利用人工智能机器视觉技术，以形态学自动镜检法对样品中的藻类进行自动识别与分类计数。

实时藻类监测方案     快速浓缩装置       快速过滤藻类样品，单个样品前处理时间10-15min，便携式携带，使用方便。藻类智能分析系统       自动采集藻类图像，基于人工智能利用机器学习方法，对采集的图像进行智能鉴定，获取种类及计数，并对数据进行分析处理，自动生成检测报表及检

实时藻类监测方案无人采样船藻类快速浓缩装置藻类智能监测系统

定量检测结果包括：浮游植物种类组成、密度、生物量、多样性指数（Shannon-Wiener Index）。 定性检测结果包括：浮游植物种类组成。浮游植物监测/检测是水天地科技的一项重要检测指标，已累积检测上万瓶样品，检测人员具有丰富的检测经验，同时公司有一套严格的质量管理系统，把控检测过程中的每一个环节。

浮游动物监测/检测是水天地科技的一项重要检测指标，已累积检测上万瓶样品，检测人员具有丰富的检测经验，同时公司有一套严格的质量管理系统，把控检测过程中的每一个环节。

    定量结果包括以下内容：种类组成、密度、生物量、多样性指数（Shannon-Wiener Index）。 定性结果包括以下内容：种类组成。 定量采集：对于湖泊、水库、池塘、流速较缓的河流等底质为淤泥或泥沙的情况，采用1/16 m2彼得森采泥器采集；对于水深较浅的砂石底质的溪流，则采用索伯网或D型网进行定量采集。采得泥样经60目筛网筛洗后，置于白瓷盘中用镊子、吸管等工具将目标动物捡出，捡出的动物用10%的甲醛溶液固定保存。

       河湖健康评价是一个综合性的过程，旨在评估河湖的健康状况，这包括了对河湖生态系统结构完整性、抗扰动弹性以及社会服务功能可持续性的考量。评价工作基于河湖的自然状态、生态和社会服务功能，确保河湖能够提供良好的生态环境和社会服务。      评价过程包括几个关键步骤。首先，需要收集和分析河湖的相关资料，包括流域概况、水文气

水库生态监测包括水质监测、生物监测、沉积物监测及周边环境监测

        水生植物是多细胞植物体，细胞分化明显，组成各种不同功能的组织，有根、茎、叶的分化，植物体有由特化的细胞所组成的维管束。水生维管束植物与水体具有密切的关系，其分布受水深、透明度的影响极大，同时受纬度、水质、底质、其他生物等的影响也是很大的。根据水生植物与水环境的关系，以及它的形态、构造的特点，可将水生植物分为以下生态类群：挺水植物、浮

着生藻类定量检测结果包括：种类组成、密度、生物量、多样性指数（Shannon-Wiener Index）。 着生藻类定性检测结果包括：种类组成。着生藻类监测/检测是水天地科技的一项重要检测指标，已累积检测数千瓶样品，检测人员具有丰富的检测经验，同时公司有一套严格的质量管理系统，把控检测过程中的每一个环节。