韋爾瓦大學的多學科專家團隊開發了一種非侵入性系統，可以自動計算水產養殖魚類的數量和大小。他們將水下圖像捕捉儀器和軟件相結合，可以更準確地估計養魚場池塘中金頭鯛的數量及其長度和重量。這種方法的新穎之處在于，樣本計數是在在不操縱樣本或破壞其環境和諧的情況下確定樣本的大小和重量，從而避免這些動物死亡率的增加和應激的出現，因此不會在樣本中產生壓力或增加死亡率。

為了獲得這些結果，專家們使用了一種在運動和商業釣魚中常用的設備，當識別魚的存在時，它會捕獲類似于超聲波掃描的圖像，稱為靜態多波束聲納。所有獲得的信息都轉化為完全由該專家團隊設計的軟件。其功能是根據魚的聚集行為（即單獨或成群的運動）來確定魚的數量、大小、重量和長度。

與需要手工勞動來估計養魚場魚類數量的傳統方法不同，該方法的主要優點是魚類的安全性。韋爾瓦大學研究員、主要作者胡安·卡洛斯·古鐵雷斯·埃斯特拉達 (Juan Carlos Gutiérrez Estrada)解釋說：“養魚戶將剛孵化的幼體放入筏中時面臨的主要問題是，隨著時間的推移，他們不知道幼體的數量和體型。”

古鐵雷斯說：“到目前為止，對養殖池塘中的魚進行計數的通常程序是基于池塘本身的管理，即部分排空池塘中的水，操作人員進行干預以抽取代表性樣本、測量和稱重他們。所有這些也導致這些動物的死亡率和壓力更高。”

正如發表在《水產養殖工程》雜志上的題為“利用成像聲納估計半集約化水產養殖池塘中魚類豐度”中所詳細描述的那樣，他們對位于在蓬塔翁布里亞的韋爾瓦鎮的薩利納斯德爾阿斯圖爾河口飼養的海鯛（Sparus aurata）標本進行了研究，在這些池塘中，鯛魚的重量從 30 至 100 克成長到約為 400 克左右重量。

為了準確估計養殖池中的標本數量及其重量和大小，該專家團隊使用了靜態聲納，該聲納已標記了長達六米的特定空間限制。在這個范圍內，魚的存在會產生干擾，這些干擾大多在圖像中被捕獲為斑點。

一天內拍攝的圖像數量可達 2,000 張，一旦拍攝完畢，它們就會被傳輸到軟件中，該軟件負責測量照片中代表魚的那個點的高度。該研究負責人解釋：“在插入從養魚場采集樣本并測量其高度、長度和重量后通過實驗獲得的幾個方程后，該系統已經編程，以執行這些功能。具體來說，一個參數將魚的高度與長度聯系起來，另一個參數將長度與重量聯系起來。”

然而，該系統集成了一個模型，可以模擬魚類聚集的行為，即它們如何移動。韋爾瓦大學的研究人員表示：“它們隨機分布與在群體中發現是不一樣的。該程序模擬了它們的移動方式，對于金頭鯛來說，這種移動方式是成群進行的，稱為淺灘，也就是說，根據它們的大小進行分組。”

從這個意義上說，由于這種可能性，系統的誤差幅度很小。該負責人指出：“根據魚是否聚集并成群移動，或者其移動是否與周圍的魚無關，會有約10%的小偏差，但通常情況并非如此。”

在第一階段的研究之后，這項工作的第二部分重點是計算機系統和自動化，以及物理、數學和計算高級研究中心 (CEAFMC)將對開發的軟件進行改進。具體來說，他們正在研究聲納捕獲圖像的實時自動化分析和轉換。

這項研究是KTTSeaDrones 項目的一部分，該項目由歐洲區域發展基金 FEDER通過 Interreg VA 西班牙-葡萄牙 (POCTEP) 2014-2020 計劃共同資助，其中包括韋爾瓦大學、加的斯大學、阿爾加維大學和克里斯蒂娜島市政廳。

參考文獻

J.C. Gutiérrez-Estrada;I. Pulido-Calvo; J. Castro-Gutiérrez; A. Peregrín; S. López-Domínguez; F. Gómez-Bravo; A. Garrocho-Cruze; I. de la Rosa-Lucas.‘Fish abundance estimation with imaging sonar in semi-intensive aquaculture ponds’.Aquacultural Engineering. 2022.

https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2022.102235

https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2022.102235