Аналіз Супутникових Знімків Для Моніторингу Довкілля

23-28 квітня 2023 року науковці EOSDA Олена Кавац, Дмитро Храмов та Катерина Сергєєва взяли участь у конференції Генеральної Асамблеї Європейського Геологічного Союзу (EGU) та представили свої досягнення в рамках проєкту GoldenEye EU H2020. Команда обговорила геонауки з точки зору космічного моніторингу у своїй доповіді “Моніторинг активних ділянок видобутку корисних копалин, що функціонують, з використанням часових рядів когерентності Sentinel-1”.

EOS Data Analytics бере участь у трирічній програмі GoldenEye з травня 2020 року разом з 17 партнерськими організаціями з 5 країн Європи. Проєкт спрямований на створення єдиного інформаційного простору для комплексного моніторингу процесів підземного та відкритого видобутку корисних копалин. Ширший довгостроковий вплив включає допомогу у впровадженні моніторингу довкілля для сталого видобутку корисних копалин.

Ми зв’язалися з Оленою Кавац, науковою співробітницею та координаторкою проєкту GoldenEye в EOS Ukraine, дочірній компанії EOSDA, щоб дізнатися про хід роботи над проєктом GoldenEye та розпитати про найближчі плани наукової команди.

Наскільки Складно Було Вашій Команді Отримати Цей Проєкт, Враховуючи Його Складність?

Рамкова угода між Україною та ЄС відкриває можливості для участі українських підприємств у таких програмах, як Horizon 2020. Проєкт GoldenEye був започаткований в результаті того, що Європейська Комісія надала можливість отримати грант в рамках програми Horizon 2020 членам консорціуму GoldenEye, в тому числі і нам.

Враховуючи наш досвід у сфері охорони навколишнього середовища, ми могли б застосувати наші знання у використанні супутникових знімків та аналітики даних для сприяння моніторингу довкілля.

Яким Був Внесок EOSDA У Проєкт GoldenEye До Цього Часу?

Одним з найцікавіших викликів проєкту була необхідність покращити просторову роздільну здатність даних про температуру поверхні землі. Оригінальні супутникові знімки Landsat-8 і Landsat-9 не дають такої високої роздільної здатності, яка була необхідна для точного моніторингу температури, особливо для невеликих ділянок, які нам потрібно було дослідити. Щоб досягти цілі, ми вдосконалили алгоритм ElasticNet для зменшення масштабу даних до 10-метрової просторової роздільної здатності.

Ця регресійна модель стала чудовою основою для побудови високодеталізованих карт температури поверхні Землі, що дозволило оцінити вплив видобувної зони на навколишнє середовище. Перевага проєкту GoldenEye полягає в тому, що ми маємо можливість довести ефективність наших методів під час досліджень та збору наземних даних на реальних ділянках видобутку корисних копалин.

Ми опублікували наукову статтю ^{Kavats, O., Khramov, D., Sergieieva, K., & Vasyliev, V. (2020). Algorithm for statistical downscaling of the land surface temperature using ElasticNet. Review of the Bulgarian Geological Society, 81(3), 195-197.}, де розповідаємо, як саме ми вдосконалили ElasticNet для цілей геопросторового аналізу.

Окрім моніторингу температури та вологості поверхні, ми також працювали над обробкою супутникових даних, а також низкою інших інструментів штучного інтелекту. Наприклад, ми змогли полегшити дистанційну оцінку стійкості схилів, рослинності прилеглих рекультивованих територій та динаміки зміни площі водної поверхні хвостосховищ ^{Kavats, O., Khramov, D., Sergieieva, K., Surface Water Mapping from SAR Images Using Optimal Threshold Selection Method and Reference Water Mask, Water 2022, 14(24), 4030.}.

План Проєкту Передбачає Перевірку Технології Шляхом 6 Реальних Випробувань. На Якому Етапі Це Зараз?

Наразі ми перебуваємо в процесі імплементації результатів моніторингу довкілля в платформу. Ми вже знайшли спосіб аналізу супутникових даних, який нам потрібен для досягнення цілей моніторингу навколишнього середовища. Зараз ми перевіряємо отримані результати шляхом реальних випробувань. У майбутньому ми очікуємо, що AI-платформа, яку ми зараз розробляємо, буде працювати на постійній основі та стане доступною для неакадемічних фахівців. Планується надати можливість користування платформою великим гірничодобувним підприємствам.

Чи Стає EOS Data Analytics Ближче До Досягнення Цілей Сталого Розвитку Завдяки Участі У Програмі GoldenEye?

Безумовно! Програма Horizon 2020 надала нашим фахівцям з обробки даних та геологам можливість розробити та випробувати свої методи в реальних умовах. Впроваджуючи вдосконалені алгоритми обробки даних та прогнозування, ми можемо надавати необхідну інформацію, яка допоможе розв’язувати такі нагальні питання, як оцінка цілісності хвостосховищ (тих, що працюють і тих, що перебувають на стадії закриття), моніторинг утилізації відходів виробництва, оцінка екологічних ризиків, прогнозування зсувів та багато іншого.

EOS Data Analytics спрямована на досягнення 17 довгострокових цілей сталого розвитку, визначених ООН. Зокрема, діяльність компанії вже відповідає 10 з них. Участь у проєкті H2020 GoldenEye дозволила нам запропонувати практичні рішення для досягнення наступних цілей: Кліматичні дії; Промисловість, інновації та інфраструктура; Відповідальне споживання. Платформа GoldenEye сприятиме більш ефективному управлінню змінами на гірничодобувних ділянках, одночасно сприяючи розвитку стійкої інфраструктури, а також сталих моделей виробництва та споживання.

Коли йдеться про гірничодобувну промисловість, під час управління ризиками слід пам’ятати про різноманітні небезпеки. Це можуть бути спонтанні вибухи, протікання дамб, обвали стін кар’єру, забруднення відходами гірничодобувної промисловості тощо. Але існує ще більше потенційної шкоди, ніж можна побачити оком. Неконтрольована робота у відкритих і підземних кар’єрах може спричинити зміну типу поверхні землі, тим самим завдаючи шкоди прилеглим екосистемам.

Супутникові знімки та прогнозні моделі дозволяють відстежувати часові та просторові зміни рослинного покриву територій поблизу місць видобутку корисних копалин. Аналіз значень спектральних індексів, розроблених для аналізу стану рослинності та оголеного ґрунту, дозволяє відстежувати та оцінювати стан земель, що своєю чергою допомагає прийняти рішення стосовно безпечних заходів для сталого видобутку корисних копалин.

Розкажіть Про Ваш Останній Візит На Румунський Гірничодобувний Масив.

Усі команди консорціуму проєкту GoldenEye зустрілися на Генеральній асамблеї в Румунії 10 жовтня 2022 року, щоб обговорити останній прогрес проєкту і представити результати. Зустріч відбулася в Технічному університеті Клуж-Напока. Нашу наукову команду представляли координаторка проєкту GoldenEye Наталія Боротканич та науковиця Катерина Сергєєва.

Зустріч складалася з двох етапів. Перший день був присвячений обговоренню технологій супутникового та наземного моніторингу територій видобутку корисних копалин, запропонованих та впроваджених учасниками проєкту. Були представлені технології виявлення ділянок активної видобувної діяльності за часовими рядами радіолокаційних даних, оцінки стійкості укосів кар’єрів і відвалів на основі цифрових моделей місцевості (Digital Surface Model, DSM), побудови карт температури і вологості поверхні, картографування поверхневих водних об’єктів (технологія ідентифікації водних об’єктів також була більш детально представлена на конференції IEEE IGARSS 2022).

На другий день ми вирушили на випробування в кар’єр Roșia Poieni, найбільший мідний рудник в Румунії, де збирали дані зйомки з БПЛА для побудови ортофотопланів RGB та DSM. Такі дані використовуються членами консорціуму для виявлення змін на поверхні кар’єру, а також для перевірки та оцінки точності запропонованих технологій.

Як Будуть Використовуватися Технології, Розроблені EOSDA, Після Закриття Проєкту?

AI-платформа GoldenEye буде доступна у відкритому доступі як програмний продукт. Поточні випробування продемонструють ефективність ексклюзивних алгоритмів штучного інтелекту платформи. Водночас, можливості моніторингу навколишнього середовища будуть доступні на постійній основі. Моделі даних потребують великих джерел інформації, оскільки вони будуть адаптовані для кожної окремої місцевості. Наприклад, типовий бізнес-проєкт виглядатиме так: підприємство з видобутку рідкоземельних металів замовляє картографію та аналітику на платформі GoldenEye для двох своїх ділянок. Звичайно, потенційно можливості AI можна масштабувати для глобального покриття, але в найближчому майбутньому планується надавати їх за запитом.

Однією з найбільших переваг платформи GoldenEye є те, що вона допомагає знаходити рішення для більш сталих практик видобутку корисних копалин. Тобто ми можемо допомагати гірничодобувним підприємствам підвищувати ефективність розвідки родовищ корисних копалин завдяки аналітичним даним без шкоди для довкілля. Однак ми не можемо нікому нав’язувати наші послуги, або одноосібно ініціювати практику моніторингу стану навколишнього середовища. Натомість ми заохочуємо видобувні та переробні підприємства використовувати нашу платформу на користь собі та Землі.

Які Можливості EOSDA Можуть Бути Корисними В Рамках Проєктів Подібних До Horizon 2020 У Майбутньому?

Такі можливості охоплюють декілька галузей. Наприклад, в Європі наша компанія може надати експертизу в галузі агроекологічного моніторингу, використовуючи власні алгоритми, які реалізовані на наших SaaS-платформах EOSDA Crop Monitoring та EOSDA Forest Monitoring.

Функціональність платформ базується на супутникових даних, оброблених нашими моделями машинного навчання та збагачених аналітичними висновками, які надаються у зручному та практичному веб-інтерфейсі (для скаутингу також доступний мобільний додаток). Наші програмні продукти та сервіси полегшують дотримання принципів раціонального природокористування та сталого розвитку, забезпечуючи продовольчу безпеку. Спостереження та аналітика, спрямовані на лісове господарство, допомагають боротися з проблемою вирубки лісів, відстежувати лісові пожежі та інші показники стану лісових ділянок.

Індивідуальні проєкти нашої команди, такі як моніторинг гірничодобувних ділянок, можуть поширюватися на різні галузі промисловості, які потенційно можуть отримати користь від супутникових знімків і аналізу даних.

До 2025 року ми зможемо надавати дані з високою роздільною здатністю з власного угруповання супутників EOS SAT. Наразі ми запустили перший з них на низьку навколоземну орбіту, і ще шість будуть запущені протягом наступних двох років. У нас працює потужна команда з понад 60 науковців, у тому числі 25 докторів наук, і ми відкриті до розгляду можливостей для співпраці.

EOS Data Analytics має амбітні плани щодо вдосконалення своїх платформ, що базуються на аналітиці супутникових даних, і впевнена, що надалі допоможе ще більшій кількості організацій та приватних осіб боротися зі зміною клімату та досягти сталого розвитку.