CN117741077A - 一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水生态保护领域，尤其涉及一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法。该方法包括以下步骤：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，以生成目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物图像及水生植物特征数据；对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像。本发明实现了高效的水生态环境保护。

Description

一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法

技术领域

本发明涉及水生态保护领域，尤其涉及一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法。

背景技术

随着环境保护意识的增强和对水生态系统健康的关注，人们越来越重视水生态环境的保护与恢复。水生植物作为水生态系统中的重要组成部分，具有吸收营养物质、净化水体和提供栖息地等功能，对于水质改善和生态平衡具有重要作用。然而，一些水域中的水生植物过度生长导致水生态环境问题的出现，例如水体富营养化、氧气供应不足以及生物多样性的减少等。为了解决水生植物过度生长问题，传统的方法主要依赖于人工收割和机械清除等方式，但存在着环境保护效率低的问题，因此，需要一种基于水生植物收割的水生态环境保护方法，以提高效率、降低成本并保护水生态系统的完整性。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，以生成目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物图像及水生植物特征数据；

步骤S2：对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像；

步骤S3：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；通过水质特征时序数据对水生植物特征数据进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据；

步骤S4：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据；

步骤S5：对水生态平衡数据及水生植物图像进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；通过水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，以生成水生植物生长数据；根据目标水域水质特征数据对水生植物生长数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据；

步骤S6：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

本发明通过传感器检测目标水域的水质参数，可以获得溶解氧浓度、水域pH值、溶解盐、有机物和无机物等水质特征数据。，采集水生植物数据，包括水生植物图像和特征数据。这些数据是后续分析和决策的基础，有助于全面了解目标水域的水质状况和水生植物分布情况。通过对目标水域的水质特征数据进行分析，可以揭示水生态特征，例如水体富营养化程度、有害物质污染等。，利用这些水质特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，标记出危害水生植物。这些分析结果有助于识别和定位具有危害性的水生植物，为后续的收割决策提供依据。通过计算水生植物覆盖度指数和分析水质特征数据的时序变化，可以获取水生植物的生长速率数据。这些数据反映了水生植物的生长趋势和水质状况的变化。通过统计分析和计算，可以得到水生植物的平均生长速率，为后续的生长曲线拟合和平衡分析提供依据。通过对水生植物覆盖度指数和生长速率数据的分析，可以构建水生物区域生长曲线，并进行水生态平衡分析。这样可以评估水生植物的生态影响，判断水生态系统的健康状态，通过数字孪生模拟，利用水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，生成水生植物的生长数据。根据目标水域的水质特征数据，计算出最佳收割数据，包括收割时机、收割量等。这样可以实现对水生植物生长状态的预测和最优收割策略的制定。通过收割决策分析，利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据。收割后的数据可以与原始数据进行对比和分析，评估收割效果和水生态环境的改善情况。，利用收割后的数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，改进模型的准确性和可靠性，以指导未来的收割作业和环境保护措施。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，获取目标水域水质参数；

步骤S12：对目标水域水质参数进行水质特征分析，以获取目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；

步骤S13：利用计算机视觉技术对目标水域进行水生植物图像采集，获取水生植物图像；

步骤S14：对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物特征数据。

本发明通过传感器对目标水域进行水质参数检测，可以获取溶解氧浓度、水域pH值、溶解盐、有机物和无机物等水质参数数据。这些数据可以提供关于水质状况的准确信息，为后续的水质特征分析和环境保护决策提供基础。通过对目标水域的水质参数进行分析，可以揭示水体的特征，例如水体富营养化程度、有害物质污染等。这有助于了解水质状况，及早发现水环境问题，并采取相应的保护措施。水质特征分析可以提供对水体污染源和污染程度的认识，为制定水生态环境保护策略和措施提供科学依据。通过计算机视觉技术对目标水域进行水生植物图像采集，可以获取水生植物的分布情况和密度信息。这有助于了解水生植物的空间分布特征，利用水生植物图像采集的数据，可以使用图像处理和机器学习算法对水生植物进行分类和识别。这有助于及早发现和管理危害水生态环境的植物种类，采取相应的控制措施，维护水生态系统的平衡和健康。通过水生植物数据采集，可以获取水生植物的特征数据，例如生长速率、覆盖度等。这些数据提供了对水生植物生长状况和分布的了解，有助于评估水生态系统的健康状态和水生植物对水质的影响。水生植物数据的采集可以帮助构建水生物区域生长曲线，并进行水生态平衡分析。通过分析水生植物的生长趋势和水质变化，可以评估水生植物的生态影响，判断水生态系统的健康状况，为后续的收割决策和优化提供参考。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对目标水域水质特征数据进行水生植物群落结构分析，生成群落结构数据；

步骤S22：根据群落结构数据对目标水域水质特征数据进行水域营养循环分析，以生成水域营养循环数据；

步骤S23：通过水域营养循环数据对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；

步骤S24：根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；

步骤S25：将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像。

本发明通过对目标水域水质特征数据进行分析，可以了解水生植物群落的组成情况，包括不同种类水生植物的数量、密度和空间分布等。这有助于评估水生植物的多样性和群落结构，为水生态环境保护和管理提供基础数据。通过群落结构分析，可以评估水生植物群落的健康状况。例如，通过测量水生植物的生物量和覆盖度等参数，可以判断水生植物群落的繁茂程度和生长状态，从而推测水体富营养化、污染等问题。通过水域营养循环数据对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，可以评估水生态系统的健康状况。例如，分析水体中的有机物和无机物参数，可以判断水体中的污染程度和生态风险，为保护水生态系统提供依据。水生态特征分析可以揭示水生态系统中的生态问题和生态关键点。通过分析水生态特征数据，可以发现水体中的异常现象、污染源、生态扰动等，有助于及早发现和解决水环境问题，通过对水生态特征数据进行分析，结合水生植物图像，可以进行危害物种识别。识别危害物种的水生植物可以帮助及早发现和监测具有潜在危害的植物，例如入侵物种或有毒植物。这有助于采取相应的措施来控制和管理这些危害物种，维护水生态系统的稳定和生态安全。通过图像映射，将危害物种水生植物标记在图像上，可以实现对危害物种的精确定位。生成待收割危害水生植物图像可以为决策制定提供辅助信息。通过观察图像中的危害物种水生植物分布情况，可以评估危害程度和危害范围，从而制定相应的收割计划和管理策略。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：根据水生态特征数据对群落结构数据进行生物干扰分析，生成物种生物干扰数据；

步骤S242：对物种生物干扰数据进行入侵风险评估，以生成入侵风险数据；

步骤S243：根据入侵风险数据对群落结构数据进行侵占性物种分析，以获取侵占性物种数据；

步骤S244：根据水生态特征数据对水生植物特征数据进行水体富营养化指标提取，生成富营养化数据；

步骤S245：根据富营养化数据对群落结构数据进行富营养化指示物种检测，以获取富营养化物种数据；

步骤S246：根据侵占性物种数据及富营养化物种数据进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物。

本发明通过对水生态特征数据和群落结构数据进行分析，可以评估物种间的生物干扰情况。例如，识别出竞争、捕食、共生等不同类型的干扰关系，了解物种间相互作用的强度和方向。这有助于揭示物种间的竞争关系、食物链关系等生态过程，为保护水生态系统提供重要的参考信息。生物干扰分析可以评估生态系统的稳定性。通过分析物种间的干扰关系，可以判断生态系统中是否存在过度竞争、捕食压力过大等问题，从而评估生态系统的稳定性和可持续性。通过对物种生物干扰数据进行入侵风险评估，可以识别潜在的入侵物种。入侵物种是指能够快速扩张并对当地生态系统造成负面影响的外来物种。评估入侵风险可以帮助识别可能引入的新物种，并采取相应的预防措施来减少其入侵潜力，维护本地生态系统的完整性。通过对群落结构数据进行侵占性物种分析，可以识别出具有侵占性的物种。侵占性物种是指能够迅速占据并改变生态系统的物种，对当地生物多样性和生态过程造成不利影响。识别侵占性物种有助于及早发现并采取措施控制其扩散，维护本地生态系统的健康。通过根据水生态特征数据对水生植物特征数据进行分析，可以提取富营养化指标。富营养化是指水体中过多的营养物质(如氮、磷等)，导致水体中植物生长过度，引发藻类水华等问题。提取富营养化指标可以评估水体的富营养化状况，包括营养盐浓度、叶绿素含量等。这有助于了解水体的健康状况，及时采取措施来减少营养物质的输入，防止富营养化现象的发生。通过根据富营养化数据对群落结构数据进行分析，可以检测富营养化物种。富营养化物种是适应富营养化环境并能够大量繁殖的物种，它们在水体富营养化过程中起到重要作用。识别富营养化物种有助于了解富营养化过程中的生物响应，为富营养化治理提供参考依据。通过侵占性物种数据和富营养化物种数据的分析，可以识别出危害物种。危害物种是指对水生态系统造成实质性威胁的物种，如入侵物种和富营养化物种等。识别危害物种有助于及早采取措施进行管理和控制，保护水生态系统的健康和生物多样性。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物空间分布分析，以获得植物空间分布数据；

步骤S32：对植物空间分布数据进行密度计算，生成植物密度数据；

步骤S33：根据植物空间分布数据利用水生植物覆盖度指数评估公式对植物密度数据进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；

步骤S34：对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；

步骤S35：对水生植物特征数据进行瞬时生长速率计算，以生成瞬时生长速率；

步骤S36：通过水质特征时序数据对瞬时生长速率进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据。

本发明通过对水生植物图像进行空间分布分析，可以获取水生植物在目标水域中的分布情况。这有助于了解水生植物的生态特征、种群密度和分布范围等信息，为水生态环境保护提供基础数据。通过对植物空间分布数据进行密度计算，可以获得水生植物的密度数据。植物密度反映了单位面积内水生植物的数量，可用于评估植物种群的繁茂程度和生态功能。这对于了解水生植物的数量变化、评估生态系统的健康状况以及制定相应的管理措施具有重要意义。通过计算植物覆盖度，可以量化水生植物在水域中的覆盖程度。水生植物覆盖度指数是指水域表面被水生植物所覆盖的比例，可用于评估水生植物对水体的影响和水生态系统的稳定性。这有助于监测水生植物的生长状况、判断水体富营养化程度以及指导水生态环境的保护与管理。通过对水质特征数据进行时序分析，可以获得水质的时变信息。时序数据反映了水质参数随时间的变化趋势，可以用于监测水体的水质状态、识别水质异常事件以及评估水体的健康状况。这对于及早发现水质问题、采取相应的治理措施具有重要意义。通过计算瞬时生长速率，可以评估水生植物的生长状态和生态适应性。瞬时生长速率反映了水生植物在特定时间段内的生长速度，可用于分析植物的生长趋势、响应环境变化以及识别异常生长情况。这有助于了解水生植物的生态功能和生态系统的稳定性。通过对瞬时生长速率进行平均生长速率统计分析，可以得到水生植物的平均生长速率数据。平均生长速率反映了水生植物在一段时间内的平均生长速度，可用于分析植物的整体生长趋势和生长潜力。这对于评估水生植物的生态功能、判断水生态系统的稳定性以及制定合理的生态保护措施具有重要意义。

优选地，步骤S33中的水生植物覆盖度指数评估公式具体为：

其中，C为水生植物覆盖度指数评估指数，b为目标水域面积，a为水生植物生长的面积，R为水生植物种群数量，T为水生植物的投影面积，B为光照覆盖度，V为水生植物的形状尺寸评分，D为植物生长密度，J为植物生存期，E为水生植物植被层次，Q为覆盖度评估调整因子，τ为植物水下根部面积。

本发明通过计算目标水域面积与水生植物生长面积之间的比值，该比值反映了水生植物在目标水域中的分布密度，通过考虑水生植物的分布密度，可以更准确地评估水生植物的覆盖度，从而反映植物对水域的占据程度，计算水生植物种群数量和投影面积的指数函数，反映水生植物种群的增长趋势，指数函数的形式考虑了种群数量和投影面积之间的相互关系，更好地反映水生植物种群的生长趋势，对评估覆盖度提供了参考依据，计算了光照覆盖度与水生植物形状尺寸评分之间的比值的自然对数，该比值反映了光照对水生植物分布的影响程度，有通过考虑光照的影响，可以更准确地估计水生植物的分布情况，从而影响覆盖度的评估结果，计算水生植物植被层次与覆盖度评估调整因子之间的指数关系，水生植物植被层次反映了植被的垂直分布情况，而覆盖度评估调整因子表示对覆盖度进行调整的参数，该计算综合考虑了植被层次和评估调整因子对覆盖度的影响，使得评估结果更符合实际情况，通过计算了覆盖度评估调整因子和水生植物形状尺寸评分的自然对数倒数，考虑了调整因子和形状尺寸评分对覆盖度的影响程度，有益效果是，通过对数倒数操作，将调整因子和形状尺寸评分的关系控制在合适的范围内，使得评估结果更加合理和稳定。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据生长周期分析，以生成生长周期数据；

步骤S42：根据生长速率数据对生长周期数据进行生长趋势预测，从而得到生长趋势预测数据；

步骤S43：对生长趋势预测数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；

步骤S44：根据群落结构数据对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据；

步骤S45：通过群落约束数据对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据。

本发明通过对生长速率数据进行周期分析，可以确定水生植物的生长周期。生长周期是指水生植物从一次生长到下一次生长所经历的时间间隔，可以用于研究水生植物的生长规律和生态适应性。了解生长周期有助于预测水生植物的生长行为和生态功能，为水生态环境保护提供参考。通过对生长周期数据进行生长趋势预测，可以推测水生植物未来的生长趋势。生长趋势预测可以基于过去的生长速率数据进行趋势分析和模型建立，从而预测水生植物的生长状态和可能的变化趋势。这有助于预测植物的生态功能和生态系统的变化，为水生态环境保护提供预警和管理决策依据。通过对生长趋势预测数据进行曲线拟合，可以构建水生物的区域生长曲线。区域生长曲线反映了水生植物的生长趋势和变化规律，可以用于分析植物的生长潜力、生态特征以及对环境变化的响应。群落约束分析：通过对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，可以揭示水生物群落的相互作用和生态约束关系。群落约束数据反映了不同水生物种群之间的相对影响和竞争关系，可以用于分析群落的结构、稳定性和生态平衡情况。水生态平衡分析：通过对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，可以评估水生态系统的稳定性和平衡程度。水生态平衡数据反映了水生物种群的相互关系、能量流动和物质循环等生态过程，可以用于判断水生态系统的健康状况和生态平衡性。

优选地，步骤S44包括以下步骤：

步骤S441：对群落结构数据进行资源竞争统计分析，以获得资源竞争数据；

步骤S442：根据资源竞争数据对群落结构数据进行空间重叠度分析，生成空间重叠度参数；

步骤S443：通过空间重叠度参数对群落结构数据进行生态位分析，以生成群落生态位数据；

步骤S444：通过群落生态位数据及空间重叠度参数对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据。

本发明通过对群落结构数据进行资源竞争统计分析，可以了解水生物种群之间的资源利用情况和竞争强度。资源竞争数据反映了不同水生物种群对共享资源的需求和利用程度，可以用于评估资源利用的合理性和可能的竞争压力。通过对群落结构数据进行空间重叠度分析，可以评估水生物种群之间的空间利用重叠程度。空间重叠度参数反映了不同水生物种群在空间上的分布重叠情况，可以用于研究种群间的相互作用和竞争关系。通过对群落结构数据进行生态位分析，可以了解水生物种群在生态位空间中的分布和利用情况。群落生态位数据反映了不同水生物种群的生态位特征和生态位分配策略，可以用于研究种群间的生态位分化和生态位重叠。通过对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，结合群落生态位数据和空间重叠度参数，可以揭示水生物种群之间的相互作用和约束关系。群落约束数据反映了不同水生物种群之间的相对影响和竞争关系，用于分析群落的结构稳定性和生态平衡性。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对水生态平衡数据及水生植物图像进行模型参数化，以生成水体数字孪生参数；

步骤S52：对水体数字孪生参数进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；

步骤S53：通过水生数字孪生模型对水生物区域生长曲线进行植物生长轨迹分析，以获得植物生长轨迹；

步骤S54：根据群落约束数据对植物生长轨迹进行植物生长形态分析，生成时序生长形态数据；

步骤S55：通过水生数字孪生模型利用水生植物时步生长模拟计算公式对水生物区域生长曲线进行动态生长演算，以生成生长演算数据；

步骤S56：根据目标水域水质特征数据对生长演算数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据。

本发明通过对水生态平衡数据进行参数化，可以将实际水生态系统的特征和状态转化为数字化的参数。这些参数包括水质指标、营养盐浓度、生物群落结构等，用于描述水体的环境特征和生态平衡状态。参数化水生植物图像可以提取植物的特征参数，如植被覆盖度、植物密度等。生成水体数字孪生参数有助于量化水生态系统的特征和状态，为后续的数字孪生模拟提供输入数据。通过对水体数字孪生参数进行模拟，可以构建水生数字孪生模型。数字孪生模型是对实际水生态系统进行仿真和模拟的数学模型，能够模拟水体的动态变化和生物群落的演化过程。通过数字孪生模拟，可以在计算机中重现实际水生态系统的特征和行为，通过水生数字孪生模型对水生物区域的生长曲线进行分析，可以模拟和预测植物在水体中的生长轨迹。植物生长轨迹反映了植物的生长过程、空间分布和时序变化。通过分析植物生长轨迹，可以了解植物的生长特征、响应环境的能力和生态功能。根据群落约束数据对植物生长轨迹进行形态分析，可以了解植物的生长形态特征和变化规律。植物生长形态数据包括植物的生长速率、高度、叶面积等形态参数。通过分析植物的生长形态，可以评估植物的生长状态、生理状况和适应性。通过水生数字孪生模型和生长模拟计算公式，对水生物区域的生长曲线进行动态生长演算。生长演算数据可以提供水生物区域在不同时间点的生长状态和生物量变化情况。动态生长演算数据反映了水生生物的生长动态和时序变化，可以用于研究不同因素对水生生物生长的影响和预测未来的生长趋势。根据目标水域的水质特征数据，结合生长演算数据，进行最佳收割计算。最佳收割数据包括最佳收割时间、收割强度和收割区域等信息。通过最佳收割计算，可以优化水生植物的管理和利用方式，实现经济效益和生态效益的平衡。

优选地，步骤S55中的水生植物时步生长模拟计算公式具体为：

其中，P(t)为所模拟的t时间变量下的水生植物生长演算值，G为区域内水生植物生物量，r为水生植物固有生长率，K水生植物单位时间内的死亡率，H为水生植物的资源利用率，A为区域内可利用资源总量，P₀为水生植物初始生长量，n为水生植物环境适应率参数，F为群落约束因子，W(t)为所模拟的t时间变量下的生长饱和度。

本发明通过计算水生植物的基础增长量，考虑了生长率、死亡率和资源利用率，可以综合评估水生植物的生长趋势和速度，通过计算了区域内水生植物的生物量增长率，生物量增长率受到水生植物固有生长率r、死亡率K和资源利用率H的影响，考虑了生长、死亡和资源利用等因素，能够更准确地估计水生植物的生物量变化趋势，通过计算了区域内可利用资源总量与水生植物初始生长量之间的比值的自然对数，该比值反映了资源的相对供应量，对植物生长的影响进行量化，考虑资源供应的相对数量，可以更准确地估计植物的生长状况，为后续计算提供了基础，通过计算了水生植物环境适应率参数和群落约束因子对植物生长的综合影响，水生植物环境适应率参数n反映植物对环境变化的适应能力，而群落约束因子F表示植物生长受到群落内其他植物的竞争和限制程度，考虑了植物的适应能力和群落竞争的影响，使得模拟计算更贴近实际情况，通过计算了所模拟的t时间变量下的生长饱和度的平方根，生长饱和度表示植物对资源的利用程度，即资源供应与植物需求之间的匹配程度，通过平方根操作，将生长饱和度的范围控制在合适的区间内，使得模拟结果更加稳定和可靠，公式综合考虑资源供应、适应能力、群落竞争和生长饱和度等因素，提供了更准确的水生植物生长演算值，有助于理解和预测水生植物的生态系统动态变化。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行区域收割效益分析，以生成区域收割效益数据；

步骤S62：根据区域收割效益数据对收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割优先级评估处理，生成收割优先级数据；

步骤S63：对收割优先级数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；

步骤S64：根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；

步骤S65：利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

本发明通过对待收割危害水生植物图像和最佳收割数据进行分析，可以评估不同区域的收割效益。区域收割效益数据包括收割植物的数量、生物量、覆盖面积等信息。通过分析区域收割效益，可以确定不同区域的收割优先级和收割效果，为后续的收割决策提供依据。根据区域收割效益数据，对收割危害水生植物图像和最佳收割数据进行处理，确定不同区域的收割优先级。收割优先级数据反映了不同区域的收割紧迫程度和重要性，帮助确定收割的顺序和资源分配。通过收割优先级评估，可以合理安排收割作业，最大程度地提高收割效益。根据收割优先级数据，进行收割决策分析，制定最佳收割策略。最佳收割策略考虑了不同区域的收割优先级、收割效益以及资源和时间的限制。通过收割决策分析，可以确定收割的时间安排、收割的方式和策略，以实现最大的收割效益和水生态环境保护的目标。据最佳收割策略，利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割作业。水体机器人可以精确执行收割任务，有效控制水生植物的数量和覆盖面积。收割后，通过对水域特征数据的收集和分析，可以评估收割效果和水生态系统的变化，利用收割后的水域特征数据，对水生数字孪生模型进行动态迭代优化。通过将实际收割效果反馈到数字孪生模型中，可以不断调整模型参数和预测结果，提高模型的准确性和适应性。优化后的水生数字孪生模型可以更准确地预测水生植物的生长状况和收割需求，从而执行水生植物的动态收割作业。通过动态迭代优化水生数字孪生模型，可以实现对水生植物收割作业的持续改进和优化，提高水生态环境保护的效果。

附图说明

图1为本发明一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法的步骤流程示意图；

图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；

图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实例提供一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法。所述基于水生植物收割的水生态环境保护的方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。

请参阅图1至图4，本发明提供一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，以生成目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物图像及水生植物特征数据；

步骤S2：对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像；

步骤S3：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；通过水质特征时序数据对水生植物特征数据进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据；

步骤S4：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据；

步骤S5：对水生态平衡数据及水生植物图像进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；通过水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，以生成水生植物生长数据；根据目标水域水质特征数据对水生植物生长数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据；

步骤S6：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

本发明通过传感器检测目标水域的水质参数，可以获得溶解氧浓度、水域pH值、溶解盐、有机物和无机物等水质特征数据。，采集水生植物数据，包括水生植物图像和特征数据。这些数据是后续分析和决策的基础，有助于全面了解目标水域的水质状况和水生植物分布情况。通过对目标水域的水质特征数据进行分析，可以揭示水生态特征，例如水体富营养化程度、有害物质污染等。，利用这些水质特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，标记出危害水生植物。这些分析结果有助于识别和定位具有危害性的水生植物，为后续的收割决策提供依据。通过计算水生植物覆盖度指数和分析水质特征数据的时序变化，可以获取水生植物的生长速率数据。这些数据反映了水生植物的生长趋势和水质状况的变化。通过统计分析和计算，可以得到水生植物的平均生长速率，为后续的生长曲线拟合和平衡分析提供依据。通过对水生植物覆盖度指数和生长速率数据的分析，可以构建水生物区域生长曲线，并进行水生态平衡分析。这样可以评估水生植物的生态影响，判断水生态系统的健康状态，通过数字孪生模拟，利用水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，生成水生植物的生长数据。根据目标水域的水质特征数据，计算出最佳收割数据，包括收割时机、收割量等。这样可以实现对水生植物生长状态的预测和最优收割策略的制定。通过收割决策分析，利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据。收割后的数据可以与原始数据进行对比和分析，评估收割效果和水生态环境的改善情况。，利用收割后的数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，改进模型的准确性和可靠性，以指导未来的收割作业和环境保护措施。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于水生植物收割的水生态环境保护的方法的步骤包括：

步骤S1：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，以生成目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物图像及水生植物特征数据；

本实施例中，根据需要检测的水质参数，选择适合的传感器设备。不同的水质参数可能需要不同的传感器类型，例如溶解氧浓度可以使用氧电极传感器，PH值可以使用PH电极传感器等。将选定的传感器设备安装在目标水域内。传感器的安装位置应该能够代表性地反映整个水域的水质特征，可以选择安装在水体中心或者多个代表性位置。通过传感器对目标水域进行水质参数检测。传感器会实时测量水体中的各项参数，并将数据记录下来。将传感器获取的水质特征数据进行记录和存储。可以使用数据记录仪或者连接到计算机系统的接口设备进行数据的实时记录和存储。确保数据的准确性和完整性。在目标水域内进行水生植物的数据采集。可以使用相机或者其他图像采集设备拍摄水生植物的图像，并记录相关的水生植物特征数据，如植物的种类、数量、分布情况等。

步骤S2：对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像；

本实施例中，对目标水域的水质特征数据进行水生态特征分析。这可以包括计算水体的营养盐浓度、溶解氧饱和度、水体透明度等水质指标，以及评估水体的富营养化、水体健康状态和生态系统稳定性等。基于水生态特征数据，进行水生植物图像的危害物种识别。这可以利用机器学习或图像处理算法，对水生植物图像进行分析和分类。将被识别为危害物种的水生植物进行图像映射。这可以通过在水生植物图像上进行标记、绘制边界框或其他方式来实现。根据危害物种的图像映射结果，生成待收割的危害水生植物图像。这可以通过从原始水生植物图像中提取危害物种区域，并生成新的图像或图像剪辑来实现。

步骤S3：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；通过水质特征时序数据对水生植物特征数据进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据；

本实施例中，利用水生植物特征数据，进行水生植物图像的植物覆盖度计算。植物覆盖度是指水域表面被水生植物所覆盖的比例。可以通过图像处理技术，如阈值分割、边缘检测等方法，将水生植物区域提取出来，并计算其在整个图像中的占比，以获取水生植物的覆盖度。对目标水域的水质特征数据进行时序分析。可以使用统计方法和数据分析工具，对水质特征数据进行趋势分析、周期性分析或相关性分析，以获取水质参数随时间变化的趋势和规律。基于水质特征时序数据，对水生植物特征数据进行生长速率的统计分析。可以通过计算水质参数的变化速率和水生植物特征数据的变化速率之间的关系，来估计水生植物的平均生长速率。

步骤S4：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据；

本实施例中，利用水生植物覆盖度指数和生长速率数据，对不同水生植物区域的生长曲线进行拟合。可以使用适当的拟合方法，如多项式拟合、指数拟合等，根据水生植物覆盖度指数和生长速率的关系来构建生长曲线模型。将拟合得到的生长曲线模型应用于不同水生植物区域，以构建水生物区域生长曲线。将拟合模型应用于每个区域的水生植物覆盖度指数数据，可以预测每个区域的生长速率，并描绘出该区域的生长曲线。对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析。通过分析不同区域的生长曲线，可以评估水生植物在各个区域的生长状态和水生态系统的平衡情况。可以观察曲线的趋势、斜率变化等指标，以判断水生植物的生长趋势和生态系统的稳定性。

步骤S5：对水生态平衡数据及水生植物图像进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；通过水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，以生成水生植物生长数据；根据目标水域水质特征数据对水生植物生长数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据；

本实施例中，利用水生态平衡数据和水生植物图像，构建水生数字孪生模型。数字孪生模拟是将实际水生态系统的数据和特征与数学模型相结合，创建一个虚拟的水生态系统模型。可以使用数学建模和仿真技术，将水生态平衡数据和水生植物图像转化为模型的输入和初始状态，以构建具有相似特征和行为的虚拟水生态系统。通过水生数字孪生模型，对水生植物特征数据进行动态生长演算。将实际的水生植物特征数据输入到数字孪生模型中，模拟水生植物在虚拟水生态系统中的生长过程。可以使用数学模型和算法，考虑生长因素如光照、温度、营养盐浓度等，并模拟水生植物的生长、繁殖和消亡等动态变化。根据目标水域的水质特征数据，对水生植物生长数据进行最佳收割计算。基于数学模型和优化算法，考虑水质特征数据和收割目标，确定最佳的收割策略和时间点。可以通过目标函数的优化，如最大化收益、最小化生态影响等，计算出最佳收割数据，包括收割时间、收割区域等。

步骤S6：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

本实施例中，对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割决策分析。根据待收割危害水生植物的图像数据和最佳收割数据，结合收割目标和约束条件，进行决策分析，确定最佳的收割策略。可以考虑多个因素，如水生植物的分布情况、生态影响、收割成本等，以构建最佳的收割策略。根据最佳收割策略，利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割。水体机器人可以配备植物收割工具，如切割器、割草器等，通过自主或远程控制的方式进行收割作业。按照最佳收割策略的要求，水体机器人在水域中定位、导航，并执行收割操作，将目标水生植物进行收割。收割完成后，水体机器人将收割后的水域特征数据进行反馈。可以使用传感器和摄像设备等技术手段，采集收割后的水质特征数据、水生植物分布情况等相关信息。这些数据可以用于评估收割效果、监测水域的生态变化，并进一步优化水生数字孪生模型。利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化。将收割后的水域特征数据与原始的水生态平衡数据结合，对水生数字孪生模型进行更新和优化。可以通过比较收割前后的数据差异，调整模型参数和算法，以提高模型的准确性和可靠性，并执行更精确的水生植物动态收割作业。

本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：

步骤S11：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，获取目标水域水质参数；

步骤S12：对目标水域水质参数进行水质特征分析，以获取目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；

步骤S13：利用计算机视觉技术对目标水域进行水生植物图像采集，获取水生植物图像；

步骤S14：对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物特征数据。

本发明通过传感器对目标水域进行水质参数检测，可以获取溶解氧浓度、水域pH值、溶解盐、有机物和无机物等水质参数数据。这些数据可以提供关于水质状况的准确信息，为后续的水质特征分析和环境保护决策提供基础。通过对目标水域的水质参数进行分析，可以揭示水体的特征，例如水体富营养化程度、有害物质污染等。这有助于了解水质状况，及早发现水环境问题，并采取相应的保护措施。水质特征分析可以提供对水体污染源和污染程度的认识，为制定水生态环境保护策略和措施提供科学依据。通过计算机视觉技术对目标水域进行水生植物图像采集，可以获取水生植物的分布情况和密度信息。这有助于了解水生植物的空间分布特征，利用水生植物图像采集的数据，可以使用图像处理和机器学习算法对水生植物进行分类和识别。这有助于及早发现和管理危害水生态环境的植物种类，采取相应的控制措施，维护水生态系统的平衡和健康。通过水生植物数据采集，可以获取水生植物的特征数据，例如生长速率、覆盖度等。这些数据提供了对水生植物生长状况和分布的了解，有助于评估水生态系统的健康状态和水生植物对水质的影响。水生植物数据的采集可以帮助构建水生物区域生长曲线，并进行水生态平衡分析。通过分析水生植物的生长趋势和水质变化，可以评估水生植物的生态影响，判断水生态系统的健康状况，为后续的收割决策和优化提供参考。

本实施例中，选择适当的水质传感器，如溶解氧传感器、PH传感器、盐度传感器等，根据需要检测的水质参数进行选择，在目标水域中合适的位置安装传感器，确保传感器能够准确地测量水体的水质参数，连接传感器与数据采集系统，确保传感器的数据能够被准确地记录和存储，进行水质参数检测，根据传感器的测量原理和操作说明，对目标水域中的水质参数进行实时或定期的检测，进行水质特征分析，根据水质参数数据，计算得到水质特征指标。例如，通过溶解氧浓度数据可以计算水体的氧化还原能力，通过pH值可以评估水体的酸碱性等，根据需求，选择适当的水质特征指标进行分析和提取。可以使用统计分析、数据挖掘或机器学习等方法，对水质参数进行分析和处理，以获取目标水域的水质特征数据，配置合适的图像采集设备，如无人机、摄像机等，确保能够获取高质量的水生植物图像，进行水生植物图像采集，根据规划的区域和路径，使用图像采集设备对目标水域中的水生植物进行拍摄。可以采用不同角度和距离的拍摄方式，以获取全面和详细的水生植物图像，确保图像采集的质量和准确性，注意光照、对焦和稳定性等因素，以获取清晰、准确的水生植物图像，在目标水域中进行水生植物数据采集，可以使用人工采集或辅助工具进行。人工采集可以通过潜水员或船只进行，辅助工具可以使用捕捞网、水下摄像机等，采集水生植物的相关特征数据，如种类、数量、密度、分布等。可以使用标本采集、拍摄照片、记录观察数据等方式进行，对采集到的水生植物数据进行整理和记录，包括对每个样本或观察点的描述、位置信息等。

本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：

步骤S21：对目标水域水质特征数据进行水生植物群落结构分析，生成群落结构数据；

步骤S22：根据群落结构数据对目标水域水质特征数据进行水域营养循环分析，以生成水域营养循环数据；

步骤S23：通过水域营养循环数据对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；

步骤S24：根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；

步骤S25：将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像。

本发明通过对目标水域水质特征数据进行分析，可以了解水生植物群落的组成情况，包括不同种类水生植物的数量、密度和空间分布等。这有助于评估水生植物的多样性和群落结构，为水生态环境保护和管理提供基础数据。通过群落结构分析，可以评估水生植物群落的健康状况。例如，通过测量水生植物的生物量和覆盖度等参数，可以判断水生植物群落的繁茂程度和生长状态，从而推测水体富营养化、污染等问题。通过水域营养循环数据对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，可以评估水生态系统的健康状况。例如，分析水体中的有机物和无机物参数，可以判断水体中的污染程度和生态风险，为保护水生态系统提供依据。水生态特征分析可以揭示水生态系统中的生态问题和生态关键点。通过分析水生态特征数据，可以发现水体中的异常现象、污染源、生态扰动等，有助于及早发现和解决水环境问题，通过对水生态特征数据进行分析，结合水生植物图像，可以进行危害物种识别。识别危害物种的水生植物可以帮助及早发现和监测具有潜在危害的植物，例如入侵物种或有毒植物。这有助于采取相应的措施来控制和管理这些危害物种，维护水生态系统的稳定和生态安全。通过图像映射，将危害物种水生植物标记在图像上，可以实现对危害物种的精确定位。生成待收割危害水生植物图像可以为决策制定提供辅助信息。通过观察图像中的危害物种水生植物分布情况，可以评估危害程度和危害范围，从而制定相应的收割计划和管理策略。

本实施例中，对水生植物数据进行分类和统计，根据不同的物种和数量，确定水生植物在水域中的群落结构，分析水质特征数据与水生植物群落结构之间的关系，可以使用统计分析、生态学指数等方法，评估水质对水生植物群落结构的影响，根据分析结果，生成水生植物群落结构数据，包括水生植物的物种组成、丰度、多样性指数等信息，利用水生植物群落结构数据，分析水域中的营养物质循环过程。营养物质包括氮、磷等，根据水质特征数据和水生植物群落结构数据，计算营养物质的输入、输出和循环过程。可以考虑水生植物的吸收、分解、沉积等过程，分析水域中营养物质的循环速率、循环路径等，评估水域的营养状况和循环效率，基于水域营养循环数据，分析水质特征数据在水生态系统中的生态效应和影响，分析水质特征数据对水生态系统中其他生物群落的影响，如浮游生物、底栖生物等，根据分析结果，生成水生态特征数据，包括水生态系统的生态指标、生物多样性指数等信息，利用水生态特征数据和水生植物图像数据，建立危害物种水生植物的识别模型，提取水生植物图像中的特征，可以使用计算机视觉技术、图像处理算法等方法，将图像转换为可用于识别的特征向量，使用建立的识别模型对水生植物图像进行分类和识别，判断是否为危害物种水生植物，确定采集图像的方式和设备，可以使用无人机、摄影机等设备进行图像采集，在目标水域中采集危害物种水生植物的图像，覆盖不同角度和区域，对采集的图像进行处理和整理，包括图像去噪、裁剪、调整等操作，以保证图像质量和可用性。

本实施例中，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：根据水生态特征数据对群落结构数据进行生物干扰分析，生成物种生物干扰数据；

步骤S242：对物种生物干扰数据进行入侵风险评估，以生成入侵风险数据；

步骤S243：根据入侵风险数据对群落结构数据进行侵占性物种分析，以获取侵占性物种数据；

步骤S244：根据水生态特征数据对水生植物特征数据进行水体富营养化指标提取，生成富营养化数据；

步骤S245：根据富营养化数据对群落结构数据进行富营养化指示物种检测，以获取富营养化物种数据；

步骤S246：根据侵占性物种数据及富营养化物种数据进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物。

本发明通过对水生态特征数据和群落结构数据进行分析，可以评估物种间的生物干扰情况。例如，识别出竞争、捕食、共生等不同类型的干扰关系，了解物种间相互作用的强度和方向。这有助于揭示物种间的竞争关系、食物链关系等生态过程，为保护水生态系统提供重要的参考信息。生物干扰分析可以评估生态系统的稳定性。通过分析物种间的干扰关系，可以判断生态系统中是否存在过度竞争、捕食压力过大等问题，从而评估生态系统的稳定性和可持续性。通过对物种生物干扰数据进行入侵风险评估，可以识别潜在的入侵物种。入侵物种是指能够快速扩张并对当地生态系统造成负面影响的外来物种。评估入侵风险可以帮助识别可能引入的新物种，并采取相应的预防措施来减少其入侵潜力，维护本地生态系统的完整性。通过对群落结构数据进行侵占性物种分析，可以识别出具有侵占性的物种。侵占性物种是指能够迅速占据并改变生态系统的物种，对当地生物多样性和生态过程造成不利影响。识别侵占性物种有助于及早发现并采取措施控制其扩散，维护本地生态系统的健康。通过根据水生态特征数据对水生植物特征数据进行分析，可以提取富营养化指标。富营养化是指水体中过多的营养物质(如氮、磷等)，导致水体中植物生长过度，引发藻类水华等问题。提取富营养化指标可以评估水体的富营养化状况，包括营养盐浓度、叶绿素含量等。这有助于了解水体的健康状况，及时采取措施来减少营养物质的输入，防止富营养化现象的发生。通过根据富营养化数据对群落结构数据进行分析，可以检测富营养化物种。富营养化物种是适应富营养化环境并能够大量繁殖的物种，它们在水体富营养化过程中起到重要作用。识别富营养化物种有助于了解富营养化过程中的生物响应，为富营养化治理提供参考依据。通过侵占性物种数据和富营养化物种数据的分析，可以识别出危害物种。危害物种是指对水生态系统造成实质性威胁的物种，如入侵物种和富营养化物种等。识别危害物种有助于及早采取措施进行管理和控制，保护水生态系统的健康和生物多样性。

本实施例中，收集与目标水体相关的生物学数据，包括物种组成、数量、分布等信息。这些数据可以通过生物调查、采样和监测等方法获取。根据收集到的数据，分析水生生物群落的组成和结构。可以使用统计学方法和生态学指标对群落数据进行分析，如物种多样性指数、相对丰度等。根据群落结构数据，评估可能存在的生物干扰情况。生物干扰可以包括入侵物种、竞争物种、食物链变化等。通过比较群落结构数据与正常生态状态的差异，可以确定存在的生物干扰类型和程度。根据生物干扰分析的结果，整理并记录物种生物干扰数据。这些数据可以包括受干扰物种的名称、数量、分布范围以及与其他物种的相互作用等信息。据入侵物种的特征和生态学知识，确定评估入侵风险的指标。这些指标可以包括物种的繁殖力、扩散能力、适应性等。根据物种生物干扰数据和评估指标，对每个物种进行入侵风险评估。评估可以采用定性或定量方法，根据评估结果判断物种的入侵风险程度。根据入侵风险数据和群落结构数据，识别具有较高入侵风险的物种。这些物种可能对当地生态系统造成破坏或竞争优势。整理并记录具有较高入侵风险的物种数据，包括物种名称、入侵风险等级和可能的影响。根据水生态特征数据，计算提取水体富营养化的指标。常用的指标包括总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH3-N)等。将提取的水体富营养化指标与水生植物特征数据进行关联分析，生成富营养化数据。这些数据可以包括富营养化程度、富营养化区域、富营养化物种等信息。根据富营养化数据和群落结构数据，识别对富营养化环境敏感的指示物种。这些物种通常对高营养盐水域有较高的适应性和繁殖力。整理并记录对富营养化环境敏感的指示物种数据，包括物种名称、富营养化指示程度等信息。根据侵占性物种数据和富营养化物种数据，识别可能对水生生态系统造成危害的物种。这些物种可能具有高入侵风险并且适应富营养化环境。针对识别出的危害物种，进行标记和记录，以便后续的管理和控制措施。

本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：

步骤S31：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物空间分布分析，以获得植物空间分布数据；

步骤S32：对植物空间分布数据进行密度计算，生成植物密度数据；

步骤S33：根据植物空间分布数据利用水生植物覆盖度指数评估公式对植物密度数据进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；

步骤S34：对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；

步骤S35：对水生植物特征数据进行瞬时生长速率计算，以生成瞬时生长速率；

步骤S36：通过水质特征时序数据对瞬时生长速率进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据。

本发明通过对水生植物图像进行空间分布分析，可以获取水生植物在目标水域中的分布情况。这有助于了解水生植物的生态特征、种群密度和分布范围等信息，为水生态环境保护提供基础数据。通过对植物空间分布数据进行密度计算，可以获得水生植物的密度数据。植物密度反映了单位面积内水生植物的数量，可用于评估植物种群的繁茂程度和生态功能。这对于了解水生植物的数量变化、评估生态系统的健康状况以及制定相应的管理措施具有重要意义。通过计算植物覆盖度，可以量化水生植物在水域中的覆盖程度。水生植物覆盖度指数是指水域表面被水生植物所覆盖的比例，可用于评估水生植物对水体的影响和水生态系统的稳定性。这有助于监测水生植物的生长状况、判断水体富营养化程度以及指导水生态环境的保护与管理。通过对水质特征数据进行时序分析，可以获得水质的时变信息。时序数据反映了水质参数随时间的变化趋势，可以用于监测水体的水质状态、识别水质异常事件以及评估水体的健康状况。这对于及早发现水质问题、采取相应的治理措施具有重要意义。通过计算瞬时生长速率，可以评估水生植物的生长状态和生态适应性。瞬时生长速率反映了水生植物在特定时间段内的生长速度，可用于分析植物的生长趋势、响应环境变化以及识别异常生长情况。这有助于了解水生植物的生态功能和生态系统的稳定性。通过对瞬时生长速率进行平均生长速率统计分析，可以得到水生植物的平均生长速率数据。平均生长速率反映了水生植物在一段时间内的平均生长速度，可用于分析植物的整体生长趋势和生长潜力。这对于评估水生植物的生态功能、判断水生态系统的稳定性以及制定合理的生态保护措施具有重要意义。

本实施例中，根据水生态特征数据，分析群落结构数据中存在的生物干扰情况。生物干扰可以包括其他生物物种的竞争、捕食、寄生等，针对每个物种，评估其对群落结构的影响程度，可以通过生态学指标和统计分析等方法进行量化，根据分析结果，生成物种生物干扰数据，包括每个物种的干扰程度、影响范围等信息，根据物种生物干扰数据，评估每个物种的入侵风险。入侵风险指物种对目标水域的潜在威胁程度，考虑物种的生物学特性、生态位、传播途径等因素，确定每个物种的入侵潜力，生成入侵风险数据，包括每个物种的入侵风险等级、潜在传播范围等信息，根据入侵风险数据，筛选出具有较高入侵风险的物种，这些物种具有潜在的侵占性特征，分析侵占性物种对群落结构的影响，例如对其他物种的竞争、占据生境等，评估侵占性物种的扩散能力和适应性，考虑其在目标水域中的适应性和传播潜力，利用水生态特征数据，提取水体富营养化的指标，如总氮、总磷等，分析水体富营养化指标的变化趋势和水质状况，评估目标水域是否存在富营养化问题，可以使用统计分析、指标计算公式等方法，计算富营养化指标的浓度、负荷等参数，生成富营养化数据，包括水体富营养化指标的数值、空间分布等信息，根据富营养化数据，筛选出富营养化指示物种。这些物种对水体富营养化具有较高的敏感性和响应性，分析富营养化指示物种在群落结构中的分布和丰度变化。这些物种通常在富营养化环境中具有较高的生长率和竞争能力，使用适当的生物监测方法，例如样点调查、生物标志物分析等，检测富营养化指示物种的存在和丰度，结合侵占性物种数据和富营养化物种数据，识别潜在的危害物种水生植物。这些物种具有同时具备侵占性和富营养化特征，比较两个数据集中的物种列表，找出共同存在的物种，以标记危害物种水生植物。

本实施例中，对水生植物图像数据，进行植物空间分布分析。可以使用图像处理和分析技术，如图像分类、目标检测和分割等方法，识别和提取水生植物的分布信息。根据植物空间分布分析的结果，整理并记录植物的空间分布数据。这些数据可以包括植物的位置坐标、覆盖面积、密度等信息。根据植物空间分布数据，计算植物的密度。密度可以通过在特定区域内的植物数量除以该区域的面积来计算。整理并记录计算得到的植物密度数据，包括不同区域或时间段的密度值。根据特定的水生植物覆盖度指数评估公式，将植物密度数据转换为植物覆盖度。具体的评估公式可以根据研究需求和实际情况选择。整理并记录计算得到的水生植物覆盖度指数数据，可以包括不同区域或时间段的覆盖度值。使用收集到的水质特征数据，进行时序分析。可以使用统计学方法、时间序列分析或其他相关技术，对水质特征数据的变化趋势、周期性和季节性进行分析。根据水生植物的数量和分布变化，计算瞬时生长速率。整理并记录计算得到的瞬时生长速率数据，可以包括不同时间点的速率值。据水质特征时序数据和瞬时生长速率数据，进行平均生长速率的统计分析。可以计算每个时间段内的平均生长速率，或者对整个时间序列进行平均速率计算。整理并记录统计分析得到的生长速率数据，可以包括不同时间段的平均速率值。

本实施例中，步骤S33中的水生植物覆盖度指数评估公式具体为：

其中，C为水生植物覆盖度指数评估指数，b为目标水域面积，a为水生植物生长的面积，R为水生植物种群数量，T为水生植物的投影面积，B为光照覆盖度，V为水生植物的形状尺寸评分，D为植物生长密度，J为植物生存期，E为水生植物植被层次，Q为覆盖度评估调整因子，τ为植物水下根部面积。

本发明通过计算目标水域面积与水生植物生长面积之间的比值，该比值反映了水生植物在目标水域中的分布密度，通过考虑水生植物的分布密度，可以更准确地评估水生植物的覆盖度，从而反映植物对水域的占据程度，计算水生植物种群数量和投影面积的指数函数，反映水生植物种群的增长趋势，指数函数的形式考虑了种群数量和投影面积之间的相互关系，更好地反映水生植物种群的生长趋势，对评估覆盖度提供了参考依据，计算了光照覆盖度与水生植物形状尺寸评分之间的比值的自然对数，该比值反映了光照对水生植物分布的影响程度，有通过考虑光照的影响，可以更准确地估计水生植物的分布情况，从而影响覆盖度的评估结果，计算水生植物植被层次与覆盖度评估调整因子之间的指数关系，水生植物植被层次反映了植被的垂直分布情况，而覆盖度评估调整因子表示对覆盖度进行调整的参数，该计算综合考虑了植被层次和评估调整因子对覆盖度的影响，使得评估结果更符合实际情况，通过计算了覆盖度评估调整因子和水生植物形状尺寸评分的自然对数倒数，考虑了调整因子和形状尺寸评分对覆盖度的影响程度，有益效果是，通过对数倒数操作，将调整因子和形状尺寸评分的关系控制在合适的范围内，使得评估结果更加合理和稳定。

本实施例中，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据生长周期分析，以生成生长周期数据；

步骤S42：根据生长速率数据对生长周期数据进行生长趋势预测，从而得到生长趋势预测数据；

步骤S43：对生长趋势预测数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；

步骤S44：根据群落结构数据对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据；

步骤S45：通过群落约束数据对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据。

本发明通过对生长速率数据进行周期分析，可以确定水生植物的生长周期。生长周期是指水生植物从一次生长到下一次生长所经历的时间间隔，可以用于研究水生植物的生长规律和生态适应性。了解生长周期有助于预测水生植物的生长行为和生态功能，为水生态环境保护提供参考。通过对生长周期数据进行生长趋势预测，可以推测水生植物未来的生长趋势。生长趋势预测可以基于过去的生长速率数据进行趋势分析和模型建立，从而预测水生植物的生长状态和可能的变化趋势。这有助于预测植物的生态功能和生态系统的变化，为水生态环境保护提供预警和管理决策依据。通过对生长趋势预测数据进行曲线拟合，可以构建水生物的区域生长曲线。区域生长曲线反映了水生植物的生长趋势和变化规律，可以用于分析植物的生长潜力、生态特征以及对环境变化的响应。群落约束分析：通过对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，可以揭示水生物群落的相互作用和生态约束关系。群落约束数据反映了不同水生物种群之间的相对影响和竞争关系，可以用于分析群落的结构、稳定性和生态平衡情况。水生态平衡分析：通过对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，可以评估水生态系统的稳定性和平衡程度。水生态平衡数据反映了水生物种群的相互关系、能量流动和物质循环等生态过程，可以用于判断水生态系统的健康状况和生态平衡性。

本实施例中，根据水生植物覆盖度指数和生长速率的变化趋势，确定生长周期，生长周期是指水生植物从一个生长阶段到下一个生长阶段所经历的时间间隔，整理并记录分析得到的生长周期数据，包括不同时间段的周期值，通过分析生长速率的变化趋势，预测未来的生长趋势，可以使用时间序列分析、回归分析或其他相关的预测方法来预测生长速率的未来变化，根据生长趋势预测数据，进行曲线拟合分析，可以使用数学模型、回归分析或其他相关方法，将预测数据拟合为水生物的区域生长曲线，整理并记录拟合得到的区域生长曲线，该曲线描述了水生物在特定区域内随时间变化的生长趋势，收集与水生物群落结构相关的数据，包括不同物种的数量、分布、相互关系等信息，这些数据可以通过采样、调查或实地观察等方法获取，利用收集到的群落结构数据，对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，这可以包括物种间的相互作用、竞争关系、共生关系等，根据群落约束数据，分析水生物区域生长曲线在种群间约束下的平衡状态，考虑物种相对丰度、生态位、生态位重叠等因素，评估水生物群落的稳定性和可持续性。

本实施例中，步骤S44包括以下步骤：

步骤S441：对群落结构数据进行资源竞争统计分析，以获得资源竞争数据；

步骤S442：根据资源竞争数据对群落结构数据进行空间重叠度分析，生成空间重叠度参数；

步骤S443：通过空间重叠度参数对群落结构数据进行生态位分析，以生成群落生态位数据；

步骤S444：通过群落生态位数据及空间重叠度参数对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据。

本发明通过对群落结构数据进行资源竞争统计分析，可以了解水生物种群之间的资源利用情况和竞争强度。资源竞争数据反映了不同水生物种群对共享资源的需求和利用程度，可以用于评估资源利用的合理性和可能的竞争压力。通过对群落结构数据进行空间重叠度分析，可以评估水生物种群之间的空间利用重叠程度。空间重叠度参数反映了不同水生物种群在空间上的分布重叠情况，可以用于研究种群间的相互作用和竞争关系。通过对群落结构数据进行生态位分析，可以了解水生物种群在生态位空间中的分布和利用情况。群落生态位数据反映了不同水生物种群的生态位特征和生态位分配策略，可以用于研究种群间的生态位分化和生态位重叠。通过对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，结合群落生态位数据和空间重叠度参数，可以揭示水生物种群之间的相互作用和约束关系。群落约束数据反映了不同水生物种群之间的相对影响和竞争关系，用于分析群落的结构稳定性和生态平衡性。

本实施例中，利用收集到的群落结构数据，进行资源竞争的统计分析。可以使用各种指标和方法，如相对丰度、生态位宽度、资源利用效率等，来评估不同物种之间的资源竞争强度。根据资源竞争数据，计算不同物种之间的空间重叠度。空间重叠度可以衡量不同物种在空间上的重叠程度，反映它们之间的共享资源和竞争关系。生成描述水生物群落中物种之间空间重叠度的参数数据。根据空间重叠度参数和群落结构数据，计算不同物种的生态位。生态位是指物种在群落中所处的生态角色和资源利用方式。整理并记录生态位分析的结果，生成描述水生物群落中物种生态位的数据。根据群落生态位数据和空间重叠度参数，分析不同物种之间的种群间约束关系。考虑物种的生态位重叠、竞争关系和共存机制等因素，评估水生物区域生长曲线受到种群间约束的程度。生成描述水生物区域生长曲线在群落生态位和空间重叠度约束下的数据。

本实施例中，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对水生态平衡数据及水生植物图像进行模型参数化，以生成水体数字孪生参数；

步骤S52：对水体数字孪生参数进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；

步骤S53：通过水生数字孪生模型对水生物区域生长曲线进行植物生长轨迹分析，以获得植物生长轨迹；

步骤S54：根据群落约束数据对植物生长轨迹进行植物生长形态分析，生成时序生长形态数据；

步骤S55：通过水生数字孪生模型利用水生植物时步生长模拟计算公式对水生物区域生长曲线进行动态生长演算，以生成生长演算数据；

步骤S56：根据目标水域水质特征数据对生长演算数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据。

本发明通过对水生态平衡数据进行参数化，可以将实际水生态系统的特征和状态转化为数字化的参数。这些参数包括水质指标、营养盐浓度、生物群落结构等，用于描述水体的环境特征和生态平衡状态。参数化水生植物图像可以提取植物的特征参数，如植被覆盖度、植物密度等。生成水体数字孪生参数有助于量化水生态系统的特征和状态，为后续的数字孪生模拟提供输入数据。通过对水体数字孪生参数进行模拟，可以构建水生数字孪生模型。数字孪生模型是对实际水生态系统进行仿真和模拟的数学模型，能够模拟水体的动态变化和生物群落的演化过程。通过数字孪生模拟，可以在计算机中重现实际水生态系统的特征和行为，通过水生数字孪生模型对水生物区域的生长曲线进行分析，可以模拟和预测植物在水体中的生长轨迹。植物生长轨迹反映了植物的生长过程、空间分布和时序变化。通过分析植物生长轨迹，可以了解植物的生长特征、响应环境的能力和生态功能。根据群落约束数据对植物生长轨迹进行形态分析，可以了解植物的生长形态特征和变化规律。植物生长形态数据包括植物的生长速率、高度、叶面积等形态参数。通过分析植物的生长形态，可以评估植物的生长状态、生理状况和适应性。通过水生数字孪生模型和生长模拟计算公式，对水生物区域的生长曲线进行动态生长演算。生长演算数据可以提供水生物区域在不同时间点的生长状态和生物量变化情况。动态生长演算数据反映了水生生物的生长动态和时序变化，可以用于研究不同因素对水生生物生长的影响和预测未来的生长趋势。根据目标水域的水质特征数据，结合生长演算数据，进行最佳收割计算。最佳收割数据包括最佳收割时间、收割强度和收割区域等信息。通过最佳收割计算，可以优化水生植物的管理和利用方式，实现经济效益和生态效益的平衡。本实施例中，

本实施例中，收集与目标水域水生态平衡相关的数据，包括水质指标、水温、光照强度、营养盐浓度等信息。利用收集到的水生态平衡数据和水生植物图像，对水体数字孪生模型进行参数化。这涉及将水质参数、植物生长相关的因素以及图像特征等转化为模型可接受的形式，生成描述水体数字孪生的参数数据。基于水体数字孪生参数，进行数字孪生模拟以构建水生数字孪生模型。这可以包括对水体中植物的分布、生长过程、光合作用等进行模拟和建模。根据模拟结果，构建描述水生态系统的数字孪生模型，该模型可以模拟水生植物的生长和相互作用过程。基于水生数字孪生模型，对水生物区域的生长曲线进行植物生长轨迹分析。这可以涉及模拟不同植物物种在水体中的生长过程、生长速率、空间分布等。生成描述水生物区域植物生长轨迹的数据。根据群落约束数据，对植物生长轨迹进行形态分析。考虑不同物种的生长习性、形态特征和竞争关系，评估植物生长轨迹的形态演变过程。基于水生数字孪生模型和水生植物的时步生长模拟计算公式，对水生物区域的生长曲线进行动态生长演算。根据模拟公式和参数，计算不同时间点上水生植物的生长状态和数量变化。利用生长演算数据和水质特征数据，进行最佳收割计算。根据特定的算法和指标，评估不同时间点上的水生植物生长状态、水质状况和经济效益等因素，确定最佳收割时间和方式。

本实施例中，步骤S55中的水生植物时步生长模拟计算公式具体为：

其中，P(t)为所模拟的t时间变量下的水生植物生长演算值，G为区域内水生植物生物量，r为水生植物固有生长率，K水生植物单位时间内的死亡率，H为水生植物的资源利用率，A为区域内可利用资源总量，P₀为水生植物初始生长量，n为水生植物环境适应率参数，F为群落约束因子，W(t)为所模拟的t时间变量下的生长饱和度。

本发明通过计算水生植物的基础增长量，考虑了生长率、死亡率和资源利用率，可以综合评估水生植物的生长趋势和速度，通过计算了区域内水生植物的生物量增长率，生物量增长率受到水生植物固有生长率r、死亡率K和资源利用率H的影响，考虑了生长、死亡和资源利用等因素，能够更准确地估计水生植物的生物量变化趋势，通过计算了区域内可利用资源总量与水生植物初始生长量之间的比值的自然对数，该比值反映了资源的相对供应量，对植物生长的影响进行量化，考虑资源供应的相对数量，可以更准确地估计植物的生长状况，为后续计算提供了基础，通过计算了水生植物环境适应率参数和群落约束因子对植物生长的综合影响，水生植物环境适应率参数n反映植物对环境变化的适应能力，而群落约束因子F表示植物生长受到群落内其他植物的竞争和限制程度，考虑了植物的适应能力和群落竞争的影响，使得模拟计算更贴近实际情况，通过计算了所模拟的t时间变量下的生长饱和度的平方根，生长饱和度表示植物对资源的利用程度，即资源供应与植物需求之间的匹配程度，通过平方根操作，将生长饱和度的范围控制在合适的区间内，使得模拟结果更加稳定和可靠，公式综合考虑资源供应、适应能力、群落竞争和生长饱和度等因素，提供了更准确的水生植物生长演算值，有助于理解和预测水生植物的生态系统动态变化。

本实施例中，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行区域收割效益分析，以生成区域收割效益数据；

步骤S62：根据区域收割效益数据对收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割优先级评估处理，生成收割优先级数据；

步骤S63：对收割优先级数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；

步骤S64：根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；

步骤S65：利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

本发明通过对待收割危害水生植物图像和最佳收割数据进行分析，可以评估不同区域的收割效益。区域收割效益数据包括收割植物的数量、生物量、覆盖面积等信息。通过分析区域收割效益，可以确定不同区域的收割优先级和收割效果，为后续的收割决策提供依据。根据区域收割效益数据，对收割危害水生植物图像和最佳收割数据进行处理，确定不同区域的收割优先级。收割优先级数据反映了不同区域的收割紧迫程度和重要性，帮助确定收割的顺序和资源分配。通过收割优先级评估，可以合理安排收割作业，最大程度地提高收割效益。根据收割优先级数据，进行收割决策分析，制定最佳收割策略。最佳收割策略考虑了不同区域的收割优先级、收割效益以及资源和时间的限制。通过收割决策分析，可以确定收割的时间安排、收割的方式和策略，以实现最大的收割效益和水生态环境保护的目标。据最佳收割策略，利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割作业。水体机器人可以精确执行收割任务，有效控制水生植物的数量和覆盖面积。收割后，通过对水域特征数据的收集和分析，可以评估收割效果和水生态系统的变化，利用收割后的水域特征数据，对水生数字孪生模型进行动态迭代优化。通过将实际收割效果反馈到数字孪生模型中，可以不断调整模型参数和预测结果，提高模型的准确性和适应性。优化后的水生数字孪生模型可以更准确地预测水生植物的生长状况和收割需求，从而执行水生植物的动态收割作业。通过动态迭代优化水生数字孪生模型，可以实现对水生植物收割作业的持续改进和优化，提高水生态环境保护的效果。

本实施例中，对待收割植物图像进行预处理，如裁剪、去噪、调整图像尺寸等。对最佳收割数据进行清洗和处理，去除异常值、填补缺失值等。将提取到的特征数据与最佳收割数据相结合，分析不同区域的收割效益。可以考虑植物生长状态、植物分布密度、生态系统影响等因素，评估收割的效果和益处，生成描述不同区域收割效益的数据。这些数据可以用于后续的收割优先级评估和决策分析。对收割危害水生植物图像进行预处理，如裁剪、去噪、调整图像尺寸等。对最佳收割数据进行清洗和处理，去除异常值、填补缺失值等。根据区域收割效益数据和待收割图像的特征，计算每个区域的收割优先级。可以使用数学模型、规则系统或机器学习方法进行评估和计算。确定收割的目标和约束条件，如收割量、时间窗口、资源限制等。基于收割优先级数据和待割植物图像，制定最佳的收割策略。可以考虑收割优先级、收割量、资源利用效率等因素，以达到最佳的收割效果。根据收割决策分析的结果，制定最佳的收割策略。这包括确定收割的顺序、时间安排、收割量的分配等，以最大程度地提高收割效益。在收割过程中，对水体机器人进行监控和控制，确保按照最佳收割策略进行操作。同时，实时记录收割过程中的相关数据和观测结果。在收割完成后，对收割后的水域特征进行测量和记录。这些数据可以包括植物残留量、水质指标、生态系统参数等。将这些数据反馈到系统中，作为后续步骤的输入和分析依据。利用收集到的数据更新水生数字孪生模型，包括模型参数、规则和算法。通过比对模型预测结果与实际数据，调整模型参数，提高模型的准确性和适应性。对优化后的水生数字孪生模型进行验证和评估，确保其在收割作业中的可靠性和有效性。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于水生植物收割的水生态环境保护的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，以生成目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物图像及水生植物特征数据；

步骤S2：对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像；

步骤S3：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；通过水质特征时序数据对水生植物特征数据进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据；

步骤S4：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据；

步骤S5：对水生态平衡数据及水生植物图像进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；通过水生数字孪生模型对水生植物特征数据进行动态生长演算，以生成水生植物生长数据；根据目标水域水质特征数据对水生植物生长数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据；

步骤S6：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：

步骤S11：利用传感器对目标水域进行水质参数检测，获取目标水域水质参数；

步骤S12：对目标水域水质参数进行水质特征分析，以获取目标水域水质特征数据，目标水域水质特征数据包括溶解氧浓度数据、水域PH值、溶解盐数据、有机物参数及无机物参数；

步骤S13：利用计算机视觉技术对目标水域进行水生植物图像采集，获取水生植物图像；

步骤S14：对目标水域进行水生植物数据采集，获取水生植物特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：

步骤S21：对目标水域水质特征数据进行水生植物群落结构分析，生成群落结构数据；

步骤S22：根据群落结构数据对目标水域水质特征数据进行水域营养循环分析，以生成水域营养循环数据；

步骤S23：通过水域营养循环数据对目标水域水质特征数据进行水生态特征分析，以生成水生态特征数据；

步骤S24：根据水生态特征数据对水生植物图像进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物；

步骤S25：将危害物种水生植物进行图像映射，以生成待收割危害水生植物图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S24的具体步骤为：

步骤S241：根据水生态特征数据对群落结构数据进行生物干扰分析，生成物种生物干扰数据；

步骤S242：对物种生物干扰数据进行入侵风险评估，以生成入侵风险数据；

步骤S243：根据入侵风险数据对群落结构数据进行侵占性物种分析，以获取侵占性物种数据；

步骤S244：根据水生态特征数据对水生植物特征数据进行水体富营养化指标提取，生成富营养化数据；

步骤S245：根据富营养化数据对群落结构数据进行富营养化指示物种检测，以获取富营养化物种数据；

步骤S246：根据侵占性物种数据及富营养化物种数据进行危害物种识别，以标记危害物种水生植物。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：

步骤S31：根据水生植物特征数据对水生植物图像进行植物空间分布分析，以获得植物空间分布数据；

步骤S32：对植物空间分布数据进行密度计算，生成植物密度数据；

步骤S33：根据植物空间分布数据利用水生植物覆盖度指数评估公式对植物密度数据进行植物覆盖度计算，以获取水生植物覆盖度指数；

步骤S34：对目标水域水质特征数据进行时序分析，以生成水质特征时序数据；

步骤S35：对水生植物特征数据进行瞬时生长速率计算，以生成瞬时生长速率；

步骤S36：通过水质特征时序数据对瞬时生长速率进行平均生长速率统计分析，以生成生长速率数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S33中的水生植物覆盖度指数评估公式具体为：

其中，C为水生植物覆盖度指数评估指数，b为目标水域面积，a为水生植物生长的面积，R为水生植物种群数量，T为水生植物的投影面积，B为光照覆盖度，V为水生植物的形状尺寸评分，D为植物生长密度，J为植物生存期，E为水生植物植被层次，Q为覆盖度评估调整因子，τ为植物水下根部面积。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：

步骤S41：通过水生植物覆盖度指数对生长速率数据生长周期分析，以生成生长周期数据；

步骤S42：根据生长速率数据对生长周期数据进行生长趋势预测，从而得到生长趋势预测数据；

步骤S43：对生长趋势预测数据进行区域生长曲线拟合，构建水生物区域生长曲线；

步骤S44：根据群落结构数据对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据；

步骤S45：通过群落约束数据对水生物区域生长曲线进行水生态平衡分析，以生成水生态平衡数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S44的具体步骤为：

步骤S441：对群落结构数据进行资源竞争统计分析，以获得资源竞争数据；

步骤S442：根据资源竞争数据对群落结构数据进行空间重叠度分析，生成空间重叠度参数；

步骤S443：通过空间重叠度参数对群落结构数据进行生态位分析，以生成群落生态位数据；

步骤S444：通过群落生态位数据及空间重叠度参数对水生物区域生长曲线进行种群间约束分析，以生成群落约束数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：

步骤S51：对水生态平衡数据及水生植物图像进行模型参数化，以生成水体数字孪生参数；

步骤S52：对水体数字孪生参数进行数字孪生模拟，构建水生数字孪生模型；

步骤S53：通过水生数字孪生模型对水生物区域生长曲线进行植物生长轨迹分析，以获得植物生长轨迹；

步骤S54：根据群落约束数据对植物生长轨迹进行植物生长形态分析，生成时序生长形态数据；

步骤S55：通过水生数字孪生模型利用水生植物时步生长模拟计算公式对水生物区域生长曲线进行动态生长演算，以生成生长演算数据；

步骤S56：根据目标水域水质特征数据对生长演算数据进行最佳收割计算，以生成最佳收割数据；

其中，步骤S55中的水生植物时步生长模拟计算公式具体为：

其中，P(t)为所模拟的t时间变量下的水生植物生长演算值，G为区域内水生植物生物量，r为水生植物固有生长率，K水生植物单位时间内的死亡率，H为水生植物的资源利用率，A为区域内可利用资源总量，P₀为水生植物初始生长量，n为水生植物环境适应率参数，F为群落约束因子，W(t)为所模拟的t时间变量下的生长饱和度。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：

步骤S61：对待收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行区域收割效益分析，以生成区域收割效益数据；

步骤S62：根据区域收割效益数据对收割危害水生植物图像及最佳收割数据进行收割优先级评估处理，生成收割优先级数据；

步骤S63：对收割优先级数据进行收割决策分析，以构建最佳收割策略；

步骤S64：根据最佳收割策略利用水体机器人对目标水域进行水生植物收割，并反馈收割后的水域特征数据；

步骤S65：利用收割后的水域特征数据对水生数字孪生模型进行动态迭代优化，以构建优化水生数字孪生模型，执行水生植物动态收割作业。