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© Kay Panten
Institut für

SF Seefischerei

Projekt

Die Demographie der Fische


Federführendes Institut SF Institut für Seefischerei

Otolith mit Markierungen für die Alterlesung
© Thünen-Institut/SF

Weiterentwicklung von Methoden zur Altersbestimmung von Nutzfischarten

Um Fischbestände berechnen und ihre Entwicklung einschätzen zu können, ist ihre Alterszusammensetzung ein sehr wichtiger Eingangsparameter. Die Methodik der Altersbestimmung wird daher stetig weiterentwickelt.

Hintergrund und Zielsetzung

Daten zur Alterszusammensetzung von Fischbeständen sind essentielle Eingangsparameter für Bestandsberechnungen. Wir entwickeln die Methodik der Altersbestimmung permanent weiter, um effizient arbeiten zu können und konsistente Arbeitsergebnisse zu erlangen. Dabei nutzen wir moderne Bearbeitungsmethoden (zum Beispiel vollautomatische Otolithensägen) und Auswertetechniken (zum Beispiel digitale Bildanalyse).

In einem Promotionsprojekt testen wir die Altersbestimmung mittels künstlicher Intelligenz (KI).

Zielgruppe

Fischereiwissenschaft

Vorgehensweise

Das Alter der Fische wird über das Zählen von Wachstumszonen in den Gehörsteinen (Otolithen) bestimmt. Mit modernen Bearbeitungstechniken und Bildverarbeitungsverfahren werden Jahresringe in den Otolithen sichtbar und zur Altersbestimmung genutzt.

Details zur Verwendung von KI-Methoden in der Alterslesung finden Sie hier.

Vorläufige Ergebnisse

  • Div. Veröffentlichungen, z.B. Stransky, C., Gudmundsdottir, S., Sigurdsson, T., Lemvig, S., Nedreaas, K., Saborido-Rey, F. (2005): Age determination and growth of Atlantic redfish (Sebastes marinus and S. mentella): bias and precision of age readers and otolith preparation methods. ICES J. Mar. Sci. 62: 655-670.

Unser Otolithen-Team!

Um Fischbestände berechnen und ihre Entwicklung einschätzen zu können, ist ihre Alterszusammensetzung ein sehr wichtiger Eingangsparameter. Die Methodik der Altersbestimmung wird daher stetig weiterentwickelt.

Publikationen

  1. 0

    Cayetano A, Stransky C, Birk A, Brey T (2024) Fish age reading using deep learning methods for object-detection and segmentation. ICES J Mar Sci 81(4):687-700, DOI:10.1093/icesjms/fsae020

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067737.pdf

  2. 1

    Follesa MC, Hilvarsson A, Songer S, Aanestad Godiksen J, Beier U, Bekaert K, Berg F, Canha A, Carbonara P, Ni Chonchuir G, Coad Davies J, Denechaud C, Dubroca L, Farias I, Finnbogadottir G, Gault M, Gillespie-Mules R, Heimbrand Y, Krumme U, Ulleweit J, et al (2023) Working Group on Biological Parameters (WGBIOP; outputs from 2022 meeting). Copenhagen: ICES, 365 p, ICES Sci Rep 5(76), DOI:10.17895/ices.pub.23617833

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066665.pdf

  3. 2

    Carbonara P, Coad Davies J, Damme CJG van, Aanestad Godiksen J, Allegaert W, Beier U, Bekaert K, Canha A, Farias I, Follesa MC, Gault M, Gillespie-Mules R, Haase S, Hilvarsson A, Hüssy K, Korta M, Krüger-Johnsen M, Krumme U, Stransky C, Ulleweit J, et al (2020) Working Group on Biological Parameters (WGBIOP). Copenhagen: ICES, 150 p, ICES Sci Rep 2(117), DOI:10.17895/ices.pub.7651

  4. 3

    Van der Sleen P, Stransky C, Morrongiello JR, Haslob H, Perharda M, Black BA (2018) Otolith increments in European plaice (Pleuronectes platessa) reveal temperature and density-dependent effects on growth. ICES J Mar Sci 75(5):1655-1663, DOI:10.1093/icesjms/fsy011

  5. 4

    Stransky C, Gudmundsdóttir S, Sigurdsson T, Lemvig S, Nedreaas K, Saborido-Rey F (2005) Age determination and growth of Atlantic redfish (Sebastes marinus and S. mentella): bias and precision of age readers and otolith preparation methods. ICES J Mar Sci 62(4):655-670, doi:10.1016/j.icesjms.2005.01.018

  6. 5

    Stransky C, Kanisch G, Krüger A, Purkl S (2005) Radiometric age validation of golden redfish (Sebastes marinus) and deep-sea redfish (S. mentella) in the Northeast Atlantic. Fish Res 74(1-3):186-197, DOI:10.1016/j.fishres.2005.03.003

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