Выявление мест нефтезагрязнений шельфовой зоны по материалам космических съемок (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспий))
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Выявление мест нефтезагрязнений шельфовой зоны по материалам космических съемок (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспий))

Выявление мест нефтезагрязнений шельфовой зоны по материалам космических съемок (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспий))

Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
УДК: 528.7:502.55
DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-3-52-64
Аловсат Шура-оглы Гулиев 1, Т. А. Хлебникова 2
Год: 2019
Том: 24
№: 3
Страницы: 52 - 64
1 Государственная нефтяная компания Азербайджанской Республики (SOCAR), AZ1000, Азербайджан, г. Баку
2 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск

Финансирование: -

Аннотация:

В статье рассматриваются методы дистанционного зондирования Земли, используемые для обнаружения и картирования разливов нефти. Исследования направлены на решение задач аэрокосмического мониторинга мест нефтеразработок и нефтяных загрязнений в шельфовых акваториях в интересах Республики Азербайджан.

Для выявления мест нефтезагрязнений шельфовой зоны (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспий)) использованы многозональные космические снимки района месторождения, полученные со спутника Sentinel 2A-MSI-MultiRes-UTM39N 05-06-2017 7:26:21, и радиолокационные снимки со спутника Sentinel 1A-IW 05-06-2017 17:08:46 Европейского космического агентства (ЕСА) в рамках проекта, направленного на создание автономной многоуровневой системы наблюдения за экологической обстановкой на Земле, а также дополнительные данные на исследуемый район. В процессе обработки данных выполнена автоматическая классификация основных видов техногенных воздействий морских технических сооружений на морскую среду с использованием метода главных компонент и его модификации. Для исследований использовались системы анализа данных дистанционного зондирования Земли ERDAS Imagine 6.7 и SNAP Desktop (Sentinel Application Platformver. 6.0). Результаты выполненных исследований подтвердили возможность и эффективность использования совместной обработки многозональных и радиолокационных изображений одной и той же территории с использованием дополнительных данных для обнаружения разливов нефти.

Ключевые слова (RU):

слияние изображений, многозональные космические снимки, радиолокационные снимки, классификация изображений, дистанционное зондирование, мониторинг нефтяных загрязнений, цифровые фотограмметрические системы

Ключевые слова (EN):

image fusion, multi zone space shots, radar location shots, image classification, remote sensing, oil pollution monitoring, digital photogrammetric system

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Иванов А. Ю., Востоков С. В., Ермошкин И. С. Картографирование пленочных загрязнений морской поверхности по данным космической радиолокации (на примере Каспийского моря) // Исследование Земли из космоса. – 2004. – № 4. – C. 82–92.
  2. Боев А. Г., Матвеев А. Я. Оценка количества разлитой нефти на акватории каспийского промысла «Нефтяные Камни» по данным многочастотного радиолокационного зондирования [Электронный ресурс] // Радиофизика и Радиоастрономия. – 2005.– Т. 10, № 2. – С. 178–188. – Режим доступа : http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/103792.
  3. Гюль А. К. Проблема загрязнения Каспийского моря. – Баку : «Муаллимнешриййаты», 2003 – C. 71.
  4. Application GIS technology for studying of the fluctuations of Caspiansea level / А. Guliyev., S. R. Ibrahimova, R. R. Rustamov, K. K. Huseynov [Electronic resource] // Studying Land Use Effects in Coastal Zones with Remote Sensing and GIS (Kemer/Antalya, August 13–16, 2003). – Turkey, 2003. – Pp. 257–259. – Mode of access: www.ins.itu.tr/rslucoast1.
  5. Research of coastal zones with remote sensing and GIS [Electronic resource] / А. Guliyev, S. R. Ibrahimova, R. R. Rustamov, K. K. Huseynov // Studying Land Use Effects in Coastal Zones with Remote Sensing and GIS (Kemer/Antalya, August 13–16, 2003). – Turkey, 2003. – Pp. 61–65. – Mode of access: www.ins.itu.tr/rslucoast.
  6. Кирдяшкин В. В. Автоматическое совмещение радиолокационных и эталонных изображений земной поверхности : дис. … канд. техн. наук. – М., 2011. – 202 с.
  7. Fingas M. The Basics of Oil Spill Cleanup [Electronic resource]. – USA: CRC Press LLC, 2001. – Pp. 175–190. – Mode of access: https://epdf.tips/queue/the-basics-of-oil-spill-cleanupsecond-edition.html.
  8. Partington K. An Assessment of Surface Surveillance Capabilities for Oil Spill Response using Satellite Remote Sensing // Provided for IPIECA and OGP, PIL-4000-35-TR-1.2. – Canada : Polar Imaging, Inc., 2014 г. – P. 63.
  9. Мониторинг природной среды аэрокосмическими средствами : учеб. пособие для студентов вузов / В. А. Малинников, А. Ф. Стеценко, А. Е. Алтынов, С. М. Попов. – М. : Изд-во МИИГАиК, 2008. – 145 с.
  10. Дейвис Ш. М., Ландгребе Д. А., Филлипс Т. Л. и др. Дистанционное зондирование: количественный подход / под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис. – пер. с англ. – М. : Недра, 1983. – 415 с.
  11. Brown H. M., Bittner J. P., Goodman R. H. The Limits of Visibility of Spilled Oil Sheens // Proceedings of the Erim Conferences, Second Thematic International Airborne Remote ensing Conference and Exhibition (24–27 June 1996). – San Francisco, CA, USA, 1996.Vol. III. – P. 327.
  12. Klemas V. Tracking Oil Slicks and Predicting their Trajectories Using Remote Sensors and Models: Case Studies of the Sea Princess and Deepwater Horizon Oil Spills [Electronic resource] // Journal of Coastal Research (JCR). – 2010. – Vol. 26, Issue 5. – Pp. 789–797. – Mode of access: https://doi.org/10.2112/10A-00012.1.
  13. Замятин А. В. Методы интеллектуального анализа данных в региональных системах аэрокосмического мониторинга // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 4 (36). – С. 74–86.
  14. Brown C. E., Fingas M. F. New space-borne sensors for oil spill response [Electronic resource] // International Oil Spill Conference Proceedings. – Washington D.C., 2001. – Vol. 2001, No. 2. – Pp. 911–916. – Mode of access: https://doi.org/10.7901/2169-3358-2001-2-911.
  15. Karathanassi V. Spectral Unmixing Evaluation for Oil Spill Characterization [Electronic resource] // Int. J. Remote Sens. Appl. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication.
  16. Oruc M., Marangoz A. M., Buyuksalih G. Comparison of pixel-based and object-oriented classification approaches using Landsat-7 ETM spactral bands [Electronic resource] : Thesis. – Turkey : Konguldak Karaelmas University, 2011. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/228457894.
  17. Maathuis G. Y., Vandijk Z. X. Comparison of pixel-based and object-oriented image classification approaches – A case study in a coal fire area, Wuda, Inner Mongolia, China // International Journal of Remote Sensing. – 2006. – Vol. 27 (18). – Pp. 4039–4055.
  18. Brown C., Fingas M. New space – sensors for oil spill response // International Oil Spill Conference. – Washington D.C., 2001.
  19. Richard C. Cicone. Application of the Tesseled Cap to Simulated Thematic Mapper Data // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 2016. – Vol. 150, No. 3. – P. 342.
  20. Derivation of a tasseled cap transformation based on Landsat 7 at-satellite reflectance / C. Huang, B. Wyli, L.Yang, C. Homer, G. Zylstra // Int J Remote Sens. – 2002. – Vol. 23(8). – Pp. 1741–1748.
  21. Kolokoussis P., Karathanassi V. Detection of Oil Spills and Underwater Natural Oil Outflow Using Multispectral Satellite Imagery // Int. J. Remote Sens. Appl. – 2013. – Vol. 3. – Pp. 145–154.
  22. Crist E. P., Cicone R. C. Application of the Tesseled Cap to SimulatedThematic Mapper Data // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1984. – Vol. 50, No. 3. – Pp. 343–352.