В работе представлены методы автоматизированного и интерактивного обнаружения нефтяных загрязнений различного происхождения на морской поверхности по космическим радиолокационным данным, а также результаты применения этих методов на тестовом участке Чёрного моря в районе полуострова Крым. В процессе исследования использовались космические радиолокационные изображения, полученные со спутников Sentinel-1A/B в весенне-летний период 2017 г. и 2018 г. Всего систематизировано, обработано и проанализировано свыше 100 радиолокационных сцен.
Ключевой этап обработки космических радиолокационных изображений заключался в выделении участков с отрицательными контрастами удельной эффективной поверхности рассеяния (УЭПР), соответствующих зонам акваторий с выглаженными или частично угнетёнными поверхностными волнами Брэгговской частоты [1-2]. Выделение таких участков производилось как в автоматическом, так и в интерактивном (с участием оператора-дешифровщика) режимах. При автоматическом выделении аномалий использовался разработанный подход, основанный на получении масок аномалий УЭПР с применением сканирующих окон размером до 1000х1000 элементов разрешения, а также кластеризации, морфологической фильтрации и сегментации [3-4].
Для повышения качества интерпретации выделяемых аномалий УЭПР использовалась геоинформационная среда, позволяющая проводить комплексный анализ результатов обработки космических изображений, подспутниковых данных и априорной информации, и таким образом наиболее достоверно определять источники загрязнений. На основании результатов такого комплексного анализа в районе исследования выявлены многочисленные факты присутствия загрязнений морской поверхности как антропогенного, так и естественного происхождения.
Сравнительный анализ результатов работы методов автоматизированного и интерактивного обнаружения нефтяных загрязнений различного происхождения на морской поверхности по космическим радиолокационным данным совместно с подспутниковой информацией показал перспективность подходов, используемых для выделения и интерпретации аномалий УЭПР.
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (уникальный идентификатор проекта RFMEFI57716X0234).