建模：探讨用于将捕鱼数据转化为有价值见解的数据分析技术，如统计分析、机器学习和深度学习，以及这些技术在智能捕鱼中的应用。

3.实时数据处理和决策支持：强调实时处理数据以提供及时决策支持的重要性，包括流数据处理技术、预测模型和决策算法的开发。数据采集和处理技术

智能捕鱼系统的数据采集环节至关重要，因为它为系统提供基础信息来进行决策。捕捞数据可以通过各种传感器和设备进行采集，例如：

*声纳系统：用于探测水下鱼群的密度、位置和运动模式。

*鱼探仪：利用声波测量水下鱼群的深度、大小和数量。

*水文传感器：测量水温、盐度、溶解氧和pH值等环境参数。

*渔船传感器：获取渔船位置、速度、航向和捕捞参数等信息。

数据处理阶段对于智能捕鱼系统同样至关重要，因为它将原始数据转化为有用的信息，用于决策制定。数据处理步骤包括：

1.数据预处理：

*数据清洗：去除异常值、噪声和不一致性。

*数据归一化：将不同单位的数据转换为相同范围，以便于比较。

*特征工程：创建新的特征或变量，以提高模型的性能。

2.数据分析：

*探索性数据分析(EDA)：识别数据中的模式、趋势和异常值。

*机器学习(ML)：训练模型来预测鱼群位置、密度和行为。

*统计分析：确定数据之间的关系并验证假设。

数据可视化

可视化技术在智能捕鱼系统中扮演着重要角色，因为它可以帮助用户理解和解释复杂的数据集。常用的数据可视化方法包括：

*热图：展示鱼群密度或其他参数随时间或空间变化的情况。

*散点图：显示两个变量之间的关系。

*3D可视化：展示鱼群的位置和环境参数在一个三维空间中。

数据管理

数据管理是智能捕鱼系统的一个关键方面，因为它确保数据的安全和有效存储。数据管理策略通常包括：

*数据存储库：用于存储和管理捕鱼数据。

*数据访问权限控制：限制对数据和分析工具的访问。

*数据备份：创建数据的定期备份，以确保在发生数据丢失的情况下可以恢复。

*数据治理：制定并实施标准和流程，以确保捕鱼数据的质量、一致性和安全性。

数据通信

数据通信技术在智能捕鱼系统中至关重要，因为它使数据能够在船上设备、岸基设施和云平台之间传输。常用的数据通信方法包括：

*卫星通信：用于在远海或卫星覆盖范围内的船只与岸基设施之间传输数据。

*蜂窝网络：用于在沿海地区或有蜂窝网络覆盖的船只与岸基设施之间传输数据。

*无线局域网(WLAN)：用于在船上不同设备之间传输数据。

通过利用数据采集、处理、可视化、管理和通信技术，智能捕鱼系统能够收集、解释和利用大量数据，从而提高捕捞效率、减少渔业资源的浪费，并促进渔业的可持续发展。第三部分目标识别和分类算法关键词关键要点【传统目标识别算法】

1.基于特征提取和分类器，从图像或视频中提取目标特征并将其分类。

2.主要算法包括尺度不变特征变换(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)。

3.表现出良好的鲁棒性和准确性，但计算成本较高。

【深度学习目标识别算法】

目标识别和分类算法

在智能捕鱼技术中，目标识别和分类算法至关重要，它们可使系统识别和分类图像或视频中捕获的鱼类和其他海洋生物。这些算法对于评估鱼类种群、测量生物量、监测鱼类行为以及实现无人值守捕鱼至关重要。

传统目标识别和分类算法

*形状识别：基于形状特征（例如面积、周长、质心、凸包）识别物体。

*颜色直方图：使用目标像素的颜色分布模式进行识别。

*纹理分析：分析图像的灰度或颜色模式以识别独特的纹理。

*边缘检测：检测图像中的边缘和轮廓以识别物体形状。

*机器学习：使用人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等算法，通过训练数据学习目标模式。

深度学习目标识别和分类算法

随着计算能力的提高，深度学习算法在目标识别和分类中获得了显著的进步。这些算法使用卷积神经网络（CNN）等多层神经网络，具有从原始数据中提取特征的强大功能。

*卷积神经网络（CNN）：CNN使用卷积滤波器和池化层从图像中提取特征。

*深度信念网络（DBN）：DBN是生成模型，通过分层无监督学习提取数据的层次表示。

*生成对抗网络（GAN）：GAN由两个网络组成，一个是生成器，另一个是鉴别器，可以生成逼真的目标图像。

目标识别和分类算法的评估

目标识别和分类算法的性能通常通过以下指标进行评估：

*准确率：正确分类目标的图像或视频的百分比。

*召回率：所有相关目标图像或视频中正确分类的目标的百分比。

*精确率：图像或视频中所有正确分类为目标的百分比。

*F1分数：准确率和召回率的调和平均值。

*平均精度（mAP）：预测结果与真实结果的交并比的平均值。

目标识别和分类算法的应用

目标识别和分类算法在智能捕鱼技术中具有广泛的应用，包括：

*鱼类种群评估：识别和分类不同鱼类物种，以估计种群丰度和组成。

*生物量测量：确定目标图像或视频中鱼类的数量和大小，以估计鱼类生物量。

*鱼类行为监测：跟踪和分析鱼类的运动模式和行为，以了解其栖息地利用和繁殖策略。

*无人值守捕鱼：自动识别和分类捕获的鱼类，以实现无人值守捕捞作业。

*渔业管理：为渔业管理决策提供数据，包括制定捕捞配额、制定保护措施和评估捕捞努力对鱼类种群的影响。

持续的研究与发展

目标识别和分类算法的研究与发展正在持续进行，旨在提高算法的性能和鲁棒性。研究领域包括：

*大数据的集成：利用大量标记和未标记的数据增强算法的学习能力。

*迁移学习：将已训练模型的知识转移到新的目标识别和分类任务。

*多模态算法：整合来自多种传感器（例如声纳、相机、雷达）的数据，以提高识别和分类的准确性。

*实时处理：开发算法，以便对捕获的图像或视频进行实时处理，以实现快速决策和响应。

*解释性算法：建立可以解释其预测的可解释目标识别和分类算法，以提高对算法行为的理解和信任。第四部分最优捕捞策略的研究关键词关键要点最优捕捞策略的建模

1.动态规划模型：将捕捞问题分解成一系列较小的决策阶段，动态地优化捕捞策略，考虑渔获量、鱼群分布和捕捞成本的变化。

2.强化学习模型：通过与捕捞环境交互、试错，不断更新和优化捕捞策略，适用于难以建模和动态变化的复杂系统。

3.博弈论模型：考虑多个捕捞者的决策并优化群体行为，实现可持续的捕捞策略，防止过度捕捞。

渔业数据分析与预测

1.渔获量预测：利用历史数据和环境因子，建立统计或机器学习模型，预测不同区域和时间段的捕捞量，指导捕撈决策。

2.鱼群分布预测：利用水文数据、声纳探测和卫星图像，建立预测模型，监测鱼群分布和动态变化，实现精准捕捞。

3.捕捞努力预测：分析捕捞船只定位数据、雷达信号和捕捞日志，建立模型预测捕捞努力的时空分布，评估捕捞压力。

捕捞效率评估

1.捕捞设备评估：评估不同网具和捕捞方法的捕捞效率，优化渔具设计和捕捞技术，提高捕捞效率。

2.渔船性能评估：分析渔船的航速、航向、功耗和捕捞效率，优化渔船设计和操纵技术，提高捕捞效率。

3.捕捞环境评估：研究水文条件、海流和海洋生物的影响，识别最佳捕捞时段和区域，优化捕捞效率。

捕捞船只自动化

1.自动航行：利用GPS、雷达和声纳技术，实现渔船的自主航行，解放渔民的体力劳动，提高捕捞效率。

2.自动捕捞：利用传感技术和机器视觉，实现渔网的自动投放、回收和捕捞，减少捕捞的劳动强度和人力成本。

3.远程监控：通过卫星通信和物联网技术，实现渔船的远程监控和管理，提高捕捞作业的安全性。

可持续捕捞管理

1.捕捞配额管理：根据鱼类种群数量和可持续利用原则，制定科学合理的捕捞配额，防止过度捕捞。

2.捕捞空间管理：划定海洋保护区、禁渔区和季节性禁渔期，保护鱼类繁殖和生长环境，实现渔业资源可持续利用。

3.协同管理：建立政府、渔业社区和利益相关者之间的协同管理机制，共同制定和实施可持续捕捞管理措施。最优捕捞策略的研究

引言

最优捕捞策略的研究旨在确定在给定的捕捞条件和鱼类资源状态下，最大化渔业产量和经济效益的捕捞策略。制定最优捕捞策略对于可持续渔业管理至关重要。

目标

最优捕捞策略研究的目标包括：

*确定捕捞强度和时机，以最大化目标渔业的渔获量和经济效益

*将环境影响最小化

*确保鱼类资源的可持续性

方法论

最优捕捞策略的研究通常采用以下方法论：

1.资源评估模型

开发资源评估模型以估计鱼类资源的丰度、生物量和生产力。这些模型使用捕捞数据、调查数据和生命史参数。

2.产量模型

产量模型预测不同捕捞水平对渔业产量的影响。这些模型考虑鱼类种群的生长、死亡率和繁殖。

3.经济模型

经济模型评估不同捕捞策略的经济影响。这些模型考虑捕捞成本、鱼类价格和市场需求。

4.最优化方法

应用优化方法确定在给定约束条件下最大化目标函数的捕捞策略。目标函数可以是渔获量、经济效益或其他目标。

研究进展

最优捕捞策略的研究取得了重大进展：

1.生物经济模型

生物经济模型整合了资源评估、产量模型和经济模型，以确定考虑经济和生态因素的最佳捕捞策略。

2.基于空间的模型

基于空间的模型考虑鱼类分布和栖息地的空间异质性，以制定更准确的捕捞策略。

3.年龄结构模型

年龄结构模型考虑鱼类种群的年龄结构，以优化捕捞策略，避免过度捕捞幼稚个体。

4.多目标优化

多目标优化方法允许在考虑多个目标（例如渔获量、经济效益和生态影响）的情况下确定最佳解决方案。

挑战

最优捕捞策略的研究面临以下挑战：

1.数据限制

鱼类种群数据和经济数据可能存在限制，影响模型的准确性。

2.管理不确定性

鱼类种群动态和环境因素具有不确定性，这给制定稳健的捕捞策略带来了挑战。

3.利益相关者参与

涉及渔业利益相关者参与制定最优捕捞策略至关重要，以确保其接受度和可行性。

结论

最优捕捞策略的研究在可持续渔业管理中发挥着至关重要的作用。通过整合资源评估、产量模型和经济模型，研究人员可以确定最大化渔业产出和经济效益、同时减少生态影响的捕捞策略。随着技术和方法论的不断发展，最优捕捞策略的研究将继续为保护和管理全球渔业资源做出贡献。第五部分人机交互界面设计关键词关键要点一、人机交互界面设计

主题名称：界面友好性

1.直观易用：采用清晰的导航结构、简单明了的图标和文本，降低用户学习成本。

2.可自定义：允许用户根据个人喜好调整界面元素的位置、大小和颜色，增强交互体验。

3.多模态交互：支持触屏、语音控制和手势操作等多种交互方式，满足不同用户的需求。

主题名称：信息可视化

人机交互界面设计

视觉界面

*采用清晰简洁的图形和图标，直观地传达信息。

*使用配色方案和视觉层次结构，引导用户关注关键元素。

*提供视觉反馈，及时响应用户输入。

导航界面

*组织信息以用户为中心，使操作直观。

*提供直观的导航菜单和工具栏。

*允许用户通过搜索功能快速查找信息。

数据呈现

*以图表、表格和地图等方式有效地呈现捕鱼数据。

*提供过滤器和排序选项，帮助用户自定义数据视图。

*突出显示关键指标和趋势，以便于分析和决策制定。

控制界面

*提供易于使用的控件，允许用户操作捕鱼装备。

*使用人体工程学设计，优化操作员舒适度。

*提供错误处理机制，确保安全可靠的操作。

系统信息界面

*提供实时信息，例如捕获情况、船舶位置和天气状况。

*通过警报和通知，向用户提供及时反馈。

*记录和存储系统数据以供分析。

交互设计原则

*一致性：在整个界面中保持一致的外观和行为。

*反馈：提供视觉、听觉或触觉反馈，确认用户的输入。

*可见性：确保重要功能和信息始终可见。

*可探索性：允许用户轻松发现和尝试新的功能。

*容错性：防止或处理错误输入，保护系统和用户。

用户体验评估

*进行可用性测试，评估用户与界面的交互。

*收集用户反馈，识别改进领域。

*使用分析工具，跟踪用户行为并衡量界面效率。

案例研究

*挪威海岸警卫队的捕鱼执法系统，提供实时雷达和AIS信息，改善监控和执法能力。

*冰岛渔业研究所在其研究船上部署了智能捕鱼系统，提高了捕捞效率和渔获质量。

*美国国家海洋渔业服务局使用了基于平板电脑的捕捞日志应用程序，简化了数据收集并提高了准确性。第六部分系统集成与测试关键词关键要点系统集成

1.集成捕鱼船、浮标、无人机和卫星等不同技术系统，实现数据共享和协同工作，提高捕捞效率和安全性。

2.建立基于物联网（IoT）和人工智能（AI）的远程监控和控制系统，实现对捕捞活动的实时跟踪和管理。

3.开发基于云计算和边缘计算的系统，提供分布式数据处理和分析能力，支持实时决策和优化捕捞过程。

系统测试

1.进行功能测试、性能测试、可靠性测试和安全测试，以评估系统的整体性能和可靠性。

2.制定测试用例和标准，以全面覆盖系统功能和满足行业规范。

3.采用仿真和模拟技术，在真实环境下测试系统行为，确保其在各种场景下都能稳定运行。系统集成与测试

#系统集成

系统集成是将智能捕鱼系统的组件连接在一起并作为单个系统运行的过程。该系统由各种传感器、执行器、通信设备和软件模块组成，需要无缝协作以实现系统目标。

集成过程涉及：

-硬件集成：将传感器、执行器和其他硬件组件连接到中央处理器和通信设备上。

-软件集成：开发软件模块以控制、监视和处理系统数据。

-通信系统集成：建立通信网络以促进组件之间的信息交换。

-电源系统集成：设计和安装电源系统以满足系统要求。

#系统测试

系统测试旨在验证集成系统的功能和性能。该过程包括：

1.单元测试：对各个软件模块和硬件组件进行单独测试以验证其功能。

2.集成测试：测试集成系统各组件之间的交互。这涉及：

-功能测试：验证系统执行预期功能。

-性能测试：评估系统的响应时间、吞吐量和利用率。

-可靠性测试：验证系统在各种操作条件下的鲁棒性。

-安全测试：评估系统抵御未经授权访问和数据泄露的能力。

3.系统测试：在实际操作条件下测试整个系统。这包括：

-现场测试：在目标捕鱼环境中部署系统并评估其性能。

-用户验收测试：由最终用户评估系统的可接受性，包括可用性、易用性和可靠性。

#数据分析与改进

系统集成和测试过程还涉及以下方面：

数据分析：从集成和测试过程中收集数据以分析系统性能。这有助于识别瓶颈、优化设计并改进系统。

持续改进：根据测试结果和数据分析，对系统进行迭代改进。这包括更新软件、优化硬件配置和实施新功能以增强系统性能和功能。

标准合规：根据相关的行业标准和法规进行系统集成和测试。这有助于确保系统符合安全、可靠性和性能要求。

持续支持与维护：在系统部署后，提供持续的支持和维护服务。这包括软件更新、故障排除、性能监测和用户培训。

系统集成和测试是开发智能捕鱼技术成功的关键阶段。通过遵循最佳实践并采用全面且迭代的方法，可以开发高性能、可靠且易于使用的系统，为渔业行业带来显著效益。第七部分应用场景及经济效益分析关键词关键要点【远洋捕捞】：

1.智能捕鱼技术可针对远洋渔业资源进行精准定位，提升捕捞效率，减少资源浪费。

2.自动化捕捞作业可降低人力成本，提高作业安全性和作业效率。

3.远程监控和数据分析系统可实时监测渔船和鱼群动态，为捕捞决策提供科学依据。

【近海养殖】：

应用场景

智能捕鱼技术广泛应用于各种捕捞作业场景，包括：

*远洋渔业：智能传感器和摄像头用于监测海洋环境、鱼群分布和捕捞作业情况。

*近海渔业：卫星导航系统和声纳设备用于定位渔船和目标鱼群，优化拖网捕捞和围网捕捞。

*沿岸渔业：无人机和水下机器人用于探索浅水区和珊瑚礁，评估鱼类资源和监测渔场。

*内陆渔业：养殖场使用智能喂养系统和水质监测设备，优化鱼类养殖管理。

经济效益分析

智能捕鱼技术的采用带来了显著的经济效益，包括：

1.提高捕捞效率：

*精确定位鱼群，减少无效捕捞，提高每单位努力的产量。

*提供实时数据，帮助船长做出更明智的决策，优化捕捞策略。

*通过自动控制和导航系统，减少劳动力和燃料消耗。

2.减少捕捞损耗：

*智能捕捞设备可以减少对非目标鱼种和海洋生态系统的损害。

*实时监控系统有助于防止渔具丢失或损坏，降低经济损失。

*通过优化捕捞方法，提高鱼类的质量和价值。

3.优化资源管理：

*监测数据有助于评估鱼类种群和渔场状况，制定可持续的捕捞管理策略。

*减少过度捕捞，保护海洋生态系统和鱼类资源。

*促进负责任的渔业实践，提升渔业的可持续性。

4.降低经营成本：

*优化捕捞作业，减少燃料和劳动力开支。

*通过自动化系统和远程监控，降低维护和维修成本。

*提高捕捞效率，增加捕捞收益，抵消技术投资成本。

5.增强市场竞争力：

*采用智能捕鱼技术，生产高品质、可追溯的海产品。

*满足消费者对可持续和负责任渔业实践的日益增长的需求。

*提升品牌形象，提高产品附加值。

具体数据示例：

*在远洋金枪鱼渔业中，使用智能传感器和摄像头技术可提高捕捞效率达20-30%。

*近海拖网渔业采用卫星导航系统和声纳设备，平均产量增加了15%。

*沿岸围网渔业使用无人机勘测，发现新的鱼群，使捕捞量增加了25%。

*内陆养殖场实施智能喂养系统，降低饲料成本10%，提高鱼类存活率5%。

结论

智能捕鱼技术通过提高捕捞效率、减少损耗、优化资源管理、降低成本和增强市场竞争力，带来了显著的经济效益。随着技术的不断发展和完善，智能捕鱼技术的潜力将继续得到释放，推动渔业的可持续发展和经济增长。第八部分可持续捕鱼和海洋生态保护关键词关键要点可持续捕鱼

1.应用遥感和卫星技术监测鱼类种群分布和密度，精准定位渔场，避免过度捕捞。

2.采用选择性捕捞技术，诸如饵钩和网格尺寸优化，最大程度减少非目标鱼种的误捕。

3.实施渔业资源评估和制定配额管理制度，合理分配渔获量，确保鱼类种群的可持续发展。

海洋生态保护

1.利用传感器和监测设备实时收