农业大数据模型-水产养殖水质智能识别

现实中农业遇到一系列问题，水质的好坏直接影响鱼类养殖的经济效益。
水质好坏从两方面来判定：
1、通过常规的水质化验来衡量水体的各项指标是否适合鱼类的生长；
2、通过水色“看”水质。水色是由水中溶解物质、悬浮颗粒及浮游生物的存在形成。
其中浮游生物的种类和数量是反映水色的主要原因。
从事渔业生产有经验的从业者可通过观察水色变化调控水质，以维持养殖水体生态系统中浮游植物、微生物类、浮游动物等合理的动态平衡。由于这些多是通过经验和肉眼观察进行判断，存在主观性引起的观察性偏倚，使得观察结果的可比性、可重复性降低，不易推广应用。

    通过模型提前进行预测，模型分类准确率为85.37%，说明水质评价模型对于新增的水色图像的分类效果较好，可将模型应用到水质自动评价系统，实现水质评价。基于数字图像处理技术的水产养殖水质智能识别模型，可以避免因眼睛观察存在的主观性观察误差，快速准确地对水质进行评价，判断水质的优劣，从而采取相应的水质调控措施，对养殖水质的管理和维护起促进作用，简单实用便于推广。