基于深度学习的海水养殖遥感动态监测系统设计与实现
陈红梅1
张伟铃1
陈芸芝2
罗冬莲1
1.福建省水产研究所,福建 厦门 3610132.福州大学 数字中国研究院(福建),福建 福州 350108
摘要：为快速、准确、大范围地获取海水养殖空间分布与动态变化,设计了一套基于深度学习的海水养殖遥感动态监测系统.采用C#语言,在Microsoft Visual Studio 2012 开发平台下开发,集成ArcGIS Engine、DevExpress组件以及深度学习养殖区提取模型,构建了一个含遥感数据预处理、海水养殖智能提取、空间分析及专题图制图功能于一体的综合平台.文章对海水养殖遥感动态监测系统的需求设计、功能模块设计、开发环境以及系统实现等进行了详细的阐述,并以福建省诏安湾为例,基于GF-2 遥感影像,应用MSU-ResUnet模型,快速、高精度提取了 2020 年诏安湾海上筏式、网箱养殖区分布,并进行规划符合性分析.该系统能够快速、高精度地完成大范围海水养殖区域信息的提取与动态分析,提升了养殖信息提取工作的自动化水平与效率,可为近海养殖规划管理、环境保护提供科学、直观的决策支持.
关键词：深度学习遥感养殖区提取动态监测ArcGIS引擎系统设计
分类号：S951.4(水产工程)
资助基金：国家重点研发计划(2024YFD2400300)福建省海洋服务与渔业高质量发展专项资金项目(FJHY-YYKJ-2024-1-14)福建省海洋服务与渔业高质量发展专项资金项目(FJHY-YYKJ-2024-1-18-2)福建省水产研究所科技引领专项(2022KJYL03)
论文发表日期：2025-11-28
在线出版日期：2026-03-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 70-75 )
英文信息