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基于北斗卫星船位数据提取拖网航次方法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
渔业生产管理、捕捞效益计算、资源调查等常把航次作为一个重要参考量。北斗卫星船位数据时间分辨率约为3 min,空间分辨率约为10 m,具有很好的时空特征,通过对北斗卫星船位数据挖掘可以提取航次。渔船作业过程中航次一般包括起航、海上作业、返航,渔船起航和返航的港口常不同,对港口所在的陆地和岛屿做向外缓冲形成一个面,以船位点与港口所在陆地缓冲面的距离作为离岸距离,根据离岸距离变化判断渔船的航次,并通过编程实现航次提取,6艘调查船提取的航次结果与实际记录的43个航次相比,起航时间差值在2 d内的占95.1%,返航时间差值在2 d内的占95.2%,网次可以根据航速提取,计算出每个航次中的网次数。 相似文献
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为研究一种使用北斗船位数据提取灯光罩网渔船的作业状态特征的方法,选取桂北渔36288、61999、62666和68209四艘灯光罩网渔船2017年的北斗船位数据,使用阈值综合判别的方法判断渔船作业的状态,通过航速、水深和时间区间的阈值判别渔船作业状态的船位点,利用船位分析软件(AST)提取渔船的作业天数、作业日期、作业时长以及对应的作业位置信息,并与实际填写的渔捞日志数据进行对比验证。结果显示:提取的结果和实际记录的结果误差较小,其中作业天数每月差值在0～3 d以内;对应的作业日期准确率在94.45%以上;作业时长每日最大误差不超过2.4 h,最小误差为0 h,总平均误差为1.49 h,且提取的作业时长和渔获率存在明显的显著性差异,相关系数r=0.512(P0.01);作业距离差值较小,总体在50 km以内。因此可以确定,本研究根据北斗船位数据提取灯光罩网渔船作业状态特征的方法可靠,具有较大的实用性和现实性意义。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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卫星数据可以准确获取实时船位，但不能直观反映渔船作业期间动态分布及其渔船类型。为了解北太平洋公海渔场分布及其渔船类型，基于2019年3—12月北太平洋渔船卫星数据及同期北太平洋围网渔船和鱿钓渔船的实际生产数据，采用局部空间自相关中的热点分析（hot spot analysis）方法，利用实际生产数据叠加验证，分析探讨渔船作业的动态分布变化及其识别情况。结果表明： 2019年北太平洋渔船作业主要分布于37°—44°N、154°—176°E；多数渔船在主要作业分布区域内先从西南移动至东北，再折返至西北，9月及之后再折返至西南方向；热点分布与实际鱿钓渔船作业点重叠率达83.7%，冷点分布与实际围网渔船作业点重叠率达78.1%。通过观察各月渔船分布整体轨迹变化，初判其热点分布应为鱿钓渔船，冷点分布应为围网渔船，但仍可运用其他技术手段或数据进一步验证及提高重叠率，如夜光遥感技术或结合渔船的水上移动业务标识码（maritime mobile service identifier，MMSI）对应验证渔船类型。该方法基于卫星渔船数据与生产数据直观展示渔船作业动态变化及两者重叠程度，可初步探索在研究区域中渔船的分布变动与渔船类型，为渔业可持续化管理提供了参考依据和相关方法。 相似文献
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《大连海洋大学学报》2020,(3)
为解决渔船自动识别系统(AIS)轨迹数据质量不高、渔船轨迹分析需要保留更多特征点的问题,提出了一种基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法。结果表明:改进的算法利用相邻轨迹点间的经纬度变化趋势确定行驶特征点,在保留时序信息的同时压缩高密度的停滞点,并用采样法保留直行中间点,尽可能多地保留了轨迹特征点,实现了渔船轨迹的有效压缩;本研究中提出的基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法与Douglas-Peucker算法相比,压缩率从99%降至94%以下,很好地保留了渔船轨迹特征点,同时也避免了Sliding Window轨迹压缩算法存在的轨迹形态失真问题,。研究表明,基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法更适用于压缩渔船轨迹。 相似文献
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通过实地考察、Google Earth软件测量和文献查阅获取常见渔船长、宽等数据,同时利用ENVI软件获取Radarsat-2 HH、HV、VV等3种极化方式图像中的渔场作业渔船数据,并参照航向航速对其进行修正,获取图像渔船的长、宽数据.对2种数据进行分析发现,Radarsat-2图像数据中船舶灰度值与海洋背景灰度值差异明显,船体灰度明显高于海洋背景,且随着船舶长度的增加,船体灰度变大,船舶与对应海洋背景灰度比也呈现变大趋势;图像渔船的长宽数据与实测渔船的长宽数据有对应关系,相同船长范围内的渔船长宽比在同一区域之内一般在4～6之间;实测渔船长宽比是图像渔船长宽比的1.04倍.研究结果将为提高海上渔船监测的准确性提供有益参考,进而对海洋渔业资源起到保护作用. 相似文献