№ 3 (2024)

Алгоритмы, основанные на использовании сверточных нейронных сетей, являются наиболее эффективными для семантической сегментации изображений, в том числе для распознавания нарушений лесного покрова по спутниковым снимкам. В настоящей работе рассмотрена применимость различных модификаций сверточной нейронной сети архитектуры U-net для распознавания вырубок, гарей и ветровалов по разновременным и разносезонным спутниковым снимкам Sentinel-2. Оценка выполнена на трех тестовых участках, существенно различающихся по характеристикам насаждений и лесопользования. Наиболее высокая точность (среднее значение F-меры 0.59) получена по базовой модели U-net, а модели, которые показали наилучшие результаты при обучении (Attention U-Net и MobilNetv2 U-Net), не обеспечили повышение точности сегментации на независимых данных. Полученные оценки точности близки к ранее опубликованным для лесов со значительной долей проходных и выборочных рубок. Основными факторами, определяющими точность сегментации, являются характеристики самих нарушений (площадь участков рубок и их тип). Существенные различия также выявлены между снимками разных сезонов, причем максимальна точность распознавания по зимним парам снимков. По летним парам снимков и снимкам разных сезонов площадь нарушений существенно недооценивается моделями. Преобладающая порода в древостое оказывает менее существенное влияние, хотя для двух из трех тестовых участков максимальная точность отмечена в темнохвойных лесах, а минимальная – в лиственных лесах. Статистически значимое влияние освещенности склонов на точность распознавания по зимним парам снимков не выявлено. Точность распознавания гарей, которая оценивалась на примере 14 крупных лесных пожаров 2021–2022 гг., оказалась неудовлетворительной, что, вероятно, обусловлено разной степенью повреждения лесного покрова на гарях.

Представлена модель собственного микроволнового излучения устьевых областей арктических рек с учетом попадания в пиксель радиометра части окружающей их суши. На примере данных радиометра MIRAS спутника SMOS выполнено моделирование сезонной и межгодовой динамики яркостной температуры различных областей Енисейского зал. Показана необходимость учета береговой зоны при модельных расчетах яркостной температуры исследуемых областей. Сравнение модельных расчетов с данными продукта SMOS L1C показало их хорошее соответствие. Анализ модельных расчетов и спутниковых данных позволил определить положение зоны смешения пресных и соленых вод в Енисейском заливе в период ледостава, при условии учета в модели береговой зоны, попадающей в пиксель радиометра.

В последние годы деятельность человека оказывает глубокое воздействие на состояние устьев рек и прибрежных районов Вьетнама, что выражается в активной эрозии и аккреции (увеличение) береговой линии. В работе использовались изображения Landsat за период 1988 – 2022 гг. для оценки динамики береговой линии провинции Тханьхоа (Северный Центральный Вьетнам). Водные индексы NDWI, ANDWI, MNDWI, AWEI_nsh, AWEI_sh и BandWet, определенные на основе изображений Landsat, применялись для дешифрирования водной поверхности. Пороговый метод Otsu использовался для отделения “водной поверхности” от “объектов суши” с последующей оценкой точности разделения на основе коэффициента Каппа. Полученные результаты показали, что индекс ANDWI имеет наибольшую точность дешифрирования береговой линии изучаемой территории, коэффициент Каппа достигал величины 0.95, для остальных индексов NDWI, MNDWI, AWEI_nsh, AWEI_sh, BandWet коэффициент Каппа был соответственно равен 0.91, 0.92, 0.93, 0.92 и 0.92. После дешифрирования границ водной поверхности с помощью ANDWI проводилась векторизация границ и наложение векторных изображений друг на друга для оценки изменчивости береговой линии и построения карты динамики береговой линии. Обнаружено, что в северной части прибрежной зоны провинции Тханьхоа наблюдается активная аккреция береговой линии. Средняя скорость аккреции составляла 150 м/год, максимальная скорость – 457 м/год. Наоборот, на южном побережье провинции Тханьхоа преобладает эрозия береговой линии с максимальной скоростью 38 м/год и средней скоростью около 10 м/год.

Приводятся результаты исследований структуры и динамики вод в зоне крупномасштабного циклонического круговорота (КЦК) в северной половине Японского моря, где на спутниковых ИК-изображениях ежегодно в осенне-зимний период наиболее отчетливо проявляются две области пониженных температур, разделенных затоком теплых цусимских вод со стороны Японии. Расположение данных термических структур совпадает с расположением малого западного и северного циклонических круговоротов, неразрывно связанных с глубинным апвеллингом. В осенне-зимние периоды 2019–2021 гг. установлено, что глубинный апвеллинг в северо-западной части Японского моря распространяется от дна до поверхностного слоя, фокусируясь вдоль осевой линии, проходящей через возвышенность Первенец и хребты Берсенева и Васильковского в районе 42° с.ш. между 132° в.д. и 135.5° в.д. Циклонический круговорот (ЗЦК), расположенный в западной части КЦК в области рассматриваемого глубинного апвеллинга, является крупным топографическим вихрем. В северной части КЦК глубинный апвеллинг приурочен к континентальному клону, там же располагается и северный циклонический круговорот (СЦК). Предполагается, что в осенне-зимний период взаимодействие антициклонов, формирующих вихревые пояса, с циклоническими круговоротами, приводит к усилению глубинной циркуляции. Особенность изменчивости скорости глубинных течений ‒ увеличение от октября к марту, вероятно, обусловлено характером развития вертикальной и поперечной горизонтальной циркуляции в системе циклонические круговороты ‒ вихревые пояса в результате интенсификации глубинного апвеллинга при усилении ветров северных румбов в зимний период.

Динамично протекающие на северо-востоке Ставропольского края процессы опустынивания тесно взаимосвязаны с климатическими условиями, что обуславливает необходимость оперативного картографирования качественных смен состояния открытых песков в соответствии с различными сценариями. Картографирование проводилось на основе методики хородинамического (диахронического) картографирования за два периода (июль-август 2022 г. и июнь-июль 2023 г.), для выбора временных срезов использованы данные о ежемесячной динамике площадей открытых песков, количестве осадков и пыльных бурях. Картографирование проводилось визуальным способом на основе мультиспектральных спутниковых снимков “Landsat” за каждый месяц. В 2022 году было зарегистрировано 14 пыльных бурь, в 2023 году не зарегистрировано ни одной, а дни с критической скоростью ветра сопровождались обильными осадками, в связи с чем выявлено значительное снижение видимых площадей открытых песков в результате зарастания. На основе имеющихся данных с применением оверлейных операций составлены схемы качественных переходов на тестовом участке (часть Левокумского района), соответствующие качественным переходам при “сухом” и “влажном” сценарии. Несмотря на прогрессирующее зарастание песков, стимулируемое отсутствием пыльных бурь и обильными осадками в 2023 году, начиная с участков с наименьшей мощностью наносов, восстановление изначальных растительных сообществ без проведения фитомелиоративных мероприятий крайне маловероятно в связи с высокой антропогенной нагрузкой и семенным опустыниванием, в результате которого на открытых песках произрастают малоценные в кормовом отношении однолетники (солянка сорная, кумарчик, паслен рогатый и др.).