基于DIDSON的水库鱼类资源探测与时空分析

为获取上海市陈行水库鱼类时空分布特征,分别于2019年4月17日、8月15日和11月13日,采用双频识别声呐(dual-frequency identification sonar, DIDSON)对陈行水库进行鱼类资源探测,利用ECHOVIEW水声数据处理软件构建鱼类目标分析模型,开展鱼类目标的提取与计数,分析并绘制鱼类资源密度的水平和垂直分布图,揭示水库鱼类数量和时空分布特征。结果表明：陈行水库中小型鱼类(体长<60 cm)居多,占比达80.90%;春季至秋季库区鱼类体长逐渐增加,密度不断增大,数量和总质量也在增加;水平空间尺度上,库区鱼类个体主要集聚水库南部,夏季分布相对集中,秋季相对分散;垂直空间尺度上,库区鱼类主要分布在水深2～6 m区域,占比达84.85%,春季鱼类分布平均水深为3.89 m,夏季为4.34 m,秋季为5.12 m,库区鱼类垂直分布随季节有向底层移动趋势。所研究的水声探测方法和鱼类目标分析模型为类似的鱼类资源调查分析工作提供了有益参考,探测结果为水库采取合理的鱼类资源管理提供了依据。     

基于成像声呐的鱼类长度测量误差与修正模型研究

成像声呐能在扫描波束范围内进行鱼类映像长度的测定,为提高成像声呐测定鱼类长度的精度,文章利用自适应分辨率成像声呐(Adaptive Resolution Imaging Sonar, ARIS)开展鱼类长度测定实验,依据ARIS扫描波束内鱼类的映像长度和实测长度,分析了ARIS测量鱼类长度的误差。结果表明,鱼类与声呐波束的夹角是导致鱼类长度测量误差的主要因素,夹角越大,鱼类映像长度测量误差越小。在4 m视野内ARIS探测距离对鱼类长度的测量误差无显著交互影响。鱼类映像长度与尾叉长误差更小,其误差均值为2.1 cm。鱼类映像长度与全长和尾叉长的线性关系良好,其线性修正模型拟合度R2分别为0.995 1和0.990 5。研究表明,鱼类映像长度使用尾叉长的测量更为有效,同时鱼类与声呐波束的夹角对映像长度的误差分析和声呐映像长度修正模型,可为获取更准确的鱼类长度信息提供参考。