CN102833680A - 基于位置的海洋渔业信息服务方法 - Google Patents

基于位置的海洋渔业信息服务方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102833680A
CN102833680A CN2012103325364A CN201210332536A CN102833680A CN 102833680 A CN102833680 A CN 102833680A CN 2012103325364 A CN2012103325364 A CN 2012103325364A CN 201210332536 A CN201210332536 A CN 201210332536A CN 102833680 A CN102833680 A CN 102833680A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
data
fishing boat
fishing
boat
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012103325364A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102833680B (zh
Inventor
周为峰
樊伟
张胜茂
戴阳
王栋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
East China Sea Fishery Research Institute Chinese Academy of Fishery Sciences
Original Assignee
East China Sea Fishery Research Institute Chinese Academy of Fishery Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by East China Sea Fishery Research Institute Chinese Academy of Fishery Sciences filed Critical East China Sea Fishery Research Institute Chinese Academy of Fishery Sciences
Priority to CN201210332536.4A priority Critical patent/CN102833680B/zh
Publication of CN102833680A publication Critical patent/CN102833680A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102833680B publication Critical patent/CN102833680B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于位置的渔业信息服务方法。具体为:利用北斗导航卫星定位及通讯功能,获取渔船的位置信息及生产数据和实测环境数据,抽取渔船位置周边渔区网格数据并进行数据变换,得到矢量形式的环境数据。利用获取的渔船生产数据和实测环境数据对形成的渔场预报模型进行在线训练优化,提高精度和泛化能力。利用预报模型对渔船周边选择区域进行渔场预报,得到渔区格网及的渔场概率信息。将渔场概率及渔区格网的得到的环境参数信息进行编码,作为针对单船的渔业服务信息发送给渔船。本发明实现基于位置的定制化高精度服务,数据通讯量远低于传统方法,通讯成本低,易推广应用,可为渔业生产部门提供基于位置和数据网格、面向单船的低成本定制化高精度渔业信息服务。

Description

基于位置的海洋渔业信息服务方法
技术领域
本发明属于渔业信息技术领域,具体涉及一种基于位置的海洋渔业信息服务方法。
背景技术
海洋渔业是海洋经济的重要组成产业,开发海洋渔业资源是依赖海洋空间而进行的生产活动,海洋空间环境及渔业资源是这些产业活动所必须的平台和载体。在海洋渔业生产和管理中,海洋渔业信息服务已成为海洋渔业生产和管理规划目标实现的重要保障。国内外已经开展了利用计算机网络通讯、卫星应用等高新技术为海洋渔业提供信息服务的相关研究及应用,大多集中在利用卫星遥感所获取的海洋环境信息进行渔情资源信息服务。
现有的海洋渔业信息服务具有两方面的局限性,首先是信息传递的方向是单向的,也就是信息发布单位向信息应用单位如渔业生产单位和渔业管理部门发布。渔业生产作业单位的相关信息并没有及时反馈到海洋渔场信息服务部门,使得信息服务的时效性打了折扣;其次,海洋渔业信息服务的内容是海洋表面环境特征信息以及渔场预报概率等渔情速预报信息,受限于信息的表达方式,通常采用的是地图形式的表达方式。图形化的表达方式带来的结果是需要传递的数据量相对较大,通常海洋渔业信息服务的使用者是渔业公司的总部,由于卫星通讯的费用昂贵,所以单船接收的成本很高,不经济。如果采取每船建立遥感接收和渔情海况分析系统,而耗费就更为昂贵,人员配备也成为一个重要的问题。传统形式的海洋渔业信息服务使得应用向渔船推广具有一定程度的成本不可行性。
海洋渔业信息服务中渔船的位置是一个关键的信息。进行渔业生产的作业船只总是在特定的时间和特定的地点进行生产作业的,特定时间的海洋环境条件决定了生产的外界环境。用以标识特定外界环境的关键参数就是渔船位置。基于渔船位置可以为渔船提供定制的精准化的渔业信息服务。目前得到广泛应用的位置定位方法是由美国研制开发的全球定位系统GPS,其定位信息是通过接收芯片运算获取的,在海洋渔业的应用局限在只能为渔船进行准确的定位,而不能依托其开展其他信息服务。北斗卫星导航系统是是中国自行研制开发的区域性有源三维卫星定位与通信系统(CNSS),定位精度与GPS精度相当,是除美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的GLONASS之后第三个成熟的卫星导航系统。北斗卫星导航系统与其他卫星导航系统相比较最大的特点是,具备定位与通信功能而无需其他通信系统支持;最有特色的是它的短信功能,每条能发送120个汉字。覆盖中国及周边国家和地区,24小时全天候服务,无通信盲区。面向渔业生产,以渔业生产单位为用户对象,利用卫星遥感所获取的海洋环境信息进行基于渔船位置的渔情资源信息服务,在国内外尚没有类似的海洋渔业信息服务研究和应用个例。
借助北斗卫星导航系统提供的渔船位置、船速、航向等信息,给合遥感获取的洋流状况、锋面与涡旋以及海表温度、叶绿素浓度等海况信息,为渔船提供基于渔船位置的定制信息服务,对解决渔船作业环境及资源信息获取、最佳航线设计、生产效率及产能的提高和燃油的节约等相关问题具有重要意义。
依靠北斗卫星导航系统短信功能,全方位的提供渔场海况信息、气象信息以及有可能相关的渔业经济信息,可以有效的改变现有海洋渔业信息服务存在的局限性,渔业信息服务单位可以双向主动的获取船位信息,使得信息服务更有针对性,节约渔业信息服务的通讯成本,改变已有海洋渔业信息服务模式和现状,拓宽海洋渔业信息服务的范围。
发明内容
本发明的目的在于,针对现有的海洋渔业信息服务方法存在的只能单向服务、服务成本高难以普及到单船等缺点,提出一种基于船位的海洋渔业信息服务方法。基于船位信息的海洋渔业信息服务方法不同于现有信息服务模式。一方面,可以做到以当前船位为中心,进行以一定长度为半径范围内的海洋环境变动预报,为每条船提供定制的信息服务,有效提高信息产品的精度,而现有模式下进行渔情海况分析时往往是以整个作业渔区为研究对象;另一方面,可以将信息服务从以往的主要以图形发送(传真、电子邮件、网站)的海洋渔业信息服务形式,变成更有针对性的基于单船船位的文本信息发送方式。信息服务的方式与表达方式的改变将节省昂贵的卫星通讯费用,使得海洋渔业信息服务可以普及到单船,提高海洋渔业信息服务的时效性、针对性。
本发明提出的基于船位信息的海洋渔业信息服务方法,利用北斗卫星导航系统的地理定位及短信息通讯功能,构建一种以渔船的地理位置为中心,根据多源环境参数及时间序列数据做出以渔船为中心的邻近海区的渔场情况预报,对渔船周边及渔场概率较高区域的海洋环境信息及渔场概率信息进行抽取和转换编码为短信息发送给用户,实现基于船位的可定制海洋渔业信息服务。本发明包括渔船位置定位及渔船反馈信息接收处理、船位周边环境信息抽取和转换、船位周边渔场情况预报、预报信息及相关环境信息编码、渔业服务信息发送到渔船等。具体步骤如下:
(1)渔船位置北斗定位,渔船实测环境数据收集,渔船实时生产数据收集
渔船通过北斗应用终端设备采用北斗卫星导航系统自动进行空间定位,获得渔船自身地理位置;通过渔船载有的海洋环境监测传感器实时获得渔船所在区域的环境信息,所述海洋环境监测传感器根据渔船实际安装配置,一般可以包括海表温度、叶绿素、海流和盐度等海洋环境参数。渔船通过位于渔船上的应用终端输入最新的渔业生产数据,所述最新的渔业生产数据即为渔船的实际生产数据,可用于渔场概率预报准确率的验证;
(2)渔船利用北斗卫星导航系统短信息功能发送数据
将步骤(1)得到的渔船自身地理位置信息、渔船所在位置的实测海洋环境信息及渔船生产数据编码为短消息,利用北斗卫星导航系统的短消息收发功能发出信息;渔船生产数据及渔船传感器获得的实测环境信息作为反馈数据和渔船自身地理位置信息一起通过北斗卫星导航系统的短信息功能发送给渔业信息服务应用服务器; 
(3)运营服务部门接收渔船发出的数据并进行数据格式解析
渔业信息服务应用服务器利用北斗卫星导航系统上的接收系统接收渔船发出的短信息并进行数据格式解析,得到渔船位置信息、渔船位置处的实测海洋环境信息以及渔船最新生产数据,采用不同维度、不同分辨率的异源数据的配准同化融合以及基于位置的数据抽取处理,将所述数据存入相应的网格化管理的数据库中;
(4)以渔船位置为关注点的网格化多维多源多分辨率数据抽取处理
以接收到的渔船自身地理位置为中心从网格化数据库中抽取其周边海区的海表温度、叶绿素以及海流等环境信息,对不同来源、不同分辨率的海洋环境数据需要进行数据融合同化处理。
(5)数据格式变换特征提取
对步骤(4)抽取出的海洋环境数据进行格式变换和特征提取,提取环境信息的锋线及等值线等矢量信息,并可采用垂距限值法提取矢量特征点进行矢量简化,形成矢量形式的数据;生成环境信息的锋线和等值线等矢量信息采用数学形态学方法获得,并采用Douglas-Peuker或垂距限值法等矢量简化算法,减少矢量信息的数据量。
(6)利用渔船发回的实测海洋环境参数数据及生产数据微调优化渔场预报模型,对渔船位置为核心的相关区域进行渔场概率预报
基于收集存档的历史海洋环境参数数据和渔业生产数据,采用贝叶斯原理,针对渔船自身地理位置为中心的区域通过预报模型进行渔场预报,得到预报渔船位置附近海域的渔场概率,利用步骤(3)接收到的渔船所在位置的实际生产数据及海洋环境参数数据,对预报模型进行微调,使预报模型具有一定的自适应性;其中:
所述预报模型不局限于贝叶斯原理,还可以采用贝叶斯网络、径向基神经网络或支持向量机等机器学习模型,输入参数可以采用海表温度、叶绿素浓度、次表层温度、海流和时间等信息。
(7)信息编码并经北斗卫星导航系统短信息功能发送数据到单个渔船
对步骤(6)得到的预报概率信息,渔船周边及渔场预报概率高的区域的海洋环境矢量信息等进行信息编码处理,形成文本形式的渔业服务信息,同时对接收到的天气气象市场行情等信息也可以根据定制情况一起进行信息编码,将渔船船位周边一定范围内海区格网的海洋环境矢量信息及以上通过预报模型预测得到的渔场概率信息进行信息编码。对渔场概率高的海区格网,可以附加更高精度的环境信息一起编码。
(8)渔船接收解析利用服务信息
渔船通过北斗终端设备接收以上服务短消息,进行格式解析,利用收到的信息指导渔船生产作业。
经过设定的信息更新通讯时间间隔后,渔船将最新作业生产情况,实测环境数据以及渔船新的地理位置信息等通过北斗通讯功能更新发送到运营服务部门,再次进行以上操作。
本发明中,步骤(2)中根据不同的服务频率需要,位置信息和反馈信息也可以分别发送接收。例如实测环境数据可以按照设定的时间间隔定时发送,位置信息和生产数据可以在发生变化时发送。
本发明中,步骤(4) 所述网格化处理是以渔船位置为中心,选取其周边一定范围海区作为目标区域,根据具体海域和渔场分布情况不同,格网范围与每个格网的大小可以调整,如可以选择9x9个渔场格网,每个格网为0.5度x0.5度大小。从海洋环境数据集中抽取选取区域的海表温度、叶绿素浓度、海流信息等海洋环境信息。
本发明中,步骤(6)利用渔船发回的实测海洋环境参数数据及生产数据微调优化渔场预报模型,使模型具有自适应性。
本发明中,步骤(6)和步骤(7)根据具体海域和渔场分布情况不同,格网范围与每个格网的大小可以调整,如可以选择9x9个渔场格网,每个格网为0.5度x0.5度大小。
本发明中,步骤(6)中利用渔船发回的实测数据对预报模型进行在线微调更新,使预报模型具有自适应性,预报模型的优化更新周期根据渔船作业季节和具体海域渔场分布情况的不同可以采用一天、一周或一月等不同时间间隔。
本发明中,步骤(7)对渔场概率高的海区格网,附加更高精度的环境信息一起编码。
本发明中,渔船通过北斗应用终端设备采用北斗卫星导航系统自动进行空间定位,获得渔船自身地理位置。北斗卫星导航系统具有和全球定位系统GPS相当的定位精度。同时北斗卫星导航系统具有通讯功能,可以实现短信息收发而不需要依赖通讯卫星。本发明目的是提供基于位置的面向单船低成本高可定制的渔业信息服务。根据渔船实际安装的终端不同,本发明方法优先选择但并不限于采用北斗系统。渔业信息服务运营中心可以同时配备北斗及常用的GPS通信系统,渔船根据自身安装的终端类型可以采用北斗或GPS实现本发明方法中的定位及通信功能。如果渔船未安装北斗终端而已经安装GPS终端和卫星通信模块,在不增加资金投入的情况下可以通过GPS及通信卫星实现定位和收发消息功能。通过船载的海洋环境监测传感器实时获得渔船所在区域的环境信息。海洋环境监测传感器根据渔船实际安装配置,一般可以包括海表温度、叶绿素、海流、盐度等海洋环境参数。通过渔船应用终端输入渔业生产数据,渔船的实际生产数据可用于渔场概率预报准确率的验证,因此也将实际生产数据反馈给信息服务系统。
本发明利用北斗卫星导航系统的空间定位和短消息通讯功能,同时将渔船生产数据及渔船传感器获得的实测环境信息作为反馈数据和渔船位置信息一起通过北斗的短信息功能发送给渔业信息服务应用服务器。根据不同的服务频率需要,位置信息和反馈信息也可以分别发送接收。例如实测环境数据可以按照设定的时间间隔定时发送,位置信息和生产数据可以在发生变化时发送。
本发明中,对预报概率信息,渔船周边及渔场预报概率高的区域的海洋环境矢量信息等进行信息编码处理,形成文本形式的渔业服务信息。同时对接收到的天气气象市场行情等信息也可以根据定制情况一起进行信息编码。将渔船船位周边一定范围内(这里选择9x9个渔场格网,每个格网为0.5度x0.5度大小)海区格网的海洋环境矢量信息及以上通过预报模型预测得到的渔场概率信息进行信息编码。对渔场概率高的海区格网,可以附加更高精度的环境信息一起编码。
利用北斗卫星导航系统的短信息收发功能,将以上编码形成的渔业服务信息发送到指定位置的渔船。
与现有渔业信息服务方法相比,本发明采用了基于渔船位置的文本形式的定制化信息服务方法,利用北斗卫星导航系统定位及通讯功能,避免了传统方法采用整个渔场海区为服务区域,以图形方式发送栅格影像数据,数据通讯量大,通讯成本高昂,难以普及到单船应用等不足。本发明可以应用于渔业生产单位,提供基于单船的低成本、可定制高精度渔业信息服务。
附图说明
图1为本发明实施例1的示范性框图。
图2为本发明方法的处理流程图。
图3为本发明实施例1中MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据的L2级产品的一个4.5度x4.5度子区域影像以及此区域的海流数据,其中:(a)为海表温度数据及其等值线,(b)叶绿素浓度数据及其等值线,(c)为海流矢量及其流线,(d)为叶绿素、海表温度、海流、渔场概率以及渔船位置的叠加显示图。
具体实施方式
以下结合一个实施例子对具体实现方法进行说明,即根据接收到的单船的位置信息,抽取周边相关的渔场环境信息并进行信息提取和变换,预报对应的渔场概率信息,将相关信息进行变换并编码为文本形式的信息发送给渔船,实现基于位置的定制化渔业信息服务。
实施例1:
图1为本发明方法实现的示范性框图。处理流程图如图2所示,包括渔船位置定位及渔船反馈信息接收处理、船位周边环境信息抽取和转换、船位周边渔场情况预报、预报信息及相关环境信息编码、渔业服务信息发送到渔船等。这里取某一MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据的L2级产品——图像大小为2160×4320像素,包括海表温度及叶绿素浓度产品,其已具有地理编码信息。同时选用对应的海流数据。图3显示的是海表温度、叶绿素浓度以及海流矢量等环境信息。
(1)    渔船位置北斗定位,渔船实测环境数据收集,渔船实时生产数据收集
通过渔船上的北斗应用终端设备进行空间定位,得到渔船的地理位置信息。利用渔船上安装的海洋环境传感器获得渔船所在位置的海表温度、海流、盐度等环境信息。通过信息服务应用终端输入渔船生产作业次数、产量等信息。
(2)    渔船利用北斗卫星导航系统短信息功能发送数据
北斗导航卫星的定位功能得到位置信息,和渔船生产及周边实测环境数据一起通过北斗的通讯功能发回到渔业服务数据服务器。
(3)    运营服务部门接收渔船发出的数据并进行数据格式解析
运营服务部门服务器程序利用北斗接收系统接收渔船发出的短信息并进行数据格式解析,得到渔船位置信息、渔船位置处的实测海洋环境信息以及渔船最新生产数据,并存入相应的网格化管理的数据库中。
(4)    以渔船位置为关注点的网格化多维多源多分辨率数据抽取处理
根据获得的渔船位置计算需要其周边相关渔区格网范围。由式(1)、(2)计算中心格网编号X0、Y0,则取以(X0,Y0)为中心的9x9个格网为数据抽取范围。
X0 = INT(L0 / 0.5)     (1)
Y0 = INT(B0 / 0.5)     (2)
其中,L0、B0分别为渔船位置的经度、纬度,X0、Y0分别为渔区格网的经度、纬度方向的编号,                                                
Figure 2012103325364100002DEST_PATH_IMAGE001
表示取整数。
对于抽取范围内的海区格网,从网格化地海洋环境信息数据库中抽取海表温度、次表层温度、叶绿素浓度、海流等信息。
(5)    数据格式变换特征提取
对海表温度、叶绿素浓度等信息利用数学形态学方法提取等值线、锋线等矢量信息,并采用Douglas-Peuker方法进行矢量简化。表1为生成的一根海表温度等值线矢量数据示例。
表1 生成的某一海表温度等值线(18摄氏度)矢量数据
点 号 等温线矢量结点经纬度坐标(西经,南纬)
1                                        99.75                   36.61
2                                        99.46                   36.61
3                                        99.07                   36.41
4                                        98.94                   36.32
5                                        98.68                   36.32
6                                        98.49                   36.51
7                                        98.33                   36.80
8                                        97.91                   37.03
9                                        97.58                   37.22
10                                      97.23                   37.48
11                                      96.84                   37.71
12                                      96.61                   37.84
13                                      96.29                   38.06
14                                      95.87                   37.97
15                                      95.58                   37.68
16                                      95.32                   37.45
(6)    利用渔船发回的实测海洋环境参数数据及渔业生产数据微调优化渔场预报模型,对渔船位置为核心的相关区域进行渔场概率预报
利用历史环境参数数据及对应的生产数据,基于贝叶斯原理建立渔场预报模型。利用以上步骤得到海洋环境特征参数为模型输入,对选取区域进行渔场概率预报,得到各个海区格网的渔场概率。同时利用步骤(3)接收到的渔船实际生产数据及实测海洋环境参数数据,作为训练样本,对以上预报模型进行在线微调,提高模型的精度和泛化能力。表2为预报得到的渔场概率较高的三个点位。
表2  预报得到的渔场概率较高的点位
点号       点位坐标(西经,南纬)           渔场概率
1                         99.25        36.25                          0.65
2                         96.75            36.75                          0.70
3                         96.25            38.75                          0.85
(7)    信息编码并经北斗卫星导航系统短信息功能发送数据到单个渔船
对以上获得的渔场概率信息及环境参数信息进行编码。对海表温度、叶绿素浓度等参数只对其等值线矢量进行编码。等值线间距可以根据渔场概率高低而变化。对渔场概率高的区域可以传输更高精度的信息。对于其它气象、市场行情等附加服务信息可以作为服务内容一起编码。编码后的服务信息数据量约4KB左右,只占传统方法数据量的百分之一,同时可以保证渔船周边及渔场概率高的目标区域有更好的数据精度和定制的相关信息。将编码好的信息通过北斗短信息功能发送到对应的渔船。
(8)渔船接收解析利用服务信息
渔船通过北斗终端设备接收以上服务短消息,进行格式解析,得到周边海洋环境信息、渔场概率信息、气象信息等,并利用这些服务信息作为渔船生产作业指导。
经过设定的时间间隔后,渔船将渔船新的地理位置、渔船位置处实测环境数据以及最新作业生产情况等信息通过北斗通讯功能更新发送到运营服务部门,再次进行以上处理步骤(1)到步骤(8),实现低成本高精度定制化渔业信息服务。

Claims (5)

1.一种基于位置的海洋渔业信息服务方法,其特征在于具体步骤如下:
(1)渔船位置北斗定位,渔船实测环境数据收集,渔船实时生产数据收集
渔船通过北斗应用终端设备采用北斗卫星导航系统自动进行空间定位,获得渔船自身地理位置;通过渔船载有的海洋环境监测传感器实时获得渔船所在区域的环境信息,所述海洋环境监测传感器根据渔船实际安装配置,包括海表温度、叶绿素、海流和盐度海洋环境参数;渔船通过位于渔船上的应用终端输入最新的渔业生产数据,所述最新的渔业生产数据即为渔船的实际生产数据,用于渔场概率预报准确率的验证;
(2)渔船利用北斗卫星导航系统短信息功能发送数据
将步骤(1)得到的渔船自身地理位置信息、渔船所在位置的实测海洋环境信息及渔船生产数据编码为短消息,利用北斗卫星导航系统的短消息收发功能发出信息;渔船生产数据及渔船传感器获得的实测环境信息作为反馈数据和渔船自身地理位置信息一起通过北斗卫星导航系统的短信息功能发送给渔业信息服务应用服务器; 
(3)运营服务部门接收渔船发出的数据并进行数据格式解析
渔业信息服务应用服务器利用北斗卫星导航系统上的接收系统接收渔船发出的短信息并进行数据格式解析,得到渔船位置信息、渔船位置处的实测海洋环境信息以及渔船最新生产数据,采用不同维度、不同分辨率的异源数据的配准同化融合以及基于位置的数据抽取处理,将所述数据存入相应的网格化管理的数据库中;
(4)以渔船位置为关注点的网格化多维多源多分辨率数据抽取处理
以接收到的渔船自身地理位置为中心从网格化数据库中抽取其周边海区的海表温度、叶绿素以及海流等环境信息海洋环境数据,对不同来源、不同分辨率的环境信息海洋环境数据需要进行数据融合同化处理;
(5)数据格式变换特征提取
对步骤(4)抽取出的环境信息海洋环境数据进行格式变换和特征提取,提取环境信息海洋环境数据的锋线及等值线等矢量信息,并可采用垂距限值法提取矢量特征点进行矢量简化,形成矢量形式的数据;生成环境信息的锋线和等值线矢量信息采用数学形态学方法获得,并采用Douglas-Peuker或垂距限值法,减少矢量信息的数据量;
(6)利用渔船发回的实测海洋环境参数数据及生产数据微调优化渔场预报模型,对渔船位置为核心的相关区域进行渔场概率预报
基于收集存档的历史海洋环境参数数据和渔业生产数据,采用贝叶斯原理,针对渔船自身地理位置为中心的区域通过预报模型进行渔场预报,得到预报渔船位置附近海域的渔场概率,利用步骤(3)接收到的渔船所在位置的实际生产数据及海洋环境参数数据,对预报模型进行微调,使预报模型具有一定的自适应性;其中:
所述预报模型不局限于贝叶斯原理,还可以采用贝叶斯网络、径向基神经网络或支持向量机等机器学习模型,输入参数采用海表温度、叶绿素浓度、次表层温度、海流和时间;
(7)信息编码并经北斗卫星导航系统短信息功能发送数据到单个渔船
对步骤(6)得到的预报概率信息,渔船周边及渔场预报概率高的区域的海洋环境矢量信息等进行信息编码处理,形成文本形式的渔业服务信息,同时对接收到的天气气象市场行情等信息也可以根据定制情况一起进行信息编码,将渔船船位周边一定范围内海区格网的海洋环境矢量信息及以上通过预报模型预测得到的渔场概率信息进行信息编码;对渔场概率高的海区格网,附加更高精度的环境信息一起编码;
(8)渔船接收解析利用服务信息
渔船通过北斗终端设备接收以上服务短消息,进行格式解析,利用收到的信息指导渔船生产作业;
经过设定的信息更新通讯时间间隔后,渔船将最新作业生产情况,实测环境数据以及渔船新的地理位置信息通过北斗通讯功能更新发送到运营服务部门,再次进行以上操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(2)中根据不同的服务频率需要,位置信息和反馈信息分别发送接收,实测环境数据按照设定的时间间隔定时发送,位置信息和生产数据在发生变化时发送。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(4)以渔船位置为中心,选取其周边一定范围海区作为目标区域,从网格化海洋环境数据集中抽取选取区域的海表温度、叶绿素浓度、海流海洋环境信息;根据具体海域和渔场分布情况不同,区域范围与每个格网的大小可调整。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(6)中利用渔船发回的实测数据对预报模型进行在线微调更新;预报模型的优化更新周期根据渔船作业季节和具体海域渔场分布情况的不同可以采用一天、一周或一月不同时间间隔。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(7)对渔场概率高的海区格网,附加更高精度的环境信息一起编码。
CN201210332536.4A 2012-09-11 2012-09-11 基于位置的海洋渔业信息服务方法 Active CN102833680B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210332536.4A CN102833680B (zh) 2012-09-11 2012-09-11 基于位置的海洋渔业信息服务方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210332536.4A CN102833680B (zh) 2012-09-11 2012-09-11 基于位置的海洋渔业信息服务方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102833680A true CN102833680A (zh) 2012-12-19
CN102833680B CN102833680B (zh) 2014-09-24

Family

ID=47336595

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210332536.4A Active CN102833680B (zh) 2012-09-11 2012-09-11 基于位置的海洋渔业信息服务方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102833680B (zh)

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103218669A (zh) * 2013-03-19 2013-07-24 中山大学 一种智能的活鱼养殖水质综合预测方法
CN103235982A (zh) * 2013-04-16 2013-08-07 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于贝叶斯网络模型的渔场预报方法
CN103344275A (zh) * 2013-06-20 2013-10-09 苏州大学 一种基于卫星定位的环境监测数据采集方法
CN104457783A (zh) * 2014-10-23 2015-03-25 大连海事大学 基于ecdis的渔场信息播报与接收系统
CN104616065A (zh) * 2015-02-13 2015-05-13 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于处理订单的方法及设备
CN105072573A (zh) * 2015-07-20 2015-11-18 上海普适导航科技股份有限公司 北斗海洋智能位置服务系统
CN105137442A (zh) * 2015-08-21 2015-12-09 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种用于渔业科学调查船的鱼探声学映像共享系统及方法
CN105654210A (zh) * 2016-02-26 2016-06-08 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种利用海洋遥感多环境要素的集成学习渔场预报方法
CN105809371A (zh) * 2016-04-11 2016-07-27 指南针科技有限公司 一种海洋互联网系统
CN106250980A (zh) * 2016-07-22 2016-12-21 上海海洋大学 一种阿根廷滑柔鱼中心渔场预测方法
CN106326344A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种分散式大数据管理与检索的方法
CN106604247A (zh) * 2016-12-12 2017-04-26 重庆金美通信有限责任公司 一种利用北斗短信息通道智能开通二代卫星网络的方法
CN107766974A (zh) * 2017-09-30 2018-03-06 浙江海洋大学 一种融合多种数据的海洋渔情预测方法
CN107944590A (zh) * 2016-10-13 2018-04-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种渔情分析预报的方法及设备
CN108665104A (zh) * 2018-05-14 2018-10-16 华际卫星通信有限公司 一种基于lstm的渔场预报方法
CN109034105A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 上海海洋大学 基于无人机的金枪鱼渔场位置预测方法
CN110113138A (zh) * 2019-04-29 2019-08-09 杭州电子科技大学 一种基于边缘计算的海洋vms数据传输优化方法
CN110598251A (zh) * 2019-08-05 2019-12-20 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于Landsat-8数据和机器学习的湖泊叶绿素a浓度反演方法
CN111489266A (zh) * 2020-04-23 2020-08-04 舟山国家远洋渔业基地科技发展有限公司 一种基于位置的渔业信息服务方法
CN112069371A (zh) * 2020-08-11 2020-12-11 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于格网化邻域的海上船舶有效救援搜索方法
US10977585B2 (en) 2015-01-29 2021-04-13 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Order allocation system and method
CN112836560A (zh) * 2020-06-01 2021-05-25 新亚优华(青岛)海洋水产科技有限公司 一种基于不同阈值识别黄海中韩渔业协定区灯光渔船的方法
CN114139590A (zh) * 2021-05-27 2022-03-04 中国海洋大学 用于估算海洋温度的方法
US11452286B2 (en) 2016-07-22 2022-09-27 Shanghai Ocean University Method of predicting central fishing ground of flying squid family ommastrephidae
CN115293658A (zh) * 2022-10-08 2022-11-04 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于大数据的渔业资源规划方法及系统
CN115496307A (zh) * 2022-11-21 2022-12-20 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于物联网通信的渔业船舶生产方法、系统及介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030212618A1 (en) * 2002-05-07 2003-11-13 General Electric Capital Corporation Systems and methods associated with targeted leading indicators
CN101452077A (zh) * 2007-12-03 2009-06-10 中国水产科学研究院东海水产研究所 金枪鱼渔场预报方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030212618A1 (en) * 2002-05-07 2003-11-13 General Electric Capital Corporation Systems and methods associated with targeted leading indicators
CN101452077A (zh) * 2007-12-03 2009-06-10 中国水产科学研究院东海水产研究所 金枪鱼渔场预报方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周为峰,樊伟,崔雪森,杨胜龙,伍玉梅: "基于贝叶斯概率的印度洋大眼金枪鱼渔场预报", 《渔业信息与战略》 *
樊伟,陈雪忠,沈新强: "基于贝叶斯原理的大洋金枪鱼渔场速预报模型研究", 《中国水产科学》 *

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103218669A (zh) * 2013-03-19 2013-07-24 中山大学 一种智能的活鱼养殖水质综合预测方法
CN103218669B (zh) * 2013-03-19 2016-12-28 中山大学 一种智能的活鱼养殖水质综合预测方法
CN103235982A (zh) * 2013-04-16 2013-08-07 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于贝叶斯网络模型的渔场预报方法
CN103344275A (zh) * 2013-06-20 2013-10-09 苏州大学 一种基于卫星定位的环境监测数据采集方法
CN104457783A (zh) * 2014-10-23 2015-03-25 大连海事大学 基于ecdis的渔场信息播报与接收系统
US10977585B2 (en) 2015-01-29 2021-04-13 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Order allocation system and method
CN104616065B (zh) * 2015-02-13 2018-07-13 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于处理订单的方法及设备
CN104616065A (zh) * 2015-02-13 2015-05-13 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于处理订单的方法及设备
CN105072573A (zh) * 2015-07-20 2015-11-18 上海普适导航科技股份有限公司 北斗海洋智能位置服务系统
CN105137442A (zh) * 2015-08-21 2015-12-09 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种用于渔业科学调查船的鱼探声学映像共享系统及方法
CN105654210A (zh) * 2016-02-26 2016-06-08 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种利用海洋遥感多环境要素的集成学习渔场预报方法
CN105809371A (zh) * 2016-04-11 2016-07-27 指南针科技有限公司 一种海洋互联网系统
CN106250980A (zh) * 2016-07-22 2016-12-21 上海海洋大学 一种阿根廷滑柔鱼中心渔场预测方法
US11452286B2 (en) 2016-07-22 2022-09-27 Shanghai Ocean University Method of predicting central fishing ground of flying squid family ommastrephidae
CN106326344A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种分散式大数据管理与检索的方法
CN107944590A (zh) * 2016-10-13 2018-04-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种渔情分析预报的方法及设备
CN107944590B (zh) * 2016-10-13 2022-02-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种渔情分析预报的方法及设备
CN106604247A (zh) * 2016-12-12 2017-04-26 重庆金美通信有限责任公司 一种利用北斗短信息通道智能开通二代卫星网络的方法
CN107766974A (zh) * 2017-09-30 2018-03-06 浙江海洋大学 一种融合多种数据的海洋渔情预测方法
CN108665104A (zh) * 2018-05-14 2018-10-16 华际卫星通信有限公司 一种基于lstm的渔场预报方法
CN109034105B (zh) * 2018-08-15 2020-08-04 上海海洋大学 基于无人机的金枪鱼渔场位置预测方法
CN109034105A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 上海海洋大学 基于无人机的金枪鱼渔场位置预测方法
CN110113138B (zh) * 2019-04-29 2021-07-02 杭州电子科技大学 一种基于边缘计算的海洋vms数据传输优化方法
CN110113138A (zh) * 2019-04-29 2019-08-09 杭州电子科技大学 一种基于边缘计算的海洋vms数据传输优化方法
CN110598251A (zh) * 2019-08-05 2019-12-20 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于Landsat-8数据和机器学习的湖泊叶绿素a浓度反演方法
CN111489266A (zh) * 2020-04-23 2020-08-04 舟山国家远洋渔业基地科技发展有限公司 一种基于位置的渔业信息服务方法
CN112836560A (zh) * 2020-06-01 2021-05-25 新亚优华(青岛)海洋水产科技有限公司 一种基于不同阈值识别黄海中韩渔业协定区灯光渔船的方法
CN112069371A (zh) * 2020-08-11 2020-12-11 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于格网化邻域的海上船舶有效救援搜索方法
CN112069371B (zh) * 2020-08-11 2021-06-29 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于格网化邻域的海上船舶有效救援搜索方法
CN114139590A (zh) * 2021-05-27 2022-03-04 中国海洋大学 用于估算海洋温度的方法
CN115293658A (zh) * 2022-10-08 2022-11-04 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于大数据的渔业资源规划方法及系统
CN115496307A (zh) * 2022-11-21 2022-12-20 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于物联网通信的渔业船舶生产方法、系统及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN102833680B (zh) 2014-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102833680B (zh) 基于位置的海洋渔业信息服务方法
CN110869926B (zh) 基于语义状态的传感器跟踪和更新
CN203786891U (zh) 基于gis的移动监测融合平台
CN104239706A (zh) 一种地面观测气温时空数据集的制备方法
CN102103713A (zh) 湿地资源与生态环境监管方法及系统
CN201853252U (zh) 湿地资源与生态环境监管系统
CN106056457A (zh) 一种农业信息服务方法和装置
CN110334090A (zh) 基于时空特征的多源异构面源污染大数据的关联和检索方法及监管平台
JP2006158239A (ja) 漁場予測装置並びに海況予測装置
CN102104770A (zh) 湿地生态事件采集、预警方法及系统
Liu et al. A century of the evolution of the urban area in Shenyang, China
CN102288183A (zh) 用于农村事件上报的地址定位系统及方法
Ryberg et al. Methodological framework for determining the land eligibility of renewable energy sources
CN113192192A (zh) 一种实景三维数字孪生航道场景构建方法
CN110796340B (zh) 一种宏观尺度的小流域综合治理优先级评估方法
Shuanglong et al. Patterns and driving forces of cropland abandonment in mountainous areas
CN113408918B (zh) 基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法
Qiuying et al. Quantitative measurement of urban expansion and its driving factors in Qingdao: An empirical analysis based on county unit data
Zhou et al. A location-based marine fishery information service based on BeiDou navigation satellite system
CN108763248B (zh) 一种水域空间监测精细划分方法及系统
CN114693057A (zh) 一种地块林草适宜性的智能评估方法
CN204376907U (zh) 一种船用渔情海况信息服务设备
Mader et al. The European HF radar inventory
Shi et al. Application of New Surveying and Mapping Technology in the Construction of Smart City
Ruziev et al. Geographic Information System for changing the level of soil salinity in Jizzakh province, Uzbekistan

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant