机器学习在渔业研究中的应用进展与展望

摘要

渔业大数据时代已经到来,一些国家也紧跟步伐着手开展渔业大数据研究,而机器学习是大数据研究不可或缺的有效手段。将机器学习技术用于渔业研究,对弥补渔业大数据分析与应用的不足和发展数字、智慧渔业,既非常必要,也非常重要。本文利用文献分析法,研究了国内外将“机器学习”用于渔业研究的现状与发展趋势。根据目前机器学习技术在渔业生产、渔业分类、水质检测、目标识别、渔业服务等领域的研究成果,认为:机器学习已经在渔业研究中发挥重要作用,但机器学习用于微观研究多、宏观研究少;用于静态研究多、动态研究少;用于与其他产业互动研究更为罕见。如今,智能捕捞产品和渔业观测云平台已经出现,物联网技术也为机器学习被广泛地用于渔业研究提供了便利。加强物联网硬件基础设施建设,加强与数据上游的合作与融合,是渔业机器学习应用蓬勃发展的必由之路。机器学习在捕捞作业监管、渔业生态模拟、利用渔业产品生产多种日用品等研究领域,大有可为。