ИИ найдет более быстрый и масштабируемый способ отслеживания загрязнения в заливе Халонг

Вьетнамские ученые разработали новую систему на основе искусственного интеллекта, использующую спутниковые снимки для мониторинга качества воды в заливе Халонг и заливе Кыа Лук, предлагая экономически эффективную альтернативу традиционным методам отбора проб.

Вьетнамские ученые разработали систему дистанционного зондирования и искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга качества воды в заливе Халонг, предлагающую более быструю, дешевую и масштабируемую альтернативу традиционному отбору проб и тестированию воды.

Под руководством Ву Ань Туана из Вьетнамского национального космического центра при Вьетнамской академии наук и технологий, исследование объединяет спутниковые снимки миссии Sentinel-2 Европейского космического агентства с передовыми алгоритмами машинного обучения, включая Random Forest, Gradient Boosting и AdaBoost, на платформе Google Earth Engine.

Система способна автоматически и регулярно контролировать качество морской и солоноватой воды в заливе Халонг и прилегающем устье реки Кыалук, двух стратегических прибрежных зонах в северной провинции Куангнинь.

Залив Халонг, объект Всемирного природного наследия ЮНЕСКО, славится своими известняковыми островами и экологическим разнообразием, в то время как Кыалук является крупным центром промышленной и портовой деятельности, соединяющим материк с заливом.

По мере ускорения урбанизации и экономического развития в регионе экологическое давление, особенно ухудшение качества воды, становится все более актуальным.

Традиционные методы мониторинга воды, основанные на физическом отборе проб и лабораторном анализе, часто дороги, трудоемки и ограничены географическим охватом и частотой.

В отличие от них, новая система использует дистанционное зондирование для мониторинга ключевых параметров качества воды в масштабе, включая температуру поверхности моря, общее количество взвешенных веществ, уровни хлорофилла-а и химическое потребление кислорода (ХПК).

Эти показатели помогают оценить прозрачность воды, уровень питательных веществ и общее состояние водных экосистем.

В период с 2019 по 2023 год исследовательская группа проанализировала 78 изображений Sentinel-2 вместе с полевыми данными Департамента природных ресурсов и окружающей среды провинции Куангнинь и Национального управления океанических и атмосферных исследований США.

Модель Random Forest превзошла другие, особенно в прогнозировании температуры поверхности моря, достигнув значения R-squared от 0,79 до 0,80. Прогнозы по мутности и хлорофиллу-а также показали относительно высокую точность. Однако ХПК, чувствительный к множеству сложных переменных, оказалось сложнее надежно моделировать.

Исследование также выявило конкретные спектральные полосы в спутниковых данных, которые были наиболее полезны для обнаружения состояния качества воды, что помогло улучшить производительность модели и снизить будущие затраты на сбор данных.

Используя результаты, команда создала пространственно-временные карты, показывающие изменения качества воды в заливе с течением времени, что позволяет выдавать ранние предупреждения о загрязнении и обеспечивать

Несмотря на ограниченность полевых данных, проект знаменует собой первое успешное применение во Вьетнаме изображений Sentinel-2, машинного обучения и Google Earth Engine для мониторинга прибрежных вод. Туан сказал, что этот подход откроет новый путь для управления экологическим состоянием в ключевых морских районах с использованием передовых технологий.

Следующие шаги включают в себя повышение точности модели для хлорофилла-а и ХПК путем включения большего количества данных измерений и тестирования более продвинутых алгоритмов. Исследователи также планируют расширить систему на другие прибрежные регионы по всей стране и интегрировать данные из дополнительных спутниковых источников и наземных станций мониторинга.

В будущие модели также будут включены сезонная динамика и воздействие промышленного и городского развития, поскольку Вьетнам сталкивается с растущими экологическими проблемами, связанными с изменением климата.

Источник: VNS

• Вьетнам за два десятилетия сделал несколько шагов к производству кремниевых чипов

• Вьетнам впервые опубликовал Провинциальный индекс инноваций

• Ведущая телекоммуникационная компания Вьетнама Viettel дебютирует с чипсетом 5G и человеческим искусственным интеллектом

• Вьетнам прекратит обслуживание телефонов 2G, не соответствующих требованиям, с 1 марта

• «Белые» хакеры Вьетнама получили престижную награду в области цифровой безопасности