[发明专利]一种基于无人机的江河鱼类资源量统计方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于无人机的江河鱼类资源量统计方法及系统，包括：利用无人机和无人船获得待统计河流的水深数据；根据待统计河流的宽度数据、长度数据和水深数据获得待统计河流上游断面和下游断面之间的水体体量；从待统计河流的上游断面和下游断面之间选择N个断面；获得各断面两侧设定范围内水下图像数据；根据各断面两侧设定范围内水下图像数据，采用图像识别算法统计各断面两侧设定范围的鱼的种类和数量；根据各断面两侧设定范围的鱼的种类和数量，获得设定范围内鱼的种类的平均值和数量的平均值；根据水体体量与设定范围内鱼的种类的平均值和数量的平均值，获得待统计河流中鱼的种类和数量。本发明提高了统计效率和精度。

技术领域

本发明涉及鱼类资源统计技术领域，特别是涉及一种基于无人机的江河鱼类资源量统计方法及系统。

背景技术

早期江河的鱼类资源数量统计主要依靠人工操作，通过将某段江河水体划分为几个断面，采用渔网将几个断面鱼类分别捕捞上岸，统计出本次打捞的鱼类数量和种类组成，进而通过估算江河水量，估算出某段江河水体中的鱼类资源量。其中传统的江河水量计算方法有等高线法、断面法和方格网法等，目前使用较多的是基于不规则三角网的水体体量计算方法。江河的地形数据主要包括水下地形数据和水上地形数据，水下地形数据主要通过水下地形测量获得，水上地形测量主要通过人工测量获得。传统的鱼类资源量计算方法过度依赖人工操作，工作量大、断面捕捞随机性强，样本量低，准确度低，且实施困难，已经无法满足大规模开展流域鱼类资源量估算的效率和精度要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于无人机的江河鱼类资源量统计方法及系统，提高了统计效率和精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于无人机的江河鱼类资源量统计方法，包括：

利用无人机获得待统计河流水面的高程数据；

利用无人船获得待统计河流的河床底部的高程数据；

根据所述待统计河流水面的高程数据与所述待统计河流对应的河床底部的高程数据确定待统计河流的水深数据；

根据所述待统计河流的宽度数据、长度数据和水深数据获得所述待统计河流上游断面和下游断面之间的水体体量；

从所述待统计河流的上游断面和下游断面之间选择N个断面；

获得各所述断面两侧设定范围内水下图像数据；

根据各所述断面两侧设定范围内水下图像数据，采用图像识别算法统计各所述断面两侧设定范围的鱼的种类和数量；

根据各所述断面两侧设定范围的鱼的种类和数量，获得所述设定范围内鱼的种类的平均值和数量的平均值；

根据所述水体体量与所述设定范围内鱼的种类的平均值和数量的平均值，获得所述待统计河流中鱼的种类和数量。

可选地，所述利用无人机获得待统计河流水面的高程数据，具体包括：

利用无人机的倾斜摄影技术获得待统计河流水面的高程数据。

可选地，所述根据所述待统计河流的宽度数据、长度数据和水深数据获得所述待统计河流上游断面和下游断面之间的水体体量，具体包括：

将所述待统计河流的单位长度乘以该单位长度对应的所述待统计河流的宽度，获得该宽度下的所述待统计河流的单位表面积；

将所述单位表面积乘以待统计河流的单位水深获得该宽度下的单位体积；

基于所述单位体积，分别对待统计河流的长度和水深进行积分获得所述待统计河流上游断面和下游断面之间的水体体量。

可选地，所述图像识别算法是YOLOv5网络模型。