编辑推荐：
为解决长江口及中国沿海鳗苗捕捞规模难以宏观把控的问题，研究人员开展基于高空间分辨率影像和改进 YOLOv8 模型识别鳗苗捕捞设备的研究。结果显示改进模型 mAP@50% 达 94.8%，可用于监测捕捞活动。对资源管理意义重大。
在浩瀚的海洋生物世界里，日本鳗（
Anguilla japonica）的生存繁衍一直充满着神秘色彩。作为一种降河洄游性鱼类，成年日本鳗在繁殖季节会历经千辛万苦，从淡水栖息地长途跋涉数千英里，前往位于西太平洋菲律宾海，尤其是马里亚纳群岛附近深海区域的产卵地。它们在那里完成繁殖使命后便会死去，而孵化出的幼体则借助北赤道流，开启漫长的旅程，逐渐向中国东南沿海迁移。在这个过程中，幼体历经多次蜕变，最终在广东沿海附近变成玻璃鳗，随后沿着福建、浙江沿海，到达长江口及邻近北部沿海河口 。
然而，尽管鳗鱼人工养殖技术已较为成熟，但由于鳗鱼特殊的生活习性和复杂的生命周期，人工模拟其繁殖环境困难重重，至今仍无法实现大规模人工繁殖。因此，鳗鱼养殖所需的鳗苗只能依赖于天然捕捞，这就使得玻璃鳗的捕捞强度对鳗鱼资源，尤其是野生鳗鱼种群的可持续发展至关重要。
为了保护渔业资源，中国渔业部门采取了一系列严格措施，如实施玻璃鳗捕捞特殊许可证制度，并在长江重点水域开展为期 10 年的禁渔行动，长江口也设立了禁渔区 。但传统的人工巡逻和基本视频监控等监测方式存在效率低、成本高、易受人为因素影响等诸多弊端，且鳗苗捕捞渔具尺寸小，给监测工作带来极大挑战。
在这样的背景下，为了更有效地监测长江口玻璃鳗捕捞活动，中国的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们利用高空间分辨率卫星影像和改进的 YOLOv8 模型，对玻璃鳗捕捞设备进行识别和监测，相关研究成果发表在《Ecological Informatics》上。这一研究成果意义非凡，它为玻璃鳗捕捞活动的监测和管理提供了强有力的技术支持，有助于及时发现非法捕捞行为，从而更好地保护鳗鱼资源和海洋生态环境。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，使用 Jilin-1 Wide 01C 卫星获取高分辨率遥感影像，其 0.5m 的分辨率为后续研究提供了丰富的海面信息。接着，利用 ArcGIS Pro 3.0.1 软件中的深度学习库对影像进行处理和标注，构建了 ManMiao 数据集。在此基础上，对 YOLOv8 模型进行改进，通过引入渐近特征金字塔网络（AFPN）、优化 C2f 模块（C2f_Dual）以及使用空间金字塔池化增强局部注意力网络（SPPELAN）模块替换原有的 SPPF 模块等方式，提升模型对小目标的检测能力。
实验结果与分析
- 整体性能提升：研究人员在 ManMiao 数据集上对原始和改进的 YOLOv8 模型进行训练和测试。结果显示，改进后的模型在关键指标上表现优异，召回率（Recall）提高了 4.7%，精度（Precision）提高了 9.9%，平均精度均值（mAP）提高了 4.5%，mAP@0.5:0.95 提高了 4.7%。F1 分数从原始模型的 0.88 提升到 0.93，且曲线更平稳，表明改进模型性能更稳定，能更有效地提取目标特征，显著增强了对小目标的检测精度。
- 消融实验验证：通过消融实验，研究人员进一步验证了模型改进的有效性。引入 AFPN 增加小目标检测层后，mAP 从 90.3% 提升到 94.2%；用 C2f_Dual 替换 C2f，降低了卷积运算的计算量和参数数量，提高了检测速度；使用 SPPELAN 替换 SPPF，不仅提高了精度，还增强了目标检测的准确性和鲁棒性，使 mAP 进一步提升到 94.8%。
- 实际检测效果验证：对比改进前后模型对玻璃鳗捕捞设备的检测结果发现，原始模型存在漏检情况，而改进后的模型成功检测出了这些目标，整体检测效果得到显著提升，有力证明了模型改进的有效性。
- 泛化能力验证：为评估改进模型的泛化能力，研究人员在 NWPU VHR-10 和 FloW-Img 两个公开数据集上进行实验。结果表明，改进模型在 mAP 上显著优于 YOLOv8n 模型，尤其在复杂背景或小目标检测场景下表现出色，进一步验证了其适应不同场景的泛化能力。
研究结论与讨论
本研究聚焦于玻璃鳗捕捞活动的监测，针对玻璃鳗捕捞设备的小目标检测问题，提出了一种基于高空间分辨率遥感影像的小目标检测算法，有效提升了 YOLOv8 模型对小目标的检测能力。通过建立样本数据集、改进算法等一系列操作，改进后的模型在检测精度、召回率等方面均有显著提升。
然而，研究也存在一定局限性。由于 Jilin-1 商业遥感数据成本较高，受资金限制，研究范围未能覆盖整个长江口及其他具有地理意义的研究区域，在一定程度上影响了研究结果的全面性。但即便如此，本研究依然展示了高空间分辨率卫星遥感数据在小目标识别和人类捕捞活动监测方面的巨大潜力。
未来，若能获得更多资金支持，研究人员可进一步扩大遥感数据覆盖范围，优化样本数据集的构建，提高数据处理的标准化程度，开展更科学的准确性验证，从而使研究成果更具实用性。这一研究成果为玻璃鳗捕捞活动的监测和管理提供了重要的技术支撑，充分体现了高空间分辨率遥感在实际应用中的价值，有望为渔业资源保护和可持续发展带来新的突破。
