1.一种水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，所述方法包括：采集水华落叶混合图像，将所述水华落叶混合图像进行灰度化来得到水华落叶混合灰度图像；

对所述水华落叶混合灰度图像按照预设落叶阈值进行阈值分割来区分落叶区域以及疑似水华区域；

对所述疑似水华区域按照预设水华阈值进行阈值分割来得到水华区域；

获取所述水华区域的面积占所述水华落叶混合图像的面积的比值，根据所述比值来判断水华污染程度以及应对措施；

所述方法还包括：

将所述水华落叶混合灰度图像按照分割阈值进行从小到大的分割，得到了预设个数的水华落叶分割图像，所述分割阈值的第一取值范围为0至225；

对所述水华落叶分割图像进行去噪，得到去噪后的所述水华落叶分割图像对应的分割阈值的取值范围由所述第一取值范围缩小至第二取值范围；

对所述水华落叶混合灰度图像在所述第二取值范围之内进行大津阈值分割来得到最佳分割阈值；

根据所述最佳分割阈值划分第一阈值范围以及第二阈值范围，在所述第二取值范围内，所述最佳分割阈值之前的分割阈值为第一阈值范围，所述最佳分割阈值之后的分割阈值为第二阈值范围；

所述落叶阈值的获取过程包括：

对所述水华落叶混合灰度图像在所述第一阈值范围之内进行阈值分割并提取最初出现落叶像素点所对应的第一初始阈值分割图像，所述第一初始阈值分割图像所对应的分割阈值为第一初始分割阈值；

定位所述第一初始阈值分割图像中的所述落叶像素点，将所述落叶像素点进行聚类，确定每个类的中心像素点并建立窗口使得每个所述窗口包含对应类中的全部所述落叶像素点；

将所述水华落叶混合灰度图像的分割阈值从所述第一初始分割阈值依次加大预设阈值数，并获取任一所述窗口的新增像素点的数量以及所述新增像素点与所述中心像素点之间的平均距离；

建立以所述新增像素点的数量为纵轴，以加大预设阈值数的次数为横轴的第一曲线图；

建立以所述平均距离为纵轴，以加大预设阈值数的次数为横轴的第二曲线图；

获取所述第一曲线图以及所述第二曲线图上达到第一总体显著程度的点，获取所述点所对应的分割阈值；

将所述分割阈值按照从小到大进行排列，并计算相邻的所述分割阈值之间的差值；

判断所述差值的平均值加上预设第一值之后再取倒数的值是否大于预设第一阈值，若是，则所述分割阈值最大者为所述落叶阈值；

所述分割阈值最大者分割出来的像素点区域为落叶区域，所有非落叶区域为疑似水华区域；

对所述疑似水华区域按照预设水华阈值进行阈值分割来得到水华区域包括：对所述疑似水华区域在所述第二阈值范围内进行阈值分割并提取最初出现像素点所对应的第二初始阈值分割图像，所述第二初始阈值分割图像所对应的分割阈值为第二初始分割阈值；

定位所述第二初始阈值分割图像中的所述像素点，将所述像素点进行聚类，确定每个类的中心像素点并建立窗口使得每个所述窗口包含对应类中的全部所述像素点；

将所述阈值分割图像的分割阈值依次加大预设阈值数，获取任一所述窗口的新增像素点的数量以及所述新增像素点与所述中心像素点之间的平均距离；

建立以所述新增像素点的数量为纵轴，以加大预设阈值数的次数为横轴的第三曲线图；

建立以所述平均距离为纵轴，以加大预设阈值数的次数为横轴的第四曲线图；

获取所述第三曲线图以及所述第四曲线图上达到第二总体显著程度的点，获取所述点所对应的分割阈值；

将所述分割阈值减去预设第三值之后取绝对值，将所述绝对值加上预设第四值之后渠道数来获取可能性；

所述可能性最大者所对应的分割阈值为所述水华阈值；利用水华阈值对疑似水华区域进行分割，大于或等于所述水华阈值的像素点区域为水华区域。

2.如权利要求1所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，获取所述第一曲线图以及所述第二曲线图上达到第一总体显著程度的点包括：获取所述第一曲线图上各点关于突变特征的第一显著程度以及所述第二曲线图上各点关于聚集特征的第二显著程度，所述第一显著程度与所述第二显著程度一一对应；

判断所述第一显著程度与与其对应的所述第二显著程度的乘积是否大于预设第一总体显著阈值，若是，则所述点达到所述第一总体显著程度。

3.如权利要求2所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，所述第一显著程度的获取过程包括：获取所述第一曲线图上第c个点所对应的第一斜率、所述第一曲线图上的点所对应的第一最大斜率以及第一最小斜率，其中，所述c为正整数，取值范围为1‑21；

将所述第一斜率减去所述第一最小斜率之后，再除以所述第一最大斜率的值为所述第c个点关于突变特征的第一显著程度。

4.如权利要求3所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，所述第二显著程度的获取过程包括：获取所述第二曲线图上第c个点所对应的第二斜率，其中，所述c为正整数，取值范围为

1‑21；

将所述第二斜率加上预设第二值之后再取倒数的值为所述第c个点关于聚集特征的第二显著程度。

5.如权利要求4所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，获取所述第三曲线图以及所述第四曲线图上达到第二总体显著程度的点包括：获取所述第三曲线图上各点关于突变特征的第三显著程度以及所述第四曲线图上各点关于聚集特征的第四显著程度，所述第三显著程度与所述第四显著程度一一对应；

判断所述第三显著程度和与其对应的所述第四显著程度的乘积是否大于预设第二总体显著阈值，若是，则所述点达到所述第二总体显著程度。

6.如权利要求5所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，所述第三显著程度的获取过程包括：获取所述第三曲线图上第c个点所对应的第三斜率、所述第三曲线图上的点所对应的第三最大斜率以及第三最小斜率，其中，所述c为正整数，取值范围为1‑15；

将所述第三斜率减去所述第三最小斜率之后，再除以所述第三最大斜率的值为所述第c个点关于突变特征的第三显著程度。

7.如权利要求1所述的水产养殖区域的污染物监测方法，其特征在于，根据所述比值来判断水华污染程度以及应对措施包括：当所述比值小于第一污染阈值时，则所述水华污染程度为轻度，采取第一应对措施，所述第一应对措施为向水华污染区域投加阻止水华繁殖的微生物菌剂；

当所述比值大于等于第一污染阈值且小于等于第二污染阈值时，所述水华污染程度为中度，采取第二应对措施，所述第二应对措施为向水华污染区域布设围栏、添加增氧机；

当所述比值大于第二污染阈值时，所述水华污染程度为重度，采取第三应对措施，所述第三应对措施为向水华污染区域喷洒絮凝剂并投放预设量的活性炭吸附剂。