Ключевые слова
нейронные сети
моделирование распространения нефтяного загрязнения
Каспийское море
Аннотация
Каспийское море является уникальной экосистемой с богатым биологическим разнообразием, требующим особо бережного подхода к его охране и использованию. Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений в данном регионе сопряжены с высокими экологическими р исками, так как аварии, связанные с раз ливом нефти, могут при вести к катастрофическим последствиям. В этой работе представлена автоматизированная система, которая объединяет две ключевые задачи, связанные с нефтяным загрязнением моря. Первая задача касается обнаружения нефтяного загрязнения на основе радарных данных со спутника Sentinel-1A, а вторая ‑ с прогнозированием его распространения по акватории моря. Для распознавания нефтяных плёнок использовалась модель глубокого обучения DeepLabv3+, а моделирование перемещения нефти осуществлялось с помощью модели Oil Spill (OS) MIKE 21. Результаты тестирования разработанной системы показали, что модель DeepLabv3+ успешно идентифицирует нефтяное загрязнение. По результатам классификации проведено прогнозное моделирование распространения обнаруженного загрязнения и сформирован отчёт, опубликованный на портале igmass.kz.
Ключевые слова: мониторинг нефтяного загрязнения, нейронные сети, моделирование распространения нефтяного загрязнения, Каспийское море.