Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 118-132
Анализ спутниковых данных для оценки ледовой обстановки на реках Мурманской области с использованием методов машинного обучения (на примере реки Колы)
И.М. Лазарева
1 , Е.В. Заболотских
2 , О.И. Ляш
1 , Г.С. Шелегов
3 1 Мурманский арктический университет, Мурманск, Россия
2 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
3 Главное управление МЧС РФ по Мурманской области, Мурманск, Россия
Одобрена к печати: 20.06.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-118-132
Сложные климатические условия Арктического региона оказывают влияние на процесс формирования ледяного покрова северных рек. Мониторинг ледовой обстановки представляется важным элементом системы предупреждения опасных явлений на внутренних водоёмах: наводнения, половодья, раннего ледостава и т. п. В задаче оценки ледовой обстановки на реках Мурманской области использовались снимки радиолокаторов с синтетической апертурой спутниковой платформы Sentinel-1. Анализировался участок реки Колы в районе гидропоста 1429 км Октябрьской железной дороги, для которого имеются данные натурных наблюдений. Построенная модель логистической регрессии по данным обратного рассеяния на VV- и VH-поляризациях позволила определить вероятность появления льда в каждом пикселе изображения анализируемого участка реки, а также визуализировать картину ледового явления. Задача классификации ледовых явлений решалась с помощью полносвязной нейронной сети MLP (англ. multilayer perceptron, многослойный персептрон). Выбор архитектуры обусловлен сравнительно небольшим объёмом обучающей выборки и возможностью лёгкой адаптации и расширения модели, например, при добавлении нового слоя или изменении количества нейронов в существующих слоях для улучшения производительности. Было реализовано обучение модели классификации на три класса: ледостав, открытая вода и ледовые явления межсезонья. В рамках проведённого исследования разработаны программные модули, анализирующие спутниковые снимки Sentinel-1A, -1B с целью детектирования ледовых явлений на реках Мурманской области. Дальнейшая работа предполагает адаптацию инструментария к использованию данных с российских спутников.
Ключевые слова: анализ спутниковых данных, Sentinel-1, ледовые явления на реках, методы машинного обучения, Арктический регион
Полный текстСписок литературы:
- Агафонова С. А., Фролова Н. Л., Василенко А. Н., Широкова В. А. Ледовый режим и опасные гидрологические явления на реках арктической зоны европейской территории России // Вестн. Московского ун-та. Сер. 5. География. 2016. № 6. С. 41–49.
- Козлов Д. В., Бузин В. А., Фролова Н. Л., Агафонова С. А., Бабурин В. Л., Банщикова Л. С., Горошкова Н. И., Завадский А. С., Крыленко И. Н., Савельев К. Л., Козлов К. Д., Бузина Л. Ф. Опасные ледовые явления на реках и водохранилищах России: моногр. / под общ. ред. Д. В. Козлова. М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2015. 348 с.
- Михайлюкова П. Г., Агафонова С. А., Фролова Н. Л. Анализ ледовой обстановки на реке Сухона (у г. Великий Устюг) по радиолокационным снимкам // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 2. С. 162–175. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-162-175.
- Шилин Б. В., Кузнецов А. Ю. Место видеоспектральной съёмки среди методов дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 9–24. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-9-24.
- Abdelkader M., Bravo Mendez J. H., Temimi M. et al. Google Earth Engine platform to integrate multi-satellite and citizen science data for the monitoring of river ice dynamics // Remote Sensing. 2024. V. 16. No. 8. Article 1368. DOI: 10.3390/rs16081368.
- Beaton A., Whaley R., Corston K., Kenny F. Identifying historic river ice breakup timing using MODIS and Google Earth Engine in support of operational flood monitoring in Northern Ontario // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 224. P. 352–364. DOI: 10.1016/j.rse.2019.02.011.
- Chaouch N., Temimi M., Romanov P. et al. An automated algorithm for river ice monitoring over the Susquehanna River using the MODIS data // Hydrological Processes. 2014. V. 28. Iss. 1. P. 62–73. DOI: 10.1002/hyp.9548.
- Chu T., Lindenschmidt K.-E. Integration of space-borne and air-borne data in monitoring river ice processes in the Slave River, Canada // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 181. P. 65–81. DOI: 10.1016/j.rse.2016.03.041.
- Filipponi F. Sentinel-1 GRD preprocessing workflow // Proceedings. 2019. V. 18. No. 1. Article 11. 4 p. DOI: 10.3390/ECRS-3-06201.
- Fukś M. Assessment of the impact of dam reservoirs on river ice cover — an example from the Carpathians (central Europe) // The Cryosphere. 2024. V. 18. Iss. 5. P. 2509–2529. DOI: 10.5194/tc-18-2509-2024.
- Gatto L. W. Monitoring river ice with Landsat images // Remote Sensing of Environment. 1990. V. 32. No. 1. P. 1–16. DOI: 10.1016/0034-4257(90)90094-3.
- Geudtner D., Torres R. Sentinel-1 system overview and performance // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 2012. P. 1719–1721. DOI: 10.1109/IGARSS.2012.6351191.
- Heinilä K., Mattila O.-P., Metsämäki S. et al. A novel method for detecting lake ice cover using optical satellite data // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2021. V. 104. Article 102566. DOI: 10.1016/j.jag.2021.102566.
- Hicks F. An overview of river ice problems: CRIPE07 guest editorial // Cold Regions Science and Technology. 2009. V. 55. No. 2. P. 175–185. DOI: 10.1016/j.coldregions.2008.09.006.
- Li Z., Lindenschmidt K.-E. Coherence of Radarsat-2, Sentinel-1, and ALOS-1 PALSAR for monitoring spatiotemporal variations of river ice covers // Canadian J. Remote Sensing. 2018. V. 44. No. 1. P. 11–25. DOI: 10.1080/07038992.2018.1419424.
- Liu B., Ji H., Zhai Y., Luo H. Estimation of River Ice Thickness in the Shisifenzi reach of the Yellow River with remote sensing and air temperature data // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2023. V. 16. P. 5645–5659. DOI: 10.1109/JSTARS.2023.3285229.
- Łoś H., Pawłowski B. The use of Sentinel-1 imagery in the analysis of river ice phenomena on the lower Vistula in the 2015–2016 winter season // 2017 Signal Processing Symp. (SPSympo). 2017. P. 1–5. DOI: 10.1109/SPS.2017.8053663.
- Moalemi I., Kheyrollah Pour H., Scott K. A. Assessing ice break-up trends in Slave River Delta through satellite observations and random forest modeling // Remote Sensing. 2024. V. 16. No. 12. Article 2244. DOI: 10.3390/rs16122244.
- Newton B., Beltaos S., Burrell B. C. Ice regimes, ice jams, and a changing hydroclimate, Saint John (Wolastoq) River, New Brunswick, Canada // Natural Hazards. 2024. V. 120. P. 12613–12642. DOI: 10.1007/s11069-024-06736-5.
- Purnell D., Dabboor M., Matte P. et al. Observations of river ice breakup using GNSS-IR, SAR, and machine learning // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2024. V. 62. P. 1–13. DOI: 10.1109/TGRS.2024.3380554.
- Richards E., Stuefer S., Correa Rangel R. et al. An evaluation of GPR monitoring methods on varying river ice conditions: A case study in Alaska // Cold Regions Science and Technology. 2023. V. 210. Article 103819. DOI: 10.1016/j.coldregions.2023.103819.
- Singh A., Ray N., Loewen M., Ray N. River ice segmentation with deep learning // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2020. V. 58. No. 11. P. 7570–7579. DOI: 10.1109/TGRS.2020.2981082.
- Sobiech J., Dierking W. Observing lake- and river-ice decay with SAR: advantages and limitations of the unsupervised k-means classification approach // Annals of Glaciology. 2013. V. 54. No. 62. P. 65–72. DOI: 10.3189/2013AoG62A037.
- Sola D., Scott K. A. Efficient shallow network for river ice segmentation // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 10. Article 2378. DOI: 10.3390/rs14102378.
- Stonevicius E., Uselis G., Grendaite D. Ice detection with Sentinel-1 SAR backscatter threshold in long sections of temperate climate rivers // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 7. Article 1627. DOI: 10.3390/rs14071627.
- Surdu C. M., Duguay C. R., Kheyrollah Pour H., Brown L. C. Ice freeze-up and break-up detection of shallow lakes in Northern Alaska with spaceborne SAR // Remote Sensing. 2015. V. 7. No. 5. P. 6133–6159. DOI: 10.3390/rs70506133.
- Temimi M., Abdelkader M., Tounsi A. et al. An automated system to monitor river ice conditions using Visible Infrared Imaging Radiometer Suite imagery // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 20. Article 4896. DOI: 10.3390/rs15204896.
- Vuyovich C. M., Daly S. F., Gagnon J. J. et al. Monitoring river ice conditions using web-based cameras // J. Cold Regions Engineering. 2009. V. 23. No. 1. P. 1–17. DOI: 10.1061/(ASCE)0887-381X(2009)23:1(1).
- Yang X., Pavelsky T. M., Allen G. H. The past and future of global river ice // Nature. 2020. V. 577. No. 7788. P. 69–73. DOI: 10.1038/s41586-019-1848-1.
- Zhang X., Zhao Z., Ran L. et al. FastICENet: A real-time and accurate semantic segmentation model for aerial remote sensing river ice image // Signal Processing. 2023. V. 212. Article 109150. DOI: 10.1016/j.sigpro.2023.109150.
- Zhang Y., Qiu Y., Li Y. et al. Spatial-temporal variation of river ice coverage in the Yenisei river from 2002 to 2021 // J. Hydrology. 2024. V. 637. Article 131440. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2024.131440.
- Zhao W., Xue Y., Han F. et al. Research on semantic segmentation algorithm of high latitude urban river ice based on deep transfer learning // Intern. J. Remote Sensing. 2024. V. 45. No. 13. P. 4278–4299. DOI: 10.1080/01431161.2024.2360695.