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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120259059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510743514.4，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统及方法是由韩龙江;石洪华;王海亮设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统及方法在说明书摘要公布了：基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统及方法，包括：利用人工智能与生态学模型优化代表性物种选择的物种选择单元；结合无人机无人船与原位传感器布设多尺度监测网络的监测单元；集成环境DNA（以下简称eDNA）分析、多源遥感与物联网（以下简称IoT）实时数据采集及边缘计算预处理的数据采集与处理单元；采用机器学习、数字孪生技术进行生态健康评估、趋势预测与可视化分析的数据分析和可视化单元；以及基于人工智能预测模型的报警单元。本发明实现了对黄河口浮游植物等特定物种群落动态、水体健康状况及生态系统演变趋势的精准、实时、智能化监测与预警，显著提升了监测效率、覆盖范围和预测准确性，为河口生态保护与管理提供有力技术支撑。

本发明授权基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群落特定物种与多源智能融合的生态监测系统，其特征在于，包括： 物种选择单元（100）：配置为基于人工智能算法，结合历史生态数据、实时环境因子数据以及指示物种的生态学特性数据，动态优化并选择监测目标区域内一个或多个最具代表性的特定物种作为监测对象；所述物种选择单元（100）具体配置为执行以下步骤以动态优化并选择所述特定物种： a接收所述监测目标区域的实时环境因子数据和用户设定的监测目标； b利用预设的、存储有浮游植物物种生理生态特性及指示关系的生态特征与指示价值知识库，根据所述实时环境因子数据和所述监测目标对候选指示浮游植物物种进行初步筛选和优先级排序； c将所述初步筛选的候选指示浮游植物物种的特征和所述实时环境因子数据，输入至一个或多个预先训练的基于机器学习分类回归模型，以预测并输出各候选浮游植物物种或浮游植物物种组合在当前情景下的指示有效性得分；以及 d综合所述知识库的排序结果和所述机器学习模型预测的指示有效性得分，确定并输出当前监测周期内最优的一个或一组特定浮游植物物种作为监测对象； 监测单元（200）：配置为在所述监测目标区域内，根据所述选择的特定浮游植物物种的分布特性及监测需求，布设包括固定监测站点、移动监测平台和eDNA自动采样装置的多层级、多尺度监测网络；所述移动监测平台包括集成高光谱成像仪和水质传感器的无人机，和或搭载声学探测设备、多参数水质剖面分析仪以及eDNA走航式采样系统的无人船； 数据采集与处理单元（300）：配置为通过所述监测网络中的多类型传感器和eDNA采样分析，实时或周期性采集所述特定浮游植物物种的种群数量、丰度、分布、生理状态、活动习性数据以及水质、水文、气象相关环境参数数据，并利用部署在监测站点或移动监测平台上的边缘计算节点对原始数据进行初步去噪、质量控制、特征提取和数据融合处理，得到处理后的多源数据； 数据分析和可视化单元（400）：配置为利用机器学习模型和生态模型，对所述处理后的多源数据进行综合分析，以评估浮游植物物种群落结构动态、生态系统健康状况、预测种群演变趋势，并将分析结果以多维交互式图表、热力图或三维场景形式进行可视化；所述机器学习模型包括CNN或LSTM模型，用于预测特定浮游植物物种在未来一段时期内的丰度和空间分布变化；所述生态模型包括基于数字孪生技术的动态模型，用于构建所述监测目标区域内特定水动力-水质-生态过程耦合的虚拟表征系统； 报警单元（500）：配置为基于所述数据分析和可视化单元的预测结果和生态健康评估状态，当监测指标出现显著异常变化或预测到潜在生态风险时，触发多级智能报警，并向预设用户终端推送预警信息及应对建议；所述潜在生态风险包括特定浮游植物物种数量急剧下降或有害藻华爆发风险，所述智能报警的阈值为基于历史数据模式分析和生态系统季节性节律特征进行自适应调整的动态阈值。

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