基于DIDSON双频识别声纳技术的青草沙水库鱼类资源量评估
2017-07-15分类号：S932.4
【部门】上海海洋大学海洋科学学院 上海市海洋局河口海洋测绘工程技术研究中心 上海海洋大学海洋生态与环境学院 上海海洋大学水产与生命学院
【摘要】2015年9月利用双频识别声纳DIDSON(Dual-Frequency Identification Sonar)对青草沙水库的主要鱼类资源进行了探测评估。利用渔业声学数据处理软件Echoview对DIDSON采集的数据进行处理分析,对图像中的鱼体进行跟踪计数,结合人工目视计数验证了软件计数的准确性。运用DIDSON统计鱼类数量,并结合渔获物的鱼类体长、体质量等信息进一步评估水库中主要鱼类的资源量。评估结果表明,运用平面密度法统计水库鱼类数量约为1.16×1071.24×107尾,水库中小型鱼类(体长4
【关键词】DIDSON 探测 计数 资源评估 空间分布
【基金】国家自然科学基金青年科学基金(41606210);; 上海市浦江人才计划(16PJ1403900);; 中国博士后科学基金(2015M581586)
【所属期刊栏目】上海海洋大学学报
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