論文の概要: Predicting Weekly Fishing Concentration Zones through Deep Learning Integration of Heterogeneous Environmental Spatial Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02887v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 13:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.194771
• Title: Predicting Weekly Fishing Concentration Zones through Deep Learning Integration of Heterogeneous Environmental Spatial Datasets
• Title（参考訳）: 不均一環境空間データセットの深層学習統合による週間漁獲量帯の予測
• Authors: Chaitanya Rele, Aditya Rathod, Kaustubh Natu, Saurabh Kulkarni, Ajay Koli, Swapnali Makdey,
• Abstract要約: 本研究では,海面温度やクロロフィル濃度などの海洋パラメータを用いて,潜在的な漁獲帯(PFZ)を予測するためのAI支援フレームワークを提案する。 予備的な結果は, 漁獲時間を短縮し, 燃料消費量を減らし, 資源利用の効率化を図ることにより, 漁民を支援できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The North Indian Ocean, including the Arabian Sea and the Bay of Bengal, represents a vital source of livelihood for coastal communities, yet fishermen often face uncertainty in locating productive fishing grounds. To address this challenge, we present an AI-assisted framework for predicting Potential Fishing Zones (PFZs) using oceanographic parameters such as sea surface temperature and chlorophyll concentration. The approach is designed to enhance the accuracy of PFZ identification and provide region-specific insights for sustainable fishing practices. Preliminary results indicate that the framework can support fishermen by reducing search time, lowering fuel consumption, and promoting efficient resource utilization.
• Abstract（参考訳）: アラビア海やベンガル湾を含む北インド洋は沿岸社会にとって重要な生息地となっているが、漁民は生産的な漁場を見つける上で不確実性に直面していることが多い。 この課題に対処するために,海面温度やクロロフィル濃度などの海洋パラメータを用いて,潜在的な漁場(PFZ)を予測するためのAI支援フレームワークを提案する。 この手法は、PFZ識別の精度を高め、持続可能な漁法のための地域固有の洞察を提供するように設計されている。 予備的な結果は, 漁獲時間を短縮し, 燃料消費量を減らし, 資源利用の効率化を図ることにより, 漁民を支援できることを示唆している。

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