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龍圖騰網獲悉中國海洋大學申請的專利基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259059B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510743514.4，技術領域涉及：G06Q50/26；該發明授權基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統及方法是由韓龍江;石洪華;王海亮設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統及方法在說明書摘要公布了：基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統及方法，包括：利用人工智能與生態學模型優化代表性物種選擇的物種選擇單元；結合無人機無人船與原位傳感器布設多尺度監測網絡的監測單元；集成環境DNA（以下簡稱eDNA）分析、多源遙感與物聯網（以下簡稱IoT）實時數據采集及邊緣計算預處理的數據采集與處理單元；采用機器學習、數字孿生技術進行生態健康評估、趨勢預測與可視化分析的數據分析和可視化單元；以及基于人工智能預測模型的報警單元。本發明實現了對黃河口浮游植物等特定物種群落動態、水體健康狀況及生態系統演變趨勢的精準、實時、智能化監測與預警，顯著提升了監測效率、覆蓋范圍和預測準確性，為河口生態保護與管理提供有力技術支撐。

本發明授權基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于群落特定物種與多源智能融合的生態監測系統，其特征在于，包括： 物種選擇單元（100）：配置為基于人工智能算法，結合歷史生態數據、實時環境因子數據以及指示物種的生態學特性數據，動態優化并選擇監測目標區域內一個或多個最具代表性的特定物種作為監測對象；所述物種選擇單元（100）具體配置為執行以下步驟以動態優化并選擇所述特定物種： a接收所述監測目標區域的實時環境因子數據和用戶設定的監測目標； b利用預設的、存儲有浮游植物物種生理生態特性及指示關系的生態特征與指示價值知識庫，根據所述實時環境因子數據和所述監測目標對候選指示浮游植物物種進行初步篩選和優先級排序； c將所述初步篩選的候選指示浮游植物物種的特征和所述實時環境因子數據，輸入至一個或多個預先訓練的基于機器學習分類回歸模型，以預測并輸出各候選浮游植物物種或浮游植物物種組合在當前情景下的指示有效性得分；以及 d綜合所述知識庫的排序結果和所述機器學習模型預測的指示有效性得分，確定并輸出當前監測周期內最優的一個或一組特定浮游植物物種作為監測對象； 監測單元（200）：配置為在所述監測目標區域內，根據所述選擇的特定浮游植物物種的分布特性及監測需求，布設包括固定監測站點、移動監測平臺和eDNA自動采樣裝置的多層級、多尺度監測網絡；所述移動監測平臺包括集成高光譜成像儀和水質傳感器的無人機，和或搭載聲學探測設備、多參數水質剖面分析儀以及eDNA走航式采樣系統的無人船； 數據采集與處理單元（300）：配置為通過所述監測網絡中的多類型傳感器和eDNA采樣分析，實時或周期性采集所述特定浮游植物物種的種群數量、豐度、分布、生理狀態、活動習性數據以及水質、水文、氣象相關環境參數數據，并利用部署在監測站點或移動監測平臺上的邊緣計算節點對原始數據進行初步去噪、質量控制、特征提取和數據融合處理，得到處理后的多源數據； 數據分析和可視化單元（400）：配置為利用機器學習模型和生態模型，對所述處理后的多源數據進行綜合分析，以評估浮游植物物種群落結構動態、生態系統健康狀況、預測種群演變趨勢，并將分析結果以多維交互式圖表、熱力圖或三維場景形式進行可視化；所述機器學習模型包括CNN或LSTM模型，用于預測特定浮游植物物種在未來一段時期內的豐度和空間分布變化；所述生態模型包括基于數字孿生技術的動態模型，用于構建所述監測目標區域內特定水動力-水質-生態過程耦合的虛擬表征系統； 報警單元（500）：配置為基于所述數據分析和可視化單元的預測結果和生態健康評估狀態，當監測指標出現顯著異常變化或預測到潛在生態風險時，觸發多級智能報警，并向預設用戶終端推送預警信息及應對建議；所述潛在生態風險包括特定浮游植物物種數量急劇下降或有害藻華爆發風險，所述智能報警的閾值為基于歷史數據模式分析和生態系統季節性節律特征進行自適應調整的動態閾值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國海洋大學，其通訊地址為：266000 山東省青島市嶗山區松嶺路238號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。