图1 南海中西沙灯光渔场和北太平洋中部灯光渔场

近日，中国水产科学研究院南海水产研究所院级南海渔业资源调查与评估创新团队在灯光渔船高效提取与监测领域取得重要进展，为灯光渔船的精准监测和渔业资源管理提供了重要技术支撑，推动了夜光遥感技术在渔业领域的深入应用。相关成果以 “Enhanced Fishing Monitoring in the Central-Eastern North Pacific Using Deep Learning with Nightly Remote Sensing” 和 “Tracking the Development of Lit Fisheries by Using DMSP/OLS Data in the Open South China Sea” 为题，发表在国际期刊《Remote Sensing》（JCR 1区，影响因子4.2，李佳俊副研究员为论文第一作者，陈作志研究员为通讯作者）。

精准的长期监测对渔业资源的有效管理至关重要。创新团队分别对南海和北太平洋两个重要深远海灯光渔场进行了研究，取得的关键成果主要有：1.南海灯光渔业动态变化研究。基于DMSP-OLS夜光影像，揭示了2005-2012年南海外海灯光渔业的发展历程，并通过生态环境因子分析渔场动态的驱动机制。研究发现，渔船分布受水深和海表温度（SST）显著影响，适宜水深为1000-2000米，适宜SST为26-28℃。2.北太平洋灯光渔船精准识别。通过改进的YOLO机器视觉模型，显著提升了多云条件下北太平洋灯光渔船的识别效率，精确度和召回率分别达到93%和99%。研究构建了十年动态数据集，并提出了一套基于Google Earth Engine的快速提取流程，为其他区域渔船监测提供了通用方法。

图2 基于DMSP-OLS反演的2005-2012年中西沙灯光渔船数量变化

图3 基于Google earth engine云平台和机器视觉模型的灯光渔船提取流程

该研究得到国家自然科学基金（32303008）、中国水产科学研究院南海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（2024RC07和2023TD05）、海南省自然科学基金（2021JJLH0092）等联合资助。

论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/16/22/4312

https://www.mdpi.com/2072-4292/16/19/3678