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基于遥感监测的黑泥湾筏式海带养殖区时空变化研究

李欣 郝增周 厉运周 黄海清 潘德炉

山东科学2025,Vol.38Issue(3):25-33,9.
山东科学2025,Vol.38Issue(3):25-33,9.DOI:10.3976/j.issn.1002-4026.2025036

基于遥感监测的黑泥湾筏式海带养殖区时空变化研究

Spatiotemporal variation in raft-based kelp aquaculture in Heiniwan Bay using a remote sensing and monitoring technique

李欣 1郝增周 2厉运周 3黄海清 4潘德炉4

作者信息

  • 1. 浙江海洋大学 信息工程学院,浙江 舟山 316022
  • 2. 自然资源部 第二海洋研究所 卫星海洋环境监测预警全国重点实验室,浙江 杭州 310012||齐鲁工业大学(山东省科学院)海洋仪器仪表研究所,山东 青岛 266061||山东省科学院 山东省院士工作站,山东 济南 250014
  • 3. 齐鲁工业大学(山东省科学院)海洋仪器仪表研究所,山东 青岛 266061||山东省科学院 山东省院士工作站,山东 济南 250014||崂山实验室,山东 青岛 266237
  • 4. 自然资源部 第二海洋研究所 卫星海洋环境监测预警全国重点实验室,浙江 杭州 310012||山东省科学院 山东省院士工作站,山东 济南 250014
  • 折叠

摘要

Abstract

Accurate assessment of the scale and distribution of offshore marine aquaculture is critical for effective management,spatial planning,and ecological protection.This study employed high-resolution Sentinel-2A/2B satellite imagery,a U-Net deep learning model for automatic feature extraction,and human-computer interactive correction to map the spatial extent of raft-based kelp farming in Heiniwan Bay from 2016 to 2024.The analysis revealed a three-phase development trajectory in the aquaculture area over the nine-year period.Spatial distribution exhibited a stable"north-south agglomeration with central sparsity"pattern.The observed spatiotemporal dynamics reflect the combined influence of technological advancements,policy interventions,and natural environmental conditions.These findings offer a robust scientific basis for optimizing aquaculture zoning,adaptive management strategies,and ecological governance in coastal regions with comparable aquaculture practices and environmental settings.

关键词

哨兵二号A/B卫星/遥感/筏式海带养殖/深度学习/黑泥湾/时空演变

Key words

Sentinel-2A/2B/remote sensing/raft-based kelp aquaculture/deep learning/Heiniwan Bay/spatiotemporal evolution

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

李欣,郝增周,厉运周,黄海清,潘德炉..基于遥感监测的黑泥湾筏式海带养殖区时空变化研究[J].山东科学,2025,38(3):25-33,9.

基金项目

山东省重点研发计划(2023ZLYS01) (2023ZLYS01)

国家重点研发计划(2022YFC3104200) (2022YFC3104200)

山东科学

1002-4026

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