Представьте: вы сидите в Мурманске, пьёте кофе, а в это время над Кольским полуостровом и Баренцевым морем пролетают спутники Sentinel-1 и Landsat 8. Один делает радиолокационный снимок, второй — мультиспектральный. Через некоторое время компьютеры в Мурманском арктическом университете анализируют эти снимки и находят границу между льдом и водой, а также определяют, где растительность зелёная и здоровая, а где ослабла.
Это не фантастика, а уже реальность. И она создана студентами МАУ под руководством заведующего Научно-исследовательской лабораторией «Анализ данных и искусственный интеллект в арктических исследованиях» Ирины Лазаревой и заведующего кафедрой ИТ Олега Ляша в рамках масштабного научного проекта РНФ № 24-17-20021, направленного на создание регионального портала мониторинга опасных явлений природного и антропогенного происхождения Мурманской области.
Часть 1. Лёд – граница жизни
Арктика – это динамичная система, где каждая граница имеет значение. Особенно кромка льда – линия, разделяющая ледяной покров и открытую воду. Её положение как пульс планеты: она показывает, насколько быстро тает Арктика, как меняется климат, и какие риски возникают для экосистем и судоходства.
Почему это важно?
- Экология. Таяние льдов меняет температуру и солёность воды, это влияет на рыбу, морских млекопитающих и птиц. Цепная реакция идёт вверх по пищевой цепочке и затрагивает даже человека.
- Безопасность. Кромка льда может перекрывать Северный морской путь и стать проблемой для судов. Знать её положение означает обеспечение безопасности судоходства.
- Климат. Лёд отражает солнечный свет, а вода поглощает. Чем меньше льда, тем быстрее нагревается океан, и тем быстрее тает лёд.
Как мы это делаем
Раньше границу льда определяли вручную: по спутниковым снимкам, глазами, с линейкой. Сегодня всё иначе.
Мы используем радиолокационные снимки со спутника Sentinel-1. Почему? Потому что радар «видит» сквозь облака и в темноте, а в Арктике это критично. Спутник посылает микроволновые сигналы: лёд, вода и суша отражают их по-разному.
Простая аналогия. Представьте, что вы кричите в пустой зал – эхо звучит долго. А если крикнуть в комнату, забитую мебелью эхо будет коротким и глухим. Так и здесь: лёд отражает сигнал ярко, вода его гасит. Компьютер учится отличать «эхо льда» от «эха воды».
Этапы работы. Как алгоритм «читает» снимок
- Автоматическая загрузка радиолокационных снимков Sentinel-1 через API сервиса ВЕГА-Science.
- Подготовка данных: снимки «сшиваются» в одно большое изображение, а суша маскируется (чтобы не мешала).
- Сегментация: с помощью алгоритмов компьютерного зрения (библиотека OpenCV) изображение разделяется на три зоны по яркости отражения: лёд, вода и суша. Лёд отражает сигнал иначе, чем вода, и компьютер учится отличать их по яркости.
- Очистка: с помощью морфологических операций (как «умный фильтр» в фотошопе) убираются шумы, мелкие айсберги, «размазанные» границы, усиливается контраст.
- Контур: алгоритм находит чёткую линию, где заканчивается лёд и начинается вода.
- География: пиксели превращаются в координаты (широта/долгота) и загружаются на интерактивную карту геопортала МАУ.
Заведующий НИЛ «Анализ данных и искусственный интеллект в арктических исследованиях» Ирина Лазарева: «Мы используем методы анализа данных, в частности, адаптивную пороговую обработку и анализ перцентилей. Это позволяет нам не просто брать «среднюю яркость», а находить естественные границы между классами. А использование компьютерного зрения обеспечивает обработку спутниковых снимков быстрее и точнее, чем это сделал бы человек».
Что получилось
Результат работы – живая карта ледовой обстановки в Баренцевом и Белом морях. На ней можно увидеть:
- Где лёд был в январе 2021 года, а где в марте.
- Как он двигался: на юг зимой, на север весной.
- Где он смыкался, перекрывая фарватеры.
- Где таял быстрее всего.
Часть 2. Растительность – термометр природы
А теперь переместимся на сушу. Мурманская область – это не только море и лёд. Это хрупкая арктическая экосистема, где каждое дерево, каждый кустарник и даже мох играют огромную роль.
Растительность здесь как термометр для природы:
- Показывает, как меняется климат: если тундра «озеленяется» – это сигнал потепления.
- Помогает оценить последствия пожаров, вырубок, строительства.
- Влияет на животных, почву, даже на погоду, ведь растения удерживают влагу, защищают от ветра и эрозии.
Но следить за растительностью вручную долго и дорого: в Мурманской области многие места труднодоступны. Этим характеризуется вся Арктическая зона.
Здесь и приходят на помощь спутники и компьютеры.
Как мы это делаем
Мы используем мультиспектральные снимки Landsat 8. Они имеют ряд преимуществ:
- Делают снимки регулярно, каждые 16 дней.
- Имеют каналы, которые «видят» то, что невидимо глазу: красный и ближний инфракрасный свет.
- Бесплатны и открыты. Любой желающий может их использовать.
Каждый пиксель, полученный со спутника, это цифра, которая показывает, насколько сильно этот участок земли отразил свет в конкретном диапазоне. На основе этих данных компьютер рассчитывает специальный индекс NDVI для каждого пикселя.
Справка:
NDVI (нормализованный разностный вегетационный индекс) – самый известный и популярный «зелёный балл» Земли, который показывает, насколько густая, здоровая и активная растительность в том или ином месте.
Растения, особенно здоровые, отражают инфракрасный свет (как будто говорят: «Я тут! Я зелёный!»), но поглощают красный свет, чтобы расти (вспоминаем фотосинтез).
По формуле NDVI сравнивается, сколько инфракрасного света отражается и сколько красного поглощается. На выходе получается число от -1 до +1. Чем выше «зелёный балл», тем здоровее растительность.
Этапы работы. Как алгоритм «измеряет» растительность
1. Автоматическая загрузка снимков Landsat 8 через API Earth Explorer.
2. Расчёт NDVI по формуле: NDVI = (Инфракрасный – Красный) / (Инфракрасный + Красный). Чем выше значение, тем гуще и здоровее растительность.
3. Классификация, разбиение на пороги:
NDVI 0.0 – 0.2: Почва, голая поверхность.
NDVI 0.2 – 0.4: Редкая растительность: кустарники, травы, тундровая растительность.
NDVI 0.4 – 0.6: Умеренная растительность.
4. Визуализация: карта, на которой каждый пиксель раскрашен по «зелёному баллу».
5. Публикация: загрузка визуализированного результата на интерактивную карту геопортала МАУ. Любой желающий может открыть ссылку и увидеть состояние растительности на заданный период.
Сотрудник НИЛ «Анализ данных и искусственный интеллект в арктических исследованиях» Екатерина Скалабан: «NDVI – это не просто картинка. Это количественный индекс, который коррелирует с биомассой, хлорофиллом и продуктивностью экосистемы. Мы используем оптимизированные алгоритмы на NumPy и Rasterio, чтобы обрабатывать гигабайты данных за минуты. Также мы реализовали восстановление после сбоев, валидацию входных данных и многопоточную загрузку, чтобы система не падала, даже если пользователь ошибся или интернет закончился».
Как это выглядит на практике
Представьте веб-страницу. На ней простая диалоговая форма.
Вы вводите даты, например, «с 1 июня 2024 по 30 сентября 2024». Выбираете место: «Кольский полуостров» (есть кнопка управления – координаты нашей области подставляются автоматически). Нажимаете «Отправить».
Через несколько минут система скачивает снимки, считает NDVI, рисует карту, даёт вам ссылку на результат.
И вы без специализированных знаний в области дистанционного зондирования Земли и алгоритмов обработки данных, получаете актуальную информацию о состоянии растительности на территории Мурманской области.
Что дальше
Сейчас наши системы работают с данными зарубежных спутников Sentinel-1 и Landsat 8. Но в планах переход на отечественные спутники, например, «Канопус-В», «Ресурс-П», «Кондор-ФКА». Это сделает системы полностью независимыми и более устойчивыми.
Также в разработке:
- Прогнозирование: где лёд будет через неделю, месяц, сезон.
- Оценка толщины льда: для определения не только границы льда, но и объёма.
- Добавление новых индексов для анализа здоровья растительности (например, EVI, SAVI).
- Внедрение машинного обучения: чтобы система сама различала, где лес, где тундра, а где болото.
- Интеграция с данными БПЛА: для точечной сверки результатов из космоса с данными с земли.
- Мобильное приложение: чтобы рыбаки и экологи могли смотреть ледовую обстановку в реальном времени, прямо на смартфоне.
Эта статья не просто про технологии, она про ответственность. Про то, как студенты, живущие за Полярным кругом, создают инструменты, которые помогут сохранить Арктику. Это про то, как наука становится доступной. Вам не нужно знать Python или OpenCV, чтобы увидеть, как меняется лёд или состояние растительности. Вам нужно только открыть готовую карту.
Хотите увидеть наши карты сами? Следите за обновлениями на сайте Мурманского арктического университета - со временем интерактивные карты станут доступны каждому. А пока просто задумайтесь: спутник, пролетающий над Севером, уже работает для вас. И это только начало.
_____
Текст: Ирина Лазарева, Екатерина Скалабан, Олег Ляш (МАУ).
