Исследователи разрабатывают инновационный подход к измерению глубины мелководья с помощью спутниковых данных
22 марта 2022 г.
Китайские ученые разработали инновационный подход к решению проблемы определения глубины водоемов методами спутникового исследования Земли. Статья с результатами исследования была опубликована в журнале Journal of Remote Sensing.
По словам исследователей из Сямэньского университета и Массачусетского университета в Бостоне, одной из важных проблем в сфере спутникового изучения Земли является в определении глубины прибрежных вод. И суть проблемы состоит даже не в типе или в количестве собранных данных, а в способе, при помощи которого можно было бы преобразовать эти данные в точную оценку мелководности отдельно взятого участка побережья.
Для того, чтобы решить эту проблему, ученые разработали алгоритм машинного обучения, который использует данные двух спутников наблюдения Земли для определения глубины мелководья.
«Прибрежные мелководные среды, такие как коралловые рифы, морские водоросли и заросли ламинарии, являются одними из наиболее социально-экономически важных экосистем в мире; их мониторинг является важной задачей многих государственных учреждений», – пишет Чжунпин Ли, автор-корреспондент и почетный профессор Школы окружающей среды Массачусетского университета в Бостоне.
Изучение глубины дна является важной не только для навигации, но и для изучения природных прибрежных процессов, таких как штормовые нагоны. Выбор места ветряных электростанций также во многом зависит от глубины дна и состояния окружающих экосистем.
Измерение глубины дна, называемое батиметрией, традиционно проводилось с помощью сонара, но по мере совершенствования спутниковых технологий все больше и больше измерений стало производиться с помощью спутникового лидара.
Сонары и спутниковые лидары обеспечивают высокоточное измерение глубины дна, но они являются дорогостоящими, трудоемкими и их применение ограничено возможностями судна (для сонара), или траекторией полёта спутника.
В поиске альтернативного метода измерений исследователи остановились на общедоступных данных от Operational Land Imager от Landsat 8, спутнике Геологической службы США и НАСА, а также от Advanced Topographic Laster Altimeter System (ATLAS) на ICESat-2, спутнике НАСА, который измеряет высоты на планете. ICESat-2 пускает лазерный луч в точку на поверхности и измеряет время, которое понадобилось лучу, чтобы достичь поверхности Земли и вернуться обратно на спутник. Данные ATLAS содержат широту, долготу и время прохождения фотонов, переданных спутником.
Нейронная сеть обучалась на примере больших коралловых банок Багамского архипелага и на банке Кей Сал.
Разработанный алгоритм смог точно различить мелкие воды от глубоких со 100% точностью.
Исследователи отметили, что, несмотря на то, что результаты являются «многообещающими», это исследование было сосредоточено на тропических и субтропических регионах, где вода отличается своей потрясающей чистотой. Однако этот метод может быть применен к другим регионам после сбора и обобщения данных и изображений с Landsat 8.
Читать подробнее:
Researchers develop innovative approach to measure shallow water depth with satellite data
Источник: Journal of Remote Sensing
Перевод/адаптация текста: «Вестник ОНЗ РАН»