Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"
XIV.E.437
Исследование возможности повышения эффективности методов обработки спутниковых данных для представления ледовой обстановки в районах рыболовного морского промысла.
Дегай А.Ю. (1), Андреев М.В. (1), Егоров В.А. (1), Пырков В.Н. (1), Черных В.Н. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Оперативное представление ледовой обстановки является очень важной задачей для обеспечения эффективности рыболовного промысла.
Для России наиболее актуальной задачей является решение данной задачи для Охотского моря. Это связано с тем, что Охотском море является самым продуктивным морем России. А обширная площадь ледового покрытия и достаточно длительный период промысла в ледовых условиях, когда производится вылов основного объема водных биологических ресурсов – минтаевая путина, требуют информации о состоянии ледового покрова.
В работе (Андреев и др., 2015) был представлен метод полностью автоматической обработки и представления спутниковых данных по ледовой обстановке в картографическом интерфейсе отраслевой системы мониторинга водных биологических ресурсов, наблюдения и контроля за деятельностью промысловых судов (ОСМ)
ОСМ широко востребована и успешно эксплуатируется уже в течение пятнадцати лет (Солодилов и др., 2011, Лупян и др., 2011), поэтому представляется целесообразным обеспечить оперативное представление ледовой обстановки в интерфейсах ОСМ.
В настоящем докладе показано, что анализ динамики данных дистанционного зонирования дает возможность внести коррективы в программные элементы, которые обеспечивают подготовку входных данных для машинного обучения. Машинное обучение (Breiman 2001) применяется для классификации ледового покрытия в технологии обработки спутниковых снимков (Андреев и др., 2015) и в представленной работе.
Вышеуказанные корректировки позволили устранить ряд ошибок обработки данных дистанционного зондирования.
Представлены результаты применения данного метода классификации ледового покрытия в Охотском, Беринговом и Баренцовом морях.
Работа проводилась с использованием технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга (Лупян и др., 2015), а также данных центра коллективного пользования ЦКП "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2015).
Ключевые слова: классификация ледового покрытия; дистанционное зондирование; обработка спутниковых снимков (дешифрирование)
Литература:
- Андреев М.В., Егоров В.А., Уваров И.А., Дегай А.Ю., Пырков В.Н., Черных В.Н. Разработка новых методов обработки и представления спутниковых данных в картографическом интерфейсе Отраслевой системы мониторинга Росрыболовства // Тринадцатая всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва. ИКИ РАН, 16-20 ноября 2015.Тезисы докладов, 2015. С. 235.
- Лупян E.A., Мазуров A.A., Назиров Р.Р., Прошин А.А., Флитман Е.В., Крашенинникова Ю.С. Технологии построения информационных систем дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 26-43.
- Лупян Е.А., Балашов И.В., Бурцев М.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Кобец Д.А., Крашенинникова Ю.С., Мазуров А.А., Назиров Р.Р., Прошин А.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А., Флитман Е.В. Создание технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 53-75.
- Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263-284.
- Солодилов А.В., Пырков В.Н. Комплексный спутниковый мониторинг судов рыбопромыслового флота // Аэрокосмический курьер. 2011. № 2 (74). С. 68–70.
- Breiman L. Random Forest // Machine Learning. 2001. V 45 №1: P. 5–32.
Презентация доклада
Дистанционные исследования поверхности океана и ледяных покровов
235