Інформаційні технології аерокосмічного моніторингу морських акваторій та прибережних зон

Abstract

Волинець Т.В. Інформаційні технології аерокосмічного моніторингу морських акваторій та прибережних зон. Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп'ютерні науки» Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національна академія наук України, Київ, 2024. Розв'язання поставленого наукового завдання забезпечує зростання рівня достовірності та розширення інформаційного потенціалу систем аерокосмічного моніторингу морських акваторій і прибережних зон шляхом інтеграції мобільних аерокосмічних платформ для виявлення територій підвищеного екологічного ризику. У вступі обгрунтовано актуальність дослідження та його відповідність пріоритетним напрямам науково-технічної політики України, визначено мету й основні завдання роботи, висвітлено елементи наукової новизни, практичну значущість отриманих результатів, а також подано загальну структуру та зміст дослідження. першому розділі досліджено сучасні інформаційні підходи до екологічного моніторингу морських акваторій і прибережних зон, зокрема Чорного моря, в контексті зростання техногенного навантаження, змін клімату та воєнного впливу. Основна увага приділена інтеграції даних дистанційного зондування Землі, геоінформаційних систем, сенсорних мереж, хмарних сервісів і методів штучного інтелекту для створення єдиної цифрової платформи екологічного моніторингу. Запропоновано концепцію інтегрованого управління прибережними водами, що враховує фонове, загальне й кризове спостереження з подальшим автоматизованим прийняттям рішень. Розроблено модель функціонування такої системи з урахуванням чинної нормативно-правової бази України, а також адаптовано алгоритми виявлення забруднення до реалій воєнного часу. Запропоновано гібридну інфраструктуру обробки даних, яка поєднує локальні обчислювальні потужності та хмарні платформи з метою зниження обчислювального навантаження та підвищення ефективності оцінки екологічного стану акваторій. Наукова новизна дослідження полягає у формуванні системної моделі інтегрованого управління екологічною безпекою прибережних вод на основі поєднання новітніх ІТ-рішень, зокрема супутникових даних, машинного навчання та правових механізмів. Другий розділ присвячений розробленню сучасних інформаційних технологій, які використовуються для аналізу та моніторингу стану морських та прибережних екосистем. Детально розглянуто різноманітні платформи та сервіси супутникових даних, спектральні діапазони, які є основою для отримання важливої інформації про природні та антропогенні зміни в акваторіях, а також фізичні принципи, що лежать в основі космічного моніторингу. Особлива увага приділена використанню спектральних діапазонів для дослідження водного середовища, включаючи аналіз прозорості води, виявлення забруднень, евтрофікації, змін ландшафту та кліматичних змін. Важливу роль відіграють оптичний, інфрачервоний і радарний діапазони, які дозволяють здійснювати моніторинг незалежно від погодних умов і часу доби. Застосування машинного навчання та штучного інтелекту для обробки супутникових знімків дозволило збільшити точність і швидкість моніторингу морських акваторій та прибережних зон на 16 відсотків. Це забезпечує автоматичну класифікацію об'єктів, виявлення змін на зображеннях та створення картографічних моделей для підтримки прийняття стратегічних рішень. Інтеграція супутникових даних у геоінформаційні системи дозволила створювати точні карти, моделі та прогнози для управління природними ресурсами, моніторингу забруднення, оцінки впливу кліматичних змін, а також для реагування на надзвичайні ситуації. В третьому розділі розглядається застосування сучасних інформаційних технологій для моніторингу екологічного стану морських акваторій та прибережних зон, зокрема, з використанням супутникових знімків, геоінформаційних систем, штучного інтелекту та Інтернету речей. Запропоновано методи автоматизованого розпізнавання об'єктів забруднення за допомогою алгоритмів комп'ютерного зору та машинного навчання, зокрема використовуючи згорткові нейронні мережі та моделі типу YOLOV5 для аналізу аерофотознімків. Вперше розроблено математичну модель дешифрування, яка забезпечує високу точність і швидкість виявлення екологічних аномалій, таких як нафтопродукти, фітопланктонне цвітіння, абразійні процеси та інші забруднення. Запропоновано використання супутникових платформ з високою роздільною здатністю, таких як Sentinel-2, Landsat 8 та PlanetScope, для оцінки таких параметрів, як температура поверхневих вод, концентрація хлорофілу, каламутність, а також для виявлення нафтових плям та інших забруднень. Завдяки поєднанню цих технологій, розроблена система дозволяє не тільки виявляти поточні забруднення, але й прогнозувати їх розвиток, що є важливим для оперативного реагування на екологічні катастрофи та забезпечення сталого розвитку морських регіонів. У четвертому розділі дисертації розглянуто питання удосконалення інформаційних технологій інтегрованого аерокосмічного моніторингу морського середовища із фокусом на регіон Чорного моря. Запропоновано архітектурно-функціональну модель супутникового моніторингу, що об'єднує методи дистанційного зондування Землі, засоби геоінформаційного аналізу, алгоритми штучного інтелекту та засоби хмарної інфраструктури. Особливу увагу приділено оптимізації обчислювальних процесів при обробці великомасштабних супутникових зображень шляхом використання GPU/CPU-кластерів, хмарних платформ (Google Earth Engine, AWS, Copernicus), технологій контейнеризації (Docker, Kubernetes) і багатопоточних моделей обчислень. У рамках тематичного дешифрування супутникових знімків реалізовано векторизацію джерел забруднення та побудову картографічних моделей у ГІС-середовищі, що поєднує екологічну статистику, дані Державного моніторингу вод та спектральну інформацію з апаратів Sentinel, MODIS і Landsat. Досліджено ефективність застосування нейронних мереж U-Net, DeepLabv3+ для автоматизованого розпізнавання прибережних об'єктів, зокрема пляжних зон, інфраструктури та зон техногенного навантаження. Запропоновано програмно-аналітичний комплекс для обробки знімків Азовського моря та створено геоінформаційну модель природоохоронних і рекреаційних об'єктів, що інтегрує багаторівневу інформацію у єдину систему моніторингу. Обгрунтовано комбіновані підходи як стратегічний напрям розвитку інформаційно-аналітичної платформи моніторингу морських акваторій.