一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法

本发明涉及海洋资源开发技术领域，具体涉及一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，包括以下步骤：S1：采集多波段声学数据、磁场数据和海水化学参数数据；S2：识别出生态敏感区域；S3：提取与结壳资源分布相关的深度和密度特征；S4：采用生成对抗网络模拟不同资源开采情境下的生态影响变化；S5：构建协同评价模型；S6：对协同评价模型进行动态更新；S7：生成目标区域的资源与生态影响分布图。本发明，通过构建协同评价模型，将深海结壳资源的精确评估与生态环境影响预测相结合，实现了资源开发优先级的科学划分和生态保护需求的精准设定，为深海资源的可持续开发提供了有效支持。