采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型

对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场，利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料，基于深度学习原理，选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集，用于训练渔场预报模型。训练结果表明，4个通道组合的数据集的训练结果最优，渔汛早期（7-8月）、中期（9月）和后期（10-11月）测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证，模型的平均召回率为82.3%，平均精确率为66.6%，F1得分平均值为73.1%，预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率，可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。     

基于VMS的张网渔船捕捞努力量与网位坐标提取方法

捕捞努力量是渔业资源管理和评估领域的重要参数之一,传统捕捞努力量计算方法无法满足实时、大范围、快速统计的需要。以我国近海作业的某张网渔船为研究对象,采用BP(back propagation)神经网络模型,对张网船155在2016年和2017年北斗渔船监控系统所获取的若干连续航次的经纬度坐标、航速和航向等信息进行分析和判断,提取各航次作业的网位坐标,通过阈值筛选渔船布网位置和时间,计算放网时长,把网口迎流面积与放网时长的乘积作为网次的捕捞努力量。结合BP神经网络和阈值分析的判断结果,网位判断准确率为82%,4个航次累计捕捞时长3562.62 h,累计捕捞努力量712524(m²·h)。设计的张网渔船状态判断、确定网位、放网时长提取和捕捞努力量计算方法为张网作业分析和其捕捞强度量化提供新的研究思路。     

基于北斗船位数据的江苏渔船航次分析

北斗船舶监控系统(VMS)包含渔船的位置、航速等数据,能用于挖掘渔船作业的动态信息。利用VMS数据对江苏渔船的航次和平均离岸距离进行提取,分析不同船长、类型、作业期、地区等条件下航次和平均离岸距离的特点。结果显示:1)江苏不同作业类型渔船航次差别明显,刺网航次数量最多,占总航次数的84.6%,围网和张网作业渔船的平均离岸距离和平均作业时间大于其他作业类型,围网作业渔船最远可达174.02 km;2)江苏渔船大部分为中小型渔船,作业的平均离岸距离比较小,基本在80 km以内,平均离岸距离随着吨位和功率的增大而线性增大;3)全年的航次数量变化分布整体中间低两边高,4月、9~11月航次数较多,2月、5~7月航次数较少;4)江苏不同区县渔业差距较大,航次数最多的为南通启东市、如东县和盐城射阳县,渔船作业平均离岸距离最远的为苏州太仓市,最远可达332.38 km。研究结果可为江苏省渔业管理提供参考依据。     

基于深度学习的刺网与拖网作业类型识别研究

渔船作业类型可分为多种,作为典型近海捕捞作业方式的刺网和拖网捕捞渔船可占总船数的72.6%,准确的渔船作业类型识别可辅助渔船管理。利用北斗渔船监控系统(vessel monitoring system,VMS)数据提出一种对刺网和拖网作业分类识别的方法,因拖网和刺网渔船作业轨迹存在一定的差别,研究先提取出每艘船的航次信息,然后根据航次信息将原始刺网和拖网每条船的VMS划分为多个航次数据,根据航次数据中的经纬度数据批量画出每个航次的航迹图,再利用深度卷积神经网络模型对航迹图进行训练学习,进而实现刺网和拖网作业类型分类识别。通过使用自定义的10层CNN模型及使用迁移学习和模型微调方法调整后的VGG-16模型进行对比实验,结果显示,自定义的CNN模型最终精度为94.3%,证明了本方法的可行性,模型可用于辅助刺网、拖网作业类型判断。     

浙江省帆张网捕捞强度分布的提取方法

捕捞强度是渔业资源管理和评估领域的重要参数之一。传统的计算方法无法满足实时、大范围、快速统计时空分布的需要。本文提出根据VMS数据对渔船生产活动划分作业阶段；结合帆张网渔船的作业特点，采用阈值划分和密度聚类算法提取网位，计算各航次的捕捞时长；划分地理格网并累加其范围内的捕捞时长，以各格网平均每平方公里累计捕捞时长(h/km2)作为帆张网捕捞强度的量化依据，并可视化捕捞强度空间分布。本研究以2017年浙江省所属帆张网渔船的北斗VMS船位数据为研究对象，共提取有效作业航次733个，网位6021个，累计捕捞时长736 761.78h。在121.6E~126.5E，27.6N~33.9N范围内划分0.1°×0.1°地理格网，2017年上半年帆张网捕捞相对分散，各格网平均捕捞强度11.26 h/km2；下半年相对集中，平均捕捞强度12.83 h/km2；全年平均14.76 h/km2。其中，在125.4E~126.1E，31.2N~32.1N范围内捕捞强度最大，平均28.51 h/km2。本文设计的网位提取、捕捞时长、捕捞强度空间分布，为分析帆张网渔船作业状态和捕捞强度量化提供新的研究思路。     

基于VMS的我国捕捞渔船出海时间与航程量化分析

近海捕捞渔船在各渔场的出海时间与航程量化数据是渔业管理中的参考信息,本文根据船舶监控系统2018年2.5万余艘海洋捕捞机动渔船的12.87亿条船位数据,利用渔场格网与渔船轨迹的拓扑关系,设计了捕捞渔船出海累计时间与航程计算方法,统计出累计时间3439 万h,累计航程25512 万km,分析结果显示：各省出海作业渔船主要分布在其沿海附近渔场,累计时间和航程近海高于远海。辽宁省、山东省、浙江省、广西区的捕捞渔船的累计时间值存在两个峰值与谷值,辽宁省、山东省两省与浙江和广西区相比1～3月累计时间明显偏低。量化方法与统计结果可辅助于渔业限额捕捞管理。