Комплексный подход к анализу обеспечения безопасности мореплавания в арктических морях

Ледовые условия Арктики в районах многолетнего льда в настоящее время характеризуются большим разнообразием и изменчивостью; требуется более комплексное и оперативное описание этих условий для возможности принятия решений для обеспечения безопасности мореплавания и промышленной деятельности. В условиях разреженного льда возникает необходимость предоставления пользователям информации о распределении льдов по возрастным характеристикам, наряду с которой требуется также информация о полях дрейфа льда.
Основной научной проблемой для обеспечения безопасной работы в Арктике является создание автоматизированной системы мониторинга и прогнозирования состояния ледяного покрова с применением данных спутниковых наблюдений в рамках единой оперативной информационной системы с использованием унифицированной базы спутниковой информации, согласованной с системой расчетов и прогнозирования.
Комплексный подход включает решение ряда взаимосвязанных задач:
(1) усовершенствование и валидидация алгоритмов автоматической классификации морского ледяного покрова и расчета полей дрейфа льда на основе использования радиолокационных снимков (локаторы с синтезированной апертурой - РСА) и снимков оптического диапазона;
(2) разработку объединенного алгоритма расчета характеристик ледяного покрова (оценка границ лед-вода, возрастные характеристики льда, поля дрейфа) на основе использования одних и тех же изображений для комплексного представления информации о состоянии ледяного покрова.
Для этих целей необходимо:
(1) Совершенствование системы автоматических классификаций морского льда и границ раздела лед-вода, разработанного в Нансен-центре и на протяжении ряда лет, использующегося для практических нужд. В рамках нескольких международных проектов MyOcean, MAIRES, SIDARUS Фондом «Нансен-центр» в г. Санкт-Петербурге и «Нансен-центре» в г. Берген, в течение нескольких лет разрабатывается оперативный автоматизированный алгоритм классификации морского льда на РСА-изображениях. Для автоматизированной обработки РСА-изображений ENVISAT был разработан алгоритм на основе метода Нейронных сетей для района высоких широт Арктики, который для условий зимнего периода выделял 4 класса морских льдов: однолетний ровный и деформированный льды, многолетний лед и объединенный класс «вода / нилас». Для разграничения на спутниковых снимках пространств, занятых льдом и свободных ото льда, был разработан классификатор, основанный на различии в поляризационных свойствах воды и льда для данных RADARSAT-2. Классификатор основан на методе опорных векторов и предполагает работу в автоматизированном режиме. Для реализации классификатора осуществляется анализ текстурных характеристик РСА-изображений, основанный на расчете матриц совместной встречаемости. Метод опорных векторов, примененный для автоматизированного разделения объектов лед / вода на спутниковых радиолокационных снимках RADARSAT-2 в проливе Фрама, показал хорошее совпадение результатов классификации с экспертным анализом ледовой обстановки и ледовыми картами Норвежского Метеорологического Института.
(2) Расчеты полей дрейфа по спутниковым изображениям осуществляется с помощью метода прослеживания особых точек с использованием инвариантного описания их окрестностей. На основе анализа двух последовательных изображений определяются пары особых точек с наибольшим сходством. Такой подход позволяет получить окончательное разрешение для смещений точек в несколько сотен метров. Вектора дрейфа оцениваются для изображений, покрывающих Баренцево и Карское моря. Затем поле дрейфа льда преобразовывается в поля деформаций льда (конвергенции и сдвиги) в соответствии с методом Квока [Kwok, 2010].
В Фонде Нансен-центр разработаны, протестированы и развиваются новые методы оценки полей дрейфа льда на основе последних достижений в области компьютерной обработки изображений, позволяющие избавиться от ошибок, связанных с составляющей вращения ледяных полей, а также зашумленностью. Совместное использование данных автоматических классификаций морского льда и полей дрейфа с высоким разрешением, полученных по одним и тем же изображениям, дают содержательную информацию для судоводителей и других пользователей при оценке локальных изменений ледовых условий.