8.7 Case Study No. 7Reference: Kemmerer, A.J., 1980,Environmental pref dịch - 8.7 Case Study No. 7Reference: Kemmerer, A.J., 1980,Environmental pref Việt làm thế nào để nói

8.7 Case Study No. 7Reference: Kemm

8.7 Case Study No. 7
Reference: Kemmerer, A.J., 1980,
Environmental preferences and behaviour patterns of Gulf menhaden (Brevoortia patronus) inferred from fishing and remotely sensed data. ICLARM Conf. Proc., (5):345–70
Remote Sensing Technique: Satellite and Airborne Remote Sensing;
Platforms - LANDSAT-1 and 2, Aircraft;
Sensors - MSS, Aerial Camera, T.V.
Objective: To evaluate and subsequently to demonstrate the feasibility of using remotely acquired data to enhance the management and utilization of coastal pelagic fishery resources, especially menhaden.
Experimental Rationale: The distribution of menhaden was found to be correlated with water turbidity and colour. The distributional pattern of these fish can therefore be predicted in relation to these parameters.
Method: Most of the data considered in this paper were collected from three areas in the Northern Gulf of Mexico in 1972, 1975 and 1976. These areas were selected because of the LANDSAT coverage, logistics and location of the fishing fleet. In 1972 aerial photography and a low-light level imaging television system were used extensively to collect data on menhaden distribution and abundance.
In addition to the commercial fish catches, oceanographic data were also collected, including: sea surface temperature, salinity, light penetration, colour, surface chlorophyll-a and water depth.
Results: The only oceanic parameters that had any correlation with the distribution of menhaden were light penetration and ocean colour. Although the distribution of this fish could not be inferred from LANDSAT images, the radiance values of each spectral band were found to be significantly correlated. On the basis of turbidity and colour the LANDSAT images were classified to give the highly probable areas of menhaden occurrences (refer to Figure 8.13). In 1976 a satellite-aided fishery harvest and assessment system was demonstrated and was subsequently established. It is now possible to produce in near real - time probability charts of menhaden occurrences using LANDSAT MSS imagery.
Conclusion: The ability to infer fish distribution patterns synoptically from environmental data collected by spacecraft will have profound management implications. It will enable resource investigators to improve sampling design and subsequent analyses for more efficient and accurate stock assessments. Long term monitoring of these patterns will enable resource managers to detect and subsequently to predict natural and man-induced resource perturbations.


0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
8.7 nghiên cứu điển hình số 7Tham khảo: Kemmerer, AJ, 1980,Sở thích môi trường và hành vi mô hình của Vịnh menhaden (Brevoortia patronus) suy ra đánh bắt cá và từ xa cảm nhận dữ liệu. ICLARM Conf. Proc., (5): 345-70Kỹ thuật viễn thám: Truyền hình vệ tinh và không quân viễn thám;Nền tảng - LANDSAT-1 và 2, máy bay;Thiết bị cảm ứng - MSS, trên không máy ảnh, TVMục tiêu: Để đánh giá và sau đó để chứng minh tính khả thi của việc sử dụng từ xa mua lại các dữ liệu để tăng cường quản lý và sử dụng tài nguyên thủy sản biển ven biển, đặc biệt là menhaden.Thử nghiệm lý do: Sự phân bố của menhaden đã được tìm thấy để được tương quan với độ đục nước và màu sắc. Các mô hình distributional của những con cá này do đó có thể được dự đoán trong quan hệ với các tham số.Phương pháp: Hầu hết các dữ liệu được coi là trong bài báo này đã được thu thập từ ba lĩnh vực trong phía bắc Vịnh Mexico năm 1972, 1975 và năm 1976. Các khu vực này đã được lựa chọn bởi vì LANDSAT phạm vi bảo hiểm, hậu cần và vị trí của hạm đội câu cá. Năm 1972 nhiếp ảnh trên không và một mức độ ánh sáng thấp hệ thống truyền hình hình ảnh được sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu trên phân phối menhaden và phong phú. Ngoài việc đánh bắt cá thương mại, Hải dương học dữ liệu đã được cũng được thu thập, bao gồm: nhiệt độ bề mặt biển, độ mặn, ánh sáng thâm nhập, màu sắc, bề mặt chất diệp lục a và nước sâu.Kết quả: Các tham số chỉ đại dương có bất kỳ mối tương quan với sự phân bố của menhaden là thâm nhập ánh sáng và màu sắc đại dương. Mặc dù phân phối cá này không có thể được suy ra từ LANDSAT hình ảnh, các giá trị rạng rỡ của mỗi ban nhạc quang phổ đã được tìm thấy tương quan đáng kể. Trên cơ sở độ đục và màu sắc hình ảnh LANDSAT được phân loại để cung cấp cho các lĩnh vực rất có thể xảy ra sự kiện menhaden (tham khảo hình 8.13). Năm 1976, một vệ tinh hỗ trợ ngành thuỷ sản thu hoạch và đánh giá hệ thống đã được chứng minh và sau đó được thành lập. Bây giờ có thể để sản xuất ở gần real - thời gian xác suất bảng xếp hạng của menhaden các sự kiện bằng cách sử dụng hình ảnh LANDSAT MSS.Kết luận: Khả năng suy luận mô hình phân phối cá synoptically từ môi trường dữ liệu được thu thập bởi tàu vũ trụ sẽ có tác động sâu sắc quản lý. Nó sẽ cho phép các nhà điều tra tài nguyên để cải thiện thiết kế mẫu và các phân tích tiếp theo để đánh giá chứng khoán hiệu quả hơn và chính xác. Dài hạn giám sát hai mô hình sẽ cho phép người quản lý tài nguyên để phát hiện và sau đó để dự đoán tự nhiên và nhiễu loạn gây ra người đàn ông tài nguyên.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
8.7 Nghiên cứu tình huống số 7
tham khảo: Kemmerer, AJ, 1980,
sở thích của môi trường và các kiểu hành vi của cá mòi dầu vùng Vịnh (Brevoortia Thần Hộ Mệnh) suy ra từ việc đánh bắt và dữ liệu viễn thám. ICLARM Conf. . Proc, (5): 345-70
Viễn thám Kỹ thuật: truyền hình vệ tinh và Airborne viễn thám;
Platforms - LANDSAT-1 và 2, tàu bay;
Bộ cảm biến - MSS, Aerial Camera, TV
Mục tiêu: Để đánh giá và sau đó chứng minh tính khả thi của việc sử dụng từ xa có được dữ liệu để tăng cường quản lý và sử dụng tài nguyên biển khơi thủy sản ven biển, đặc biệt là cá mòi dầu.
Cơ sở thực nghiệm: Sự phân bố của cá mòi dầu đã được tìm thấy có mối tương quan với độ đục của nước và màu sắc. Các mẫu hình phân phối của những con cá do đó có thể được dự đoán liên quan đến các thông số.
Phương pháp: Hầu hết các dữ liệu được xem xét trong báo cáo này được thu thập từ ba khu vực trong vùng Vịnh Bắc của Mexico vào năm 1972, 1975 và 1976. Những khu vực này đã được lựa chọn vì phạm vi bảo hiểm LANDSAT, hậu cần và vị trí của các đội tàu đánh cá. Năm 1972 chụp ảnh trên không và một hệ thống truyền hình ảnh độ ánh sáng yếu được sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu về phân bố cá mòi dầu và phong phú.
Ngoài việc đánh bắt cá thương mại, dữ liệu hải dương học cũng được thu thập, bao gồm: nhiệt độ bề mặt nước biển, độ mặn, xâm nhập ánh sáng, màu sắc, bề mặt chlorophyll-a và độ sâu của nước.
Kết quả: Các thông số của đại dương chỉ rằng có bất kỳ mối liên hệ với sự phân bố của cá mòi dầu đã thâm nhập ánh sáng và màu sắc đại dương. Mặc dù sự phân bố của loài cá này không thể được suy ra từ hình ảnh LANDSAT, các giá trị rạng rỡ của mỗi dải quang phổ đã được tìm thấy có mối tương quan đáng kể. Trên cơ sở của độ đục và màu sắc hình ảnh LANDSAT đã được phân loại để cung cấp cho các khu vực nhiều khả năng xuất hiện của cá mòi dầu (xem hình 8.13). Năm 1976 một ngư thu hoạch và đánh giá hệ thống vệ tinh hỗ trợ đã được chứng minh và sau đó đã được thành lập. Nó bây giờ có thể sản xuất ở gần thực - bảng xếp hạng thời gian xác suất xuất hiện của cá mòi dầu bằng cách sử dụng hình ảnh LANDSAT MSS.
Kết luận: Khả năng suy ra mô hình phân phối cá synoptically từ dữ liệu môi trường được thu thập bởi tàu vũ trụ sẽ có ý nghĩa quan quản lý chuyên sâu. Nó sẽ cho phép các nhà điều tra tài nguyên để cải thiện thiết kế mẫu và phân tích tiếp theo cho đánh giá chứng khoán hiệu quả và chính xác hơn. Theo dõi lâu dài của các mô hình sẽ cho phép các nhà quản lý tài nguyên để phát hiện và sau đó để dự đoán các nhiễu loạn nguồn tài nguyên thiên nhiên và con người gây ra.


đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: