夜間燈光遙感為漁業管理提供有了效的數據支撐。近期，我所科研人員在夜間燈光漁業遙感研究方面取得進展。

研究以我國自主研發的珞珈一號（LJ1-01）衛星影像為數據源，通過對原始影像進行預處理、影像增強和三波段合成等方式，構建開源燈光漁船夜間燈光影像樣本數據集，比較并選擇YOLO-V5s作為模型的基本框架，并添加小目標檢測層以提高對夜間燈光漁船的檢測能力。實驗結果表明，本實驗方法能準確、有效地檢測出LJ1-01影像中的燈光漁船，可為小目標的燈光漁船提取和中高分辨率夜光衛星數據提取等研究提供技術支撐。

此外，研究還利用主流中外文獻數據庫，通過CiteSpace知識圖譜分析了夜間燈光遙感在漁業研究中的應用現狀和發展趨勢。結果表明，該領域發文量總體上呈現增長趨勢，美國和中國是此方向的主要研究國家，區域主要集中在太平洋、大西洋以及中國近海等海域，研究尺度呈現從大范圍到精細化的變化特征，提取方法朝著自動化、高精度、系統化的方向發展。

相關成果以論文“Exploring deep learning techniques for the extraction of lit fishing vessels from Luojia1-01”和“基于CiteSpace的夜間燈光漁船遙感提取研究進展分析”分別發表在環境科學與生態學領域國際知名期刊《Ecological Indicators》（JCR 1區，2023年影響因子為6.9）和《海洋漁業》（CSCD核心庫）。我所與上海海洋大學聯合培養研究生胡慧娟為第一作者，周為峰副研究員為通訊作者和共同第一作者。該研究得到了國家重點研發計劃（2023YFD2401303）、中央公益性科研院所基本科研業務費（水科院東海所2022ZD0402）等項目的資助。

文章鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.111682

https://doi.org/10.13233/j.cnki.mar.fish.2023.06.012

（漁業遙感與信息技術研究室 周為峰）