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基于原位图像观测技术的海星监测方法研究

朱明亮 孙晓霞 赵辰浩 梁俊华 赵永芳

海洋科学2024,Vol.48Issue(9):77-84,8.
海洋科学2024,Vol.48Issue(9):77-84,8.DOI:10.11759/hykx20240229002

基于原位图像观测技术的海星监测方法研究

Monitoring methods based on in-situ image observation technology for sea stars

朱明亮 1孙晓霞 2赵辰浩 1梁俊华 3赵永芳3

作者信息

  • 1. 中国科学院海洋研究所 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站,山东 青岛 266071||中国科学院大学,北京 100049
  • 2. 中国科学院海洋研究所 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站,山东 青岛 266071||中国科学院海洋研究所 中国科学院海洋生态与环境科学重点实验室,山东 青岛 266071||青岛海洋科技中心海洋生态与环境科学功能实验室,山东 青岛 266237||中国科学院大学,北京 100049
  • 3. 中国科学院海洋研究所 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站,山东 青岛 266071
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摘要

Abstract

Sea star outbreaks are ecological disasters that have resulted in tremendous losses to marine ecology and aquaculture-based economies,drawing significant attention.Currently,bottom trawling or diving and collection methods are predominantly employed in sea star investigation.However,they demonstrate extremely low levels of environmental protection and observation efficiency,indicating that an efficient and environmentally friendly ap-proach is required urgently.This study examined the prevalence of Asterias amurensis in Jiaozhou Bay.Methods for estimating the biomass of individual sea stars based on their radii and monitoring methods using underwater in-situ images were established.Moreover,the in-situ distribution of A.amurensis in Jiaozhou Bay was obtained for the first time,providing a novel approach to monitoring and studying sea stars.

关键词

海星(Asteroidea)监测/多棘海盘车(Asterias amurensis)/图像观测/胶州湾

Key words

sea star monitoring/Asterias amurensis/image observation/Jiaozhou Bay

分类

海洋科学

引用本文复制引用

朱明亮,孙晓霞,赵辰浩,梁俊华,赵永芳..基于原位图像观测技术的海星监测方法研究[J].海洋科学,2024,48(9):77-84,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U2006206) (U2006206)

崂山实验室科技创新资助项目(LSKJ202204005) (LSKJ202204005)

中国科学院国际大科学计划培育资助项目(121311KYSB20190029) (121311KYSB20190029)

中国科学院国际伙伴计划重点资助项目(133137KYSB20200002) The Natural Science Foundation of China,No.U2006206 (133137KYSB20200002)

The Laoshan Laboratory,No.LSKJ202204005 ()

International Mega-Science Project Cultivation Program,No.121311KYSB20190029,The International Science Partnership Program of the Chinese Academy of Sciences,No.133137KYSB20200002 ()

海洋科学

OA北大核心CSTPCD

1000-3096

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