基于数学形态学的渔船活动识别：VMS轨迹分析

"这篇研究论文探讨了一种基于数学形态学的VMS轨迹分析方法，用于识别渔业活动。通过分析卫星定位的船舶监测系统（VMS）数据，该方法旨在识别渔业作业并计算与渔业相关的指标，无需依赖船舶日志或其他观察记录。论文作者主要来自中国海洋大学和温州市海洋渔业船舶安全救助信息中心。" 近年来，卫星监控的船舶监测系统（VMS）在渔业船舶上得到了广泛应用。识别渔业活动是众多应用的关键任务，对于渔业管理、资源保护和海洋环境保护具有重要意义。传统的识别方法主要依赖于船舶速度的变化，或者是基于日志簿或有记录的观察数据。然而，这些方法可能存在准确性不足或依赖性过强的问题。 本文提出的Fishing Activity Recognition（FAR）系统，利用60秒时间分辨率的VMS数据，对东海地区34艘拖网渔船两年内的轨迹进行分析。FAR系统采用数学形态学这一强大的图像处理工具来解析VMS轨迹，从而识别渔业作业模式，并能获取诸如捕鱼持续时间、捕鱼区域等渔业相关指标。 数学形态学是一种在图像处理领域广泛使用的理论，它通过对结构元素的操作来分析和改变数据的形状和结构。在VMS轨迹数据中，数学形态学可以有效地捕获和解析捕鱼活动的特定模式，如停泊、移动和拖网等行为的特征。这种方法的独特之处在于，它仅依赖VMS轨迹数据，无需额外的日志簿信息或直接观察数据，提高了识别的独立性和自动化程度。 FAR系统的实施可能有助于改进渔业管理策略，提供更准确的渔业活动监测，从而支持更有效的渔业资源管理决策。此外，这种方法对于防止非法、未报告和无管制的捕鱼活动（IUU fishing）也具有潜在的应用价值，因为它可以提供一种不依赖于船员报告的客观监测手段。 这篇研究论文展示了数学形态学在渔业活动识别中的创新应用，有望推动VMS数据分析技术的发展，并在渔业管理和海洋保护领域产生深远影响。未来的研究可能进一步优化算法，提高识别精度，同时扩大应用范围，覆盖更多类型的渔业作业和不同海域的船舶。