 |
|
|
Цель работы: сбор и обработка космических изображений с космических аппаратов Sentinel-1A, Sentinel-1B, Sentinel-2, LANDSAT-8, по российскому сектору Чёрного моря вокруг Гераклейского полуострова Крыма. Основные задачи: 1. Выделение на спутниковых снимках плёночных загрязнений естественного и техногенного происхождения в заданном районе (рис. 1), создание интегральной карты плёночных загрязнений за период июнь 2019 – июнь 2020 года. 2. Измерение пространственно-временных характеристик загрязнений, их перемещение. 
Рис. 1. Район исследования В работе использовался комплексный подход. Комплексный подход в спутниковом мониторинге подразумевает использование изображений, полученных от радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) и оптических спутниковых датчиков. Комплексный спутниковый мониторинг подразумевает два основных этапа: поиск, обнаружение и идентификация загрязнений морской поверхности, выделение среди них антропогенных загрязнений, определение их генезиса и возможных источников. 1. Данные спутниковой съемки Для спутникового мониторинга загрязнений морской поверхности по российскому сектору Чёрного моря у побережья Крыма используются радиолокационные изображения (РЛИ) спутников Sentinel-1 и Sentinel-2, оптические данные спутника Landsat-8. Всего в работе использовано 316 радиолокационных изображений в период с июня 2019 по июнь 2020 годы. 2. Методологические основы обработки данных комплексного мониторинга В ходе тематической обработки в первую очередь выделялись области выглаживания поверхностного волнения (темные пятна или слики), которые с наибольшей вероятностью могли быть нефтяными пятнами. В дальнейшем осуществлялась интерактивная идентификация и классификация сликов с выделением плёночных/нефтяных загрязнений на основе анализа формы, размеров, текстуры, контраста и других факторов. В настоящем проекте пятна плёночных загрязнений классифицируются следующим образом:
Для повышения вероятности обнаружения и правильного распознавания нефтяных загрязнений, а также для оценки экологического состояния верхнего слоя моря, использовались многоспектральные оптические изображения среднего пространственного разрешения спутника Landsat-8. На синтезированных оптических цветных изображениях по локальному изменению цвета моря можно судить о наличии пленок нефти, загрязнении морской среды из-за массового цветения водорослей, проведения буровых или иных работ (углубление дна, сброс грунта и пр.) на мелководье. Изображения оптических датчиков, дополняя данные РСА, использовались для оценки состояния морской поверхности позволяя решать ряд дополнительных задач, а именно:
3. Результаты В ходе обработки и анализа радиолокационных и оптический изображений выделены плёнки различного характера и составлена интегральная карта плёночных загрязнений июнь 2019 — июнь 2020 гг. 
Рис. 2. Интегральная карта плёночных загрязнений июнь 2019 – июнь 2020 гг. 
Рис. 3. Увеличенный фрагмент интегральной карты плёночных загрязнений июнь 2019 – июнь 2020 гг. В период мониторинга с июня 2019 по июнь 2020 гг. всего получено 316 снимков, из них на 48 снимках обнаружено 246 плёночных загрязнений разной природы и происхождения.
Максимальное количество сликов было зафиксировано в июле, августе и декабре. Связано может быть с интенсивным судоходством и благоприятными погодными условиями для детектирования плёнок на поверхности. Частый район загрязнения — Севастопольская бухта, вдоль судовых трасс, выносы с рек, цветение фитопланктона. Большинство плёночных загрязнений — это судовые разливы, они в большей степени приурочены к судоходным трассам. Также были обнаружены и зафиксированы зоны грифоных проявлений. Самое крупное судовое загрязнение было обнаружено 25 ноября 035706 utc с площадью 20.34 кв.км. Далее приведены интегральные карты отдельно по месяцам и рассмотрены отдельные случаи плёночных загрязнений с указанием площади загрязнения. Июнь 2019 Карта загрязнений за июнь 2019  20190611T034813 площадь 16,55 кв.км. Июль 2019 Карта загрязнений за июль 2019  20190716T035702 площадь 1,49 кв.км.  20190717T154423 общая площадь 30,30 кв.км.
Август 2019 Карта загрязнений за август 2019  20190803T035557 общая площадь 5,47 кв.км.  20190803T035626 общая площадь 0,68 кв.км.  20190809T035704 общая площадь 2,46 кв.км.  20190810T034817 общая площадь 3,39 кв.км.  20190816T034854 общая площадь 4,48 кв.км.  20190827T035628 общая площадь 4,31 кв.км.  20190828T034854 общая площадь 3,863 кв.км.  20190828T034854 площадь 1,87 кв.км.  20190829T153613 общая площадь 1,25 кв.км. Сентябрь 2019 Карта загрязнений за сентябрь 2019  20190920T035629 общая площадь 3,84 кв.км.  20190920T035629 площадь 1,36 кв. км.  20190927T034819 общая площадь 6,07 кв.км. Октябрь 2019 Карта загрязнений за октябрь 2019  20191015T034856 общая площадь 7,16 кв.км.  20191016T153615 и 20191016T153550 общая площадь 45,74 кв.км.  20191028T153615 общая площадь 1,189 кв.км. Ноябрь 2019 20191125T035706 площадь 20,34 кв.км. Декабрь 2019 Карта загрязнений за декабрь 2019  20191208T034818 общая площадь 0,58 кв.км.  20191214T154310 площадь 0,195 кв.км.  20191214T154335 общая площадь 11,404 кв.км.  20191219T035705 общая площадь 2,9 кв.км.  20191220T154425 общая площадь 8,505 кв.км.  20191226T034854 общая площадь 0,76 кв.км.  20191231T035704 площадь 0,212 кв.км. Март 2020 Карта загрязнений за март 2020  20200306T035626 общая площадь 12,027 кв.км.  20200320T153612 общая площадь 24,28 кв.км. Апрель 2020 Карта загрязнений за апрель 2020  20200424T154334 площадь 0,309 кв.км.  20200424T034854 площадь 0,148 кв.км.  20200429T035704 общая площадь 3,73 кв.км.  20200430T034817 общая площадь 6,76 кв.км.  S2B_2020-04-29_111053 общая площадь 1,44 кв.км.  S2B_2020-04-29_111053 площадь 0,126 кв.км. Май 2020 Карта загрязнений за май 2020  20200501T153520 общая площадь 1,67 кв.км.  20200506T154335 общая площадь 0,732 кв.км.  20200506T034854 общая площадь 3,89 кв.км.  20200511T035705 общая площадь 2,16 кв.км. Июнь 2020 Карта загрязнений за июнь 2020  20200604T035706 общая площадь 2,37 кв.км.  20200610T035630 общая площадь 4,28 кв.км.  20200611T154337 площадь 4,12 кв.км. |
