鱼栖息地的水声3D快照有助于阻止过度捕捞 地平线杂志

研究人员希望通过高分辨率声纳，水下摄像机和无人驾驶水上交通工具扫描的渔网可以帮助绘制迄今为止迄今为止最准确的鱼类种群评估之一，这是防止对我们的海洋生态系统进行开发的主要挑战。

挪威海洋研究所SINTEF的科学家Lars T. Kyllingstad博士说：“渔民通常使用巨大的结构，例如巨大的网，这些网在水下看不见它们。” “他们尝试使用这些（网）捕捉他们也看不到的东西。”

它们实际上几乎是看不见的，但是在这些巨大的网中游动的鱼的数量拥有我们海洋生态系统健康状况的丰富数据快照。

Kyllingstad博士是公司管理团队的成员 聪明的鱼，该项目开发了一系列技术，旨在更好地了解欧洲海洋中的鱼类数量。

研究人员正在使用的技术领域之一是水声声学，它是利用水中的声音来创建水下图片，以及他们想要应用于渔网中的海洋生物的技术。

他们的方法是将多个水声传感器与高分辨率声纳和机器学习技术结合使用，以跟踪鱼在网上的游动，从而揭示出有关渔获物成分，种类，大小和年龄等因素的深入3D分析。

凯林斯塔德博士说：“这将告诉您各种鱼类的密集程度，这也表明鱼类种群的状况。”

在这些商用船下放下的网的大小意味着船上腹部的几个水声传感器可以对其进行扫描，从而可以进行更好的评估。 渔网也足够大，可容纳小型潜水艇，SMARTFISH还计划为该网配备传感器和渔网内部位置，从而在鱼周围游动时提供更多详细信息。

操作方式

使用该技术的渔民将看到从网内拍摄的3D图片转换成其捕捞量的摘要，从而使他们知道他们的捕捞量是否包含某些物种的法定限制以及有效地满足其配额的商业价值。 如果没有，他们可以中止操作，放开鱼，然后移到更富饶的水域。

凯林斯塔德博士说：“最大的（可持续性）问题是，当您（网）捕捞鱼时，您可以捕到不需要的鱼。”他补充说，非商业性海洋生物通常在被带走后死亡上船。

对于生活在我们海洋深处的鱼类，沿着海床，SMARTFISH会将高清深海照相机安装在沿底部拖动的网上。 这也将与机器学习相结合，以使渔船知道他们是否捕获了过多的不需要的物种，从而在需要时帮助他们迁移到更好的地方。

人工智能将继续帮助渔民识别船上的渔获物。 使用智能传送带和智能手机应用程序等功能，他们可以扫描捕获的鱼，并快速确定其大小，重量和种类。 这可以进一步使渔民了解情况，并帮助他们转移到有更多理想鱼类的水域中，并避免捕捞过少的鱼类。

SMARTFISH正在加紧部署不同的创新技术，这些创新技术最终将为其他研究人员或国家主管部门提供一系列新的数据点，以使他们更准确，即时地了解欧洲鱼类资源。

凯林斯塔德博士说：“您可以获取实时信息。” “如果您有从捕鱼船到海岸的连续数据流，其中包含详细的捕获数据，则原则上可以设想一种情况，您可以在很短的时间内关闭渔区。”

“最大的（可持续性）问题之一是，当您在网中捕捞鱼时，您可以捕到不需要的鱼。”

挪威SINTEF的Lars T.Kyllingstad博士

消费者

他还说，这可以用于通知企业和消费者“什么鱼被捕获，什么时候被捕获以及在世界上什么地方被捕获”，这可以提高欧盟市场中负责任的捕获鱼的标准和可用性。

但并非所有欧盟消费者食用的鱼类都可以从这一水平的数据中受益。 欧盟渔船捕获的鱼中有20％以上是在非欧盟水域捕获的，这些水来自西非和东南亚。 有限的财政资源，技术专长以及用于收集和跟踪信息的基础设施意味着通常缺乏鱼类数据。 这使得创建更高级技术可以建立的数据基础变得困难。

冰岛食品和生物技术研究院Matis的负责人JónasViðarsson认为，许多发展中国家将从更好的数据基础架构中受益，因为它将为他们的水域中的鱼类数量提供一个更清晰的想法-并确保长期可持续性他们的渔业。

Viðarsson说：“数据差距很大。” “在（这些地区）的种群评估和捕捞统计方面，数据的可用性和可靠性都值得怀疑。”

他补充说，这是因为数据可能是某些企业的商业敏感信息，或者是渔民或政府官员未正确记录渔获信息的情况。

Viðarsson是该项目的项目协调员 远鱼是一项旨在建立数据基础设施的倡议，该基础设施可以帮助填补发展中国家渔场的信息空白，并在此过程中提高在欧盟市场上出售的渔获物的可持续性。

这项工作包括从不同来源收集数据，例如佛得角，塞内加尔，塞舌尔和毛里塔尼亚的渔民。 研究人员为他们提供了不同的工具，用于通过表格，秤，测量板和鱼鳍夹来收集数据，这些数据用于遗传分析。 所有这些信息都提供了有关物种，年龄和体重的数据，这是这些国家经常缺少的种群评估难题的关键部分。

然后将数据发送给FarFish研究人员，研究人员将其与使用模型的算法相结合，以自动模拟本地环境中不同物种过度捕捞的脆弱性水平。

这些信息有助于更清晰地了解渔业资源状况，并将其纳入研究人员针对国家主管部门量身定制的建议中，关于如何更可持续地管理其水域。

数据

该技术的数据通常由研究人员收集，但他们使用工具将一部分欧盟商业和国家舰队装备了起来。 Viðarsson说，这些渔民希望提供帮助，因为他们可以更准确地描绘出这些海洋生物的状况，并提高其寿命。

Viðarsson说：“我们已经在（伙伴）非洲国家建立使用该工具的能力。” “在过去的几个月中，他们实际上正在使用它来学习（关于他们的鱼类资源）。”

最终，FarFish希望他们的股票评估通过将更多的研究与国际配额联系起来，从而提高世界各地的可持续性标准。 在缺乏数据的水域中更新它们至关重要，因为尽管不知道有多少安全的鱼类可以从水中捞出，但世界上的商业船队仍在那里运营。

Viðarsson说：“每个人都希望拥有可持续的渔业。”

本文中的研究由欧盟资助。 如果您喜欢这篇文章，请考虑在社交媒体上分享。