КАСПИЙ ТЕҢІЗІ АКВАТОРИЯСЫНДАҒЫ МҰНАЙДЫҢ ТӨГІЛУЛЕРІН АНЫҚТАУ ҮШІН SENTINEL-1 СПУТНИГІНІҢ РАДИОЛОКАЦИЯЛЫҚ ДЕРЕКТЕРІН GEE ОРТАСЫНДА ӨҢДЕУ
DOI:
https://doi.org/10.54668/2789-6323-2024-112-1-100-109Кілт сөздер:
мұнай төгілуіне, радиолокациялық түсірілім, Google Earth Engine, бақылауАңдатпа
Мұнайдың су бетіндегі ластануы Каспий теңізі акваториясының маңызды экологиялық мәселердің бірі болып табылады. Өңірдегі экологиялық жағдайды тұрақты бақылау үшін Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) деректері негізінде мұнай ластауын анықтау әдістемесі әзірленуде. Соңғы жылдары спутниктік деректердің айтарлықтай өсуі байқалды және сәйкесінше бақылау жиілігін арттыру мүмкіндігі пайда болды. Бұлтқа негізделген өңдеу әдістерін қолдану деректердің өскен көлемін өңдеуге мүмкіндік береді.
Бұл жұмыстың мақсаты Google Earth Engine (GEE) платформасы және Sentinel-1 радиолокациялық спутниктік түсірілімдері негізінде заманауи есептеу ресурстарын пайдалана отырып, Каспий теңізі акваториясының мысалында мұнай төгілулерін бақылау технологиясын бейімдеу және жаңғырту болып келеді.
Осы зерттеу аясында тек GEE ортасында қол жетімді деректер мұрағаттарына негізделген мұнай төгілуін анықтау технологиясы әзірленді.
References
Закарин Э.А., Балакай Л.А., Бостанбеков К.А., Дедова Т.В., Ким Д.К., Кобегенова С.С., Миркаримова Б.М., Нурсеитов Д.Б. Моделирование экологических рисков при нефтяном загрязнении акватории Северо-восточного Каспия: монография. - Алматы, 2016. – 256 с.
Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Уваров И.А., Лупян Е.А. Текущие возможности и опыт использования информационной системы See the Sea для изучения и мониторинга явлений и процессов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. – Т.16. – №3. – С.266-287. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-266-287.
Тайжанова Л. Влияние нефтесодержащих производственных сточных вод на прибрежные воды Каспийского моря // Гидрометеорология и экология. – 2023. – N.1. – P.27–35. DOI:https://doi.org/10.54668/2789-6323-2021-100-1-27-35.
Alpers W., Espedal H.A. Oils and Surfactants. – 2004. – Ch. 11.
Barzegar F., Seyd, S. T., Farzaneh S., Sharifi M. A. Oil spill detection in the Caspian sea with a SAR image using a DENSENET model // ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. – 2023. – V.X-4/W1-2022. – P.95–100. DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-95-2023.
Del Frate F., Petrocchi A., Lichtenegger J., Calabresi G. Neural networks for oil spill detection using ERS-SAR data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. – 2000. – V.5. – 2282-2287.
Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sens. Environ. – 2017. – V. 202. – P.18–27. DOI: https://doi.org/10.1016/J.RSE.2017.06.031.
Hamoun J., Mehran P., Mohammad R., Golriz E.S. An Overview of Oil Pollution in the Caspian Sea // Journal of Environmental Research and Technology. – 2018. – V.3. – N.2. – P.33-39.
Holstein A., Kappas M., Propastin P. et al. Oil spill detection in the Kazakhstan sector of the Caspian Sea with the help of ENVISAT ASAR data // Environ Earth Sci. – 2018. – V.77. – N.198. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-018-7347-0.
Mityagina M. I., Lavrova O. Y., Kostianoy A. G. Main pattern of the Caspian sea surface oil pollution revealed by satellite data // Ecologica Montenegrina. – 2019. – V. 25. – P.91–105. DOI: 10.37828/em.2019.25.9
Murakami H. ATBD of GCOM-C chlorophyll-a concentration algorithm. – 2020. https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2ATBD_O3AB_Chla_Murakami.pdf
Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. // IEEE Trans Syst Man Cyber. – 1997. – V.SMC-9. – N.1. – P.62–66. DOI:https://doi.org/10.1109/tsmc.1979.4310076.
Saha S., Moorthi S., Pan H., Wu X. et al. The NCEP Climate Forecast System Reanalysis // Bulletin of the American Meteorological Society. – 2010. – V.91. – N.8. – P.1015-1058. DOI: https://doi.org/10.1175/2010BAMS3001.1
Solberg A., Storvik G., Solberg R., Volden E. Automatic Detection of Oil Spills in ERS SAR Images // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 1999. - V.37. - P.1916-1924.
Topouzelis K., Karathanassi, V., Pavlakis P., Rokos D. Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks // ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. – 2007. – V.62. – P.264-270.
Yi-Jie Yang, Singha S., Mayerle R. A deep learning based oil spill detector using Sentinel-1 SAR imagery // International Journal of Remote Sensing. – 2022. – V.43:11. – P.4287-4314. DOI: 10.1080/01431161.2022.2109445.
