Нейросети для обнаружения микропластика в океане по спутниковым снимкам

Загрязнение океана микропластиком представляет собой глобальную экологическую проблему. Традиционные методы мониторинга, основанные на отборе проб воды с судов, являются точечными, дорогостоящими и не позволяют получить синоптическую картину распределения загрязнений в реальном времени. Спутниковое дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) предлагает возможность широкомасштабного и регулярного наблюдения за акваториями. Однако прямое детектирование микроскопических частиц с орбиты невозможно. Вместо этого спутники фиксируют косвенные оптические признаки, связанные с наличием микропластика, такие как изменения спектральной отражательной способности воды, наличие пленок, скопления плавучего мусора, который является источником микропластика, и влияние на физические параметры поверхности океана. Анализ этих огромных массивов многомерных данных требует применения методов искусственного интеллекта, в частности, глубоких нейронных сетей, которые способны выявлять сложные, нелинейные паттерны, невидимые для традиционных алгоритмов.

Физические и оптические основы детектирования

Микропластик в океане не обнаруживается спутниковыми сенсорами напрямую. Детектирование основано на анализе влияния скоплений пластика на морскую поверхность и ее оптические свойства. Ключевые наблюдаемые явления включают:

Спектральные аномалии: Пластиковые частицы, особенно белого и цветного цвета, изменяют альбедо (отражательную способность) водной поверхности. В отличие от фитопланктона, который имеет характерный пик отражения в зеленой области спектра, пластик часто демонстрирует более высокое и монотонное отражение в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах.
Термические контрасты: Пластиковые пленки и плотные скопления мусора могут влиять на температуру поверхности моря (ТПМ), изменяя процессы испарения и теплообмена.
Текстура и структура: Скопления макропластика, являющегося источником микропластика, формируют линейные или вихревые структуры на поверхности, которые могут быть выявлены по анализам текстур на изображениях высокого разрешения.
Влияние на ветровое волнение: Пленки и поверхностные скопления подавляют образование малых капиллярных волн, что приводит к снижению шероховатости поверхности. Это явление можно обнаружить по данным радарных спутников (SAR), которые чувствительны к микрошероховатости воды.

Архитектуры нейронных сетей для анализа спутниковых данных

Для решения задачи семантической сегментации спутниковых снимков (пиксельной классификации на «микропластик/загрязнение» и «фон») применяются сложные архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN).

Семантическая сегментация полносвязными сетями (FCN) и U-Net

Базовый подход использует полносвязные сверточные сети, которые преобразуют карты признаков в тепловые карты вероятности. Наиболее эффективной для задач с ограниченными размерами размеченных данных является архитектура U-Net. Ее симметричная структура-кодировщик (энкодер) и декодер позволяет сохранять пространственную информацию. Энкодер, часто построенный на основе предобученных сетей (VGG, ResNet), последовательно снижает пространственное разрешение, выделяя абстрактные признаки. Декодер, напротив, увеличивает разрешение, комбинируя высокоуровневые признаки с картами признаков из энкодера (skip-connections), что обеспечивает точное позиционирование границ потенциальных скоплений.

Архитектуры на основе Transformers (Vision Transformers)

Новым направлением является применение архитектур Transformer, изначально созданных для обработки естественного языка, к анализу изображений. Vision Transformer (ViT) разбивает спутниковый снимок на последовательность патчей, которые обрабатываются механизмом внимания (attention). Это позволяет сети глобально моделировать зависимости между всеми частями изображения, что критически важно для анализа крупномасштабных океанических процессов. Гибридные модели, сочетающие CNN для извлечения локальных признаков и Transformer для глобального контекста, показывают высокую эффективность.

Многозональный и многовременной анализ

Современные спутниковые сенсоры (Sentinel-2, Landsat-8/9, MODIS) предоставляют данные в множестве спектральных каналов. Специализированные архитектуры CNN способны обрабатывать этот многоканальный «куб» данных, выделяя информативные комбинации каналов. Кроме того, применяются рекуррентные нейронные сети (RNN), в частности LSTM-сети, для анализа временных рядов спутниковых снимков, что позволяет отслеживать движение и трансформацию скоплений загрязнений во времени.

Технологический процесс: от данных к результату

Работа системы обнаружения микропластика на основе ИИ представляет собой последовательный конвейер обработки данных.

ddd;»>Этап

<th style="padding: 8px; border: 1px solid