Н.Сәрсенбай, Д.Амантаев. Информационно-аналитическая система выявления нефтезагрязнений на акватории Казахстанского сектора Каспийского моря в пределах Атырауской области: итоги II этапа работ.

Каспийский институт Международного научного комплекса «Астана» (МНК «Астана») в соответствии с техническим заданием Ситуационного центра Атырауской области завершает второй этап научно-прикладного исследования по созданию информационно-аналитической системы (далее – ИАС) выявления нефтезагрязнений Казахстанского сектора Каспийского моря в пределах Атырауской области на основе применения данных Дистанционного зондирования земли и Геоинформационных систем

На втором этапе работ были поставлены следующие задачи:

• Определение индикаторов процессов нефтезагрязнения по данным дистанционного зондирования;
• Определение технических характеристик необходимых космических снимков (спутник, датчик, дата съемки, пространственное разрешение, спектральные свойства, уровень обработки, периодичность съемки, стоимость и т.д.);
• Анализ, обработка и дешифрирование космических снимков.

Краткий обзор проблемных вопросов.

Разработка универсальной Методики по мониторингу процессов нефтезагрязнения (далее – Методика) становится необходимым составляющим в реализации эффективного мониторинга нефтяных загрязнений акваторий внутренних водоемов. Основным критерием Методики должен служить пошаговый алгоритм действий, который базируется на конкретных технических решениях с учетом естественных индикаторов процессов нефтезагрязнений. При идентификации нефтяных разливов должны быть учтены такие параметры, как форма, размер, географическое положение, а также скорость приповерхностного ветра, направления поверхностного течения высота волн и так далее.

Важной составляющей разрабатываемой Методики является выбор спутниковой группировки, в частности, такие технические характеристики, как сенсор, дата съемки, пространственное разрешение, спектральные свойства, уровень обработки. Правильный выбор перечисленных характеристик позволит получать наиболее достоверные данные, а также послужит надежным источником информации для дальнейшего анализа и дешифрирования нефтяных загрязнений.

Этап обработки, анализа и дешифрирования полученных космических снимков является основополагающим для разрабатываемой Методики. Правильно выстроенная стратегия комплексной обработки данных даст возможность эмпирическим путем вывести наиболее эффективные алгоритмы для анализа и верификации фактов нефтезагрязнений.

Определение индикаторов процессов нефтезагрязнения по данным дистанционного зондирования.

Картина поверхностных загрязнений Каспийского моря нефтесодержащими пленками предопределена природными особенностями Каспийского моря, главной из которых является наличие больших запасов нефти и газа в его недрах. Наличие поверхностной пленки приводит к понижению интенсивности волно-ветрового взаимодействия и к затуханию резонансной гравитационно-капиллярной компонентов поверхностного волнения. В этом случае на поверхности океана образуются выглаженные области (слики), которые проявляются на радиолокационных снимках как области пониженного рассеяния, которые служат индикаторами наличия загрязняющих пленок на морской поверхности.

Этот факт позволяет идентифицировать пленки нефти и нефтепродуктов, образующиеся на морской поверхности в результате выноса нефтепродуктов с речным стоком, технологических сбросов с судов, выходов нефти из грифонов на морском дне, сбросов отходов рыбной и пищевой промышленности, синтетических поверхностно-активных и прочих веществ, создающих пленки на морском пространстве. Снимки, полученные с помощью сенсоров, установленных на космических аппаратах, покрывают области с шириной до 500 километров и обладают достаточным разрешением для локализации разливов.

На радиолокационных изображениях нефтяные разливы характеризуются:

• Формой (нефтяные загрязнения характеризуются простой геометрией)
• Географическим расположением (преимущественно, нефтяные разливы встречаются в районах нефтедобычи или путей транспортировки нефтепродуктов)
• Размером (слишком большие пятна обыкновенно являются сликами естественного происхождения, например, скоплениями водорослей или планктона)
• Краями (гладкая граница с большим градиентом, чем у сликов природного происхождения)

На первом этапе формирования нефтезагрязнения, после всплытия на поверхность, нефтяной разлив растекается и распространяется в основном под действием приповерхностного ветра.

Стоит учитывать радиолокационные образы нефтяных загрязнений при различных ветрах:

При умеренных ветрах. Нефтяная плёнка, покрывающая морскую поверхность и образующая сликовую область, проявляется на радиолокационном изображении в виде обширных темных областей пониженного рассеяния на фоне относительно светлой взволнованной морской поверхности. Ослабление интенсивности обратно-рассеянного радиолокационного сигнала в сликовой области достигает 11 — 20 dB, что определяется толщиной поверхностной плёнки, скоростью приповерхностного ветра, а также поляризацией зондирующего сигнала.

При сильном ветре или активных атмосферных процессах в приводном слое. Сильный приповерхностный ветер (более 9- 10 м/с) в сочетании с развитым поверхностным волнением препятствует развитию обширного слика, т.к. при больших скоростях ветра, поверхностные пленки разрушаются под воздействием ветра. Вариации поля приповерхностного ветра, обусловленные конвективным движениями в приводном слое атмосферы, приводят к появлению на радиолокационном изображении ячеистых структур. В результате совокупного влияния описанных выше факторов, нефтяное загрязнение проявляется на спутниковом радиолокационном изображении на небольших участках пониженного рассеяния в непосредственной близости от платформы. Вариации интенсивности обратно-рассеянного сигнала, связанные с присутствием нефтяной плёнки на морской поверхности, составляют примерно 1,5-2 dB.

При слабых ветрах. На радиолокационном изображении, полученных в условиях слабого приповерхностного ветра, выявляются обширные тёмные области пониженного рассеяния. При слабом ветре или его отсутствии гравитационно-капиллярная компонента поля поверхностного волнения, может не успеть развиться, что приводит к значительному ослаблению интенсивности обратно-рассеянного сигнала. Что касается поверхностных течений, то они являются сложной для вычисления и отличается неустойчивостью, но при этом задают направление распространению нефтепродуктов. Нефтяные плёнки перемещаются и растекаются под действием локального ветра до тех пор, пока не оказываются захваченными поверхностными течениями. Нефтяное загрязнение может оказаться захваченным поверхностными течениями, и распространяться этими течениями на достаточно большие расстояния или же оказаться вовлеченным в вихревые движения. Нефтяное загрязнение, захваченное поверхностными течениями, может распространяться на значительные расстояния, вплоть до 70 км, в направлениях, не совпадающих с направлением приповерхностного ветра.

Таким образом, можно сделать вывод, что приповерхностный ветер дает направление движения нефтепродуктам по морскому пространству со сгустком на подветренной стороне до тех пор, пока его не перехватит поверхностное течение. В свою очередь поверхностное течение направляет нефтепродукты в своем направлении и заодно растягивает ее в зависимости от плотности слоя, созданным приповерхностным ветром, а вовлеченные в вихревые движения пленки расползаются, практически, по всей длине течения в зависимости от силы ветра, так как сильный ветер может разорвать связь слика нефтезагрязнения.

Выбор космических спутников Земли.

В настоящее время спутники играют огромную роль в развитии мониторинга Земли и детектирования различных аномалий на ее поверхности. Дешифрирование снимков разных оптических и радиолокационных сенсоров является хорошо проработанным процессом, однако методы и возможности применения космических снимков до сих пор недостаточно исследованы и имеют большой потенциал для развития в дальнейшем. Съемка с космических аппаратов отображает свойства объектов земной поверхности, скрытые на снимках в других диапазонах спектра, и, более того, невидимое для человеческого зрения – их тепловое излучение. Но не стоит забывать, что и сами спутники различаются и обладают различными техническими характеристиками, от чего и зависит качество космического снимка для его дальнейшей обработки

Выбор спутника зависит от ряда его технических характеристик. Такие как, оператор (страна) спутника, периодичность съемки определенной местности, режим съемки, спектральный диапазон, пространственное разрешение, ширина полосы съемки, ширина захвата, сколько каналов предоставляет снимок. Сопоставив все технические характеристики и свойства космического аппарата, можно выделить группировку наиболее подходящих поставщиков данных Дистанционного зондирования Земли (далее – ДЗЗ). Поэтому при исполнении поставленной задачи, следует принимать во внимание все технические характеристики и свойства космических аппаратов. Ниже представлены примеры радиолокационных и оптических спутников и их операторов, характеризующих рынок поставки данных ДЗЗ в рамках поставленных задач.

Дешифрирование и обработка космических снимков.

Дешифрирование снимков – метод исследования территорий, акваторий и атмосферных явлений на основе зависимости между свойствами объектов на местности и характером их воспроизведения на снимках. Дешифрирование включает обнаружение, распознавание, интерпретацию, а также определение качественных и количественных характеристик объектов и отображение результатов в графической (картографической), цифровой или текстовой формах.

Обработка космических снимков включает в себя два этапа: предварительный и основной. На первом этапе происходит предварительная обработка дистанционных данных, которая включает в себя: геометрическую коррекцию спутниковых изображений, радиометрическую калибровку снимков, восстановление пропущенных пикселов, контрастирование и т.д. (рис. 1).

(Рис. 1)

В процессе основного этапа с помощью визуальных и автоматических методов непосредственно выполняется дешифрирование снимков (рис 2,3). Дешифрирование выполняется по принципу от общего к частному. Объекты на снимках различают по дешифровочным признакам, которые делят на прямые и косвенные. К прямым относят форму, размер, цвет, тон и тень, а также сложный объединяющий признак – рисунок изображения. Косвенными признаками служат местоположение объекта, его географическое соседство, следы взаимодействия с окружением.

(Рис. 2)

(Рис. 3)

Итоги второго этапа работ.

Результатом исследований в рамках второго этапа, является формирование пошагового цикла действий по получению и обработке космических снимков с возможностью детектирования и идентификации нефтяных загрязнений в акватории Каспийского моря.

В ходе проработки цикла был получен и проанализирован большой объем информации, что позволило определить набор наиболее оптимальных технических характеристик для формирования спутниковой группировки. Тестовая апробация по обработке и дешифрированию космических снимков позволила сформировать проработанный алгоритм, действий состоящий из двух этапов, как для радиолокационных, так и для оптических космических снимков. В качестве прямых дешифровочных признаков использовались форма, размер, цвет, тон и тень предполагаемого нефтяного слика, а также сложный объединяющий признак – рисунок изображения. А косвенными признаками служили местоположение объекта, его географическое соседство, следы взаимодействия с окружением.

Ввиду физико-географического положения Каспийского моря спутниковая радиолокационная и оптическая съемка является оптимальным средством дистанционного мониторинга нефтезагрязнений. Результаты исследования могут быть использованы для постоянных систематических наблюдений состояния окружающей среды, оперативного обнаружения разливов нефти в районах морских нефтяных платформ, местах загрузки и разгрузки танкеров, а также на морских трассах их следования, что позволит собрать массив из обработанных и проанализированных снимков, которые послужат фундаментом для создания первой карты фактического распределения нефтяных загрязнений КСКМ в пределах Атырауской области.