Старые (многолетние) льды в Арктике имеют очень большое значение в формировании климата на Земле, циркуляции океанических течений. Изменение площади старых (многолетних) льдов ведет к существенным климатическим изменениям.
Ледовые аномалии, связанные с потеплением или похолоданием во многом определяют и стратегию использования СМП. Оперативное картирование положения кромки старых льдов в Арктике позволяет уменьшить риски аварийных ситуаций с судами, возникающие при выносе старых льдов на судоходные трассы.
В ААНИИ разработан автоматизированный алгоритм классификации морского льда Арктики по возрастным стадиям на основе метода нейронных сетей (НС). Входными данными являются изображения радиолокатора Sentinel-1 Extra Wide с двойной поляризацией. Данные радиолокатора с синтезированной апертурой имеют несколько особенностей, для коррекции которых применялась предварительная обработка. Обучение НС проводилось с использованием алгоритма с обратным распространением ошибки. Разные типы морского льда могут иметь одинаковые коэффициенты обратного рассеяния, поэтому дополнительно использованы текстурные признаки изображений. На основании анализа ошибок классификации и времени обработки найдена оптимальная топология НС. Для верификации результатов классификации применяются генерализованные карты ААНИИ и визуальные оценки ледового эксперта. Расхождение положения границ старых льдов, определенных по спутниковым данным и по стандартным картам ААНИИ, не превышало 20 км.
Показано, что спутниковые радиолокационные данные могут применяться для автоматического определения нескольких градаций морского льда и для картирования границы старого льда. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант №18-05-60124).