高解像度海底ハビタット・マッピング - WIO

あらかじめ定義された分類スキームによって、多くの海底マッピング作業が定義されている。これらの分類はしばしば単純化されすぎていると考えられている。改善策として、海底地質と生物学的データと音響データを組み合わせ、海底の高解像度マップを作成するために、ロバストに海底の割合をマッピングするためのモデルを作成する。機械学習モデルを使用する。

海底の生息域は広く、底質と生物被 覆の様々な形態から構成されている。レビューによると、この地域では生息地マップが不足しており、生息地情報が漁業管理と統合されていないことを示唆しており、エコシステム・アプローチの側面を無視している。

このプロジェクトは、脆弱性を評価し、最適なマッピングスケールで異なる海底生息域を識別し、人間活動の影響を評価し、調査結果を管理シナリオに関連付け、保全に貢献し、社会経済学と生息域を関連付け、デジタル地図を共有する。プロジェクトの対象は、モザンビーク、ケニア、タンザニアの底生魚漁場である。