|
МОДЕЛИ В ФИЗИКЕ И ТЕХНОЛОГИИ
Перспективы использования космоснимков для прогнозирования загрязнения воздуха тяжелыми металлами
А. В. Ужинскийa, Г. А. Ососковa, П. В. Гончаровb, М. В. Фронтасьеваc a Лаборатория информационных технологий, Объединенный институт ядерных исследований,
Россия, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 6
b Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого,
Республика Беларусь, 246746, г. Гомель, пр-т Октября, д. 48
c Лаборатория нейтронной физики, Объединенный институт ядерных исследований,
Россия, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 6
Аннотация:
Контроль за загрязнением воздуха имеет большое значение для стран Европы и Азии. В рамках Конвенции ООН по дальнему трансграничному переносу воздушных загрязнений (СLRTAP) реализуется программа UNECE ICP Vegetation, направленная на определение наиболее неблагополучных областей, создание региональных карт и улучшение понимания природы долгосрочных трансграничных загрязнений. В Объединенном институте ядерных исследований была разработана облачная платформа, предоставляющая участникам программы ICP Vegetation удобные инструменты для сбора, анализа и обработки данных мониторинга. В настоящее время в системе содержится информация о более чем 6000 точках пробоотбора в 40 регионах различных стран Европы и Азии.
Важным этапом контроля является моделирование загрязнений в местах, где частота исследований или плотность покрытия сети сбора образцов недостаточны. Одним из подходов к прогнозированию загрязнений является использование специализированных статистических моделей и методов машинного обучения совместно с различными количественными показателями точек сбора образцов и информацией о концентрациях элементов. Наиболее перспективным источником количественных показателей для обучения моделей являются космические снимки в различных спектрах. Обученная должным образом модель позволит получать прогноз по концентрациям элементов, используя исключительно космоснимки. Специализированная платформа Google Earth Engine предоставляет широкие возможности для анализа и обработки данных от более чем 100 различных проектов дистанционного зондирования земли, удобный интерфейс разработчика на JavaScript и программный интерфейс на Python для использования в сторонних приложениях.
В работе рассматривается возможность использования статистических показателей космоснимков, полученных от платформы Google Earth Engine, совместно с данными мониторинга состояния окружающей среды проекта ICP Vegetation для обучения моделей, способных прогнозировать концентрацию тяжелых металлов в определенных регионах.
Ключевые слова:
прогнозирование, экологический мониторинг, космоснимки, машинное обучение.
Поступила в редакцию: 28.03.2018 Исправленный вариант: 07.05.2018 Принята в печать: 10.05.2018
Образец цитирования:
А. В. Ужинский, Г. А. Ососков, П. В. Гончаров, М. В. Фронтасьева, “Перспективы использования космоснимков для прогнозирования загрязнения воздуха тяжелыми металлами”, Компьютерные исследования и моделирование, 10:4 (2018), 535–544
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm463 https://www.mathnet.ru/rus/crm/v10/i4/p535
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 264 | PDF полного текста: | 94 | Список литературы: | 37 |
|