Впервые во Вьетнаме: модель ИИ в сочетании с дистанционным зондированием для мониторинга качества морской воды

Вьетнамские и польские ученые объединили усилия для проведения исследований по применению дистанционного зондирования и искусственного интеллекта для мониторинга качества воды — современного, экономически эффективного подхода, который позволяет осуществлять непрерывный мониторинг на большой территории.

Tạp chí Doanh Nghiệp•19/06/2025

Подпись к фотографии — Исследовательская группа взяла пробы морской воды в бухте Халонг и Куа-Люк. Фото: Дьеу Туй/VNA

Социально -экономическое развитие в последние годы создало множество экологических проблем в районе залива Халонг и Куалык (провинция Куангнинь), особенно ухудшение качества морской воды, что ставит под угрозу эндемичную морскую экосистему. Между тем, традиционные методы мониторинга, такие как отбор проб и анализ на месте, выявили множество ограничений с точки зрения стоимости, времени и масштаба мониторинга. Столкнувшись с этой реальностью, вьетнамские и польские ученые координировали проведение исследований по применению дистанционного зондирования и искусственного интеллекта в мониторинге качества воды - современный, экономически эффективный подход, который позволяет осуществлять непрерывный мониторинг на большой территории. Совместная исследовательская миссия под кодом QTPL01.03/23-24, совместно реализуемая Вьетнамским космическим центром (Вьетнамская академия наук и технологий) и Польским институтом геофизики (Польская академия наук), помогает обеспечить более эффективные инструменты мониторинга для защиты морской среды в ключевых прибрежных районах.

Современный подход

По словам доктора Ву Ань Туана, заместителя генерального директора Вьетнамского космического центра, который руководит миссией, это первый проект во Вьетнаме, в котором одновременно используются данные спутника Sentinel-2, передовые алгоритмы машинного обучения и платформа GEE (облачная вычислительная платформа Google) для моделирования и мониторинга параметров качества воды, таких как температура поверхности, взвешенные твердые частицы, хлорофилл-А и химическое потребление кислорода.

На основе результатов моделирования исследовательская группа построила карты распределения качества воды в пространстве и времени, помогающие отслеживать колебания и обеспечивать раннее предупреждение о рисках загрязнения в бухтах Халонг и Куалук. Это две стратегически важные водные зоны в провинции Куангнинь, которые не только богаты ландшафтами и экологическими ценностями, но и играют ключевую роль в экономическом и туристическом развитии провинции. Эти карты могут быть использованы для управления водными ресурсами, поддержки охраны окружающей среды и ориентации на устойчивое развитие прибрежных районов.

Доктор Ву Ань Туан отметил, что новизна исследования заключается в синтезе и инновациях технологий дистанционного зондирования, искусственного интеллекта и облачных вычислений для решения сложной проблемы мониторинга качества воды в бухте Халонг, а также в предоставлении практических решений для преодоления проблемы нехватки данных и проведении глубокого анализа, имеющего высокую практическую ценность. В ходе исследования были разработаны модели машинного обучения, проведена их калибровка и тестирование для достижения точности более 73%, а также построены карты распределения этих параметров по сезонам и среднегодовым значениям. Кроме того, исследование открывает новый подход к применению технологий дистанционного зондирования в сочетании с машинным обучением для мониторинга качества воды, тем самым эффективно поддерживая управление водными ресурсами в ключевых прибрежных районах.

На пути к широкому развертыванию на морях

Доктор Ву Ань Туан добавил, что в исследовании использовались данные спутника Sentinel-2 (датчик MSI) за период 2019–2023 годов в сочетании с фактическими данными измерений, полученными Департаментом природных ресурсов и окружающей среды провинции Куангнинь и Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США, для прогнозирования качества воды в исследуемом районе. Всего было обработано и проанализировано 78 спутниковых снимков на платформе облачных вычислений Google. Для прогнозирования показателей качества воды были применены алгоритмы машинного обучения, такие как Random Forest, Boosted Regression и AdaBoost Regression.

По словам доктора Ву Ань Туана, исследование также выявило важные спектральные диапазоны на спутниковых снимках Sentinel-2, что способствует оптимизации моделей машинного обучения и минимизации будущих затрат на сбор данных. На основе результатов моделирования исследовательская группа построила карты пространственно-временного распределения качества воды, помогающие отслеживать колебания и обеспечивать раннее предупреждение о рисках загрязнения в бухте Халонг. Эти карты могут быть использованы в управлении водными ресурсами, содействуя охране окружающей среды и ориентируя устойчивое развитие прибрежных районов.

Говоря о следующем направлении исследований, доктор Ву Ань Туан отметил, что в ближайшее время исследовательская группа предлагает увеличить частоту наблюдений и отбора проб, а также интегрировать искусственный интеллект с данными спутниковых изображений для повышения точности расчетных параметров. В частности, расширение интеграции различных типов спутниковых данных (в настоящее время группа тестирует 3 типа спутников) поможет увеличить частоту наблюдений и не ограничиваться только четырьмя параметрами качества воды, а может быть расширено до 5, 6 и более. Одним из следующих важных направлений является широкое распространение этого исследования группой по всем морским районам Вьетнама. Хотя каждый морской район имеет свои особенности, с помощью единой платформы и исследовательской структуры методы расчета могут быть адаптированы для получения точных и адекватных результатов. Конечная цель состоит в том, чтобы группа создала комплексную систему для непрерывного мониторинга и контроля параметров качества морской воды. Система будет предоставлять важную информацию планировщикам, своевременно предупреждая о загрязнении воды, особенно о воздействии на аквакультуру и другие сектора морской экономики.

Оценивая результаты данного исследования, доцент, доктор Фам Куанг Винь, член Совета по аккредитации Вьетнамской академии наук и технологий, отметил, что, продвигая применение искусственного интеллекта в исследованиях водной среды, исследовательская группа использовала новые алгоритмы для обработки данных дистанционного зондирования в исследованиях прибрежной водной среды. Это типичный пример эффективного научного сотрудничества, включая совместную публикацию в высококлассном международном журнале SCIE Q1, что способствует развитию научно-исследовательского сотрудничества между Вьетнамом и Польшей и открывает новые направления развития для обеих стран.

Источник: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419

Комментарий (0)