Сервис НЕРПА: оперативные карты сплочённости, торосистости и толщины тонкого льда для Северного морского пути по снимкам Sentinel-1

Для безопасной проводки судов по Северному морскому пути необходимо понимать распределение трёх характеристик ледяного покрова: сплочённости, торосистости и толщины молодого льда. Оперативно эти сведения сегодня дают поля спутниковых радиометров с шагом в километры и десятки километров (Spreen et al., 2008; Tian-Kunze et al., 2014) и ледовые карты, которые составляются вручную раз в несколько суток. Разводья, каналы и зоны торошения шириной в сотни метров на них неразличимы, а торосистость регулярным спутниковым полем не выпускается вовсе: её измеряют как шероховатость поверхности льда только лидары вдоль узких трасс (Duncan, Farrell, 2022). Между тем радиолокаторы Sentinel-1 регулярно снимают моря Северного морского пути с разрешением в десятки метров, независимо от облачности и полярной ночи, и снимок становится доступным через 2-3 часа после съёмки.
В докладе представлен сервис НЕРПА (нейросетевой радиолокационный продукт для Арктики). Созданная модель способна по снимкам Sentinel-1 над Карским морем, морем Лаптевых, Восточно-Сибирским и Чукотским морями прогнозировать карты характеристик льда на сетке 200 м. Сервис работает в опытном режиме и обновляется автоматически.
Цепочка обработки состоит из нескольких этапов. Первоначально отслеживаются появления новых снимков в режиме сверхширокой полосы обзора в хранилище Copernicus Data Space Ecosystem. При обнаружении таких они скачиваются, выполняется стандартный набор поправок и перевод в полярную стереографическую проекцию. Далее скользящим окном к снимкам применяется нейросетевая модель и осредняет несколько независимо обученных реализаций сети. Готовый продукт загружается на сайт https://nerpa-ice.ru/ как слои для интерактивной карты и файлы NetCDF с географической привязкой, пригодные для загрузки в геоинформационные и навигационные системы.
Карта сервиса построена в полярной проекции и показывает снимки ближайших к заданной дате дней. Для каждого снимка доступны радиолокационное изображение, сплочённость, торосистость и толщина тонкого льда, а под курсором выводятся время съёмки, значения трёх характеристик и координаты точки. Рядом с полями модели можно включить независимые измерения: суточную сплочённость AMSR2, высоту неровностей льда вдоль трасс ICESat-2, толщину тонкого льда по данным SMOS. По мере их поступления сервис сопоставляет с ними каждый обработанный снимок, строит диаграмму сравнений предсказаний с эталонами, так что пользователь видит не только карту, но и степень её согласия в данном районе в данный день. На карте показаны также будущие трассы спутников Sentinel-1 и план предстоящей съёмки, что позволяет заранее знать, когда появится следующая карта нужного участка.
В основе сервиса лежит свёрточная сеть U-Net (Ronneberger et al., 2015) с тремя выходами, на вход которой подаются каналы HH, HV и угол падения. Метками служили измерения трёх спутниковых миссий: AMSR2 для сплочённости, SMOS для толщины тонкого льда и ICESat-2 для торосистости. Разрешение каждого из эталонов ниже разрешения РЛИ Sentinel или покрывает лишь малую его часть, поэтому для выход сети перед сравнением с меткой осредняется так же, как осредняет соответствующий прибор, а трассы лидара переносятся к моменту съёмки по полю дрейфа льда OSI SAF (Lavergne et al., 2010). Качество проверено на снимках, отделённых от обучающих по календарю, и по высоте надводного борта ICESat-2, не участвовавшей в обучении.
Опытная эксплуатация сервиса также выявила его ограничения. Модель, обученная на снимках зимнего сезона, в период ледообразования расходится с радиометром на участках молодого льда и взволнованной воды. Радиопомехи в Карском море осенью встречаются заметно чаще, чем зимой, и без их исключения дают ложный лёд.
Дальнейший шаг в развитие сервиса заключается в доработке моделей с расширением временного диапазона на период ледообразования и перевода сервиса на круглогодичную работу.