夜间灯光遥感为渔业管理提供有了效的数据支撑。近期，我所科研人员在夜间灯光渔业遥感研究方面取得进展。

研究以我国自主研发的珞珈一号（LJ1-01）卫星影像为数据源，通过对原始影像进行预处理、影像增强和三波段合成等方式，构建开源灯光渔船夜间灯光影像样本数据集，比较并选择YOLO-V5s作为模型的基本框架，并添加小目标检测层以提高对夜间灯光渔船的检测能力。实验结果表明，本实验方法能准确、有效地检测出LJ1-01影像中的灯光渔船，可为小目标的灯光渔船提取和中高分辨率夜光卫星数据提取等研究提供技术支撑。

此外，研究还利用主流中外文献数据库，通过CiteSpace知识图谱分析了夜间灯光遥感在渔业研究中的应用现状和发展趋势。结果表明，该领域发文量总体上呈现增长趋势，美国和中国是此方向的主要研究国家，区域主要集中在太平洋、大西洋以及中国近海等海域，研究尺度呈现从大范围到精细化的变化特征，提取方法朝着自动化、高精度、系统化的方向发展。

相关成果以论文“Exploring deep learning techniques for the extraction of lit fishing vessels from Luojia1-01”和“基于CiteSpace的夜间灯光渔船遥感提取研究进展分析”分别发表在环境科学与生态学领域国际知名期刊《Ecological Indicators》（JCR 1区，2023年影响因子为6.9）和《海洋渔业》（CSCD核心库）。我所与上海海洋大学联合培养研究生胡慧娟为第一作者，周为峰副研究员为通讯作者和共同第一作者。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFD2401303）、中央公益性科研院所基本科研业务费（水科院东海所2022ZD0402）等项目的资助。

文章链接：

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

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

（渔业遥感与信息技术研究室 周为峰）