一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法及系统，基于MODIS数据，利用分裂窗算法进行海表温度反演得到海表温度SST；对鱼群聚居的海岸线沿线附近海域进行区域划分，获取不同区域提取点的SST数据，得到时间序列；对所述时间序列进行预处理，并建立时间序列预测模型对时间序列进行拟合预测，绘制SST拟合观测图，根据所述SST拟合观测图，得到鱼类迁徙预测结果。和其他鱼类迁徙预测方法相比，数据具有较高的时间和空间分辨率，结果更加符合实际。合实际。合实际。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法及系统


[0001]本专利技术实施例涉及海洋
，具体涉及一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法及系统。

技术介绍

[0002]全球海洋温度影响某些海洋生物的栖息地质量。当温度变化太大，这些物种便开始寻找其他更适合生存和繁衍的栖息地。海洋表面温度(Sea Surface Temperature,SST)是决定是否适宜某种鱼类生存的主要因素之一。中红外或者热红外传感器都能够记录海洋与地表的热辐射信息，均具备温度反演的条件，目前国内外学者在热红外数据温度反演方面开展了大量研究工作，结果表明MODIS多通道算法模型反演海表温度能够满足海洋应用的要求，遥感方法在大尺度和中尺度反演海表温度方面研究较多，分裂窗算法在中尺度研究区域反演较为成熟。

技术实现思路

[0003]为此，本专利技术实施例提供一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法及系统，以对鱼群的未来迁徙趋势进行预测，并为分析提出适宜渔业公司生存的经营策略提供依据。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于MODIS数据，利用分裂窗算法进行海表温度反演得到海表温度SST；对鱼群聚居的海岸线沿线附近海域进行区域划分，获取不同区域提取点的SST数据，得到时间序列；对所述时间序列进行预处理，并建立时间序列预测模型对时间序列进行拟合预测，绘制SST拟合观测图，所述SST拟合观测图中包含各提取点的未来若干年海表温度变化趋势以及温度达到峰值的时间，根据所述SST拟合观测图，得到鱼类迁徙预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法，其特征在于，基于MODIS数据，利用分裂窗算法进行海表温度反演得到海表温度SST，具体包括：使用中分辨率MODIS红外波段，对获得的MODIS数据进行预处理，包括辐射定标、几何校正以及裁剪处理，得到辐射亮度数据；根据MODIS第31波段和第32波段数据利用分裂窗算法进行温度反演，计算MODIS第31波段和第32波段的亮度温度、地球表面比辐射率ε和大气透过率τ，然后进行温度反演得到海表温度SST。3.根据权利要求2所述的一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法，其特征在于，采用下式进行海表温度反演计算：SST＝C0+C1×
T
31
‑
C2×
T
32
式中，SST为海表温度，T
31
、T
32
分别是MODIS第31波段和第32波段的亮度温度，C0、C1和C2是模型参数，模型参数通过MODIS第31波段和第32波段的地球表面比辐射率ε和大气透过率τ计算得到。4.根据权利要求1所述的一种基于SST反演的鱼类迁徙预测方法，其特征在于，对鱼群聚居的海岸线附近海域进行区域划分，获取不同区域提取点的SST数据，得到时间序列，具体包括：针对沿岸海域，从某一维度开始，纬度每增加10
°
进行一次数据提取，至最终点维度停止，提取到多个提取点的SST数据，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭二帅，刘红燕，任姝晓，范丽娟，李领颇，张明辉，
申请(专利权)人：北京大学邯郸创新研究院，
类型：发明
国别省市：