В статье рассматриваются существующие подходы к анализу ледовой обстановки на основе космических снимков и материалов съемки беспилотными летательными аппаратами (БПЛА). Приводится информация об основных типах космических снимков и тех характеристиках ледяного покрова, которые можно извлечь на основе каждого вида данных. Описаны беспилотные технологии, в настоящее время широко используемые при изучении ледовой обстановки. Приведены примеры привлечения нейросетевых технологий для выделения кромки и классификации льда по возрасту и толщине. Рассмотрена структура комплексной системы мониторинга ледовой обстановки, необходимая для осуществления оперативной оценки и прогноза ледовых условий в акватории.
Активное хозяйственное освоение Арктики обусловливает необходимость повышения интенсивности мониторинга опасных природных процессов. Морской лед является тем фактором, который существенно осложняет навигацию и промышленное освоение в Арктической зоне, поэтому мониторинг текущих процессов ледообразования является важной задачей любых работ в Арктике для повышения их безопасности.
В настоящее время анализ ледовой обстановки в акваториях морей России является частью инженерно-гидрометеорологических изысканий, которые обязательны при проектировании, строительстве, эксплуатации и ликвидации морских нефтегазопромысловых и гидротехнических сооружений на континентальном шельфе Российской Федерации.
Инженерно-гидрометеорологические изыскания должны обеспечивать комплексное изучение гидрометеорологических условий и получение необходимых и достаточных материалов для принятия экономически, технически и экологически обоснованных решений при выборе площадки строительства, а также при строительстве, эксплуатации и ликвидации любых объектов на шельфе и в прибрежной зоне. Изучению в общем случае подлежат метеорологический режим местности, гидрологический режим акватории, литодинамический режим, ледовый режим акватории.
Согласно требованиям СП 11-114-2004, для оценки параметров ледового режима акватории реализуется комплекс ледовых наблюдений, в который необходимо включать определение ряда гидрометеорологических характеристик, нужных для получения расчетных параметров, требуемых для проектирования морских нефтегазопромысловых и гидротехнических сооружений. Однако полевые работы в большинстве случаев обеспечивают получение информации лишь в дискретных точках в отдельные моменты времени, когда для инженерных изысканий крайне важно получить информацию на больших площадях. Кроме того, проведение полевых работ трудозатратно и зачастую ограничено во времени плохими погодными условиями.
С развитием методов дистанционного зондирования и беспилотных технологий космические снимки разного спектрального диапазона и материалы БПЛА являются важным компонентом систем ледового мониторинга, поскольку обладают большим пространственным охватом и позволяют фиксировать состояние ледяного покрова практически в один момент времени для обширных участков акватории и использовать полученную информацию для прогноза развития ледовой обстановки и прокладки судовых трасс [1, 2, 3, 6].
Среди данных дистанционного зондирования выделяются радиолокационные снимки, которые обладают существенным преимуществом перед другими типами космических снимков – независимость от условий освещенности и облачного покрова. Таким образом становится возможным осуществлять мониторинг ледовой обстановки в условиях полярной ночи и облачного покрова. Современные радиолокаторы и планируемые группировки позволят в течение следующих нескольких лет получать информацию для одного и того же района земной поверхности в Арктике практически каждый день.
Диапазоны электромагнитного спектра, используемые в дистанционном зондировании
Для анализа ледовой обстановки используют космические снимки и материалы БПЛА, полученные в различных участках электромагнитного спектра. Для выделения кромки льда и анализа сплочённости используют снимки видимого, теплового инфракрасного диапазонов и, для исследований на глобальном уровне, микроволновые, полученные пассивными радиометрами в радиодиапазоне. Классификация льда по возрасту и толщине возможна только на основе активной радиолокационной съемки, когда сигнал испускается и принимается одной и той же антенной. В этом случае на характер отражения влияние оказывают физические свойства объекта – шероховатость поверхности, диэлектрическая проницаемость, текстура и структура поверхности льда.
Комбинирование снимков разного спектрального диапазона позволяет повысить точность и интенсивность мониторинга, обеспечивать расчет скоростей и направления дрейфа льда на основе нескольких источников.
Уровни мониторинга состояния ледяного покрова по ДДЗ и материалам съемки БПЛА
В настоящий момент на орбите Земли функционируют съемочные системы, выполняющие съемки с разным пространственным разрешением и охватом. Спутники гидрометеорологического назначения (Terra/MODIS, Aqua/MODIS, SuomiNPP/VIIRS, Метеор-М/МСУ-МР), имеющие, как правило, большой пространственный охват при низком разрешении, обеспечивают ежедневное покрытие одной и той же территории, тем самым предоставляя информацию для решения задач спутникового мониторинга на глобальном и региональном уровнях. Это позволяет выделять границы крупных ледяных полей, размеры которых превышают первые километры. Материалы пассивной микроволновой съемки обладают еще меньшим пространственным разрешением (10–15 км), что делает возможным применение таких материалов в основном для глобальных исследований или отдельных областей земного шара, например полярных [5].
Для работ на локальном и региональном уровнях необходимо привлекать космическим снимки с пространственным разрешением лучше 50 м. Такие данные предоставляют съемочные системы спутников Sentinel-2/MSI Landsat-8/OLI, SPOT-6/7 и др., а также практически все современные радиолокаторы, работающие в настоящий момент на орбите Земли (Sentinel-1, Radarsat-2, TerraSAR-X и др.). Ряд операторов планируют запуск целых группировок космических аппаратов, в том числе и радиолокационных, что обеспечит получение космических снимков на одну и ту же территорию несколько раз в сутки. Космические снимки такого типа позволяют детектировать не только крупные ледяные поля, но и небольшие льдины, а также опасные ледовые образования.
Материалы беспилотной съемки характеризуются сверхвысоким разрешением (первые сантиметры), что повышает точность работ по оценке состояния ледяного покрова в районе интереса. Привлечение материалов БПЛА обеспечивает своевременное выявление опасных ледовых образований небольших размеров в зоне, расположенной в радиусе сотен метров и первых километров.
Характеристики ледяного покрова, анализируемые по космическим снимкам
Основные характеристики ледяного покрова, которые возможно получить на основе материалов космической и беспилотной съемки, представлены ниже.
· Определение ледовых фаз. Анализ радиолокационных снимков позволяет выявлять даты первого ледообразования, начало устойчивого ледообразования, первого образования припая, начало устойчивого образования припая, начало весеннего взлома или первой весенней подвижки припая, окончательного разрушения припая и окончательного очищения акватории ото льда. Указанные процессы образования и разрушения льда согласно СП 11-114-2004 являются обязательными при проведении ледовых наблюдений.
· Определение положения кромки льда на основе контрастной границы «вода – лед».
· Классификация льда по возрасту и толщине и вычисление сплоченности [7, 9, 10].
· Расчет полей скорости и направления дрейфа льда по паре последовательных изображений [4, 11].
· Определение зон сжатий и разряжений на основе анализа пары последовательных изображений.
Каждый параметр требует своего набора методов дешифрирования с обязательным экспертным контролем результатов дешифрирования. На рисунке 1 приведен пример экспертного анализа ледовой обстановки: привлекаются дополнительные источники о гидрометеорологической информации для корректной интерпретации результатов и оценке качества результатов автоматизированной обработки.
Методы дешифрирования, используемые для анализа характеристик ледовой обстановки
Среди методов дешифрирования выделяются две группы: автоматизированные и экспертный анализ. В настоящее время все большее развитие получают автоматизированные методы, основанные на использовании нейросетевых технологий. Так, например, в ООО «ЦМИ МГУ» был разработан собственный алгоритм бинарной классификации для выделения кромки льда на основе нейросети [7]. На рисунке 2 приведена иллюстрация, на которой представлен результат бинарной классификации. Анализ результатов показывает высокую точность и достоверность выделения границ ледяных полей и опасных ледовых образований методами нейронных сетей. Скорость обработки одного изображения составляет несколько секунд.
Выполнение классификации льда по возрасту и толщине с использованием нейросетевых технологий также возможно, но требует существенно большего объема обучающей выборки для каждого сезона года и для зимы разной степени суровости. На рисунке 3 в качестве иллюстрации приведен фрагмент классификации радиолокационного снимка Sentinel-1 от 4 марта 2020 г. юго-востока Печорского моря, полученный в результате применения других нейросетевых алгоритмов, существующих в настоящий момент. Полученный результат позволяет не только анализировать ледовую обстановку на локальном уровне, но и осуществлять точную проводку судна и прогнозировать дрейф отдельных ледовых образований.
РИС. 3. Пример многоклассовой классификации льда на основе нейросетей
Использование пары изображений, полученных с разницей не более 24 часа, обеспечивает расчет полей скорости и направления дрейфа в автоматическом режиме. В основе алгоритмов подобного типа лежит поиск маркеров – тех точек, которые наблюдаются на обоих изображениях, и расчет для них характеристик смещений с использованием корреляторов [4, 11]. Рассчитанное поле скорости и направления дрейфа используется для определения зон сжатий и разряжений льда на основе вычислений конвергенции и дивергенции.
Результаты работы всех автоматизированных методов дешифрирования требуют обязательной экспертной заверки, поскольку автоматизированное дешифрирование может включать ошибки, связанные со структурами и физическими особенностями льда, а также вызванные физическими особенностями радиолокационной съемки (наличие спекл-шума, шумов радиолокатора и т.п.). Кроме того, эксперт при анализе опирается и на дополнительную информацию, включающую гидрометеорологические сведения, что позволяет интерпретировать развитие ледовой обстановки с учетом смены гидрометеорологических параметров.
Определение ледовых фаз в настоящий момент возможны только на основе экспертного анализа космических снимков.
