Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 6. С. 274-284
О возможностях использования спектральных индексов для идентификации пластикового мусора на спутниковых мультиспектральных изображениях океана
О.А. Даниличева
1 , С.А. Ермаков
1, 2 1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
2 Волжский государственный университет водного транспорта, Нижний Новгород, Россия
Одобрена к печати: 29.09.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-6-274-284
Настоящая работа посвящена сравнительному анализу существующих спектральных индексов, полученных из спутниковых мультиспектральных изображений поверхности океана и внутренних водоёмов, с целью выявления наиболее эффективного для обнаружения плавающего в океане пластикового мусора. Анализ выполнен на основе представленных в литературе спутниковых мультиспектральных наблюдений пластикового мусора со спутника Sentinel-2 в ходе контролируемых натурных экспериментов. Помимо сравнения индексов между собой в задаче обнаружения пластикового мусора, рассматривается также возможность отличать пластиковый мусор от других поверхностных загрязнений, например деревянных фрагментов, толстых биогенных плёнок (водоросли саргассума, фитопланктон), морской слизи, нефти и пр. Для мультиспектральных изображений Sentinel-2 MSI (англ. Multispectral Instrument) выполнены расчёты широко используемых спектральных индексов, а именно: FDI (англ. Floating Debris Index), FAI (англ. Floating Algae Index), NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) и PI (англ. Plastic Index). Показано, что для диагностики зон пластикового мусора на поверхности воды наиболее эффективным, по сравнению с другими, представляется индекс FAI, а не PI. Отмечено, что индекс FAI, однако, не позволяет однозначно идентифицировать пластиковый мусор на фоне некоторых загрязнений, например нефти, что требует дальнейшего развития принципов диагностики пластикового мусора в океане.
Ключевые слова: пластиковый мусор, водная поверхность, спутниковые изображения, мультиспектральные данные, Sentinel-2, спектральные индексы
Полный текстСписок литературы:
- Даниличева О. А., Ермаков С. А. О проявлениях биогенных плёнок на спутниковых мультиспектральных изображениях эвтрофированного водоёма // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 273–284. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-273-284.
- Ермаков С. А. Влияние пленок на динамику гравитационно-капиллярных волн. Н. Новгород: ИПФ РАН, 2010. 164 с.
- Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Костяной А. Г. Спутниковые методы выявления и мониторинга зон экологического риска морских акваторий. М.: ИКИ РАН, 2016. 336 с.
- Basu B., Sannigrahi S., Sarkar Basu A., Pilla F. Development of novel classification algorithms for detection of floating plastic debris in coastal waterbodies using multispectral Sentinel-2 remote sensing imagery // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 8. Article 1598. DOI: 10.3390/rs13081598.
- Biermann L., Clewley D., Martinez-Vicente V., Topouzelis K. Finding plastic patches in coastal waters using optical satellite data // Scientific Reports. 2020. V. 10. Article 5364. DOI: 10.1038/s41598-020-62298-z.
- Carlson D. F., Suaria G., Aliani S. et al. Combining litter observations with a regional ocean model to identify sources and sinks of floating debris in a semi-enclosed basin: The Adriatic Sea // Frontiers in Marine Science. 2017. V. 4. Article 78. DOI: 10.3389/fmars.2017.00078.
- Chu S., Wang J., Leong G. et al. Perfluoroalkyl sulfonates and carboxylic acids in liver, muscle and adipose tissues of black-footed albatross (Phoebastria nigripes) from Midway Island, North Pacific Ocean // Chemosphere. 2015. V. 138. P. 60–66. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2015.05.043.
- Colkesen I., Kavzoglu T., Sefercik U. G., Ozturk M. Y. Automated mucilage extraction index (AMEI): a novel spectral water index for identifying marine mucilage formations from Sentinel-2 imagery // Intern. J. Remote Sensing. 2023. V. 44. No. 1. P. 105–141. DOI: 10.1080/01431161.2022.2158049.
- D’Ugo E., Kallikkattilkuruvila A., Giuseppetti R. et al. A Sentinel-2-based system to detect and monitor oil spills: Demonstration on 2024 Tobago accident // Remote Sensing. 2025. V. 17. No. 2. Article 230. DOI: 10.3390/rs17020230.
- Derraik J. G. B. The pollution of the marine environment by plastic debris: a review // Marine Pollution Bull. 2002. V. 44. No. 9. P. 842–852. DOI: 10.1016/S0025-326X(02)00220-5.
- Garaba S. P., Harmel T. Top-of-atmosphere hyper and multispectral signatures of submerged plastic litter with changing water clarity and depth // Optics Express. 2022. V. 30. No. 10. P. 16553–16571. DOI: 10.1364/OE.451415.
- Garaba S. P., Aitken J., Slat B. et al. Sensing ocean plastics with an airborne hyperspectral shortwave infrared imager // Environmental Science and Technology. 2018. V. 52. No. 20. P. 11699–11707. DOI: 10.1021/acs.est.8b02855.
- Goddijn-Murphy L., Peters S., van Sebille E. et al. Concept for a hyperspectral remote sensing algorithm for floating marine macro plastics // Marine Pollution Bull. 2018. V. 126. P. 255–262. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2017.11.011.
- Hernández-Nuñez H., Euán-Avila J. I. Velocity of Sargassum migration in the Caribbean observed with Landsat 8/9 and Sentinel 2 A/B imagery // PLoS ONE. 2025. V. 20. No. 3. Article e0319391. DOI: 10.1371/journal.pone.0319391.
- Hu C. A novel ocean color index to detect floating algae in the global oceans // Remote Sensing of Environment. 2009. V. 113. No. 10. P. 2118–2129. DOI: 10.1016/j.rse.2009.05.012.
- Kikaki K., Kakogeorgiou I., Mikeli P. et al. MARIDA: A benchmark for Marine Debris detection from Sentinel-2 remote sensing data // PLoS ONE. 2022. V. 17. No. 1. Article e0262247. DOI: 10.1371/journal.pone.0262247.
- Knaeps E., Sterckx S., Strackx G. et al. Hyperspectral-reflectance dataset of dry, wet and submerged marine litter // Earth System Science Data. 2021. V. 13. No. 2. P. 713–730. DOI: 10.5194/essd-13-713-2021.
- Konik M., Bradtke K., Stoń-Egiert J. et al. Cyanobacteria index as a tool for the satellite detection of cyanobacteria blooms in the Baltic Sea // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 6. Article 1601. DOI: 10.3390/rs15061601.
- Kremezi M., Kristollari V., Karathanassi V. et al. Pansharpening PRISMA data for marine plastic litter detection using plastic indexes // IEEE Access. 2021. V. 9. P. 61955–61971. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3073903.
- Kremezi M., Kristollari V., Karathanassi V. et al. Increasing the Sentinel-2 potential for marine plastic litter monitoring through image fusion techniques // Marine Pollution Bull. 2022. V. 182. Article 113974. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2022.113974.
- Kwon B. G., Koizumi K., Chung S.-Y. et al. Global styrene oligomers monitoring as new chemical contamination from polystyrene plastic marine pollution // J. Hazardous Materials. 2015. V. 300. P. 359–367. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2015.07.039.
- Lebreton L., Slat B., Ferrari F. et al. Evidence that the Great Pacific Garbage Patch is rapidly accumulating plastic // Scientific Reports. 2018. V. 8. Article 4666. DOI: 10.1038/s41598-018-22939-w.
- Majidi Nezhad M., Groppi D., Laneve G. et al. Oil spill detection analyzing “Sentinel 2” satellite images: A Persian Gulf case study // Proc. 3rd World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering (CSEE’18). 2018. Article AWSPT 134. 8 p. DOI: 10.11159/awspt18.134.
- Mikeli P., Kikaki K., Kakogeorgiou I., Karantzalos K. How challenging is the discrimination of floating materials on the sea surface using high resolution multispectral satellite data? // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2022. V. XLIII-B3-2022. P. 151–157. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-151-2022.
- Möhlenkamp P., Purser A., Thomsen L. Plastic microbeads from cosmetic products: an experimental study of their hydrodynamic behaviour, vertical transport and resuspension in phytoplankton and sediment aggregates // Elementa: Science of the Anthropocene. 2018. V. 6. Article 61. DOI: 10.1525/elementa.317.
- Moshtaghi M., Knaeps E., Sterckx S. et al. Spectral reflectance of marine macroplastics in the VNIR and SWIR measured in a controlled environment // Scientific Reports. 2021. V. 11. Article 5436. DOI: 10.1038/s41598-021-84867-6.
- Ody A., Thibaut T., Berline L. et al. From In Situ to satellite observations of pelagic Sargassum distribution and aggregation in the Tropical North Atlantic Ocean // PLoS ONE. 2019. V. 14. No. 9. Article e0222584. DOI: 10.1371/journal.pone.0222584.
- Palacios J. S. Remote sensing of marine plastic debris using satellite images off the coast of the Basque Country // https://www.researchgate.net. 2024. 29 p.
- Papageorgiou D., Topouzelis K., Suaria G. et al. Sentinel-2 detection of floating marine litter targets with partial spectral unmixing and spectral comparison with other floating materials (Plastic Litter Project 2021) // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 23. Article 5997. DOI: 10.3390/rs14235997.
- Rochman C. M., Browne M. A., Underwood A. J. et al. The ecological impacts of marine debris: unraveling the demonstrated evidence from what is perceived // Ecology. 2016. V. 97. No. 2. P. 302–312. DOI: 10.1890/14-2070.1.
- Sannigrahi S., Basu B., Sarkar Basu A., Pilla F. Development of automated marine floating plastic detection system using Sentinel-2 imagery and machine learning models // Marine Pollution Bull. 2022. V. 178. Article 113527. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2022.113527.
- Setiani P., Ramdani F. Oil spill mapping using multi-sensor Sentinel data in Balikpapan Bay, Indonesia //2018 4th Intern. Symp. on Geoinformatics (ISyG). 2018. 4 p. DOI: 10.1109/ISYG.2018.8612057.
- Shevealy S., Courtney K., Parks J. E. The Honolulu Strategy: A global framework for prevention and management of marine debris. UNEP, NOAA, 2012. 50 p.
- Themistocleous K., Papoutsa C., Michaelides S., Hadjimitsis D. Investigating detection of floating plastic litter from space using Sentinel-2 imagery // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 16. Article 2648. DOI: 10.3390/rs12162648.
- Topouzelis K., Papakonstantinou A., Garaba S. P. Detection of floating plastics from satellite and unmanned aerial systems (Plastic Litter Project 2018) // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2019. V. 79. P. 175–183. DOI: 10.1016/j.jag.2019.03.011.
- Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8. No. 2. P. 127–150. DOI: 10.1016/0034-4257(79)90013-0.
- Tuzcu Kokal A., Olgun N., Musaoğlu N. Detection of mucilage phenomenon in the Sea of Marmara by using multi-scale satellite data // Environmental Monitoring and Assessment. 2022. V. 194. No. 8. Article 585. DOI: 10.1007/s10661-022-10267-6.
- Vankayalapati K., Dasari H. P., Langodan S. et al. Multi-mission satellite detection and tracking of October 2019 Sabiti oil spill in the Red Sea // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 1. Article 38. DOI: 10.3390/rs15010038.
- Vodeneeva E., Pichugina Y., Zhurova D. et al. Epiplastic algal communities on different types of polymers in freshwater bodies: A short-term experiment in karst lakes // Water. 2024. V. 16. No. 22. Article 3288. DOI: 10.3390/w16223288.
- Waqas M., Wong M. S., Stocchino A. et al. Marine plastic pollution detection and identification by using remote sensing-meta analysis // Marine Pollution Bull. 2023. V. 197. Article 115746. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2023.115746.
- Wilcox C., Van Sebille E., Hardesty B. D. Threat of plastic pollution to seabirds is global, pervasive, and increasing // Proc. National Academy of Sciences. 2015. V. 112. No. 38. P. 11899–11904. DOI: 10.1073/pnas.1502108112.