Использование ИИ для отслеживания айсбергов
Исследователи применили новый инструмент на основе искусственного интеллекта для обнаружения айсбергов в Южном океане. Это первый шаг к возможности отслеживания полного жизненного цикла большинства антарктических айсбергов по спутниковым данным. Исследование «Unsupervised machine learning detection of iceberg populations within sea ice from dual-polarisation SAR imagery» опубликовано в журнале Remote Sensing of the Environment.
Айсберги играют ключевую роль в динамике океана. При таянии они высвобождают пресную воду и питательные вещества, влияя на первичную продуктивность, океаническую циркуляцию и формирование/разрушение морского льда. Они также представляют опасность для судоходства, поэтому точная и актуальная информация об их местоположении и размерах критически важна.
Новый метод позволяет идентифицировать айсберги в средах с большим количеством морского льда — ранее это было невозможно. С его помощью учёные смогут обнаруживать айсберги в момент откалывания и отслеживать их на протяжении всего жизненного цикла, формируя более полную картину их динамики в Южном океане. Ключевое преимущество — возможность мониторинга в районах с плотным морским льдом и вблизи фронтов откалывания, где айсберги скапливаются плотными группами.
Инструмент использует данные синтезированной апертурной радиолокации (SAR) со спутников Sentinel-1, которые измеряют интенсивность отражённого микроволнового сигнала. Айсберги хорошо отражают микроволны из-за кристаллической структуры поверхностного льда и снега, поэтому на спутниковых снимках они видны как яркие сигналы. Использование микроволн позволяет получать изображения днём и ночью, сквозь облачность, характерную для Южного океана.
В ходе исследования производительность алгоритма ИИ была продемонстрирована на различных спутниковых снимках, сделанных за 12 месяцев с октября 2019 по сентябрь 2020 года. Инструмент идентифицировал почти 30 000 айсбергов, большинство из которых были относительно малы (1 км² или менее). Учёные выбрали для тестирования залив Амундсена в Западной Антарктике, близ фронта откалывания ледника Туэйтса, где сочетаются открытая вода, морской лёд и высокая плотность айсбергов разного размера.
«Технология, которую мы использовали для создания этого инструмента, уже широко применяется в медицинской визуализации, и мы рады применить её же к сложным объектам на SAR-снимках полярных океанов, — говорит ведущий автор работы Бен Эванс из Британской антарктической службы (BAS). — Наш метод точен, как и другие альтернативные методы обнаружения айсбергов, и превосходит большинство из них, не требуя вмешательства человека. Это означает, что его можно легко масштабировать».
Откалывание айсбергов от ледникового щита в Южный океан — один из основных механизмов потери льда в Антарктиде. Увеличение этого процесса может указывать на растущий вклад в повышение уровня моря. Исследователи надеются использовать подход на основе ИИ для выявления изменений в количестве, размерах и траекториях движения айсбергов, что является ожидаемым последствием изменения климата. В настоящее время команда анализирует все доступные данные с начала миссии Sentinel-1 в 2014 году.