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水产养殖信息化关键技术研究

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李荣弼

摘要：本文介绍了水产养殖的信息获取技术和信息梳理与应用技术，并分析未来水产养殖信息化的发展趋势。

关键词：水产养殖；信息获取技术；发展趋势

：TP274：ADOI：10.11974/nyyjs.20181033076

在信息技术快速发展的现在，如何借助信息化推动水产养殖的发展，是一个很重要的问题。提升水产养殖信息化水平，有效收集和调度国内外可利用的水产资源和水产品市场信息，提高水产养殖生产效率，促进不同地区水产养殖发展信息的共享和交流，促进产业的多元化发展，从而提高养殖户收益。

1水产养殖的信息获取技术

1.1知识挖掘技术

一般知识获取技术是依靠问卷调查、文献查阅、阅读书籍、专家访谈等方式查看水产养殖相关技术刊物、养殖日记、研究文獻、真实案例、专家经验等，都是非电子方式收集，然后经过人工整理和信息采编，将信息录入数据库，通过知识挖掘技术深入挖掘其中与水产养殖相关的知识，并自动转化成计算机自动识别和应用。知识挖掘技术的优点是可以定性和定量识别知识，尤其是可以识别专家思维等不能量化的信息。缺点是构建水产养殖专家系统需要知识工程师等的配合，而且系统构建时间较长。目前的水产养殖领域来说，对本技术的应用较早，相对比较成熟。

1.2传感网络技术

传感网络技术主要面对水环境参数和鱼类的行为参数2个对象，主要内容是水质参数的辨别和传感器类型的选择。传感器的开发主要是考虑到不同化学物质的特性开发的化学传感器，而且正逐渐朝向集成传感方向发展。具体对于参数的识别要靠传感器的运用、图像的采集以及图像处理技术，对于某些特征量的提取则是依靠一定的算法，比如主成分分析法等；鱼体及行为参数辨识，主要是根据不同鱼类的形状、纹理和颜色等特征不同，对鱼类进行辨别，比如利用图像采集技术采集鱼类的形状轮廓、计算长宽比等，进而确定种类；还有利用连续镜头的连续帧获取鱼体及背景确定鱼体的游速和方向，从而观测水产行为。

1.3遥感技术

遥感技术能够实现区域信息的采集，即利用遥感器械，建立相应的遥感信息采集模型，做到对区域水环境信息的获取和监测，包括水体透明度、水体温度、水体氧气浓度等；还有就是对水产养殖面积变化的监测，包括水产养殖面积的时空变化情况。

2水产养殖信息处理与应用技术

2.1水质监测、预警及管理

水质的好坏直接影响到养殖水产的养殖质量和生长情况，因此对于水质的监测、预警和管理工作十分重要。水质监测和预警主要是对水源内的溶解氧含量、温度、pH值等因素的监测，另外还有光照度、风速、电导率等。

2.2疾病诊断与预警

水产病害会对水产养殖造成恶劣影响，因此需要对水产病害信息进行诊断和预警。通过对鱼病表现、特征等信息的收集，建立疾病诊断专家系统，其中该系统成立的基础是鱼病诊断的知识表示模式，后续病例信息的收集建立数据库，促进信息的收集和共享，并建立远程诊断和信息储存的系统。这个过程中主要用到计算机技术、图像处理技术、网络通信技术等。

2.3水产养殖动物的生物行为建模

水产养殖动物行为学的研究就是对不同种类鱼类在不同养殖环境和条件下的行为的量化分析，主要是在实验环境下，对某些因子特定的鱼类的研究，包括视频获取、图像处理，行为分析和描述性评价等。具体分析内容包括运动距离、游动性、鱼群结构、速度、缺氧耐受力等。

2.4水厂养殖饲料配方和饲喂决定

通过水产养殖决策系统的建立，分析养殖过程中饲料投喂的影响因素，并与饲料配方和营养知识数据库结合，构建配方模型，同时根据水产动物的进食行为或相关参数确定投喂决策模型，从而分析水产养殖的最佳饲料配比和投喂决策，进而提高水产养殖效率和质量。

3水产养殖信息化的发展趋势

3.1信息获取方式

水产养殖的信息获取方式逐渐由人工向自动化方向发展，而因为水环境参数的多变性和周期性，建立相应的信息建模和参数处理方法十分必要，传感技术的研究和发展也是对信息获取集成化的促进。

3.2信息化技术的应用

随着信息化的发展，信息获取的精度、广度和质量不断提高，获取范围不断扩大，因此信息化技术的应用范围越来越广泛，与水产养殖特性的结合也越来越紧密。

3.3信息处理方法

随着智能化的发展，未来水产养殖信息处理也逐渐朝向智能化和模型化发展，人工智能和数据挖掘技术的应用会使信息处理效率更高、更准确，可有效解决贺岁产养殖中遇到的问题。

为了使水产养殖业得到更好地发展，要加强信息化技术在水产养殖中的应用，完善相应的信息技术，强化关键技术，使信息化与水产养殖高度结合，促进水产养殖的发展。

参考文献

[1]潘振海.水产养殖信息化关键技术的现状及趋势分析[J].畜牧兽医科技信息，2017（5）：9.

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-全文完-