Использование метода нейронных сетей для выявления разрывов в ледяном покрове по данным дистанционного зондирования Земли

№2 (2026)

Истомин Е.П., Петров Я.А., Мартын И.А., Сидоренко А.Ю.

УДК 004.8
https://doi.org/10.47148/1609-364X-2026-2-93-98

АннотацияОб авторахСписок литературы
В статье представлен алгоритм обнаружения разрывов и разводий в ледяном покрове морей Арктики с использованием радиолокационных данных спутника Sentinel-1. В алгоритме используются поляриметрические характеристики сигнала морской поверхности. Предложен метод классификации изображений для выделения на них трещин и разводий в морском льду с использованием разности поляризаций и с применением сверточной нейронной сети U-Net. Представлены примеры апробации алгоритма в морях Арктики Российской Федерации. В результате апробации нейронной сети полученная точность достигла более 80 % при отсутствии облачности и начальных видов льда в разводье.

Истомин Евгений Петрович
Доктор технических наук, профессор, директор института Информационных систем и геотехнологий
ФГБОУ ВО «РГГМУ»
192007 Санкт-Петербург, ул. Воронежская, д. 79
e-mail: biom220@bk.ru
ORCID: 0000-0001-6247-4373
Scopus ID: 56951051300
SPIN-код: 6404-9070
AuthorID: 333123

Петров Ярослав Андреевич
Кандидат технических наук
Доцент кафедры Прикладной информатики
ФГБОУ ВО «РГГМУ»
192007 Санкт-Петербург, ул. Воронежская, д. 79
е-mail: yaroslav.petrov025@gmail.com
ORCID: 0000-0002-9185-441X
SPIN-код: 4170-3003
AuthorID: 899415

Мартын Ирма Андреевна
Кандидат технических наук
Доцент кафедры Прикладной информатики
ФГБОУ ВО «РГГМУ»
192007 Санкт-Петербург, ул. Воронежская, д. 79
е-mail: irma_martyn@mail.ru
ORCID: 0000-0002-4332-7308
Scopus Author ID: 57217862251
SPIN-код: 9386-0716
AuthorID: 1004119

Сидоренко Артем Юсупович
Доцент кафедры Прикладной информатики
ФГБОУ ВО «РГГМУ»
192007 Санкт-Петербург, ул. Воронежская, д. 79
е-mail: sidorenko.ref@gmail.com
ORCID: 0000-0003-4520-5846
SPIN-код: 8137-5756
AuthorID: 1041997

1. Касаткин А.В. Освоение Северного морского пути: соотношение экологических и экономических интересов государства // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2025. – Т. 35. – № 1. – С. 131–139. DOI: 10.35634/2412-9593-2025-35-1-131-139.
2. Сазонов К.Е., Лукьянов С.В., Владимирова О.М. Основы физики морского льда. – СПб.: РГГМУ, 2023. – 148 с.
3. Андреев О.М., Иванов Б.В. Параметризация радиационных процессов в модели ледяного покрова // Метеорология и гидрология. – 2001. – № 2. – С. 81–88.
4. Истомин Е.П., Петров Я.А., Мартын И.А., Истомин И.Е. Методика определения батиметрии по данным изображений Landsat. Определение глубины зоны проникновения // Информация и космос. – 2024. – № 2. – С. 173–179.
5. Блощинский В.Д., Андреев А.И., Крамарева Л.С., Давиденко А.Н. Обработка спутниковой информации в интересах гидрометеорологии с использованием нейросетевых технологий: подходы НИЦ «Планета» // Метеорология и гидрология. – 2024. – № 4.  – С. 35–46. DOI: 10.52002/0130-2906-2024-4-35-46.
6. Мартын К.А., Мартын И.А. Сегментация спутниковых изображений растительного покрова на основе теории распознавания образов // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения: материалы национальной (с международным участием) научно-практической конференции (Казань, 10–11 апреля 2024 г.). – Казань : КГЭУ, 2024. – С.  926–928.

Ключевые слова: нейронная сеть; дистанционное зондирование земли; ледовый покров; моря Арктики; классификация

Раздел: Искусственный интеллект в прикладных областях знаний