Об этом сообщил департамент информационных технологий Ханты-Мансийского автономного округа — Югры на стене своей официальной группы в соцсети «Вконтакте». Методика позволяет обнаруживать разливы на площади от 0,09 гектара, что сопоставимо с площадью небольшого дачного участка.
Ключевая особенность подхода заключается в том, что сам разлив нефти на снимках увидеть нельзя. Вместо этого алгоритм фиксирует деградацию растительности, вызванную попаданием нефтепродуктов в почву. Методика сравнивает спутниковые снимки одной и той же местности за два года, выявляет участки, где растительный покров заметно уменьшился или угнетён, и уже на них ищет признаки разлива.
Поскольку ландшафты Югры крайне разнообразны, разработчики создали отдельные шаблоны для лесов, болот и пойм. Универсальный алгоритм здесь не работал бы: спектральные характеристики растительности в разных типах экосистем различаются, и разлив проявляется по-разному.
В исследовании использовались 10 тестовых участков по 200 квадратных километров, данные в семи спектральных каналах и разрешение 10 метров на пиксель.
Ханты-Мансийский автономный округ — основной нефтедобывающий регион России: здесь сосредоточено около 60% нефтедобывающего потенциала страны, а по территории округа проходит порядка 77 тысяч километров трубопроводов. По экспертным оценкам, за полвека функционирования нефтедобывающего комплекса потери нефти составили около 100 миллионов тонн, а площадь загрязнённых земель достигает 800 тысяч гектаров.
Ежегодно в округе официально регистрируется до 2000 аварийных разливов нефти. Оперативное обнаружение таких инцидентов критически важно для минимизации ущерба окружающей среде.
ЮНИИИТ располагает собственным Центром космических услуг (ЦКУ), созданным в 2013 году. На крыше здания института установлен крупнейший в России приёмный комплекс космического мониторинга ПК-9. В архиве ЦКУ хранится 78 терабайт данных дистанционного зондирования Земли с 1972 года, а заказчикам предоставлено более 14,5 тысячи космических продуктов и услуг.
Центр уже имеет опыт выявления экологических нарушений: ранее с помощью спутникового мониторинга специалисты фиксировали незаконные локальные рубки леса площадью от 30 квадратных метров и более. По данным института, материалы центра использовались в десятках судебных дел, а взысканные с нарушителей суммы превысили 4 миллиарда рублей.
Помимо обнаружения уже произошедших разливов, ЮНИИИТ ведёт работу над прогнозированием рисков нефтеразливов с применением глубокого машинного обучения. Модель учитывает десятки факторов: близость к техногенным объектам, транспортной инфраструктуре, населённым пунктам, данные о ранее произошедших инцидентах и результаты дешифрирования космических снимков. Точность модели, оценённая методом кросс-валидации, на данный момент составляет около 86%.
