En viktig utmaning i dagens ekologi och bevarande är en noggrann spårning av den rumsliga fördelningen av olika mänskliga effekter, såsom fiske. Även om kustfisket i nationella vatten övervakas noga i vissa länder, är de befintliga kartorna över fiskeansträngningar på andra håll fulla av osäkerhet, särskilt i avlägsna områden och i Höga havet. Det krävs bättre förståelse för hur de globala fiskeflottorna beter sig för att prioritera och genomdriva åtgärder för förvaltning och bevarande av fiske i hela världen. Satellitbaserade automatiska informationssystem (S-AIS) är nu vanligtvis installerade på de flesta havsgående fartyg och har föreslagits som ett nytt verktyg för att utforska fiskeflottornas rörelser i nära realtid. Här presenterar vi metoder för att identifiera fiskeverksamhet från S-AIS-uppgifter för tre dominerande typer av fiskeredskap: trål, långrev och ringnot. Med hjälp av ett stort dataset med globala fiskefartygsspår från 2011-2015 utvecklade vi tre metoder för att upptäcka och kartlägga fiskeaktiviteter: för trålare tillverkade vi en Hidden Markov Model (HMM) med fartygshastighet som observationsvariabel. För longliners har vi utformat en Data Mining (DM) metod med hjälp av en algoritm inspirerad av studier om djurrörelser. För snörpvadsfartyg genomfördes en flerskiktsfiltreringsstrategi baserad på fartygets hastighet och driftstid. Validering mot expertmärkta datauppsättningar visade en genomsnittlig detekteringsnoggrannhet på 83 % för trålare och långrevsfartyg och 97 % för ringnotsfartyg. Vår studie representerar den första helhetssynen för att upptäcka och identifiera potentiella fiskebeteenden för tre större redskapstyper som verkar på global skala. Vi hoppas att detta arbete kommer att möjliggöra nya ansträngningar för att bedöma den rumsliga och tidsmässiga fördelningen av den globala fiskeansträngningen och göra den globala fiskeverksamheten öppen för havsforskare, förvaltare och allmänheten.
De Souza m.fl. REF utvecklar ett tillvägagångssätt för att identifiera fiskeverksamhet från satellitbaserad AIS.
Improving Fishing Pattern Detection from Satellite AIS Using Data Mining and Machine Learning
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}