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저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제36권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
41 - 53 (13page)

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The production of near- and off-shore fisheries in South Korea is decreasing due to rapid changes in the fishing environment, particularly including higher sea temperature in recent years. To improve the competitiveness of the fisheries, it is necessary to provide fish catch information that changes spatiotemporally according to the sea state. In this study, artificial intelligence models that predict the CPUE (catch per unit effort) of mackerel, anchovies, and squid (Todarodes pacificus), which are three major fish species in the nearand off-shore areas of South Korea, on a 15-km grid and daily basis were developed. The models were trained and validated using the sea surface temperature, rainfall, relative humidity, pressure, sea surface wind velocity, significant wave height, and salinity as input data, and the fish catch statistics of Suhyup (National Federation of Fisheries Cooperatives) as observed data. The 10-fold blind test results showed that the developed artificial intelligence models exhibited accuracy with a corresponding correlation coefficient of 0.86. It is expected that the fish catch models can be actually operated with high accuracy under various sea conditions if high-quality large-volume data are available.

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