Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Нейросеть научилась следить за таянием айсбергов и повышением уровня океана по ДДЗ

Как сообщает berza.ru, айсберги влияют на окружающую среду, так как от них поступает холодная пресная вода, смешанная с терригенными питательными веществами. Чем больше они тают, тем сильнее воздействие. Однако таяние не является линейным — оно зависит от температуры окружающего океана, скорости течения и многих других переменных, которые трудно смоделировать или наблюдать. Но расчёт поступления пресной воды на основе спутниковых наблюдений возможен и может быть частично автоматизирован. Учёные создали нейросеть, которая с высокой точностью смогла различить и выделить гигантские айсберги, используемые для мониторинга ситуации с таянием ледяного покрова Земли и изменением мирового океана. Раньше такая работа выполнялась вручную. Исследование опубликовано в журнале The Cryosphere.

Это тем более актуально, так как скорость таяния Западно-Антарктического ледяного щита будет продолжать увеличиваться до конца столетия. А значит, роль Антарктиды в повышении уровня Мирового океана может серьёзно увеличиться в ближайшие десятилетия. И мониторинг за состоянием айсбергов весьма важен. Проблема в том, что на спутниковых снимках айсберги, морской лёд и облака оказываются одинаково белыми и различать их довольно трудно. Современный спутник Copernicus Sentinel-1 может предоставлять изображения айсбергов вне зависимости от облачности и освещённости. На кадрах Copernicus Sentinel-1 айсберги выглядят как яркие объекты. Но и это не всегда позволяет выделить айсберг среди морского льда и береговой линии, а также отличить основную массу от уже отколовшихся, но дрейфующих рядом фрагментов. Соответственно, нейросети, работающие с этими данными, наравне с айсбергами нередко выделяли и другие объекты.

Учёные смогли создать систему, при которой искусственный интеллект научился оценивать сложные нелинейные отношения и принимать во внимание весь контекст изображения. Кроме того, удалось обучить нейросеть, в отличие от аналогов, находить конкретные гигантские айсберги по толщине и площади которых ведутся расчёты. Поясняется, что архитектура нейронной сети основана на известной конструкции U-net. Для её обучения использовали изображения гигантских айсбергов в разной среде, полученные с Sentinel-1, а в качестве примера служили снимки, где объекты были очерчены вручную. Алгоритм был протестирован на семи айсбергах размером от 54 до 1052 км², что примерно соответствует площадям города Берн в Швейцарии и Гонконга соответственно. В базу данных вошли от 15 до 46 изображений каждого айсберга, сделанные в 2014–2020 годах в разные месяцы. Результаты оказались впечатляющими: точность составила 99%. При этом нейросеть выполняла задачу всего за 0,01 секунды — это в 10 тысяч раз быстрее, чем справляется человек.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Страны и регионы / Др. страны
Тематич. разделы / ДДЗ
Тематич. разделы / Природопользование
Организации
Данные
Новости
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://berza.ru/mapping-antarctic-icebergs/?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D 15:54:42 16.11 2023   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.020656824111938 sec, Question: 69