天津
海灘是海洋與陸地相互作用的關(guān)鍵緩沖帶，在海岸防護、濱海旅游、生態(tài)維持等方面具有重要意義。長期以來，海灘動力地貌過程研究受限于現(xiàn)場觀測成本高、時空覆蓋不足以及長時序高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取困難等問題。為突破這一瓶頸，自然資源部第三海洋研究所蔡鋒研究員團隊自主研發(fā)構(gòu)建了岸基智能視頻監(jiān)測系統(tǒng)，為海灘動力過程的長時序、自動化觀測提供了新的有效解決方案。研究團隊已在福建、廣東等地10余個典型海灘建立岸基視頻監(jiān)測站點（圖1），實現(xiàn)了對海灘動力地貌過程的實時連續(xù)監(jiān)測，并為當?shù)睾┌踩芾硖峁┘夹g(shù)支持。
圖1 三所自主建設(shè)的兩個代表性岸基視頻監(jiān)測站點：(A, B) 泉州西沙灣海灘監(jiān)測站；(C, D) 廈門黃厝海灘監(jiān)測站
依托該系統(tǒng)，蔡鋒研究員團隊與復旦大學人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院陳曦教授合作，構(gòu)建并公開了首個面向近岸波浪破碎類型分類的視頻數(shù)據(jù)集VWBT-9000。相關(guān)成果以“A Video Dataset for Nearshore Wave Breaking Type Classification”為題，發(fā)表于國際期刊《Scientific Data》（IF=6.9）。該數(shù)據(jù)集匯集了來自6個典型海岸視頻監(jiān)測站點、15臺岸基攝像機的近岸破浪視頻樣本，覆蓋崩破波、卷破波和激破波三類主要近岸波浪破碎類型（圖2）。數(shù)據(jù)集共包含9000個經(jīng)過標注的視頻切片、540,000幀時間序列圖像，并配套提供近海波浪和風場環(huán)境參數(shù)，為近岸波浪破碎類型智能識別、跨場景模型驗證和海灘動力過程分析提供了標準化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
圖2 近岸波浪破碎類型視頻分類的深度學習模型架構(gòu)圖
相關(guān)數(shù)據(jù)已開放共享至Figshare公共平臺（圖3），數(shù)據(jù)處理腳本和模型代碼已在GitHub公開。數(shù)據(jù)資源涵蓋原始視頻樣本、時間序列圖像幀、站點分類版本及相關(guān)處理代碼，可為近岸動力過程觀測、海岸遙感和人工智能交叉研究提供支撐。
圖3 VWBT-9000近岸波浪破碎類型視頻分類數(shù)據(jù)集
論文通訊作者為海洋三所蔡鋒研究員和復旦大學陳曦教授，第一作者為廈門大學與海洋三所聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生尹航。此研究得到國家重點研發(fā)計劃重點專項項目（No. 2022YFC3106100）、國家自然科學基金重點項目（No. 41930538）等資助。
供稿｜劉根
審核｜戚洪帥 劉建輝 徐憲忠
信息來源：自然資源部海洋三所。
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